学生具备较强的数理化基础，掌握生命科学、信息科学、生物信息学等基本理论、知识和技能，具备生物医学信息收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，毕业后能在生物医学、医药卫生及其相关领域从事信息服务、信息资源开发和利用、信息系统开发与管理等各方面工作。随着生命科学领域的发展，数据规模的海量增长，对生物信息专业人才提出需求，在“医学信息学”专业2012年被归到“生物信息学”专业中后，共计有20所学校新增生物信息学专业，其中包括8所医科类大学，6所双一流大学建设高校，3门中外合作办学专业，一方面能看出其学科地位的不断提升，一方面也显示出与国际接轨的趋势。
（三）智能医学工程
智能医学工程专业是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科专业，其研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能健康数据管理等。根据调查显示，我国首次开设智能医学工程专业的院校是南开大学和天津大学。随着人工智能、机器人、大数据等新技术与医疗健康相关领域的结合日趋紧密，智能医学服务医疗健康产业的潜力巨大，人工智能有望从技术层面帮助解决国内当前健康医疗领域遇到的实际问题。作为医学信息教育新学科，急需培养出一批具备学科交叉融合特质、创新与实践能力突出的综合性高素质人才来引领未来医学发展。
（四）大数据方向
大数据方向的相关专业主要指“数据科学与大数据技术”和“大数据管理与应用”专业。数据科学与大数据技术专业以大数据为核心，培养具有复合能力的大数据人才。从2016年2月北京大学、对外经贸大学、中南大学首次获批该专业以来，到如今已经有282所高校该专业，医药院校也从2016年的无到如今的4所。对应医学信息领域，该专业更多指向的是运用数据科学方法解决健康医疗信息开发利用中遇到的问题。不同于“数据科学与大数据技术”专业，“大数据应用与管理”专业是一门管理类学科，两门专业都是为满足经济社会需求所设置的专业（专业代码中的“T”），大数据应用与管理更多强调以管理问题为导向的数据分析和科学原理，利用大数据技术解决企业生产经营中的问题，这符合现代互联网大数据环境企业人才需求现实和未来发展趋势。目前开设该专业学校更多将关注点放在商务方面，还没有医药院校开设该专业，但大数据管理与应用并不局限于此，该专业理念对于医学数据等其他领域同样适用，相信未来会有更多高校建设该学科。
总体来说，生物信息学在新环境下热度不减;培养健康医疗大数据专业人才作为医学信息专业教育及人才培养方向的战略转移情况下，健康医疗大数据专业成为最大热点;而伴随智能医学发展而生的智能医学工程专业以及大数据管理与应用专业虽然布局少且还未正式招生并产生影响力，但依旧值得关注。面对“智能医学工程”“数据科学与大数据技术”等新专业的出现、互联网+、大数据的火热，医学信息教育领域有必要适时调整，结合自身特色把握东风，实现更好的发展。
三、问题与发展展望
随着大数据、大医疗时代的到来，医学信息教育成为实现医学数据价值的重要媒介。政策与需求双重驱动下，各高校纷纷采取应对措施，包括设立数据科学与大数据技术等相关专业，同时注重交叉学科建设，调整教学体系以适应快速更新的人才需求等。但这个过程中也遇到了许多问题。主要可以归纳为：人才培养与人才需求的差距;专业教育的相对滞后;学科体系的整体系统性欠缺;适应大数据环境的变革相对不足;实践实习与就业导向欠缺等。这些问题给我国医学信息教育领域的整体发展带来了阻碍。
展望未来，我国醫学信息教育为顺应大数据环境下的发展需求，将有所变革发展。新型医学信息人才的培养需要多方协同进行，首先是高校的教育体制改革，要立足传统学科优势，把握领域前沿，更新教育理念，变革培养形式和教学内容，重构适应时代发展的医学信息学科体系;其次是加强医药信息教育各界间的交流合作，重视理论与实践的融合，更好地做好产学研联动，提高教育质量。具体来说，一方面在学科建设上会适应交叉学科整体建设需求而更加系统化，多层次布局专业学科，建立专业群以更好的优势互补;另一方面也会更多关注跨学科协作，完善培养体系，通过设置多学科课程，培养汇聚多学科背景的师资队伍，建设教师群培养符合社会需求的专业人才。总之，我国医学信息教育将发挥自身学科优势，顺应大数据时代潮流，变革学科体制，走向多“群”时代。
【参考文献】
[1]李后卿，刘慧悦.医学信息学专业教育十年回顾与未来展望[J].中华医学图书情报杂志，2014，23（02）：1-6.
[2]王伟.我国医学信息教育改革与发展的回顾与展望[J].医学信息学杂志，2009，30（12）：1-5.
[3]于微微，李继宏，丁亮波.医学信息类专业教育现状分析[J].卫生职业教育，2017，35（23）：5-7.