编辑推荐：
为应对生物医学工程（BME）领域技术革新、健康挑战复杂化及全球化需求，研究人员探讨毕业生需具备的核心能力。通过整合行业峰会观点与近 5 年文献，发现专业能力（沟通、协作等）与技术能力（批判性思维、数据科学等）的融合至关重要，为 BME 教育改革提供方向。
在生物医学工程（BME）领域，技术革新如人工智能（AI）与大数据应用的爆发式增长，正深刻改变行业格局。与此同时，人类健康挑战日益复杂，跨学科协作需求激增，全球化的人才竞争也对教育提出更高要求。然而，当前教育体系普遍面临专业能力与技术能力培养失衡的问题：技术课程虽能夯实基础，但沟通、协作、伦理判断等 “软技能” 的培养却因缺乏系统框架而难以落地。如何让毕业生既能掌握前沿技术，又能在跨学科团队中有效协同，同时以伦理为基石应对数据隐私、技术滥用等社会议题，成为亟待解决的教育难题。
为破解这一困局，加拿大英属哥伦比亚大学（University of British Columbia）的 Gabrielle Lam 等研究人员开展了一项具有前瞻性的研究，相关成果发表在《Biomedical Engineering Education》。该研究通过分析 2024 年生物医学工程教育峰会的行业与学术观点，并结合近五年工程教育文献的 Meta 分析，系统梳理了未来 BME 毕业生所需的核心能力，并提出针对性的教育改革策略，为学科发展指明了方向。
研究主要通过两种方法获取关键信息：一是整合 2024 年 BME 教育峰会行业 panel 的讨论成果，二是综合近五年工程教育领域的文献及 Meta 分析。通过跨平台、跨时间的数据整合，提炼出行业对人才能力的核心诉求。
一、未来 BME 毕业生核心能力的双维度解析
（一）专业能力：跨学科协作的 “粘合剂”
行业调查显示，沟通能力在招聘中位列第一（17 份回复中 13 次提及），协作能力、批判性思维紧随其后。通过峰会现场的词云分析（图 1）可见，“沟通”“团队合作”“批判性思维” 等词汇占据显著位置。行业专家强调，毕业生需在跨部门协作中（如对接管理、法规部门）清晰传递技术成果，同时在简历撰写与面试中展现实践价值。相较于 2019 年峰会，2024 年讨论更突出领导力与终身学习能力，例如主动承担项目、从错误中学习等特质，反映出行业对 “未来领导者” 的期待。
（二）技术能力：数据驱动的 “硬实力”
随着 AI 与大数据在医疗领域的渗透，数据分析、编程、计算机辅助设计成为技术核心。值得注意的是，行业对 “算法思维” 的重视超越了单一编程语言的掌握，强调通过计算工具解决复杂问题的能力。例如，处理患者数据时，需结合数据治理、隐私保护与伦理规范，体现技术能力与专业能力的深度融合。与 2019 年相比，2024 年更关注数据科学中的偏差识别与伦理应用，如在 AI 辅助诊断中确保数据公平性。
二、教育改革的三大战略方向
（一）强化行业参与：构建动态课程体系
研究建议通过行业赞助设计项目、校友导师计划等方式，将真实行业问题融入课程。例如，企业参与的毕业设计不仅能提升学生解决实际问题的能力，还可成为人才招聘的 “预筛选” 环节。此外，聘请行业专家担任兼职教授，开设研发、法规等实务课程，弥补学术与产业的鸿沟。
（二）跨学科协作：模拟真实工作场景
课程设计中需增加跨学科项目比重，如与免疫学、化学工程合作开展联合设计，或通过临床沉浸式项目让学生直面医疗需求。芬兰阿尔托大学的实践表明，九年制跨学科项目显著提升了毕业生的沟通能力与终身学习意识，而领域 - specific 技能的重要性相对下降，印证了 “软技能” 的长期价值。
（三）数据科学与伦理的全周期渗透
采用 “螺旋课程” 模型，将数据清洗、统计分析等内容分阶段融入各学期课程，并通过真实数据集（如未清洗的患者数据）培养偏差识别能力。伦理教育则需结合案例，如 AI 辅助决策中的隐私保护、临床试验的数据透明性，确保技术应用符合社会责任感。ABET 与 CEAB 等认证机构的标准已明确要求伦理与社会影响评估，为改革提供了制度依据。
三、研究结论与行业启示
本研究揭示了 BME 教育的核心矛盾：技术迭代要求学生具备持续学习能力，而跨学科协作与伦理挑战则依赖专业能力的培养。通过行业深度参与、跨学科场景模拟及数据 - 伦理融合教学，可构建 “技术为骨，伦理为魂” 的培养体系。值得注意的是，尽管行业视角存在样本偏差（峰会参与者多为积极招聘方），但研究提出的能力框架与全球工程教育趋势高度吻合，尤其在 AI 重塑就业市场的背景下，强调 “不可被机器替代的能力” 具有普适意义。
对于教育者而言，需打破学科壁垒，在课程中嵌入 “工程设计 - 沟通 - 伦理” 的三维脊柱结构；对于行业，应更主动地参与人才培养，而非被动等待 “成品” 毕业生。双方的协同进化，将是 BME 领域应对未来挑战的关键。
