聚焦大数据人工智能前沿技术与医学科学的交叉融合，以医学数据的智能分析、智能诊疗及智能决策为核心，培养德智体美劳全面发展，践行社会主义核心价值观，具备临床医学与生物学专业知识，掌握与智能分析、智能诊疗、智能决策相关的人工智能、人机协同、大数据等工程技术，具有智能医学系统开发以及智能医学数据的挖掘、处理与分析等能力，能在医疗单位、高等学校、科研单位、大型医药公司等单位从事智能检测、智能医学图像处理、智能诊断、智能治疗、智能医学病案管理、远程医疗等工作及相关科研工作，具备医、理、工学科交叉融合、创新与实践能力突出的创新型、复合应用型人才。
二、培养要求
A.知识要求
A1.掌握与智能医学工程相关的医学、数理科学、信息科学、统计学等方面的基本知识理论体系；
A2.掌握智能医学图像处理、智能数据挖掘与分析等方面的基础知识和学科方法；
A3.掌握智能医学工程各分析阶段的基本方法和专业理论知识；
A4.掌握人工智能和大数据基本知识和专业理论体系；
A5.掌握生物医学数据分析流程和基本方法；
A6.掌握智能医学工程相关分析平台和软件算法的使用与安装；
A7.掌握国内外智能医学工程学科发展历史、学科前沿和发展趋势；
A8.具备较为宽厚的自然科学知识、身体健康知识和人文社会科学知识；
A9.掌握智能医学工程专业英语词汇、语法、篇章及语用知识等，增加学生的社会、文化、科学等基本知识，拓宽国际视野，提升综合文化素养；
A10.掌握马克思主义基本原理和马克思主义中国化理论成果，了解党史、新中国史、改革开放史、社会主义发展史，认识世情、国情、党情，深刻领会习近平新时代中国特色社会主义思想；
A11.熟悉国家相关专业技术和产业工作的政策与法规，具备相应的产业开发和创业知识。
B.能力要求
B1.掌握智能医学工程技术的基本方法和常规算法，以及系统、规范的生物软件使用和分析能力；
B2.具有较强的智能医学工程研发技术、智能医学图像处理技术、智能数据挖掘与分析技术，及良好的医学工程技术和开发能力；
B3.具有较强的应用智能医学工程技术分析、解决生物医学问题的能力；
B4.具有较强的智能医学工程分析思维和表达能力；
B5.具有较强的英语语言能力，具有科技文献检索、资料查询、课题设计、科学论文撰写等能力；
B6.具备智能医学工程科学研究与产业开发领域的科学思维和科学实践能力，有良好的科学素养和创新技能；
B7.具有自主学习和终身学习的能力;
B8.具有独立发现问题、分析问题、解决问题的能力，具备一定的创新能力；
B9.具有良好的表达能力和人际沟通能力，能够建立和谐的人际关系；
B10.具备运用马克思主义立场观点方法分析和解决问题的能力，具备成长成才的科学思想基础。
C.素质要求
C1.具有高尚的民族精神，热爱祖国，热爱人民，崇尚集体主义精神；
C2.具有良好的道德修养和专业精神，遵纪守法、吃苦耐劳、诚信友善、乐于奉献；
C3.具有科学的思维方法和创新意识，有团结协作精神，有批判精神和可持续发展理念；
C4.具备独立思考、独立学习和自学能力，具备独立探求新知识的能力；
C5.树立终身学习观念，认识到持续自我完善的重要性，不断追求卓越;
C6.具有良好的心理素质，能够把握机遇，用于面对挫折和失败;
C7.具有科学态度、创新和分析批判精神。
三、学制和时间分配
（一）学制：4年
（二）时间分配（单位：周）
学年
学期
教学
军事训练
入学教育
毕业
实习
毕业
考试
科研
训练
假期
共计
授课
考试
一
秋季
15
2
3
7
27
春季
18
2
5
25
二
秋季
18
2
7
27
春季
18
2
5
25
三
秋季
18
2
7
27
春季
18
2
5
25
四
秋季
20
7
27
春季
18
1
1
20
合计
105
12
3
38
1
1
43
203
课程类别
必修课学分
必修课比例（%）
选修课学分
选修课比例（%）
通识教育课程
30.5
16.35
10.5
52.5
专业基础课程
67
35.92
8.5
42.5
专业课程
53
28.42
1
5
毕业实习
36
19.31
0
0
合计
186.5
100
20
100
四、主干学科和核心课程
主干学科：生物医学学科、人工智能学科、计算机科学学科、数学学科。
核心课程：智能医学数据可视化技术、模式识别与机器学习、智能医学工程导论、生命组学数据资源、生物信息学、生物医学大数据与云计算、分子影像与医学影像技术、医学数字细胞（E-cell）分析技术、深度学习、Linux操作系统、医学文本挖掘、智能医学图像处理、智能医学决策与诊断技术、智能医学大数据平台开发、智能医学工程前沿进展。
五、课程类别及课程
课程类别包括通识教育课程、专业基础课程、专业课、毕业实习等，各类别课程又包括必修课和选修课两种性质的课程。
（一）通识教育课程
必修课：英语、体育、形势与政策、思想道德与法治、军事理论、军事技能、国家安全教育、大学生劳动教育、大学生职业发展与就业指导、习近平新时代中国特色社会主义思想概论、大学生心理健康教育、中国近代史纲要、马克思主义基本原理、大学生创业基础、毛泽东思想和中国特色社会主义体系概论、习近平新时代特色社会主义思想。
选修课：艺术导论、美术鉴赏、戏剧鉴赏、舞蹈鉴赏、大学生创新基础、时间管理、如何高效学习、日语、大学生创新创业导论、书法鉴赏、戏曲鉴赏、网络创业理论与实践、突发事件及自救互救、神经生物学、性，性别与健康、音乐鉴赏、影视鉴赏、科学通史。
（二）专业基础课程
必修课：微积分、高级语言程序设计、代数与几何、集合与图论、分子组学基础、概率论与数理统计、数据结构、智能医学数据可视化技术、模式识别与机器学习、信息论基础与随机过程、Python语言程序设计、生物统计学、药物组学资源。
选修课：Office应用、Photoshop应用、分子影像分析技术、云平台与云计算。
（三）专业课程
必修课：智能医学工程导论、生命组学数据资源、生物信息学、生物医学大数据与云计算、分子影像与医学影像技术、医学数字细胞（E-cell）分析技术、深度学习、Linux操作系统、医学文本挖掘、智能医学图像处理、智能医学决策与诊断技术、智能医学大数据平台开发、智能医学工程前沿进展、科研论文写作与标书设计。
选修课：APP制作技术、微生物组信息学。
（四）毕业实习
第七至八学期毕业实习36周，第七学期20周，第八学期18周。
六、课程设置、教学进程和课程教学目标贡献
（一）课程设置
所有课程均实行学分制管理，即采用学分衡量学生学习的数量，采用学分绩点衡量学生学习的质量。以课堂讲授或以课堂讲授方式为主进行教学活动的课程，每16学时为1学分，体育课和单独开设的实验课每32学时为1学分，毕业实习1周为1学分；学分的最小计量值为0.5学分。必修课成绩计算学分绩点，选修课成绩不计算学分绩点。各类别课程要求学分和比例情况如下：
课程类别
必修课学分
必修课比例（%）
选修课学分
选修课比例（%）
通识教育课程
30.5
16.35
10.5
52.5
专业基础课程
67
35.92
8.5
42.5
专业课程
53
28.42
1
5
毕业实习
36
19.31
0
0
合计
186.5
100
20
100
注：表中选修课学分是学生毕业必须获得的学分数。
（二）教学进程
详见智能医学工程必修课教学进程表、智能医学工程专业选修课教学进程表。
（三）课程教学目标贡献
详见智能医学工程专业必修课教学目标贡献表、智能医学工程专业选修课教学目标贡献表。
七、教学要求
（一）通识教育课程
通过开设通识教育课程，提升学生在英语、体育、国家安全教育、大学生职业发展与就业指导等方面的综合素质和全面技能，培养学生科学的价值观、崇高的人文精神和健全的人格，促进学生全面发展；将课程思政融入教学全程，培育爱党、爱国、爱社会主义的时代新人，培养学生的爱国主义精神及文化自信；通过将通识教育与学科特色、培养理念和校园文化的有机结合，培养学生较强的创新能力、开阔的国际视野和敏锐的洞察力，增强学生的国际竞争能力。
（二）专业基础课程
通过开设数理科学类、生物与医药科学类、计算机语言技术类的专业基础课程，培养学生数学、统计、计算机程序设计的思维逻辑能力，培养学生智能医学工程领域的基础理论、基本知识和基本技能；通过开设微积分、代数与几何、集合与图论等课程、培养学生良好的数学思维能力与统计分析技能；通过开设概率论与数理统计、生物统计学、数据结构、高级语言程序设计、Python语言程序设计等课程，培养学生运用统计学和算法技术解决抽象问题的能力和计算机编程语言的逻辑能力；通过开设分子组学基础、智能医学数据可视化技术、模式识别与机器学习、药物组学资源等课程，使学生掌握医学与人工智能领域的专业知识，为后续的课程打下坚实的基础。
（三）专业课程
通过开设大数据信息技术类、算法与数据挖掘技术类、智能医学科学类的专业课程，培养学生的创新思维模式和综合能力，使学生掌握智能医学工程专业人才必须的基本理论、专业知识和实践技能；通过开设生命组学数据资源、生物信息学、生物医学大数据与云计算、分子影像与医学影像技术等课程，培养学生的生物医学大数据获取、智能分析、可视化的科研思维；通过开设智能医学图像处理、智能医学决策与诊断技术、智能医学大数据平台开发、科研论文写作与标书设计等课程，培养学生应用智能医学技术解决生物医学问题的思维和技术能力，使学生掌握必要的科研创新能力与团队合作沟通能力；通过开设智能医学工程导论、医学数字细胞（E-cell）分析技术、智能医学工程前沿进展等课程，使学生了解本专业的前沿科学技术和发展趋势，培养分析解决本专业范围内一般实际问题的能力。
（四）毕业实习
实行毕业设计导师负责制，为毕业年级学生配备副教授以上职称的专业教师担任毕业设计导师，为每一名学生量身定制一项专业课题，指导学生完成从课题立题、开题、中期考核、论文写作和论文答辩的全过程体验，鼓励学生发表科研论文、申报软件著作权。
（五）教学方法
优化课堂教学方式方法，发挥学生的主体作用，积极倡导讲座、讨论、实践报告等交互式教学方法。积极开展实践操作和实验应用课程，培养学生的动手能力和观察能力，让学生多动手操作，充分调动学生的主观能动性；积极利用多媒体课件、设计展板、参观等手段，增强教学过程中的感性认识；建立学生学习互助小组，同学间相互学习，相互帮助，共同提高。推行本科生导师组制，在学院选拔学历层次和学术水平高,具有优良师德师风的教师及教学管理人员担任本科生导师,负责了解学生学习需求,指导学生个性化教学计划的制订,协助进行学习过程的管理,开展人生导航,帮助学生健康成长。
加大实践教学比重，通过课外教学活动、实验室开放、项目开发、学科竞赛等多种形式，增强学生的实践能力、职业能力、创新创业能力，完善从专业认知、课程实训到综合设计、专业实践的多层次、递进式的实践教育体系。积极采用教师引导下的学生自主实践教学模式，鼓励教师以科研促教学，将科研成果有机融入实践课程的教学设计中，“专创融合”、“赛学融合”，指导学生独立发现问题、独立思考和解决问题，训练学生创新创业思维，为学生创新创业能力培养打下良好的基础。
（六）课程考核与评价
课程考核评价是检验学生学业的主要方式，也是促进教师和学生改进教与学的重要方法，使之更加科学化、合理化。应充分发挥考核的评价和导向作用，建立系统有效的综合考核评价体系，充分利用雨课堂、问卷星等智慧教学工具，实现由单一考核向多元考核转化。多元化考核主要包括过程性考核和终结性考核，原则上必修课程的过程性考核成绩占总成绩比例不高于50%，终结性考核成绩占总成绩比例不低于50%。在过程性考核基础上，积极运用形成性评价，及时反馈学生学习的即时效果，指导学生改进学习策略，提高学习效果。
过程性考核主要包括平时表现（课堂表现、随堂测试和平时作业等）、技能操作、实验实习情况等，重点考察学生的阶段学习效果、实际操作能力和职业素养。终结性考核主要以笔试为主，还可以包括技能操作和职业素养考核。实验类课程主要通过对学生的实验报告和实际操作能力的考核进行评价。学校统一组织各阶段综合考试。
八、毕业要求和学位授予
（一）毕业要求：完成人才培养方案规定的全部必修课程（含毕业实习、毕业考试），成绩合格；选修课程获得20学分，其中创新创业类学分获得4学分、艺术类学分获得2学分、劳动类学分获得2学分；通过毕业论文答辩；准予毕业。
（二）授予学位：符合学校学位授予有关规定，对符合学位授予条件者，授予工学学士学位。
九、其他说明