在“新医科”与“新工科”交汇的时代浪潮中，生物医学工程和智能医学工程正成为重塑未来医疗格局的关键力量。然而，长久以来，相关领域的底层算力、核心算法及开发生态往往依赖进口工具，医工交叉人才培养面临着“地基不牢”的隐忧。

“我们要培养的，是能够真正扎根中国大地、解决中国医疗临床痛点、支撑国产高端医疗装备产业崛起的硬核人才。”面对这一挑战，东北大学医学与生物信息工程学院教学团队给出了掷地有声的回答。

近年来，东北大学联合中国医科大学等合作单位，大刀阔斧地开展教学改革，构建了扎根国产、医工融通的人才培养创新实践，将医工交叉的课堂实实在在地建在了国产核心技术的底座上。

锚定自主可控：让学生在国产算力平台上“练兵”

传统的医学AI教学，往往习惯于让学生在成熟的国外开源框架上进行算法调参，一旦脱离固有环境，学生解决实际工程问题的能力便大打折扣。

为了从源头上扭转这一局面，教学团队将目光投向了信息安全与技术的自主可控，全面启动了教学底层平台的“国产化替代”。团队率先将华为昇腾架构引入智能医学的实践教学环节，带领学生迎难而上，完成了二十余种主流医学图像算法在国产底层平台的适配工作。

更具开创性的是，团队依托长期的科研积累，面向国产软硬件架构，专门建设了医学人工智能开源资源集与交互式数字教学资源。在这套全新的培养体系下，学生们不再是国外算法框架的“跟跑者”，而是深入国产AI生态内部，从底层逻辑出发，掌握在自主可控平台上开发医学人工智能技术的核心能力。

对标产业规范：从“写代码”到“造器械”的跨越

“懂算法却不懂法规，会做Demo却通不过质量体系认证”，这是许多医工交叉专业毕业生步入医疗器械行业后面临的尴尬。医疗行业关乎生命健康，有着极为严格的监管标准，真正的国产医工人才，必须熟悉中国的产业生态与准入规则。

为此，教学团队创新性地引入了“医疗器械沙盘演练”模式。在这个模拟真实产业环境的沙盘中，学生们需要分组扮演临床医生、算法工程师、质量控制专员等不同角色。

从提出临床需求开始，学生们不仅要完成算法模型的开发，还要严格对照国家药品监督管理局（NMPA）等机构的监管要求，撰写合规的软件需求规格说明书，进行严格的系统测试与验证。这种深度的情景式实践，将原本枯燥、抽象的医疗器械注册法规与标准体系，转化为看得见、摸得着的工程开发规范，打通了从校园实验室走向国内医疗器械大厂的“最后一公里”。

辐射引领：以“硬核实力”交出高质量答卷

将国产化理念深深植入培养基因的东北大学，正源源不断向社会输送高素质的医工交叉创新人才。

在这一模式的淬炼下，学生的工程实践与底层创新能力实现了跨越式提升。近五年，团队指导的学生在各类高水平学科竞赛中屡创佳绩，累计斩获省级以上奖项36项，其中包括含金量极高的中国国际大学生创新大赛国家级奖项。

扎实的国产平台开发经验和对行业规范的深刻理解，让这里的毕业生在就业市场中备受瞩目，成为了联影医疗、华为等国内医疗与科技头部企业争相抢聘的“香饽饽”。东北大学智能医学工程专业也在全国教育教学综合排行榜中连续四年稳居A类，其专业建设的经验正发挥着越来越广泛的示范辐射作用。

坚持立德树人，把科技的命脉牢牢掌握在自己手中。东北大学的医工交叉教育改革，正以一种昂扬的姿态，为国家高端医疗装备产业的突围与崛起，夯实着坚不可摧的人才基石。

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