2025 医疗大数据助力医疗大数据行业人才梯队培养规划

一、医疗大数据行业人才现状与需求供需失衡下的“成长烦恼”演讲人目录01/02/医疗大数据行业人才现状与医疗大数据人才培养的核心需求供需失衡下的“成长痛点多重壁垒下的破局之烦恼”难03/04/建立行业认证体系，认可实保障措施多方协同，构建践能力医疗大数据人才培养生态05/06/加强正面宣传，提升职业荣设立行业奖项，激励人才成誉感长07/强化社会责任，推动人才普惠2025医疗大数据助力医疗大数据行业人才梯队培养规划引言以数据之基，筑人才之桥——2025年医疗大数据人才培养的时代命题当“健康中国2030”战略进入深化实施阶段，当人工智能、云计算、物联网等技术与医疗健康深度融合，医疗大数据已成为驱动医疗服务模式变革、提升健康治理能力的核心引擎从电子病历的普及到区域医疗信息平台的建设，从AI辅助诊断系统的落地到个性化治疗方案的探索，医疗大数据正在重塑“预防-诊断-治疗-康复”全链条服务逻辑而支撑这一切变革的，是一支既懂医疗临床规律、又掌握数据技术工具、更能理解行业场景需求的复合型人才梯队据《中国医疗大数据产业发展白皮书

（2024）》数据显示，2023年我国医疗大数据核心产业规模已突破4000亿元，预计到2025年将达到8000亿元，年复合增长率超过40%行业爆发式增长背后，是人才需求的“井喷式”扩张——国家卫健委相关调研指出，当前我国医疗大数据领域人才缺口已达20万，且每年以15%的速度持续扩大尤其在数据治理、算法研发、临床应用、项目管理等关键岗位，具备“医疗+技术+业务”复合能力的高端人才更是“一将难求”然而，人才培养是一项系统工程，既需要教育体系的“源头活水”，也需要企业实践的“淬炼打磨”，更需要政策机制的“保驾护航”2025年作为医疗大数据行业从“规模扩张”向“质量提升”转型的关键节点，如何构建科学、可持续的人才梯队培养体系，已成为制约行业发展的核心瓶颈本文将围绕“医疗大数据助力人才梯队培养”这一命题，从行业现状、核心痛点、培养路径、保障措施四个维度展开分析，为2025年医疗大数据人才培养提供系统性规划医疗大数据行业人才现状与需求供需失衡下的“成长烦恼”行业发展驱动人才需求多元化医疗大数据的价值不仅在于“数据本身”，更在于“数据的流动与应用”从数据采集、清洗、存储到分析、挖掘、可视化，从算法模型研发到临床落地应用，从隐私保护到产业生态构建，每个环节都需要专业化人才支撑具体来看，当前行业对人才的需求呈现“分层分类、跨界融合”特征行业发展驱动人才需求多元化基础层数据处理与管理人才核心能力包括医疗数据标准化处理、数据质量管控、数据安全与隐私保护随着电子健康档案（EHR）、医学影像、基因测序等多源数据的积累，医院和企业对“会医疗术语、懂数据规范”的人才需求迫切例如，某三甲医院信息科负责人提到“我们科室目前缺5名数据治理专员，主要负责病历数据结构化标注，因为临床医生的病历多是自然语言描述，需要专业人员转化为可分析的结构化数据，这部分人才现在特别难招”进阶层算法研发与临床应用人才这是行业最紧缺的人才类型，需要同时掌握机器学习、深度学习等算法技术，以及医学、药学、公共卫生等临床知识例如，AI辅助诊断算法工程师需理解疾病的病理机制、影像特征，才能设计出贴合临床需求的模型；临床数据分析师则要将统计方法与临床研究结合，从数据中挖掘疾病规律据猎聘网《2024医疗AI人才报告》，2023年医疗算法工程师岗位平均年薪达68万元，较普通IT岗位高出70%，但有效简历匹配率仅为8%，人才供需矛盾突出行业发展驱动人才需求多元化基础层数据处理与管理人才管理层战略规划与项目管理人才随着医疗大数据从“试点探索”向“规模化应用”推进，企业和医疗机构对“懂业务、善管理”的复合型人才需求增长这类人才需具备医疗行业认知、数据战略规划能力、跨部门协调能力，以及项目落地经验例如，某互联网医疗企业数据中台项目负责人表示“我们需要既懂医院业务流程，又懂数据架构设计的管理者，把临床数据、医保数据、患者数据整合起来，这不是单纯的技术问题，而是系统工程，需要有人统筹全局”当前人才供给的结构性矛盾尽管人才需求旺盛，但当前医疗大数据人才供给仍存在“数量不足、结构失衡、能力错配”三大核心问题数量缺口显著，高校培养与行业需求脱节我国高校医疗大数据相关专业起步较晚，2020年前仅有不足10所高校开设数据科学与大数据技术专业，且多数课程体系偏向通用IT技术，缺乏医疗临床知识融入据教育部统计，2023年全国高校医疗大数据相关专业毕业生约

1.2万人，仅能满足行业需求的6%更严重的是，部分高校培养的学生虽掌握Python、SQL等技术工具，但对医疗数据的特殊性（如非结构化数据多、隐私保护要求高）缺乏认知，导致“学用脱节”结构失衡“技术型”过剩，“复合型”稀缺当前人才供给的结构性矛盾行业人才供给呈现“金字塔型”结构底层数据录入、基础维护人员较多（约占50%），但顶端既懂医疗又懂技术的复合型人才占比不足10%某招聘平台数据显示，2023年医疗大数据岗位中，“数据分析师”“算法工程师”等技术岗位简历投递量占比达75%，但“临床数据专员”“医疗AI产品经理”等复合型岗位的有效简历仅占15%，且多为跨专业背景（如计算机+临床医学、公共卫生+统计学）能力错配实践经验不足，行业适配性弱刚毕业的学生普遍缺乏真实医疗场景经验，对医院HIS、LIS、PACS等系统的运作逻辑不熟悉，难以独立完成数据治理或临床分析任务而企业内部培训多聚焦技术工具应用，缺乏对医疗行业知识的系统输入，导致员工“技术有余、业务不足”例如，某医疗AI企业HR坦言“我们招了几个算法工程师，技术能力没问题，但不知道怎么把模型落地到医院实际场景中，和医生沟通时完全听不懂他们说的‘临床指标’‘诊断标准’，这让项目推进特别困难”医疗大数据人才培养的核心痛点多重壁垒下的破局之难复合型人才培养难度大“医疗+数据”知识体系的交叉壁垒医疗大数据人才的核心竞争力在于“跨界融合能力”，即同时掌握医疗临床知识、数据科学技术、行业业务逻辑但这一能力的培养面临三重壁垒复合型人才培养难度大“医疗+数据”知识体系的交叉壁垒知识体系差异大，学习成本高医疗知识体系（如解剖学、病理学、临床医学）具有专业性强、周期长的特点，数据科学（如机器学习、数据挖掘）则更新迭代快，需要持续学习一个临床医生转型数据分析师，通常需要2-3年系统学习数据技术；而计算机专业学生若想进入医疗领域，又需深入学习医学术语、临床流程，这对个人和培养机构都是巨大挑战跨学科教育资源不足，师资力量薄弱多数高校缺乏“医疗+数据”交叉学科师资，教师多为单一领域背景（如计算机系教师不懂临床，医学院教师不懂技术），难以设计出贴合行业需求的课程某高校数据科学学院院长无奈表示“我们想开设医疗大数据专业，但找不到既懂机器学习又懂临床医学的老师，只能让计算机系老师讲技术，医学院老师讲临床案例，两边合不上拍，学生学起来也觉得割裂”复合型人才培养难度大“医疗+数据”知识体系的交叉壁垒知识体系差异大，学习成本高实践场景有限，难以积累行业认知医疗数据具有强隐私性，企业和医院对数据开放持谨慎态度，学生难以接触真实医疗数据场景，只能通过模拟数据或公开数据集练习，导致“纸上谈兵”某医学院临床医学专业学生反映“我们学了数据挖掘，但老师给的数据集都是公开的，比如糖尿病患者数据，没有医院的实际病历，也没有医生指导怎么从数据里发现临床问题，感觉学了也用不上”

（二）实践能力培养与行业需求脱节“象牙塔”与“产业界”的鸿沟医疗大数据是“实践性极强”的领域，技术的价值最终要通过临床落地来体现但当前培养体系中，“理论教学为主、实践环节薄弱”的问题突出，导致人才“会做题、不会干活”高校实践教学“形式化”，缺乏真实场景复合型人才培养难度大“医疗+数据”知识体系的交叉壁垒知识体系差异大，学习成本高多数高校医疗大数据专业的实践环节停留在“课程实验”层面，使用模拟数据或公开数据集（如Kaggle上的医疗比赛数据），与医院实际业务流程脱节例如，某高校数据科学实验室虽配备了医疗数据服务器，但因数据来源受限，实际只能运行基础的数据清洗工具，无法开展算法模型训练等进阶实践企业实践“短期化”，难以深度参与企业与高校的合作多停留在“实习基地”层面，学生实习多为“打杂式”工作（如整理数据、录入信息），无法接触核心项目某三甲医院信息科主任说“我们每年接收10名高校实习生，但他们主要是帮我们处理简单的数据整理，核心的数据治理、算法落地等关键环节不会交给他们，因为怕数据泄露，也怕他们学不会”临床与技术“两张皮”，缺乏融合实践复合型人才培养难度大“医疗+数据”知识体系的交叉壁垒知识体系差异大，学习成本高医疗大数据项目落地需要临床医生与技术人员紧密协作，但在培养中，临床思维与技术思维的融合训练严重不足例如，在算法模型开发中，技术人员往往关注模型准确率，却忽略临床医生的实际使用习惯；临床医生则可能因不懂技术，难以提出合理的功能需求，导致“开发的模型用不上，想用的功能做不了”政策与标准体系不完善“无规可依”下的培养乱象人才培养需要“标准引领”，但当前医疗大数据领域缺乏统一的培养标准、认证体系和激励机制，导致各主体“盲目发力”，资源浪费严重政策与标准体系不完善“无规可依”下的培养乱象培养标准不统一，质量参差不齐高校、培训机构、企业各自为政，培养目标模糊有的高校侧重技术开发，培养出的学生不懂临床；有的企业侧重技能培训，学生缺乏系统知识体系据调查，我国医疗大数据培训市场中，课程内容重复率高达60%，且缺乏权威机构认证，导致“花了钱却学不到真本事”行业认证体系缺失，人才价值难衡量医疗大数据领域尚未形成公认的职业资格认证体系，人才能力评估缺乏统一标准企业招聘时多依赖“简历筛选+面试问答”，主观性强，难以准确判断候选人的真实水平某企业HR表示“我们招数据治理人才，不知道看哪些证书，只能让候选人做项目演示，但很多候选人的项目都是‘编’的，根本看不出真实能力”激励机制不足，人才流失严重政策与标准体系不完善“无规可依”下的培养乱象培养标准不统一，质量参差不齐医疗大数据人才兼具“技术人才”和“医疗人才”双重属性，培养成本高，但行业内尚未形成差异化薪酬体系一方面，医院等传统医疗机构对数据人才的激励不足，导致技术骨干流向互联网企业；另一方面，企业因数据安全顾虑，不敢高薪引进医疗背景人才，人才培养与保留陷入“两难”产学研融合机制不健全“资源孤岛”制约协同创新医疗大数据人才培养不是单一主体的责任，需要高校、医院、企业、政府等多方协同但当前“产学研”融合存在“合作浅、利益散、机制缺”的问题高校与企业合作“表面化”，缺乏深度绑定多数合作停留在“高校提供人才，企业接收实习”的浅层合作，缺乏联合培养课程、共研项目、师资互聘等深度协同例如，某企业与高校共建实验室，但企业仅提供设备支持，高校教师不参与企业项目，企业工程师也不承担教学任务，实验室最终沦为“摆设”产学研融合机制不健全“资源孤岛”制约协同创新数据资源“共享难”，影响实践效果医疗数据属于“敏感数据”，医院对数据共享持谨慎态度，企业难以获得高质量、大规模的真实医疗数据用于人才培养某AI企业负责人抱怨“我们想培养临床数据分析师，但缺乏医院的真实病历数据，学生只能用模拟数据练习，等他们毕业到岗位上，还是不知道怎么处理真实数据中的异常值、缺失值，培训效果大打折扣”政府引导“缺位”，资源整合不足政府在医疗大数据人才培养中的引导作用尚未充分发挥，缺乏对产学研合作项目的政策支持、资金补贴和资源协调例如，部分地区虽建立了医疗大数据产业园区，但园区内高校、医院、企业各自为战，没有形成“数据共享、人才互通、项目共研”的生态，资源浪费严重产学研融合机制不健全“资源孤岛”制约协同创新数据资源“共享难”，影响实践效果

三、2025年医疗大数据人才梯队培养的核心路径构建“四维一体”培养体系针对上述痛点，2025年医疗大数据人才梯队培养需构建“高校-医院-企业-政府”四维协同、“分层分类-跨界融合-实践导向-持续发展”的核心路径，形成“基础层-进阶层-管理层”三级人才梯队，为行业发展提供可持续的人才支撑

（一）构建“高校-医院-企业”协同育人体系打通人才培养“最后一公里”协同育人是解决“学用脱节”的关键通过整合高校理论教学、医院临床场景、企业技术实践资源，构建“数据知识+临床认知+技术工具+场景应用”的融合培养体系高校打造“医疗+数据”交叉课程体系课程设置在计算机、临床医学、公共卫生等专业开设“医疗大数据导论”“临床数据治理”“医学人工智能”等交叉课程，将《ICD编码规则》《临床研究方法》《数据隐私保护》等医疗知识融入数据科学课程，培养学生的行业认知产学研融合机制不健全“资源孤岛”制约协同创新数据资源“共享难”，影响实践效果师资建设推动“双师型”教师培养，鼓励计算机教师到医院信息科挂职，临床医生到高校数据科学学院授课，组建“医疗专家+技术专家+行业导师”的教学团队例如，上海交通大学医学院与上海联影医疗合作，由联影工程师参与课程设计，医院临床医生担任案例讲师，开发了“医学影像数据分析”特色课程实践平台与医院共建“医疗数据实验室”，引入脱敏后的真实医疗数据（如电子病历、医学影像），让学生在模拟临床场景中完成数据清洗、算法建模、报告撰写等实践任务北京协和医院与清华大学合作建立的“临床数据科学实验室”，已向学生开放脱敏病历数据，支持AI辅助诊断模型开发等项目医院开放临床场景，参与人才培养过程产学研融合机制不健全“资源孤岛”制约协同创新数据资源“共享难”，影响实践效果实习基地建设医院与高校合作建立“医疗大数据实习基地”，设置“临床数据专员”“数据质量管理员”等实习岗位，让学生参与真实数据治理项目（如病历结构化标注、数据质量核查），积累实践经验例如，华西医院与电子科技大学合作，每年接收50名学生实习，学生直接参与区域医疗信息平台的数据清洗工作，实习结束后80%的学生被医院或合作企业录用案例教学医院组织临床专家分享真实案例（如罕见病数据挖掘、慢性病风险预测），让学生理解数据应用的临床价值浙江大学医学院附属第一医院定期举办“临床数据沙龙”，邀请数据分析师与医生共同讨论“如何用数据优化诊疗流程”，培养学生的临床思维企业提供技术工具与行业需求，反哺教学产学研融合机制不健全“资源孤岛”制约协同创新数据资源“共享难”，影响实践效果技术赋能企业向高校开放医疗大数据处理工具（如数据脱敏工具、AI建模平台），支持课程实验和学生项目开发例如，华为云医疗大数据平台向高校免费开放，支持学生在平台上完成医疗影像分析、电子病历结构化等实践任务项目共研企业与高校共建联合实验室，共同申报科研项目（如国家重点研发计划“医疗大数据应用示范”项目），学生参与项目研发，实现“学习-实践-创新”一体化腾讯觅影与中山大学合作成立“AI+医疗联合实验室”，学生可参与AI辅助诊断算法优化，相关成果已在临床落地应用建立分层分类的人才培养模式满足不同岗位需求医疗大数据人才梯队需覆盖“基础层-进阶层-管理层”，针对不同层级设计差异化培养路径建立分层分类的人才培养模式满足不同岗位需求基础层数据处理与管理人才培养目标掌握医疗数据标准化、数据清洗、隐私保护等基础技能，能独立完成数据预处理和结构化工作培养内容医疗术语（如ICD-

10、SNOMED CT）、数据治理规范（如《健康医疗数据安全指南》）、数据工具（Python、SQL、ETL工具）、隐私计算技术（如联邦学习、差分隐私）培养渠道高校“医疗数据管理”专业方向、企业“数据运营专员”入职培训、行业认证（如“医疗数据治理师”初级认证）进阶层算法研发与临床应用人才培养目标具备算法建模能力，能将AI技术与临床需求结合，开发可落地的医疗应用建立分层分类的人才培养模式满足不同岗位需求基础层数据处理与管理人才培养内容机器学习算法（分类、回归、聚类）、深度学习（CNN、RNN在医学影像/文本处理中的应用）、临床研究方法（队列研究、病例对照研究）、产品思维（需求分析、原型设计）培养渠道高校“医学人工智能”硕士/博士项目、企业“算法工程师进阶计划”（如腾讯“AI医学菁英计划”）、跨学科培训（如“数据科学+临床医学”双学位项目）管理层战略规划与项目管理人才培养目标具备医疗行业认知、数据战略规划能力，能统筹医疗大数据项目落地，推动业务价值提升培养内容医疗政策解读（如《健康医疗大数据产业发展行动计划》）、数据战略规划（如医院数据中台建设）、项目管理（敏捷开发、风险管理）、跨部门协作（与临床、IT、医保等部门沟通）建立分层分类的人才培养模式满足不同岗位需求基础层数据处理与管理人才培养渠道医院中层管理培训（如“医疗信息化管理”EMBA课程）、企业“数据总监培养计划”（如阿里健康“数据领导力项目”）、行业峰会与论坛（如“医疗大数据CEO峰会”）推动教育内容与技术发展同步迭代适应行业快速变化医疗大数据技术和应用场景迭代迅速，人才培养需“动态调整”，确保知识体系与行业同步推动教育内容与技术发展同步迭代适应行业快速变化紧跟技术前沿，更新教学内容高校定期调研行业技术趋势（如联邦学习、知识图谱、多模态数据融合），将新技术原理、工具、案例纳入课程，避免培养内容滞后例如，复旦大学数据科学学院在“医学影像分析”课程中，新增“基于Transformer的医学影像分割”章节，采用最新顶会论文案例教学企业与高校合作开发“微课程”，针对新技术（如大语言模型在医疗问答中的应用）开展短期培训，帮助学生和从业者快速掌握技能例如，百度健康联合高校开发“大语言模型医疗应用”微专业，已吸引超1万名学生参与引入项目式学习（PBL），强化解决问题能力以真实医疗大数据项目为载体，让学生分组完成“从需求分析到模型落地”的全流程任务例如，上海交通大学医学院开展“慢性病风险预测”PBL项目，学生需从医院获取糖尿病患者数据，设计模型、验证效果，并向临床医生汇报结果，最终形成可落地的分析报告推动教育内容与技术发展同步迭代适应行业快速变化紧跟技术前沿，更新教学内容鼓励学生参与医疗大数据竞赛（如Kaggle医疗数据比赛、全国大学生医疗大数据创新大赛），通过实战提升技术能力和团队协作能力完善人才评价与激励机制激发人才内生动力科学的评价与激励机制是人才梯队可持续发展的保障，需打破“唯学历、唯论文”的传统评价模式建立行业认证体系，认可实践能力建立行业认证体系，认可实践能力由行业协会（如中国医院协会信息管理专业委员会）牵头，联合高校、企业制定“医疗大数据人才能力标准”，开发“医疗数据治理师”“医学AI工程师”“医疗数据产品经理”等职业资格认证，考核内容侧重实践能力（如项目成果、案例分析）而非理论考试推行“双导师制”评价，学生或从业者的能力评价由高校导师（理论）和企业导师（实践）共同完成，确保评价全面反映真实水平优化薪酬与职业发展体系医院、企业根据岗位价值和人才能力，建立差异化薪酬体系，对医疗大数据人才给予“技术津贴”“项目奖金”“股权期权”等激励，缩小与互联网行业的薪酬差距例如，某三甲医院将数据分析师薪酬与临床医生持平，某AI企业对核心算法工程师提供“项目分红+股权激励”建立行业认证体系，认可实践能力打通人才流动渠道，允许高校教师到企业兼职（如担任技术顾问），企业技术人员到高校授课（如“产业教授”），形成“产学研”人才双向流动机制保障措施多方协同，构建医疗大数据人才培养生态保障措施多方协同，构建医疗大数据人才培养生态医疗大数据人才梯队培养是一项长期工程，需政府、高校、医院、企业、行业协会等多方协同发力，从政策、资源、机制等层面提供保障加强政策支持与资金投入政府需发挥“引导者”作用，为人才培养提供制度保障和资源支持加强政策支持与资金投入出台专项政策，明确发展方向将医疗大数据人才培养纳入“健康中国2030”人才发展规划，制定《医疗大数据人才培养行动计划（2025-2030年）》，明确各主体责任（如高校负责基础培养、企业负责实践培训、医院负责场景开放）对参与人才培养的高校、医院、企业给予税收优惠（如教育支出抵扣税收）、资金补贴（如校企合作项目资助）、用地保障（如建设人才培养基地）等支持设立人才培养基金，支持重点领域由国家发改委、卫健委牵头设立“医疗大数据人才发展基金”，重点支持高校交叉学科建设、企业实践平台搭建、行业认证体系开发等例如，基金可资助高校建设“医疗数据科学实验室”，或企业开发“医疗AI实训平台”鼓励社会资本参与，通过“政府引导+市场运作”模式，设立医疗大数据人才培养产业投资基金，支持培训机构、企业开展高端人才培训搭建行业共享平台，整合资源要素打破“资源孤岛”，通过平台化建设促进人才培养资源高效流动搭建行业共享平台，整合资源要素建立医疗数据共享平台，支持实践教学由卫健委牵头，建设“国家级医疗数据脱敏共享平台”，整合医院、体检机构、疾控中心等数据资源，脱敏后向高校、企业开放，支持人才培养和科研创新平台需严格保护数据隐私，采用“授权访问”“数据沙箱”等技术确保数据安全构建人才信息共享平台，促进供需对接政府或行业协会搭建“医疗大数据人才库”，记录人才的教育背景、实践经验、技能证书等信息，企业可在线查询人才信息，高校可根据企业需求调整培养方向例如，“长三角医疗大数据人才信息平台”已实现上海、杭州、南京等城市人才信息互通，促进人才跨区域流动打造行业交流平台，推动经验共享定期举办“医疗大数据人才培养峰会”，邀请高校、医院、企业代表分享培养经验；建立“医疗大数据人才培养联盟”，推动成员单位共享课程资源、师资力量、实践项目推动国际交流与合作，借鉴先进经验医疗大数据是全球性话题，需学习国际先进经验，同时输出中国方案引进海外高端人才，弥补国内缺口出台“医疗大数据国际人才引进计划”，对海外顶尖人才（如在国际权威期刊发表论文的学者、有成功临床转化经验的工程师）提供安家补贴、科研经费、职业发展支持等推动国际交流与合作，借鉴先进经验加强国际合作办学，培养国际化人才鼓励高校与国际顶尖医学院校（如约翰霍普金斯大学医学院）、数据科学机构（如斯坦福医学院数据科学中心）合作，开设“医疗数据科学”双学位项目，引入国际课程体系和教学资源参与国际标准制定，输出中国经验支持国内机构参与ISO/IEEE国际医疗数据标准制定，推动中国医疗数据治理经验、人才培养模式被国际认可，提升我国在全球医疗大数据领域的话语权营造良好行业生态，强化人才认同通过宣传引导、典型示范，提升医疗大数据人才的社会认同和职业吸引力加强正面宣传，提升职业荣誉感加强正面宣传，提升职业荣誉感媒体挖掘医疗大数据人才的典型案例（如“用AI技术挽救罕见病患者的算法工程师”“推动区域医疗数据共享的管理者”），通过纪录片、报道等形式宣传，让社会认识到医疗大数据人才的价值设立行业奖项，激励人才成长设立行业奖项，激励人才成长政府或行业协会设立“医疗大数据年度人物”“优秀人才培养机构”等奖项，对在人才培养中做出突出贡献的个人和单位给予表彰，激发行业参与人才培养的积极性强化社会责任，推动人才普惠强化社会责任，推动人才普惠鼓励医疗大数据企业、高校、医院参与“医疗大数据人才公益计划”，为欠发达地区提供人才培训、技术支持，缩小区域人才差距，构建“共建共享”的行业生态结语以人才为钥，开启医疗大数据时代新征程医疗大数据的价值，最终要通过“人”的智慧来实现从2025年起，随着行业从“规模扩张”转向“质量提升”，人才梯队的“厚度”和“高度”将直接决定医疗大数据产业的发展速度和深度构建“高校-医院-企业-政府”协同的人才培养体系，实施分层分类、跨界融合的培养路径，完善评价激励与保障机制，不仅是应对当前人才短缺的“应急之策”，更是支撑医疗大数据行业可持续发展的“长远之计”强化社会责任，推动人才普惠未来，当更多“懂医疗、精数据、善应用”的复合型人才涌现，医疗大数据将真正从“技术概念”转化为“临床工具”，从“数据孤岛”连接为“服务网络”，最终实现“以数据赋能医疗，以医疗守护健康”的美好愿景而这一切的起点，是我们对人才培养的深刻理解与坚定行动——因为人才，是驱动医疗大数据行业前行的“第一动力”，也是2025年乃至更远未来，我们最值得投资的“战略资源”谢谢。