在医疗资源分布不均和人口老龄化加速的双重挑战下，日本顶尖研究型大学东北大学通过构建校际联盟，设计符合本地需求的AI医疗课程，并推动跨学科、开放式创新。这些努力将区域性的医疗挑战转化为具有全球意义的解决方案。
老龄化社会与医疗资源失衡
人工智能（AI）作为医疗领域最具变革性的力量之一，正在重塑日本的医疗体系。医疗区域分散、资源获取不平等以及医疗人员短缺等问题日益全球化，在亚洲尤其突出。日本的“超老龄化社会”既带来了紧迫的挑战，也提供了独特的机遇：医学研究不仅能推进诊断和治疗，还为减轻老龄化影响提供了关键途径。[1] 因此，日本正在开创AI与医学融合的模式，这可能为其他面临人口结构转变的国家提供参考。
作为世界上老龄化程度最深的社会，日本面临着严重的城乡差距。[2] 尽管大都市中心拥有先进的医院，但农村地区却面临“医疗荒漠化”。区域失衡十分明显：西部县市的资源比东部地区更多，这使得东北地区和北海道的居民尤其处于不利地位。[3] 到2040年，许多地方政府可能消失，到2050年，预计五分之一的居民区将人口减少。
（图：每十万人口医疗机构数量（按二级医疗区域划分，2014年）（来源：Nakamura 2017）[3]）
此外，日本面临着严重的医疗专业人员短缺问题。[4] 临床医生的比例严重不足（每1000人仅有2.4名），且现有的教育体系未能让专业人员为AI在医疗领域的应用做好充分准备：临床医生通常缺乏技术专长，而AI专家则难以把握医疗背景。这种脱节使得许多创新停留在实验室阶段，凸显了将AI素养融入医学高等教育的紧迫性。
为应对智慧医疗不断变化的需求，日本正在开辟一条独特的路径来培养下一代医疗专业人员。以东北大学为代表的地区性大学，在解决缺乏大型企业存在的偏远地区挑战中扮演着核心角色。除了高等教育的引领作用，日本社会在医疗AI应用方面也展现出独特优势：全民健康保险体系为AI部署提供了理想环境，高受教育人口加速了技术采纳，成熟的产学研合作生态系统共同为医疗AI人才的培养和AI技术的实际应用描绘了光明前景。
（图：东北大学官方网站）
培养研究型人才
随着临床大数据的积累和AI技术（尤其是深度学习）的快速发展，数据驱动的医学研究正展现出巨大潜力，能够变革医疗体系并应对社会健康挑战。东北大学敏锐地认识到这一趋势，并正在推动突破传统医学教育边界的创新。
事实上，该大学医学院早在2020年就开始了改革，其中一个关键亮点是发展以AI为核心的医学研究。除了其应用生命科学方法进行基础研究的“前沿研究与转化医学联合中心（ART）”外，东北大学还建立了两个新的AI系：一个专注于基础AI医学，另一个专注于应用AI医学。这些系汇聚了校内外的人才，共同推进AI医学。它们作为互补的“两翼”，一个专注于基础AI研究，另一个则将尖端技术应用于临床诊断、健康管理和医学影像分析。一个专门的AI医疗平台部门不仅作为人才培育中心，也作为产学研合作的平台。
这一转型绝非封闭进行。凭借其作为综合性大学的地位，东北大学与校内外多个顶尖机构开展了深度合作。除了与北海道大学和冈山大学共建联合人才培养中心外，ART还设立了“数字医疗项目”、“AI医学教育基础设施”和“医学AI研究战略”三大核心举措，以支持培养下一代医学AI研究人员的项目和实践。从东北大学医院的临床研究、创新与教育中心（CRIETO），到大数据医学中心、开放病床实验室、东北大学医疗大数据库组织（ToMMo）以及生物医学工程研究生院，该大学利用其丰富的人力、大数据和AI资源，来解决复杂的医学问题，并为建设可持续社会做出贡献。
大学联盟
2020年，依托当地医疗背景和学科优势，在文部科学省（MEXT）“加速医疗领域AI研发的产学研协作人才培养项目”框架下，东北大学牵头与北海道大学和冈山大学合作开展了“全球x前沿AI研发解决医疗领域问题”项目。[5] 通过校际合作，该项目专注于开发即用型医疗AI系统，并积极推动其社会应用，实现这些技术在医疗环境中的广泛应用。该项目针对文部科学省指定的六个AI在医学中的应用领域：基因组医学、诊断影像辅助、医疗诊断与治疗、药物开发、痴呆症护理和手术辅助。[6] 在此倡议下，三所大学联合建立了一个“临床AI”教育中心，这是一个致力于利用前沿AI研究解决全球和本地医疗挑战的人才培养中心。
（图：该项目课程（来源：临床AI项目））
日本传统的医学教育面临缺乏能够领导实用性医疗AI研发的专业人才。虽然一些医疗从业者在工作中使用AI，但此前没有系统化的项目来培养这些技能。通过“临床AI人才培养项目”（医疗AI人才项目），三所大学创新性地推动“双向融合”，旨在培养能够将参与大学开发的AI解决方案应用于多个领域的专业人才，包括住院护理、家庭医疗、商业和公益性质的公共卫生以及行政角色。该项目面向医生、医疗专业人员、私营部门员工和地方政府工作人员开放。
作为该计划的一部分，东北大学、北海道大学和冈山大学提供博士课程和强化课程。为期四年的博士课程培养能够进行高级医疗AI研发的专家，而为期一年的强化课程则培养能够应用和利用医疗AI的专业人员。该项目还邀请了来自理化学研究所（RIKEN）先进智能项目中心（AIP）、产业技术综合研究所（AIST）人工智能研究中心（AIRC）以及日本医疗人工智能协会等专业机构的讲师，指导学生规划未来职业道路。
（图：AI六大优先领域（来源：临床AI项目））
此外，东北大学还牵头创建了日本最大的、仅由地方大学组成的AI人才培养联盟。该联盟包括三所核心大学——东北大学、北海道大学和冈山大学，以及9所合作大学和20多家私营企业。拥有日本最先进AI研究基础设施的AIP也承诺提供支持。
通过组建这个联盟，三所大学旨在探索新的医学领域，识别日本各地独特的医疗挑战，汇集各地特定的医疗问题，并培养能够设计基于AI的解决方案来应对这些挑战的专业人才。[7]
“AI+医疗”创新社区
除了连接大学和医院，东北大学正在编织一个涵盖更广泛参与者的创新网络。通过利用真实世界的医疗数据，这个生态系统将研究成果反馈给AI开发，以创造适用于医疗领域的技术。
这种合作精神深深植根于医学本身的演变中。从传统的小分子化合物药物到今天的基因疗法、细胞疗法和核酸药物，医学的边界在不断扩展。自21世纪以来，随着生物制剂和个性化医疗的兴起，单一学科视角已不足以应对复杂的医疗挑战。计算机科学和生物医学工程的融合将医学创新推向了全新的维度。学术界作为医学创新的驱动力，正扮演着越来越重要的角色。除了化学和生物学，工程学和信息科学（以及它们的融合）现在被视为不可或缺，跨学科的开放式创新变得至关重要。
当然，愿景是宏大的，而现实仍充满挑战。没有一家制药公司能独立开发所有产品，因此与风险投资公司和IT公司进行产学研合作至关重要。此外，用于大学研究的公共资金往往不足以覆盖所有转化研究，包括研究者发起的临床试验。因此，利用风险投资等投资资本来推进研发至关重要。单个大学的能力有限，但组建大学联盟并汇集多所机构的资源可以产生显著影响。
此外，医疗AI虽然是一个潜力巨大的主题，但推动研发的利益相关方却面临着不同的困难。医生和医疗机构虽然熟悉医疗挑战，拥有丰富的数据和想法，但往往缺乏AI知识，与AI企业联系有限，难以进行具体的开发。相反，拥有先进AI技术的IT公司可能渴望进入医疗领域，但缺乏与医生和医疗机构的成熟网络。他们对医疗需求和监管要求的经验有限，也使其难以在临床环境中执行全面的开发。
（图：东北大学官方网站）
这正是东北大学的突破之处。通过构建一个连接医学AI研究与商业应用的生态系统，同时强调医疗需求和医疗背景，该校将自己定位为关键枢纽。凭借其广泛的临床研究网络和长期在药物临床试验方面的专长，东北大学扮演着连接各利益相关方的关键节点角色。在这里，医生的需求被精确传达给工程师，技术可行性由专家评估，企业可以识别出最具投资前景的项目。这种产学研的深度融合，使得创新的火花能够真正转化为重塑医疗实践的解决方案。[8]
“构建这样一个理想的生态系统，离不开开放式创新、跨部门合作和经验的积累。” —— 宫田敏男教授，转化与前沿研究中心，接受《科学新闻》采访 [8]
基于本地医疗问题寻求解决方案的方法、打破学科壁垒的开放式合作机制，以及植根于产学研深度融合的可持续发展理念，可能为世界各地的大学提供启示。这些经验并非放之四海而皆准的模板，而是可以根据具体情境灵活应用的、可调整的方向。对于正在探索技术与医学教育融合道路的国家而言，有效的解决方案往往源于对本地挑战的深刻洞察和基于实践的创新回应。
参考文献：
- Onoue et al., “Developing competencies relating to information science and technology in Japanese undergraduate medical education,” Medical Teacher, vol. 46, no. sup1, pp. S31-S37, 2024, doi:
- T. Nakamura, K. Hanaoka, and H. Miyazawa, “Medical care provision system and geographical distribution of medical resources in Japan,” Community-Based Integrated Care and the Inclusive Society: Recent Social Security Reform in Japan. Singapore: Springer Singapore, 2021, pp. 71-95, doi:
- T. Nakamura, “Medical institutions,” in Mapping health, medical care, and welfare in Japan, H. Miyazawa, Ed. Tokyo: Akashi Shoten, 2017 (in Japanese).
- Cabinet Office, Government of Japan, “Annual Report on the Aging Society: 2017,” 2017. Accessed: Aug. 29, 2025. [Online]. Available:
- K. Kohsuke, “Greeting,” Medical AI Research and Development Center | Hokkaido University Hospital, 2020. (accessed Aug. 29, 2025).
- 岡山大学大学院 医爾薬学総合研究科, “Clinical AI Human Resources Development Program,” 医療AI人材育成プログラムClinical AI, Feb. 28, 2022. (accessed Aug. 29, 2025).
- Clinical Al Human Resources Development Program, “MESSAGE | Fusing medicine and AI And applying local solutions to global issues,” 医療AI人材育成拠点プログラム 東北大学病院, 2025. (accessed Aug. 29, 2025).
- The Science News, “Case Studies from Tohoku University at the forefront of medical AI development: Efforts by Professor Toshio Miyata to create an ideal ecosystem — Cross-industrial collaboration is the key, with repeated implementation paving the road to success,” ScienceJapan, 2023. (accessed Aug. 29, 2025).
【全文结束】