在医疗资源分布不均与老龄化加剧的双重挑战下，日本领先的研究型高等教育机构东北大学通过构建高校协作网络，设计以本土需求为导向的AI医疗课程，并推动跨学科开放式创新，成功将地方医疗问题转化为具有全球价值的解决方案。

老龄化社会与医疗资源失衡

作为医疗保健领域最具变革性的技术，人工智能技术正在重塑日本的医疗体系。医疗区域分散、医疗资源分布不均、医护人力短缺等问题正逐渐成为全球性挑战，尤其是在亚洲地区；而日本社会的“超高龄社会”现状为人工智能医疗创新提供了独特机遇。医学研究在攻克疾病难题、提升诊疗水平的同时，也成为了应对老龄化挑战的关键突破口。[1] 可以说，日本正在为即将到来的老龄化世界探路，其推动医学与AI深度融合的实践经验，将为其他国家提供参考。

作为全球老龄化程度最高的国家，日本正面临严峻的城乡医疗资源失衡问题。城市医院林立，而乡村地区却面临“医疗荒漠化”危机。[2] 统计显示，西部地区的医疗资源明显优于东部，这种“西多东少”的分布格局令东北、北海道等地的居民就医尤为困难。[3] 预计到2040年，许多地方政府可能消失；2050年全国20%的居住区将成无人区。

此外，日本也面临着医疗人才短缺问题 [4]。临床医生比例严重不足（每千人仅2.4名），且过去教育体系培养的人才也难以满足医疗AI领域的发展需求：临床医生普遍缺乏技术背景，而AI专家又对医疗场景理解不足。这种割裂使许多创新项目止步于实验室。这凸显了在医学高等教育中融入AI素养的紧迫性。

面对智慧医疗发展的时代需求，日本正在探索一条独具特色的新医科人才培养之路。在缺乏大企业集团的偏远地区，以东北大学为代表的地方高校成为解决问题的关键力量。除了高等教育机构的引领，日本社会也在医疗人工智能应用方面展现出独特优势：完善的全民医保体系为AI应用提供了理想土壤，高素质的民众基础加速技术落地，成熟的“产学研”协同创新生态，都在推动医疗AI人才培养和技术应用方面展现出令人期待的发展前景。

研究型人才培养

随着临床大数据的积累和以深度学习为代表的AI技术迅猛发展，数据驱动的医学研究正展现出变革医疗体系、破解社会健康难题的巨大潜力。东北大学敏锐洞察到这一趋势，推动医学教育突破传统边界的创新。

事实上，该校医学院自2020年便开始改革，其中最大亮点即在于AI医疗研究的开展。除了作为基础研究部门负责运用生命科学研究方法进行研发的医学研究院高级研究与转化医学中心，还设立了新的AI医学基础部门和AI应用医学部门，汇聚研究生院内外的人才和智慧，共同推动AI医学的发展。这两个全新部门如同双翼，一方面深耕AI理论基础研究，另一方面则将前沿技术实际应用于临床诊断、健康管理、医学影像分析等领域。学校专门成立了AI医疗平台部门，这个创新枢纽不仅承担着人才培养的重任更成为实现产学研合作的平台。

这场转型绝非闭门造车。东北大学充分发挥其综合性大学的优势，与多个校内外顶尖机构展开深度合作：除了与北海道大学、冈山大学合作建立的人才培养中心，东北大学医学研究院高级研究与转化医学中心还设立了“数字医疗项目”、“人工智能医疗教育基础设施”和“医疗AI研究战略”三大核心中心，以支持培养下一代医疗AI研究人员的培养项目和教育实践。从大学医院临床研究促进中心（CRIETO）到大数据医学中心、开放床位实验室，从东北医疗超级银行机构（ToMMo）再到生物医学工程研究生院，利用校内丰富的人力、大数据和人工智能资源，寻找各种棘手的医疗问题的解决方案，为实现可持续发展的社会做出贡献。

高校联盟

2020年，结合当地医疗现状和学科优势，在日本文部科学省（MEXT）“加速医疗领域 AI 研发的产学研合作人才培养项目”下，东北大学牵头，联合北海道大学和冈山大学发起了“面向医疗领域问题的全球 x 本地尖端 AI 研发”项目。[5] 该项目通过高校间协同合作，聚焦于即用型医疗人工智能系统的开发，并积极推进其社会化应用，有效实现了该技术在医疗场景中的广泛落地。项目聚焦六项日本文部科学省确定的人工智能应用的医疗领域：基因组医学、影像诊断辅助、医学诊疗、药物开发、痴呆症护理以及外科手术辅助。[6] 项目指导下，三校合作建立了“临床人工智能”教育中心，这是一个旨在通过尖端人工智能研发解决全球和地方医疗保健问题的人才培养中心。I

传统医学教育中，能够领导医疗AI实际研发的人才短缺。虽然有些医疗专业人士在自己的医疗工作中运用AI，但此前日本并没有针对此类技能的系统性培养项目。通过“临床人工智能人力资源开发计划”项目（即医疗AI人才项目），三校创新性地推动“双向融合”，希望培养能够利用参与大学开发的AI解决住院治疗、居家医疗、商业、以公共利益为优先的公共卫生等领域问题的人才。该项目对医生、医疗专业人员、私营企业雇员和地方政府雇员开放。

作为该项目组成部分，东北大学、北海道大学和冈山大学将分别开设博士课程和强化课程。四年制博士课程旨在培养能够研发尖端医疗AI的人才；一年制强化课程旨在培养能够应用和使用医疗AI的人才。项目还邀请来自理化学研究所先进智能项目中心（AIP）、产研基地人工智能研究中心（AIRC）、日本医疗人工智能协会等专业机构的讲师，帮助课程学生思考未来的职业发展。

此外，东北大学还牵头成立了日本最大的AI人才培养联盟，仅由本地城市大学组成。联盟由东北大学、北海道大学和冈山大学三所核心大学，以及九所合作大学、20多家私营企业共同组成。拥有日本最先进人工智能研发基础设施的理化学研究所先进智能项目中心（AIP）也承诺对联盟提供支持。

通过组建日本最大的AI人才培养联盟，三校致力于开拓新的医疗领域，发现日本各地独特的医疗问题，梳理当地独有的丰富医疗课题，并培养能够为其设计基于AI的解决方案的人才。[7]

“AI+医疗”创新共同体

除了连接高校与医院，东北大学正在编织的这张创新网络还将容纳更多行为体，通过运用实际的医疗信息，将研究成果反馈到 AI 技术开发中，开发出可用于医疗领域的 AI。

这种协作精神根植于医疗行业自身的演变。从传统的低分子化合物药物到如今的基因治疗、细胞疗法，医学的边界在不断拓展。21世纪以来，随着生物制剂和个性化医疗的兴起、计算机科学与医学工程的融入，单一的学科视角已无法应对复杂的医疗挑战。学术界作为医疗创新的引领者，其重要性日益凸显。除了化学和生物学之外，工程和信息（以及两者的结合）的相关科学技术也被视为不可或缺，跨学科开放式创新也日益重要。

当然，理想很丰满，现实却很骨感。仅凭一家制药公司难以独自开发所有产品，与风险投资公司和IT公司等不同行业的产学研合作至关重要。此外，高校研究公共资金难以覆盖所有转化研究，包括研究者发起的临床试验，因此将包括风险投资在内的投资资金用于推进研发的方式至关重要。一所大学的能力有限，组建高校联盟、集结多所大学的力量却可以发挥巨大的作用。

此外，AI在医疗中的应用是一个潜力巨大的主题，但在研发中扮演重要角色的规划人员也各自面临着各自的难题。虽然医生和医疗机构熟悉医疗问题和课题需求，拥有丰富的医疗数据和想法，但他们对AI缺乏了解，与AI企业的联系也有限，因此无法开展具体的研发。与此同时，拥有AI技术的IT企业虽然有意将其应用于医疗领域，但他们因缺乏医生和医疗机构的联系网络、医疗需求和药事管理经验有限，因此很难在医疗环境中进行全面的开发。

而东北大学的突破之处就在此，通过构建一个融合医疗AI研究与商业的生态系统，强调医疗需求和医疗环境的发展。通过多年积累的临床研究网络和药品临床试验经验，学校成为了连接各方的关键节点。在这里，医生的需求被精准地传递给工程师，技术的可行性得到专业评估，而企业则能找到最有前景的项目进行投资。这种产学研的深度结合，让创新的火花得以真正转化为改变医疗实践的解决方案。[8]

这种理想的生态系统的构建与开放式创新、跨行业合作以及经验积累息息相关。——东北大学医疗枢纽中心宫田敏男教授接受《科学新闻》访谈 [8]

从地方医疗问题出发寻找解决方案的思路，打破学科壁垒的开放式协作机制，以及产学研深度融合的可持续发展理念，皆可为各国高等院校提供灵感。这些经验并非是放之四海而皆准的模板，而是可以根据实际情况灵活调整的方向。对于正在探索技术与医疗教育融合路径的国家而言，有效的解决方案往往源于对本地问题的深刻洞察与创新实践。

参考资料：

1. 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: https://doi.org/10.1080/0142159x.2024.2385199.H.

2. 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: https://doi.org/10.1007/978-981-33-4473-0_4

3. T. Nakamura, "Medical institutions," in Mapping health, medical care, and welfare in Japan, H. Miyazawa, Ed. Tokyo: Akashi Shoten, 2017 (in Japanese).

4. Cabinet Office, Government of Japan, "Annual Report on the Aging Society: 2017," 2017. Accessed: Aug. 29, 2025. [Online]. Available: https://www8.cao.go.jp/kourei/english/annualreport/2018/pdf/c1-1.pdf

5. K. Kohsuke, "Greeting," Medical AI Research and Development Center | Hokkaido University Hospital, 2020. https://ai.huhp.hokudai.ac.jp/en/greeting/ (accessed Aug. 29, 2025).

6. 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. https://clinicalai.hsc.okayama-u.ac.jp/en/ (accessed Aug. 29, 2025).

7. 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. https://www.shp.hosp.tohoku.ac.jp/Clinical_AI/en/message/ (accessed Aug. 29, 2025).

8. 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. https://sj.jst.go.jp/news/202303/n0301-01k.html (accessed Aug. 29, 2025)