教育部发文，设置医疗器械与装备工程等专业

　　教育部办公厅印发《服务健康事业和健康产业人才培养引导性专业指南》，为有关高等学校增设新医科专业提供参考。
　　（图源：教育部官网截图）
　　为对接国家重大需求，服务健康事业和健康产业发展新态势，教育部决定设置五个新医科人才培养引导性专业（修业年限皆为四年），分别为：
　　（一）医疗器械与装备工程
　　培养目标：本专业培养掌握医疗器械与装备工程相关的医学、工程学等学科的基本知识，熟悉电子技术、计算机技术和信息科学、医学仪器、医疗装备的基本原理，具有医疗器械与装备领域新技术研究、新产品开发的基本能力，能从事医疗器械与装备的制造、运行、维护、管理、质量监督、检测、生产过程控制等相关工作的复合型工程技术人才。
　　主干学科：基础医学、临床医学、医学物理学、生物学、工程学。
　　核心课程：基础医学概论、临床医学概论、医学物理学、现代生物医学工程技术、医疗器械概论、医学仪器原理、医学影像仪器、药物制剂与工程、医学检验仪器、机械设计、信号与线性系统、数字信号处理、临床检验仪器原理及技术、化学与生物传感器、医疗器械注册管理法规、人工智能导论。
　　主要实践教学环节：医疗装备工程训练、医疗器械设计、医院临床见习等实验实践课程，相关医疗器械和装备公司的生产实习，以及社会实践、科研训练、毕业论文（毕业设计）等。
　　学位授予门类：工学。
　　（二）老年医学与健康
　　培养目标：本专业培养具备现代养老服务以及管理理念，熟练掌握老年疾病康养、健康管理知识能力，能够在医疗卫生管理部门、社区卫生服务机构、健康管理中心、医养结合照护中心等老年医学相关机构从事科学研究、技术开发、设计与管理等工作的专业型人才。
　　主干学科：临床医学、药学、心理学、材料学。
　　核心课程：物理化学、材料物理性能、材料力学性能、生物化学、诊断学、内科学、外科学、老年医学、药事管理与法规、临床药物治疗学、临床营养学、老年心理学、康复医学、医学伦理学、健康教育学、人工智能导论、穿戴式医疗装备。
　　主要实践教学环节：医院内科、外科、老年医学科、康复科、临床营养科的临床见习实习，社区卫生服务机构（健康管理中心、医养结合照护中心）见习实习，以及药学、材料学、物理化学、生物化学等课程实验、创新创业训练、毕业论文（毕业设计）等。
　　学位授予门类：管理学。
　　（三）健康与医疗保障
　　培养目标：本专业培养掌握健康服务、医疗保险、社会保障基本知识，熟悉健康治理的基本理论、健康保障相关法律法规，具有应用医疗保险管理技术和健康保障决策支持能力，能够在医疗保险部门、社会保障机构或医疗卫生单位，从事医疗保险管理、健康保险核保与理赔、健康保障政策开发与评估相关工作的专业型人才。
　　主干学科：临床医学、管理学、社会保障学。
　　核心课程：基础医学概论、临床医学概论、社会医学、医学伦理学、管理学基础、公共行政学、社会保障概论、卫生事业管理学、卫生经济学、医疗保险学、卫生统计学、计量经济学、人工智能导论、社会科学研究方法。
　　主要实践教学环节：卫生决策仿真实验、保障政策角色扮演磋商会、健康保险产品设计实训等互动类课程学习，医疗机构、省市医保局专业见习，以及毕业实习、社会实践、科研训练、毕业论文（毕业设计）等。
　　学位授予门类：管理学。
　　（四）药物经济与管理
　　培养目标：本专业培养掌握药物经济学、药品管理、药品政策相关的基本知识，熟悉药物临床研究和真实世界研究等科学范式与药品全生命周期管理流程，能综合运用循证医学、药物经济学、数据科学等方法，精准预测药物、医疗器械、药学服务等健康干预措施对患者、医疗系统和全社会的成本效益与投入产出比，满足医药卫生管理部门、地方政府、制药企业、医疗机构等多方需求的复合型药物经济管理人才。
　　主干学科：药学、基础医学、经济管理学。
　　核心课程：药学概论、基础医学概论、管理学基础、经济学原理、健康经济学、医学统计学、计量经济学、医疗保险、健康测量、药事管理与法规、卫生事业管理、医药产业与市场分析、卫生技术评估与药物经济学、卫生政策、药物流行病学、人工智能导论。
　　主要实践教学环节：健康大数据统计软件操作实验、真实世界研究设计等实验实训，医药管理相关部门与组织、医疗卫生机构、医药企业实习，社会实践、科研训练、毕业论文（毕业设计）。
　　学位授予门类：管理学。
　　（五）生物医药数据科学
　　培养目标：本专业培养具有较好的生物医药知识，掌握面向数据科学的数学、统计学、计算机科学基础理论和方法，具备较强的数据挖掘与统计分析、应用大数据方法解决实际问题的能力，能够胜任大数据分析挖掘、大数据系统开发等技术领域以及大数据生物信息、大数据药学、大数据医疗与公共卫生管理等各类应用领域工作的专业型人才。
　　主干学科：数据科学与大数据技术、生物科学、医学、药学。
　　核心课程：药学概论、基础医学概论、高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数据结构与算法、生物学概论、临床医学概论、疾病学基础与药物干预、临床疾病研究概述、卫生统计学、医学数据学导论、健康大数据政策与法规、人工智能技术、大数据临床试验技术。
　　主要实践教学环节：独立设置的实验课程教学、面向生物医药大数据分析和人工智能建模的计算机编程实践、医药数据挖掘与分析操作实验、研究见习、医药企业（或研究机构、医院、社区药房）见习、科研训练、毕业论文（毕业设计）等。
　　学位授予门类：理学。
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