智能医学工程专业的知识架构的核心是医疗健康大数据的智能感知、智能分析、智能决策，以及在此基础上形成的精准医疗。但是，真实的临床大数据来源于患者就诊的观察数据，不能直接用于相关课程的教学活动。因此，南京医科大学智能医学工程学系，围绕以糖尿病为代表的慢性病的相关临床问题，面向多源医学大数据，进行智能化仿真和虚拟化，创建了多模态教学仿真数据集SADT（Simulated Anonymized Dataset for Teaching）。

该数据集的建设历经两个阶段。在2019-2020年，根据观察性健康医疗数据科学与信息学联盟OHDSI OMOP5.0版本的通用模CDM，我们建设了标准化临床数据的概念集合，基于南京医科大学第一附属医院的脱敏后研究用数据集，建设了含约10万名患者的SADT 1.0 版本；在2021-2023年，参考南京市卫生信息平台数据接入规范标准，基于南京市糖尿病患者队列研究，采用深度学习的方法，对数据集进行扩增，目前SADT 2.0 版本数据集中模拟了近百万级患者和千万级就诊记录。

依托上述教学数据集的建设，我校积极开展智能医学工程专业人工智能系列课程的实践改革，获得好评。通过教学调查得知，97.6%的学生认为使用仿真临床数据来开展课程学习十分有效，相关课程的学生测评分高于 98。进一步，依托仿真教学数据集的分析与挖掘，切实开展课程思政，结合我国临床大数据的发展现状和医疗大数据研究的国际挑战，培养学生的家国情怀。

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