医学故事.健康 中华医学会理事 神经外科教授
AI 赋能医学教育：重塑医学教育的未来
在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到各个领域，医学教育也不例外。AI 凭借其强大的数据处理能力、精准的分析预测功能和个性化的服务特性，为医学教育带来了全新的机遇与变革，成为推动医学教育高质量发展的重要力量。
一、AI 赋能医学教育的现实阻碍
尽管 AI 在医学教育领域展现出巨大潜力，但在实际应用过程中，仍然面临着诸多现实阻碍，这些阻碍涵盖认知、行为与环境等多个层面。
认知阻碍：对 AI 的误解与担忧
部分医学教育者和学生对 AI 存在认知偏差，担心 AI 会取代自己的工作或学习角色。在医学教育中，传统观念认为教师丰富的临床经验和学生亲自参与实践是无可替代的，因此对 AI 参与教学和学习过程存在抵触情绪。此外，由于 AI 技术的复杂性和专业性，许多人对其工作原理和应用方式了解有限，导致在面对 AI 时产生认知鸿沟，不知道如何将其有效地融入医学教育中。
行为阻碍：技术应用能力不足
医学教育者和学生的数字素养参差不齐，这严重影响了 AI 技术在医学教育中的应用水平。一方面，部分教育者缺乏运用 AI 工具进行教学设计、资源整合和学习分析的能力，无法充分发挥 AI 的优势；另一方面，学生可能不熟悉如何利用 AI 辅助学习，如使用智能学习平台、虚拟仿真软件等。而且，AI 技术在医学教育领域更新迭代迅速，这要求教育者和学生不断学习新的技术和应用方法，但由于时间和精力有限，很多人难以跟上技术发展的步伐，使得 AI 技术的应用往往停留在表面。
环境阻碍：基础设施与资源配套不完善
虽然一些高校和医学教育机构已经开始尝试引入 AI 技术，但整体来看，支持 AI 赋能医学教育的基础设施仍有待加强。例如，部分学校的网络带宽不足，无法满足大规模在线学习和实时数据传输的需求；高性能计算设备的缺乏，限制了复杂 AI 算法的运行和应用。此外，医学教育中专门针对 AI 技术的教学资源相对匮乏，如高质量的虚拟病例库、智能教学课件等，难以满足个性化学习和多样化教学的需求。同时，现有的教育管理体制和评价体系也尚未完全适应 AI 赋能的医学教育模式，缺乏相应的激励机制和规范标准。
AI 赋能医学教育：重塑医学教育的未来
二、AI 赋能医学教育的逻辑与机制
AI 赋能医学教育的逻辑
AI 赋能医学教育主要通过心理赋能、技术赋能和情景赋能三个方面实现。心理赋能旨在消除医学教育者和学生对 AI 的恐惧和误解，增强他们对 AI 技术的信任和接受度，提升专业信念。例如，通过开展培训和宣传活动，让教育者和学生深入了解 AI 在医学教育中的优势和应用案例，使其认识到 AI 是辅助教学和学习的有力工具，而非取代他们的角色，从而激发他们主动运用 AI 技术的积极性。技术赋能为医学教育提供强大的能力支撑。AI 可以利用机器学习、深度学习等技术对海量的医学数据进行分析和挖掘，为教育者提供精准的教学决策依据，如根据学生的学习情况制定个性化的教学计划、推荐合适的学习资源等。同时，AI 还能模拟真实的临床场景，为学生提供虚拟实践机会，增强他们的临床技能和应对复杂病例的能力。情景赋能则致力于创新医学教育的实践场景。借助 AI 技术，能够创建更加真实、互动性更强的学习环境，如虚拟医院、智能教室等。在虚拟医院中，学生可以在模拟的临床环境中进行诊断、治疗等操作，实时获得反馈和指导，提高实践能力；智能教室则可以实现教学过程的智能化管理，如自动记录学生的学习行为、分析学习效果等，为教学改进提供数据支持。
AI 赋能医学教育的机制
借鉴技术融入教与学的 SAMR 模型，AI 赋能医学教育的机制主要体现在增强、修改与重塑三个层级。在增强层面，AI 能够增强医学教育者的教学能力和学生的学习能力。对于教育者，AI 可以通过智能备课系统，快速整合教学资源，生成个性化的教学课件；利用学习分析工具，实时了解学生的学习进度和掌握情况，及时调整教学策略。对于学生，AI 学习助手可以随时解答问题、提供学习建议，帮助学生更好地理解和掌握知识；智能辅导系统还能根据学生的学习特点和薄弱环节，推送针对性的学习内容，提高学习效率。在修改层面，AI 促使医学教育实践发生变革。在教学方法上，AI 支持下的翻转课堂、混合式教学等模式逐渐兴起，学生可以通过在线学习平台提前学习基础知识，课堂上则进行更深入的讨论和实践操作，提高学生的自主学习能力和批判性思维能力。在课程设计方面，AI 可以根据医学领域的最新进展和行业需求，优化课程内容和结构，确保学生学到最前沿、最实用的知识和技能。在重塑层面，AI 重塑医学教育的生态系统和角色定位。医学教育者不再仅仅是知识的传授者，更是学习的引导者和促进者，需要与 AI 协同工作，共同指导学生学习。学生也从被动的知识接受者转变为主动的学习者，利用 AI 技术更加自主地探索知识、解决问题。此外，AI 还促进了医学教育与临床实践的深度融合，打破了传统教育与实践之间的界限，使学生能够更好地适应未来的临床工作。
AI 赋能医学教育：重塑医学教育的未来
三、AI 赋能医学教育的 AMEPD 模型
AMEPD 模型的构建
参考教师专业发展的相关模型，结合医学教育的特点，构建人工智能增强型医学教育专业发展（AMEPD）模型。该模型包含五个关键阶段：预期的专业发展阶段、获得的专业发展阶段、被接受的专业发展阶段、应用的专业发展阶段和对医学实践产生影响的专业发展阶段。在预期的专业发展阶段，通过收集学生的基本信息、学习目标、兴趣爱好以及医学知识基础等多源数据，利用 AI 智能决策系统为学生制定个性化的学习发展规划。例如，对于立志从事外科专业的学生，规划中会重点安排解剖学、外科学等相关课程的学习路径，并推荐适合的临床实习机会。在获得的专业发展阶段，智能学习平台根据学生的学习规划，智能推送针对性的学习资源，包括在线课程、虚拟病例、学术文献等。这些资源会根据学生的学习进度和掌握情况进行动态调整，确保资源的适配性。在被接受的专业发展阶段，借助 AI 的知识追踪和认知分析技术，对学生的知识掌握程度、技能提升情况以及学习态度的转变进行评估。例如，通过对学生在虚拟病例练习中的表现进行分析，判断其对疾病诊断和治疗方法的理解是否正确、深入，及时发现学生存在的认知误区并给予纠正。在应用的专业发展阶段，利用虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等 AI 技术，为学生创造高度仿真的临床应用场景，如模拟手术、病房诊疗等。学生在这些场景中进行实践操作，将所学知识应用于实际，同时 AI 系统会实时监测学生的操作过程，提供实时反馈和指导。在对医学实践产生影响的专业发展阶段，根据学生在实际临床实习或工作中的表现，如患者治疗效果、医疗差错率等指标，结合患者的康复情况和满意度调查，对学生的专业发展成效进行智能评价，以此来衡量学生是否真正具备了为患者提供优质医疗服务的能力。
AMEPD 模型的特点
AMEPD 模型具有发展计划个性化、发展过程可调控、发展成效可评价的显著特点。发展计划个性化体现在充分考虑每个学生的个体差异，通过对学生多维度数据的分析，为其量身定制符合自身发展需求的学习计划。与传统统一的教学计划不同，该模型能够满足不同学生的学习节奏和兴趣方向，提高学生的学习积极性和主动性。发展过程可调控是指利用 AI 技术对学生的学习过程进行实时跟踪和分析，及时发现学习过程中出现的问题和阻碍。例如，当学生在某一知识点或技能的学习上遇到困难时，系统会自动调整学习计划，增加相关的学习资源或安排额外的辅导课程，确保学生能够顺利完成学习目标。发展成效可评价借助 AI 算法构建全面、科学的评价体系。该体系不仅关注学生的知识掌握程度，还综合考量学生的临床技能、沟通能力、职业素养等多个方面。通过对学生学习过程数据和实践表现数据的深度挖掘，生成客观、准确的评价报告，为学生的进一步发展提供有针对性的建议。
AMEPD 模型的优势
与其他医学教育相关模型相比，AMEPD 模型具有独特的优势。一方面，它更加注重学生的主体性，将学生作为医学教育发展的核心，以满足学生的个性化需求为出发点和落脚点。通过 AI 技术的赋能，让每个学生都能在自己擅长的领域和节奏下实现专业成长，避免了传统教育中 “一刀切” 的弊端。另一方面，AMEPD 模型实现了技术与医学教育的深度融合，将 AI 技术贯穿于医学教育的全过程，从学习规划制定到实践应用，再到效果评价，都充分发挥了 AI 的优势，提高了医学教育的质量和效率。同时，该模型还促进了医学教育与临床实践的紧密结合，使学生在学习过程中能够更好地接触和适应真实的临床工作环境，为培养高素质的医学人才奠定了坚实基础。
四、基于 AMEPD 模型的医学教育发展路向
作为学习者：推动医学生自主成长
在 AMEPD 模型的指引下，医学生应从被动学习转变为主动学习，成为自主发展的学习者。AI 为医学生提供了丰富的学习资源和个性化的学习工具，学生可以根据自己的学习计划和兴趣，自主选择学习内容和学习方式。例如，利用智能学习平台上的自适应学习系统，学生可以按照自己的学习进度进行课程学习，系统会根据学生的答题情况和学习表现自动调整后续的学习内容和难度。此外，AI 学习助手还能随时解答学生的疑问，帮助学生梳理知识体系，培养学生的自主学习能力和批判性思维能力，使学生在不断探索和学习中逐渐成长为适应医学领域快速发展的终身学习者。
作为协作者：促进医学生共同进步
医学教育强调团队协作和沟通能力的培养，基于 AMEPD 模型，医学生可以通过参与各种线上线下的学习共同体，成为协作者，共同促进专业发展。例如，利用虚拟教研室等平台，来自不同地区、不同院校的医学生可以组成学习小组，共同讨论疑难病例、分享学习经验和最新的医学研究成果。在这个过程中，学生不仅可以拓宽自己的知识面，还能学会如何与他人协作，提高团队合作能力。AI 技术在其中发挥着重要的支持作用，通过智能匹配学习伙伴、分析讨论过程中的观点和思路，为学生提供有价值的反馈和建议，促进学生之间的深度互动和共同进步。
作为未来医者：助力医学生服务患者
医学生的最终目标是成为能够为患者提供优质医疗服务的专业医者。在 AMEPD 模型的支持下，学生在学习过程中就可以借助 AI 技术模拟真实的医疗场景，进行临床技能训练和医患沟通实践。例如，在虚拟病房中，学生可以与虚拟患者进行互动，练习病史采集、体格检查、诊断和治疗方案制定等技能，同时通过 AI 分析患者的反应和病情变化，评估自己的诊疗方案是否合理，并及时进行调整。这种基于 AI 的实践训练，能够让学生提前适应临床工作环境，提高解决实际问题的能力，为未来成为优秀的医者奠定坚实基础。
五、AMEPD 模型的典型实践场景
诊断式学习评估
在医学教育的起始阶段，利用 AI 技术对医学生的知识水平和学习能力进行诊断式评估至关重要。通过分析学生在基础医学课程学习中的表现、对常见病例的分析能力以及认知特点等多源数据，结合医学教育的标准和目标，AI 可以精准地评估学生的优势和不足。例如，利用自然语言处理技术分析学生对病例分析报告的撰写情况，评估其医学知识的掌握程度和逻辑思维能力；通过智能测试系统，自适应地调整测试题目难度，深入了解学生在不同医学领域的知识短板。基于这些评估结果，为每个学生制定个性化的学习计划，明确学习重点和改进方向，提高学习效果。
个性化在线学习
在线学习已成为医学教育的重要方式，但传统的在线课程往往缺乏个性化。借助 AI 技术，医学在线学习平台可以实现从规模化向个性化的转变。AI 根据学生的学习进度、知识掌握情况和学习风格，智能推送适合的学习内容，如视频课程、电子书籍、案例分析等。例如，对于已经掌握了基础解剖学知识的学生，平台会推送更深入的断层解剖学内容和相关的临床案例；对于学习速度较快的学生，提供拓展性的学术研究资料，满足其更高的学习需求。同时，AI 还能实时跟踪学生的学习过程，根据学生的学习状态调整学习节奏，提高学生的学习参与度和积极性。
混合式智能实践
医学教育需要理论与实践相结合，混合式智能实践场景将线上学习与线下实践有机融合。在虚拟实验室中，学生可以利用 VR 和 AR 技术进行虚拟手术、模拟诊疗等操作，在安全的环境中反复练习临床技能，同时 AI 系统会实时提供操作指导和错误纠正。线下实践时，学生在真实的临床环境中进行实习，借助移动医疗设备和智能辅助诊断系统，将临床数据实时上传至学习平台，AI 对数据进行分析后为学生提供进一步的学习建议和实践指导。这种线上线下相结合的混合式智能实践模式，能够有效提高学生的实践能力和临床思维能力。
交互式虚拟研讨
虚拟研讨为医学教育者和学生提供了跨越时空的交流平台。借助 AI 技术，虚拟研讨室可以实现实时的语音和视频交流、共享文档和病例资料等功能。在研讨过程中，AI 能够自动分析参与者的发言内容，提取关键观点和问题，帮助组织者更好地引导讨论方向。例如，在针对疑难病例的研讨中，AI 可以快速检索相关的医学文献和临床案例，为参与者提供参考依据；对于讨论中存在的争议点，AI 还能通过数据分析提供倾向性的意见，促进研讨的深入进行，实现知识的共享和创新。
智能化教学反馈
在医学教学过程中，及时有效的教学反馈对学生的学习和教师的教学改进至关重要。AI 可以通过对学生学习过程数据的分析，如在线学习的时长、课程完成情况、作业和测试的答题情况等，为教师提供详细的教学反馈报告。报告中不仅包含学生对知识的掌握程度，还能分析学生的学习行为模式和存在的问题，帮助教师了解教学效果，及时调整教学策略。同时，AI 还能为学生提供个性化的学习反馈，针对每个学生的薄弱环节提供具体的改进建议和学习资源推荐，促进学生的学习进步。
综合化医学教育评价
AMEPD 模型下的综合化医学教育评价体系借助 AI 技术实现了评价的全面性、客观性和科学性。从知识、技能、态度等多个维度对学生进行评价，利用 AI 算法对学生的学习过程数据、实践表现数据、临床实习数据等进行综合分析。例如，通过对学生在虚拟病例诊疗中的操作过程和结果进行分析，评估其临床技能水平；通过分析学生在团队协作学习中的表现，评价其沟通协作能力和职业素养。同时，结合教师评价、同行评价和患者评价等多源数据，生成学生的综合评价报告，为学生的学业发展和职业规划提供有力支持。
六、结语
AI 赋能医学教育是医学教育领域的一场深刻变革，为解决传统医学教育中存在的诸多问题提供了新的思路和方法。AMEPD 模型作为一种创新的医学教育发展框架，通过构建个性化的学习发展路径、创新实践场景和科学的评价体系，为医学教育的高质量发展提供了有力支撑。然而，AI 在医学教育中的应用仍处于探索阶段，还需要在技术研发、教育理念更新、师资队伍建设、伦理规范制定等方面不断努力。未来，随着 AI 技术的不断发展和完善，以及医学教育者和学生对 AI 应用能力的提升，AI 将在医学教育中发挥更加重要的作用，为培养更多高素质、创新型的医学人才做出更大贡献，推动医学教育事业迈向新的高度。
