智能医学工程是一门新兴的交叉学科，融合医学人工智能工程技三大领域。本专业旨在培养具备医学基础知识、医学信息系统开发、医学大数据分析能力的医工复合型人才
培养能在医疗与健康智能系统相关行业从事智能化医学产品与信息系统研究、开发、管理的复合型人
四年，实行弹性学制管
工学学士学位
医学技术类 / 交叉学科
智能医学工程专业（专业代码 140007T，交叉学科门类，学制 4 年，授予学位）是普通高等学校本科专业，主要培养掌握智能医学工程基本理论、专业知识和实践技能，能在相关企事业单位与公共部门从事专业实务、教学科研、管理服务与文化传播工作的高素质复合型人才。智能医学工程是一门新兴的交叉学科，融合医学人工智能工程技三大领域。本专业旨在培养具备医学基础知识、医学信息系统开发、医学大数据分析能力的医工复合型人才。
智能医学工程 = 医学 + 人工智能 + 工程技术，培养为医生打造“超级工具”的工程师，就业面向医疗AI企业、高端医疗器械公司、医院信息科
95%
数据来源：教育部2024届毕业生就业质量报告
10-18万元
数据来源：BOSS直聘2026年薪酬报
35-45%
主要去向：生物医学工程、计算机视觉、人工智
万人
智慧医疗行业快速发展，需求持续增长
医学、计算机科学与技术、生物医学工程、人工智
医学影像处理实验、医疗数据分析实践、智能诊疗系统开发、医院见习、企业实习、毕业论文等
医学信号处理、生物医学仪器、医学成像技术，传统优势方向
医学影像分析、目标检测、图像分割，热门方向
深度学习、自然语言处理、知识图谱，前沿方向
电子病历、医疗大数据、健康管理信息系
生物医学工程系，医学影像AI研究方向，学科评估A+
医学工学院联合培养，医学人工智能方向
医学，电院联合培养，与联影医疗深度合
生物医学工程与仪器科学学院，脑机接口方向领先
从事智能诊断软件、医学影像AI分析系统开发，如推想科技、联影智能等企业
参与医疗机器人、智能传感器、医学影像设备研发，如GE、飞利浦、迈瑞医疗等
在医院信息科从事智慧医院建设、医疗数据管理、信息化系统运维
在中科院自动化所、高校等从事医学人工智能基础研究
毕业后可继续深造，研究方向包括
根据BOSS直聘2026年薪酬报告，智能医学工程本科毕业生起薪约10-18万元，硕士毕业生可达20-30万元（一线城市）。算法工程师岗位薪资更高，可达5-25万元/年薪
天津大学，脑机接口与神经工程方向，国家杰出青年基金获得
上海交通大学，医学影像AI方向"IEEE Fellow
中国科学院自动化研究所，医学影像人工智能、分子影像"AAAS/IEEE Fellow
深圳大学，生物医学超声成像，国家科技进步二等奖获
中国科学院自动化研究所，医学影像分析与理解研究方
东南大学，生物医学电子学与信息技
东北大学，医学图像处理与计算机辅助
产学研合作典范，聚焦医学影像AI临床应用
对智能医学工程领域有真实而持久的好奇心。
具备相应的学科基础，能承受一定学习强度。
喜欢实验、项目和解决真实问题。
知识更新快，需要持续迭代能力结构。
建议结合选科要求、学科特长与职业规划综合判断；报考前请查阅当年招生计划与选科要求。
本专业核心课程包括：机器学习与模式识别、医学图像处理与分析、医学信号分析与处理、医疗大数据与人工智能、智能医学传感器、医疗机器人、远程医疗与移动健康等，注重培养学生的医工融合思维和实践能
毕业生可从事医疗AI算法工程师、智能医疗器械研发工程师、医学数据分析师、医院信息科工程师等岗位，就业单位包括推想科技、联影智能、GE医疗、飞利浦、迈瑞医疗等企业，以及三甲医院信息科、中科院自动化所等科研机
根据BOSS直聘2026年薪酬报告，智能医学工程本科毕业生起薪约10-18万元/年，硕士毕业生可-30万元/年（一线城市）。算法工程师岗位薪资更高，可达5-25万元/年。随着经验积累-5年后可达25-40万元/年薪
适合对医学和人工智能都感兴趣的学生，需要具备较强的数学基础（高等数学、线性代数、概率统计）、编程能力（Python/C++）和逻辑思维能力，性格上应善于分析问题、乐于钻研技术、具有跨学科学习能力，MBTI类型中INTJ、INTP、ENTJ较为适合
智能医学工程专业考研率较高"-45%。主要考研方向包括：生物医学工程、智能科学与技术、计算机视觉、医学信息学、人工智能等，推荐院校有清华大学、北京大学、上海交通大学、浙江大学、华中科技大学
临床医学培养的是直接给病人诊断治疗的医生，而智能医学工程培养的是为医生打造“超级工具”和“智慧大脑”的工程师，前者注重临床实践和诊疗能力，后者注重将人工智能、大数据技术应用于医疗领域，智能医学工程毕业生获得工学学位，不能参加执业医师资格考试
学习难度较大，需要同时掌握医学和工程技术两大领域的知识。建议高中选科选择物理+化学组合，部分高校要求物，化生物。需要具备较强的数学基础（微积分、线性代数、概率统计）和编程能力（Python）。大一课程相对基础，大二开始专业课难度逐渐增加
就业前景良好。随着智慧医疗、AI辅助诊断的快速发展，行业人才缺口超过15万人。本专业本身就是培养AI医疗人才的，不会被AI取代，反而会因为掌握AI技术而更具竞争力。但需要持续学习新技术，保持技术敏感度
主要风险包括1)课程难度大，需要同时学习医学和工科知识，学习压力较大；2)不同院校培养方向差异大，有的偏医学、有的偏工科，报考前需了解清楚3)行业处于快速发展期，技术迭代快，需要持续学习；4)部分岗位竞争激烈，如算法工程师需要较强编程能力和项目经验
入门建议）先修知识：学好高等数学、线性代数、Python编程）推荐书籍：《医学图像处理》《机器学习》（周志华）《Python数据分析》；3）在线课程：Coursera《Machine Learning》《Medical Image Analysis》"中国大学MOOC《医学图像处理》；4）实践项目：参与Kaggle医学影像竞赛、GitHub开源项目；5）认证考试：考取Python编程证书、机器学习相关认
能力提升建议）大二开始参与导师科研项目或实验室；2）大三暑假找实习，优先选择医疗AI企业或医院信息科）参加相关竞赛（如中国大学生计算机设计大赛医疗赛道））发表学术论文或申请专利）建立GitHub作品集，展示项目成果）加入专业社群，拓展人脉。考研还是就业取决于个人兴趣和能力，建议大三上学期做决定
国内顶尖院校：天津大学（A+级，首批开设）、南开大学（A级）、上海交通大学医学院（与联影医疗共建实验室）、北京大学医学部、东南大学、中山大学等，国际排名：该专业在QS生物医学工程排名中，约翰霍普金斯大学、麻省理工学院、斯坦福大学位居前列，知名教授：天津大学明东教授（脑机接口方向）、上海交大卢清教授（医学影像AI方向）等
智能医学工程专业的课程体系通常由通识教育课、学科基础课、专业核心课和专业选修课、实践教学环节共同构成。核心课程一般包括高等数学、线性代、概率论与数理统计、基础医学概论、临床医学概论、正常人体解剖等。实践教学（实验、课程设计、专业实习、毕业设计/论文）是培养动手能力的关键环节，各高校培养方案会有所差异，报考前建议查阅目标院校最新公布的专业培养方案。
智能医学工程专业毕业生的就业面较宽，既可以对口进入行业企业从事技术与业务工作，也可以考公考编、进入高校与科研院所，或继续读研深造。典型就业岗位/方向包括智能科学与技、生物医学工程、医学信息、医学人工智能、计算机视等。整体来看，就业质量与个人实习经历、项目经验、专业技能证书和所在城市产业布局关系密切。
智能医学工程专业毕业生的薪酬受地区、行业、岗位和个人能力影响较大。通常一线城市与头部企业起薪更高；随着工作年限、项目经验和职称/资格认证的提升，收入增长空间明显。
适合对智能医学工程领域有持续兴趣、具备相应学科基础、愿意动手实践并能够持续学习的学生。该专业属于交叉学科门类，建议结合自身学科特长、职业规划和选科要求综合判断。如果更喜欢稳定的技术深耕，可优先考虑读研；如果希望尽快进入行业积累经验，则应重点关注实习与校企合作资源。
智能医学工程专业本科毕业后可选择继续攻读硕士研究生。是否考研取决于职业目标：若目标岗位是研发、设计、高校教职或研究机构，读研更有优势；若目标偏工程实施、业务与销售，本科阶段尽早积累实习和项目经验同样能获得良好发展。
选择院校时可重点参考教育部学科评估结果、“双一流”建设学科名单、专业建设点（国家级/省级一流本科专业）以及院校的行业口碑与就业质量报告。建议在同一分数段内优先比较学科实力、所在城市产业资源、保研率与实习就业渠道，而不只看学校综合排名。
优势在于：专业对口性较强，就业方向清晰，行业需求与国家产业政策关联度高，具备持续成长的职业路径。需要注意的挑战是：部分方向竞争激烈或存在岗位饱和，对实践能力和持续学习要求较高，学习内容更新快，需要主动参加实习、竞赛和项目来提升就业竞争力。
智能医学工程专业（专业代码 140007T）属于交叉学科门类，学制4年，授予学位，。该专业面向全国招生，具体招生计划、选科要求和录取分数以各省（区、市）教育考试院及招生院校当年公布的招生章程为准。
如需进一步了解智能医学工程专业的选科建议、课程设置、就业前景与院校选择，欢迎咨询专业老师，为你一对一解答志愿填报问题。
工作时间：周一至周日 9:00-18:00