近日，上海交通大学医学院医学技术学院首批专业学位直博生李文杰，在人工智能与信息融合领域国际顶级期刊Information Fusion发表了一项研究成果。该研究围绕医学人工智能可解释性与临床可信度这一核心问题开展探索尝试，是学院2021年12月成立以来，在跨学科人才培养道路上的又一次实践与积极探索。

从工科实验室到医院一线：培养模式改革引导关键转向

李文杰的跨界选择，离不开学院在人才培养模式上的积极探索，让彼时本科就读电子信息工程专业的他，得以推免至上海交通大学医学院医学技术学院，开启医工交叉的学术探索之路。

“要做医学AI，首先得读懂医学本身。”为助力交叉学科背景学生夯实学业基础，医学院与学院结合其专业特点量身定制培养方案：以《正常人体学导论》为核心搭建“医学”模块课程，同时支持学生结合自身研究方向，从“工程”“智能”模块中遴选适配课程，逐步搭建跨学科理论体系。学习过程中，他在导师、瑞金医院骨科专家王蕾教授的指导下走进临床一线，从影像门诊跟诊到手术室现场观摩，真实的诊疗场景让他对研究方向有了更清晰的认知。也正因如此，他调整了自身的学习与研究思路：先深入临床发掘实际问题，再回到实验室开展算法研究；先理解临床医生的判断逻辑，再针对性补齐技术短板，让模型兼具“聪明”和“可信”。

双轨支撑与生态赋能：协同育人体系加速创新迭代

在优化人才培养方案、推进课程体系改革的基础上，学院进一步以开放协同的专业实践模式为核心抓手，为李文杰的跨学科研究搭建全链条实践平台、链接多维度创新资源。学习研究期间，他先在交大医学院完成医学知识的系统深耕，再前往附属瑞金医院开展临床实战训练；学院也积极鼓励并支持其入选上海市人工智能前沿人才培养高地——上海创智学院。依托创智学院高浓度的项目制创新培育环境，他与不同专业背景的顶尖师生交流研讨，将临床一线的真实需求转化为具体创新实践方向，还牵头组建了跨校际、跨学科的“起跃科技”团队，聚焦临床实际应用需求，开展智能体研发相关探索，力求让研究成果能够真正落地临床、服务一线诊疗。

顶刊背后的育人逻辑：让真问题催生真创新

在“临床牵引、交叉融合、平台赋能”的全链条培养模式下，李文杰的研究始终紧扣“解决临床真问题”核心方向。他在临床实践中发现，不少医学AI模型难以落地应用，关键症结在于模型缺乏可解释性，如同无法被理解的“黑箱”，难以获得临床医生的信任。针对这一痛点，他与团队将研究聚焦于胸部X光诊断领域，历时一年潜心攻关，最终提出了“CX-Mind”框架。

这一框架的核心设计思路，是让AI实现“像医生一样思考”，通过交错推理的方式，生成能够供医生审阅、追问的完整证据链，有效提升了AI诊断过程的透明度与临床可信度。这项以“让医学AI从技术层面的看似强大，转化为临床场景下的实际可用、可靠”为目标的研究，也凭借对临床实际需求的精准回应和技术层面的创新探索，最终获得了国际顶级期刊的认可。

李文杰在国际顶刊发表成果，是医工交叉人才培养新范式的生动印证，通过招生改革汇聚多元学子，以课程实践体系引导其扎根临床锚定真问题，借双导师制与开放平台提供全周期支撑、培育复合型人才。未来学院将持续深化战略导向、交叉融合的育人体系，托举学子在科技前沿与健康中国交汇点勇攀高峰，产出更多标志性成果，为强国建设贡献医工交叉力量。