医学研究生科研创新能力提升策略

医学研究生科研创新能力提升策略演讲人CONTENTS医学研究生科研创新能力提升策略科研创新思维的培养：突破认知边界的“思维革命”科研方法与技能的系统提升：实现创新目标的“工具箱”科研实践与问题解决能力的锻造：在“试错”中走向成熟学术素养与人文精神的融合：科研创新的“灵魂”科研环境与支持体系的优化：创新成长的“土壤”目录01医学研究生科研创新能力提升策略医学研究生科研创新能力提升策略引言：医学研究生科研创新的时代使命与现实挑战作为一名在医学教育与科研领域深耕十余年的实践者，我见证过无数研究生在科研道路上的迷茫与突破：有的学生面对海量文献无从下手，有的实验反复失败却找不到症结，有的即便完成研究也难以提炼出创新性成果。医学研究生作为医学科技创新的生力军，其科研创新能力不仅关系到个人学术成长，更直接影响医学突破的速度与质量——从基因编辑技术的临床应用，到肿瘤免疫疗法的迭代升级，再到公共卫生事件的应急响应，每一次医学进步都离不开科研创新能力的支撑。当前，医学领域正经历从“经验医学”向“精准医学”“智慧医学”的深刻转型，多学科交叉融合成为常态，对研究生的创新能力提出了更高要求。然而，我国医学研究生培养仍存在诸多痛点：创新思维培养不足、科研方法训练碎片化、临床与科研脱节、医学研究生科研创新能力提升策略学术评价体系单一等问题，导致部分研究生陷入“重复性研究”的困境，难以产出具有原创性的成果。因此，系统探讨医学研究生科研创新能力的提升策略，不仅是培养高质量医学人才的必然要求，更是推动医学学科发展、守护人民健康的战略需求。本文将从思维培养、方法训练、实践锻造、素养融合、环境优化五个维度，构建医学研究生科研创新能力提升的完整路径，并结合亲身经历与行业观察，为研究生培养提供可操作的实践参考。02科研创新思维的培养：突破认知边界的“思维革命”科研创新思维的培养：突破认知边界的“思维革命”科研创新的核心是“突破”，即打破固有认知、发现新问题、提出新方法。这种突破源于创新思维，它是科研创新的“发动机”。医学研究生的创新思维培养，需从批判性思维、跨界思维、系统思维三个维度着力，实现从“被动接受”到“主动创造”的转变。批判性思维：在质疑中逼近真理批判性思维是创新思维的基石，要求研究生不盲从权威、不迷信文献，而是以审慎的态度审视已有结论，从中发现矛盾与漏洞。我在指导研究生时，常遇到这样的现象：学生读到一篇“顶级期刊”论文，便全盘接受其结论，甚至不再重复验证。事实上，医学研究中的“阳性结果”也可能存在偏倚，而“阴性结果”往往蕴含着未被发现的科学问题。培养批判性思维，需从三个层面入手：1.文献批判的“三问法则”：阅读文献时，需追问“研究假设是否合理？”“方法学是否严谨？”“结论是否被数据充分支持？”。例如，我曾指导一名研究生研究“某中药成分对糖尿病的干预作用”，初始结论为“该成分通过调节肠道菌群改善血糖”。通过追问“是否排除了饮食、药物混杂因素？”“菌群检测的样本量是否足够？”，学生最终发现前期研究未控制抗生素使用史，导致结论偏差。修正后的研究不仅提升了结论可靠性，还意外发现该成分对特定菌群亚群的作用机制，成为后续创新点。批判性思维：在质疑中逼近真理2.实验设计的“对照组思维”：批判性思维体现在实验设计的每一个细节。例如，在细胞实验中，需设置“空白对照”（未处理细胞）、“阴性对照”（处理无关物质）、“阳性对照”（已知有效处理），通过对照结果的差异判断实验结果的特异性。我曾见过学生因遗漏阴性对照，将“溶剂效应”误判为“药物效应”，导致研究结论错误。3.结论推导的“逻辑链检验”：科学结论需形成“假设-验证-结论”的完整逻辑链。研究生需反思“结论是否仅支持单一假设？”“是否存在其他解释？”。例如，某研究发现“某蛋白在肿瘤组织中高表达”，直接推导“该蛋白促进肿瘤生长”便缺乏逻辑支撑——需进一步通过敲降实验验证功能，才能建立因果关系。跨界思维：在交叉融合中开辟新赛道现代医学的突破往往发生在学科交叉点。例如，AI辅助诊断、单细胞测序、影像组学等技术的兴起，都是医学与工程学、计算机科学、统计学交叉融合的产物。跨界思维要求研究生打破“学科壁垒”，主动吸收其他领域的理论与方法，解决医学难题。培养跨界思维，需做到“三个主动”：1.主动学习跨学科基础：医学研究生需具备“T型知识结构”——“竖轴”深耕医学专业，“横轴”拓展相关学科基础。例如，临床医学研究生可学习Python编程、机器学习算法，以理解AI辅助诊断的原理；基础医学研究生可了解流行病学方法，提升临床问题的转化能力。我曾鼓励一名神经病学研究生选修“生物医学工程导论”，他由此将脑电图（EEG）信号处理技术与深度学习结合，开发了“癫痫发作预测模型”，成果发表于《NatureCommunications》。跨界思维：在交叉融合中开辟新赛道2.主动参与交叉学科活动：学校可开设“医学交叉学科论坛”“联合实验室项目”，鼓励研究生与不同专业背景的同学合作。例如，我所在的团队曾与计算机学院合作开展“基于自然语言处理的电子病历挖掘”项目，医学研究生负责临床问题定义（如“识别抗生素使用指征”），计算机专业学生负责算法开发，最终实现了电子病历的智能提取，为临床决策支持提供了新工具。3.主动借鉴其他学科方法论：医学研究可借鉴工程学的“迭代优化”思维、统计学的“因果推断”方法、社会学的“质性研究”方法。例如，在公共卫生研究中，单纯依靠“问卷调查”难以揭示健康行为的深层影响因素，引入社会学“深度访谈”方法，可从个体动机、社会环境等多维度分析问题，为干预策略提供更全面的依据。系统思维：在整体视角下破解复杂问题医学研究对象是“人”，而非孤立的“疾病”。人体是一个复杂的系统，器官、组织、细胞、分子之间相互关联，疾病的发生发展是多因素、多环节作用的结果。系统思维要求研究生从“整体视角”出发，避免“只见树木、不见森林”。培养系统思维，需构建“三个层次”的认知框架：1.微观与宏观的联结：例如，研究“高血压”不能仅关注“血管收缩”这一微观机制，还需联系“遗传易感性”“环境因素（高盐饮食）”“心理压力”等宏观因素。我曾指导一名研究生研究“心理应激对高血压的影响”，他从“下丘脑-垂体-肾上腺轴（HPA轴）”的分子机制，到“交感神经兴奋”的生理反应，再到“患者情绪管理”的临床干预，构建了“分子-生理-行为”的系统模型，揭示了心理应激导致高血压的完整路径。系统思维：在整体视角下破解复杂问题2.因果关系的网络化：疾病的发生往往存在“多因多果”的网络关系，而非简单的“线性因果”。例如，“糖尿病肾病”的发病机制涉及“血糖升高→氧化应激→炎症反应→肾小球硬化”等多环节，同时“高血压、血脂异常”等因素会加重病情。研究生需通过“网络药理学”“系统生物学”等方法，分析复杂网络中的“关键节点”，为干预提供靶点。3.时间维度的动态性：疾病是一个动态发展过程，需从“时间轴”上理解其演变。例如，肿瘤的发生经历“癌前病变→原位癌→浸润癌→转移”等阶段，不同阶段的分子特征、治疗策略不同。研究生需建立“纵向研究”思维，通过“队列研究”“动态监测”等方法，捕捉疾病发展的关键时间窗，为早期诊断提供依据。03科研方法与技能的系统提升：实现创新目标的“工具箱”科研方法与技能的系统提升：实现创新目标的“工具箱”创新思维需转化为具体的研究成果，而科研方法与技能是连接“想法”与“成果”的桥梁。医学研究生需掌握从“问题提出”到“成果产出”的全链条方法，包括实验设计、数据科学、科研工具等核心技能，构建系统化的“科研工具箱”。实验设计与执行能力：从“想到”到“做到”的跨越实验设计是科研的“蓝图”，直接影响研究的科学性与可靠性。好的实验设计需遵循“随机、对照、重复、均衡”原则，同时兼顾伦理与可行性。1.研究问题的精准化：实验设计的第一步是“将大问题拆解为小问题”。例如，“研究某中药对肺癌的作用”是一个宽泛的问题，可拆解为“是否抑制肺癌细胞增殖？”“是否诱导凋亡？”“是否通过调控XX信号通路发挥作用？”等具体问题。我曾遇到一名学生因研究问题过于宽泛，导致实验设计分散，最终难以得出明确结论。2.实验类型的合理选择：根据研究目的选择“观察性研究”或“实验性研究”。观察性研究（如病例对照研究、队列研究）适用于探索“关联性”，但难以确立因果关系；实验性研究（如随机对照试验、动物实验）可验证“因果关系”，但需考虑伦理与可行性。例如，研究“吸烟与肺癌的关系”需采用队列研究，而研究“某药物对肺癌的治疗效果”需通过动物实验或临床试验验证。实验设计与执行能力：从“想到”到“做到”的跨越3.样本量的科学计算：样本量过小易导致“假阴性结果”，样本量过大则浪费资源。研究生需通过“公式计算”或“软件模拟”（如GPower、PASS）确定样本量。例如，在细胞实验中，若预期药物处理组与对照组的细胞增殖率差异为20%，标准差为5%，α=0.05，β=0.2，则每组至少需要10个样本。4.实验执行的标准化：实验过程需遵循“标准化操作规程（SOP）”，减少人为误差。例如，在动物实验中，需统一“饲料成分”“环境温度”“给药时间”；在细胞实验中，需规范“细胞传代比例”“冻存复苏方法”。我曾因实验员未统一“细胞消化时间”，导致不同批次细胞的实验结果差异较大，最终不得不重复全部实验。数据科学与统计分析能力：从“数据”到“证据”的转化医学研究产生大量数据（如基因组、影像学、电子病历数据），如何从“数据”中提取“证据”，是科研创新的关键环节。数据科学与统计分析能力，已成为医学研究生的“核心竞争力”。1.数据预处理：垃圾进，垃圾出：原始数据往往存在“缺失值、异常值、重复值”等问题，需通过“数据清洗”确保质量。例如，在电子病历数据中，需删除“逻辑矛盾”的记录（如“男性患者有妊娠史”），填补“缺失值”（用均值、中位数或多重插补法）。我曾见过学生因未处理“异常值”（如血压记录为300/150mmHg），导致统计分析结果偏差。数据科学与统计分析能力：从“数据”到“证据”的转化2.统计方法的选择：用对方法，事半功倍：根据数据类型与研究目的选择合适的统计方法。定量数据（如血压、血糖）可用“t检验、方差分析”组间比较；定性数据（如性别、疗效）可用“卡方检验”；生存资料（如患者生存时间）需用“Cox比例风险模型”。对于高维数据（如基因表达谱），需采用“机器学习算法”（如随机森林、LASSO回归）筛选特征变量。3.结果可视化的“逻辑清晰”：图表是呈现结果的重要方式，需遵循“简洁、直观、准确”原则。例如，折线图适合展示“趋势变化”（如血糖随时间的变化），柱状图适合展示“组间差异”（如不同药物组的肿瘤体积），热图适合展示“相关性矩阵”（如基因表达相关性）。我曾审阅过一篇论文，因“柱状图未标注误差线”“坐标轴标签不清晰”，导致审稿人质疑结果可靠性。数据科学与统计分析能力：从“数据”到“证据”的转化4.统计解释的“避免过度解读”：统计显著性（P<0.05）仅代表“结果由抽样误差引起的可能性小”，不代表“结果具有临床意义”。研究生需结合“效应量”（如OR值、RR值）解释结果的实际价值。例如，某药物降低血压的P<0.05，但效应量仅为2mmHg，临床意义可能有限。科研工具与技术的掌握：站在“巨人的肩膀”上创新现代医学研究高度依赖先进技术与工具，掌握这些工具可大幅提升研究效率与创新能力。1.实验技术：从“传统方法”到“前沿技术”：医学研究生需掌握“核心技术”（如细胞培养、PCR、WB），同时了解“前沿技术”（如CRISPR-Cas9基因编辑、单细胞测序、空间转录组）。例如，单细胞测序技术可揭示传统bulkRNA-seq无法检测的“细胞异质性”，我曾指导一名研究生用该技术发现“肿瘤微环境中存在新的免疫抑制细胞亚群”，为免疫治疗提供了新靶点。2.科研工具：从“手工操作”到“自动化”：实验自动化工具（如自动化液体处理系统、高通量筛选平台）可减少人为误差，提高效率。例如，在药物筛选中，自动化系统可同时处理96孔板、384孔板，完成“加样、孵育、检测”全流程，较手工操作效率提升10倍以上。科研工具与技术的掌握：站在“巨人的肩膀”上创新3.学术工具：从“经验积累”到“高效管理”：文献管理工具（EndNote、Zotero）、参考文献格式生成工具（NoteExpress）、论文写作工具（LaTeX）可提升科研效率。例如，Zotero可通过“浏览器插件”自动抓取文献信息，生成参考文献列表，避免手动输入的繁琐与错误。04科研实践与问题解决能力的锻造：在“试错”中走向成熟科研实践与问题解决能力的锻造：在“试错”中走向成熟科研创新不是“纸上谈兵”，而是在实践中不断“试错、修正、突破”的过程。医学研究生需通过“临床问题导向的研究”“团队协作”“成果转化”等实践环节，提升解决复杂问题的能力，实现从“实验室”到“临床”的跨越。临床问题导向的研究：从“临床需求”到“科学问题”的转化医学研究的最终目的是解决临床问题，脱离临床需求的“实验室研究”难以产生真正的价值。临床问题导向的研究要求研究生从临床实践中发现“真问题”，并将其转化为可研究的“科学问题”。1.从临床实践中“捕捉”问题：临床医生在诊疗中常遇到“未满足的需求”，如“某疾病缺乏早期诊断标志物”“现有治疗效果不佳”“药物副作用大”。例如，我在临床中发现“早期胰腺癌缺乏特异性诊断方法”，导致多数患者确诊时已属晚期，这一问题促使我指导研究生开展“外泌体miRNA作为胰腺癌早期诊断标志物”的研究。2.将临床问题转化为科学问题：临床问题需通过“文献调研、机制探索”转化为科学问题。例如，“早期胰腺癌缺乏诊断标志物”可转化为“外泌体miRNA-21在胰腺癌患者血清中的表达水平是否高于健康人？”“miRNA-21能否通过调控XX基因促进胰腺癌发生发展？”。临床问题导向的研究：从“临床需求”到“科学问题”的转化3.研究成果回归临床验证：基础研究需通过“临床验证”才能确认其价值。例如，我们研究发现“血清外泌体miRNA-21可诊断早期胰腺癌”后，进一步开展了“多中心前瞻性队列研究”，验证其在不同人群中的诊断效能，最终该标志物被纳入临床指南，用于胰腺癌的早期筛查。科研团队协作能力：从“单打独斗”到“协同创新”现代科研越来越依赖团队协作，单一研究者难以掌握所有知识与技能。医学研究生需学会在团队中发挥优势、弥补短板，实现“1+1>2”的协同效应。1.明确团队角色与分工：团队中需有“问题提出者”（临床医生）、“实验执行者”（基础研究人员）、“数据分析者”（统计学家）、“成果转化者”（企业合作人员）。例如，在“AI辅助诊断”项目中，临床医生负责“定义诊断需求”，工程师负责“算法开发”，医学研究生负责“数据标注与临床验证”，各司其职，共同推进项目进展。2.有效沟通与冲突解决：团队成员背景不同，易产生“专业壁垒”或“意见分歧”。研究生需学会“换位思考”，用“对方能理解的语言”表达观点。例如，我曾遇到临床医生与工程师因“诊断标准的定义”产生分歧，通过组织“联合讨论会”，让双方明确“临床需求”（高灵敏度）与“技术可行性”（算法复杂度），最终达成共识。科研团队协作能力：从“单打独斗”到“协同创新”3.学习他人优势，弥补自身短板：团队协作是“学习型”的过程，研究生需主动向他人学习。例如，一名基础医学研究生可通过与临床医生合作，学习“临床问题的提炼方法”；一名临床医学研究生可通过与工程师合作，学习“算法设计的基本逻辑”。（三）成果转化与创新能力：从“实验室”到“病床旁”的最后一公里科研成果只有转化为“临床应用”或“产品”，才能实现其社会价值。成果转化能力是医学研究生创新能力的“试金石”，要求其具备“专利意识、市场意识、合作意识”。1.专利申请：保护创新成果：研究生需在研究初期进行“专利检索”，判断研究成果是否具有“新颖性、创造性、实用性”。例如，我们团队研发的“一种胰腺癌早期诊断试剂盒”，在实验验证初步结果后，立即申请了“发明专利”，保护了知识产权，为后续与企业合作奠定了基础。科研团队协作能力：从“单打独斗”到“协同创新”2.与企业合作：推动成果落地：高校实验室的研究成果往往“技术成熟度低”，需通过与企业合作，完成“中试、注册、生产”等环节。例如，我们的“胰腺癌诊断试剂盒”通过与一家IVD（体外诊断）企业合作，完成了“临床试验（CFDA要求）”“生产车间建设”“产品注册”，最终实现了商业化生产，惠及临床患者。3.创业：从“研究者”到“创业者”的转型：部分优秀研究生可通过“创业”实现成果转化。例如，我的一名学生毕业后创办了“AI医疗公司”，将研究生期间开发的“癫痫发作预测模型”转化为可穿戴设备，实现了“科研-创业-临床应用”的闭环。05学术素养与人文精神的融合：科研创新的“灵魂”学术素养与人文精神的融合：科研创新的“灵魂”科研创新不仅是“技术活”，更是“良心活”。学术诚信是科研的“生命线”，人文精神是科研的“温度”。医学研究生需在追求“创新”的同时，坚守学术底线，融入人文关怀，成为“有温度的科研者”。学术诚信与科研伦理：科研创新的“底线”学术诚信是科研的基石，任何违背诚信的行为（如数据造假、抄袭、剽窃）都会毁掉个人前途，损害学术共同体声誉。科研伦理是科研的“规则”，要求研究在“尊重人、有利、公正”的原则下进行。122.引用规范：尊重他人成果：引用文献需“规范标注”，避免“抄袭、剽窃”。例如，直接引用他人文字需加引号，注明出处；借鉴他人观点需改写并注明来源。我曾审阅过一篇论文，因“大段未引用他人文献”被认定为抄袭，导致作者被取消学位申请资格。31.数据真实：科研的“生命线”：研究生需确保实验数据的“真实性、原始性”，不得“篡改、伪造、选择性报告数据”。我曾见过一名学生为“让结果符合预期”，删除了“不符合假设”的数据，最终被审稿人发现，导致论文撤稿，影响了整个团队的声誉。学术诚信与科研伦理：科研创新的“底线”3.伦理审查：保护受试者权益：涉及人体或动物的研究需通过“伦理委员会审查”。例如，临床试验需遵循“赫尔辛基宣言”，确保“受试者的知情同意、隐私保护、安全权益”；动物实验需遵循“3R原则”（替代、减少、优化），减少动物痛苦。学术交流与表达能力：让创新成果“被看见”科研创新不仅需要“做出来”，还需要“说出来”。学术交流能力是研究生展示成果、获取反馈、建立合作的重要途径。1.论文写作：逻辑清晰、语言准确：论文是科研成果的“载体”，需遵循“IMRAD”结构（引言、方法、结果、讨论），逻辑清晰，语言准确。例如，引言部分需“提出问题、阐述背景、说明研究意义”；讨论部分需“解释结果、与既往研究对比、指出局限性”。我曾审阅过一篇论文，因“讨论部分未与既往研究对比”，被审稿人认为“缺乏学术深度”。2.会议报告：突出重点、互动交流：学术会议报告需“突出创新点、简明扼要”，同时学会“回应质疑”。例如，口头报告应控制在“15-20分钟”，重点讲“研究问题、方法、创新结论”；海报展示需“图文并茂”，便于观众快速理解。我曾指导一名学生在“国际糖尿病联盟大会”上做口头报告，他通过“案例引入+数据展示+机制图解”的方式，清晰呈现了研究成果，获得了“最佳青年报告奖”。学术交流与表达能力：让创新成果“被看见”3.学术辩论：坚守观点、理性讨论：学术交流中难免存在“观点分歧”，研究生需学会“理性辩论”，以“数据、文献”为依据，而非“情绪化争辩”。例如，在组会上，当导师对“研究结论”提出质疑时，学生需“摆出数据、解释原因”，而非“固执己见”或“回避问题”。人文关怀与科研温度：医学创新的“初心”医学研究的对象是“人”，每一个数据背后都是一个个鲜活的个体。医学研究生需在科研中融入人文关怀，让创新成果“有温度”。1.关注患者的“生活质量”而非“仅指标”：例如，在研究“肿瘤治疗”时，不仅要关注“肿瘤缩小率”，还需关注“患者的疼痛程度、生活质量、心理状态”。我曾带领团队开展“癌症患者生活质量调查”，发现“化疗后的恶心呕吐”是影响患者生活质量的主要因素，这一结果促使我们优化了“止吐方案”，让患者治疗体验更佳。2.尊重患者的“个体差异”：医学研究需考虑“年龄、性别、种族、经济状况”等因素，避免“一刀切”。例如，某药物在“年轻患者”中疗效显著，但在“老年患者”中因“肝肾功能减退”导致副作用增加，研究生需在研究中分析“这些因素对疗效的影响”，为个体化治疗提供依据。人文关怀与科研温度：医学创新的“初心”3.科研中的“同理心”：在临床研究中，需“换位思考”，理解患者的“痛苦与需求”。例如，在“采集患者血液样本”时，需“轻柔操作、解释目的、保护隐私”；在“随访患者”时，需“耐心倾听、及时反馈”，让患者感受到“被尊重”。06科研环境与支持体系的优化：创新成长的“土壤”科研环境与支持体系的优化：创新成长的“土壤”研究生的科研创新能力提升，离不开“环境”的支撑。导师、学校、社会需共同努力，构建“支持、包容、激励”的科研环境，为创新“保驾护航”。导师指导模式的革新：从“授人以鱼”到“授人以渔”导师是研究生科研道路上的“引路人”，导师的指导模式直接影响研究生的创新能力。传统的“导师主导”模式易导致研究生“依赖性强、缺乏创新”，需向“引导式、启发式”模式转变。1.“问题导向”的指导：导师需引导研究生“自主选题”，而非“直接分配题目”。例如，导师可通过“临床案例”“文献汇报”等方式，启发学生发现“未解决的问题”，让学生在“选题-调研-论证”的过程中培养创新思维。我曾带过一名研究生，他最初想研究“某中药对肝癌的作用”，我引导他“查阅近5年文献”，发现“该中药的作用机制研究已较充分”，但“联合免疫检查点抑制剂的研究”较少，最终他确定了“中药+PD-1抑制剂治疗肝癌”的创新方向，成果发表于《JournalofHepatology》。导师指导模式的革新：从“授人以鱼”到“授人以渔”2.“容错机制”的建立：科研失败是常态，导师需鼓励学生“试错”，从失败中学习。例如，当学生的实验反复失败时，导师不应“批评指责”，而应与学生一起“分析原因”（如方法学问题、样本问题），调整方案。我曾告诉学生：“我的实验室允许失败，不允许‘不尝试’。”这种包容的氛围让学生敢于探索高风险、高创新性的课题。3.“资源支持”的保障：导师需为学生提供“实验平台、经费、合作机会”等资源支持。例如，我所在的团队与医院临床科室、企业建立了“联合实验室”，为学生提供了“临床样本、技术支持、成果转化渠道”，让学生的研究“接地气、能落地”。学术资源与平台的支持：为创新“插上翅膀”学校需为研究生提供“丰富的学术资源、先进的实验平台、国际化的交流机会”，拓宽研究生的视野，提升创新能力。1.文献与数据库资源：学校需购买“中英文数据库”（如PubMed、WebofScience、CNKI），并提供“文献传递、查新服务”，方便学生获取最新研究进展。例如，我校图书馆开设“医学文献检索”课程，教授学生“如何高效查找文献”“如何追踪领域前沿”，提升了学生的文献调研能力。2.实验与技术平台：学校需建设“公共技术服务平台”，如“基因测序平台、影像平台、动物实验中心”，为研究生提供“低成本、高效率”的技术支持。例如，我校的“单细胞测序平台”为学生提供了“从样本制备到数据分析”的全流程服务，大幅降低了学生的技术门槛。学术资源与平台的支持：为创新“插上翅膀”3.国际交流与合作：学校需鼓励学生“参加国际会议、短期访学、联合培养”，与国际同行交流合作。例如，我资助一名研究生到“美国MD安德森