作者 张西流

　　目前，AI医疗复合型人才供给明显跟不上行业需求增长。数据显示，2026年春招中，既懂AI又懂医药的复合型人才缺口率达38%，缺口规模预计达到250万人。

　　AI医疗区别于单一技术研发，是典型交叉领域，岗位需求呈现多层次特征。行业既需要深耕基础算法的高端研发人才，也大量需要能够衔接临床、落地应用的技能型人才。AI医学协调员、医疗AI实施工程师、智能诊疗运维人员等新兴岗位持续扩容，要求从业者看得懂临床流程、掌握基础AI工具、熟悉医疗数据规范。

　　然而，长期以来，人才培养存在明显结构性失衡：高等院校侧重培养科研型人才，学科壁垒尚未完全打破，不少毕业生陷入“懂技术不懂医学、懂医学不懂算法”的困境；面向一线应用的技能教育布局滞后，专业课程更新速度跟不上产业迭代节奏，大量岗位需求，难以得到有效供给。

　　补齐人才短板，关键要推动技能教育适配产业需求。各类职业院校、应用型高校，应当顺势调整专业布局，打破医学、计算机专业壁垒，开设“AI+医疗”交叉课程，把智能影像分析、医疗大数据应用、人工智能伦理、医患场景适配等内容，纳入教学体系。行业主管部门、行业协会应当加快梳理AI医疗相关职业技能规范，搭建技能等级评价体系，引导院校精准设置培养方向。同时，面向在岗医护人员、信息技术从业者，推出继续教育课程，畅通转型通道，盘活现有人才资源。