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一、专业介绍

药物智能制造微专业是面向新药创制国家重大战略需求，旨在培养学生在药物制造领域具备多学科交叉专业知识和前沿技能的课程，涵盖了最新的智能技术和工具在药物研发、生产、质量控制和监管等各个方面的应用。

专业负责人：黄勤挽，中药学博士，中西医结合博士后，教授，博士生导师，最新老虎机_pt老虎机游戏@中药炮制与制剂系主任。四川省学术与技术带头人后备人选，四川省中医药管理局学术和技术带头人。非物质文化遗产“成都中药炮制技术”的省级代表性传承人，全国中药特色技术传承人才。

课程负责人：张定堃教授、高飞教授、林薇副教授、甘彦雄讲师。

二、培养目标

培养一批具备创新精神、能够应用多学科交叉知识开展药物智能制造关键技术研发的高素质“融合型”药学人才，满足学生个性化、多元化的发展需求，提高学生就业竞争力、发展适应力、国际胜任力，将为生物医药科技自立自强的国家发展战略提供技术支撑和人才保障。

三、培养要求

1.学生具备扎实的药物制造基础知识，包括药物研发、生产、质量控制和监管等方面的理论知识。了解药物制造的整个流程，掌握各个环节的关键技术和方法。

2.学生具备学科交叉应用的能力，能够将不同学科领域的知识融会贯通，为药物智能制造提供全面的解决方案。同时具备良好的团队合作能力，能与不同专业背景的人员合作，共同推动药物制造领域的发展。

3.学生具备创新意识和实践能力，能够不断探索和应用最新的智能技术和工具，为药物制造领域带来新的突破和进步。应该具备较强的解决问题能力，能够在实际工作中灵活运用所学知识，解决相关的一些药物制造问题。

四、招生对象及条件

（一）招生对象

全校范围内于2024年秋季学期进入大四阶段的本科生，有药学/中药学背景，修读过《分析化学》《医学统计学》《药剂学》或《中药药剂学》等课程。

计划招生30人。

（二）招生条件

1. 拥护中国共产党的领导，具有高尚的爱国主义情操和集体主义精神，社会主义信念坚定，社会责任感强，遵纪守法，品行表现优良。留学生还应对华友好，遵守中国法律。

2. 在校期间无任何违法违纪受处分记录。

3. 每名学生可申请修读多个微专业，但单次报名只能申报1个，待修读完成后方可申请下一个专业。学生主动退出微专业学习者，可给予一次机会报名修读其他微专业。

4. 对药物智能制造研究领域有较强的兴趣。

五、修读方式（含学制、授课方式、课程设置及学时分配）

学制1年。

授课方式：线上线下混合式教学

课程设置见表1。

表1 药物智能制造微专业课程设置一览表

六、学分认定与证书授予

（一）学分认定

学生按要求修读课程，参与考核，所获学分不可转换为主修专业学分，不纳入主修专业平均学分绩点计算。微专业修读课程不参与本人保研排名、不计入学业预警；微专业课程考核不合格者，不影响其评奖评优和毕业资格。未能完成微专业修读的本校学生，其已修读的微专业课程学分可替代公共选修课学分。

（二）证书授予

学生完成微专业培养方案的相应课程、环节，并通过考核者，可提交结业申请。学校审核通过后，颁发微专业证书，具体时间根据学校教学工作安排确定。

微专业是非学历教育，不在中国高等教育学生信息网（学信网）备注信息，不授予学位。

七、招生时间安排及报名方式

（一）招生时间

2024年8月5日开放报名系统，8月21日24点前截止。

（二）报名方式

报名方式：学生本人登录教务管理系统，通过“报名服务”——“考级报名”——在手指标记处点击“报名”——选择拟报的专业——核对报名的专业，并勾选“我已确认身份信息、照片信息无误”——“确定报名”。

八、微专业课程费用

按照100元/学分收取修读费用。

九、微专业课程简介（须包含课程间的关系介绍，可包含课程负责人简介）

药物智能制造微专业特色在于其综合性和前沿性。核心课程涵盖药物制造领域的基本理论和实践知识，包括中药制造信息学（研究方法类）、制药智能制造技术与应用实践（技术前沿类）、智能药学导论（技术前沿类）、医药数据挖掘（数据分析类）四门课程。主要采用理论和实践相结合的方式，通过引入药学和人工智能等多学科交叉的最新知识与技术，培养学生掌握中药学、人工智能、智能制造等领域的专业知识，重点培养应用人工智能技术开展中药新药创制研究和转化应用的复合型能力。

1. 《中药制造信息学》，课程负责人张定堃。本课程在多学科指导下，主要研究中药制造原料、过程工艺及产品质量的理论、方法及实践技术，是传统中药学与现代科学技术及工程融合的一门交叉应用学科。

2. 《制药智能制造技术与应用》，课程负责人高飞。本课程旨在明晰当前我国制药智能制造技术的主要内容与建设路径，建立与制药紧密结合的智能制造技术框架和规范，凝聚共识，推动制药工业数字化、智能化转型发展，保障人民用药安全。

3. 《智能药学导论》，课程负责人甘彦雄。本课程旨在通过系统介绍各类智能算法及其在药物研发流程中的关键作用，内容涵盖人工智能算法基础、数据表征、智能药物研发，以及人工智能相关算法的上机操作实践和前沿热点学习汇报讨论，深入探讨人工智能在药物研发领域的应用，培养学生在智能药学领域的深入理解和创新能力。

4. 《医药数据挖掘》，课程负责人林薇。该课程结合中医药背景，利用相关编程工具语言，通过经典算法模型，强调基本概念与算法的学习。课程以中医药问题为导向，链接各种数据分析与挖掘方法；以中医药数据探索为导向，对数据进行有效清洗与整理；以中医药等多角度挖掘分析结果展示为导向，对算法模型结果可视化。在动手实践的过程中培养学生对数据挖掘技术的兴趣，弥合理论与实践之间的缝隙。

十、咨询方式

招生咨询QQ群二维码（群号：858766492）