米兰官网-AI时代,我们需要怎样的医学教育？—新闻—科学网

于医学教诲范畴，天生式人工智能的运用正于激发教诲范式的革命性改变。

2025年11月，教诲部出台《西席天生式人工智能运用指引（初版）》，明确提出六年夜运用标的目的与30个详细场景，为我国西席科学、安全、合规地利用天生式人工智能绘制了首份“线路图”，竖起了“警示牌”。

然而，医学教诲具备高度的专业性、实践性与伦理敏感性，其讲授场景繁杂，且触及患者数据与临床决议计划，对于西席的人工智能（AI）素养提出了更非凡、更体系的要求。

“于通用指引的基础上，咱们亟须构建一个安身国情、对于接国际、切近医学教诲现实的专业化AI素养框架，以应答医学教诲转型中的挑战。”中山年夜学从属第一病院陈崴副院长暗示。

那末，将来我国医学西席应具有何种AI素养？

近日，由中国医学科学院北京协及医学院院校长吉训明院士领衔，该校副院校长潘慧、广东医科年夜学特聘传授弓孟春等专家执笔的《医学西席的人工智能素养专家共鸣（2025年版）》（如下简称《西席共鸣》）给出了谜底。这份共鸣形成为了包罗五年夜维度、25项详细能力的医学专业西席AI素养能力（CAIP-ME）框架，并配套评价要领。

CAIP-ME框架所包罗的每一一项详细能力均经由过程“内在界定”与“要害举动表现”举行描写。该框架还有将能力项区别为面向所有西席的11项基础能力（保障讲授底线质量、安全与伦理的焦点要求）及表现个性化成长高度的14项成长能力（寻求讲授卓着与立异引领的进阶素养），为西席的体系化成长与精准评价提供了清楚路径。

同期发布的还有有《医学生人工智能素养能力清单与测评框架专家共鸣（2025年版）》（如下简称《学生共鸣》）。该共鸣列出了一个涵盖常识（8项）、技术（8项）及立场（5项）三年夜维度总计21项指标的医学生AI素养能力清单，构建了响应的测评系统（常识维度采用尺度化测试，立场维度引入情境判定测试，技术维度实行交融AI场景的客不雅布局化临床测验），并建议实行笼罩入学一临床前一临床后的纵向追踪评估，为造就顺应聪明医疗成长的复合型医学人材提供了主要参考。

人文眷注

“医学教诲的素质是人文与科学的交汇。”南边医科年夜学南边病院侯凡凡院士暗示，《西席共鸣》的发布，“不仅旨于晋升西席的技能运用能力，更于在守护医学教诲的人文素质，造就既能驾御智能技能又具有人文眷注的将来康健守护者”。

比照两份共鸣，不难发明相近的底色：于AI时代，人的判定、人文眷注是不成替换的焦点。

《西席共鸣》明确提出“技能赋能，人文铸魂”的焦点理念，提倡“以AI加强而非代替人的聪明与感情毗连”。正如重庆医科年夜学从属第一病院党委书记吴昊传授所言，“这份共鸣的焦点方针，是鞭策西席从纯真的常识教授者，转型为人机协同模式下的‘聪明教诲者’”。

《学生共鸣》也夸大，要“对峙技能运用中的大夫主体性原则”，确保AI技能运用“始终办事在以患者为中央的医学人文宗旨”。

“假如说《学生共鸣》勾画了将来医学人材的能力蓝图，那末《西席共鸣》则界说了实现这一蓝图所必须的教诲者能力尺度与步履框架。”弓孟春暗示。

慎用明辨

于详细能力层面，两份共鸣都要求，应深刻理解并遵守相干的伦理与法令界限。

《西席共鸣》指出，西席应能体系辨认AI于医学讲授、科研和模仿临床运用中可能激发的伦理、法令危害，包括但不限在数据隐私泄露等，并严酷遵守《小我私家信息掩护法》等法令法例，确顾全流程数据安全。

《学生共鸣》则要求医学生通晓AI相干的医疗法例（如HIPAA/GDPＲ/中国 《小我私家信息掩护法》《天生式人工智能办事治理暂行措施》）和伦理边界，并把握数据安全利用、去辨认化以和小我私家敏感信息掩护的基本技能与主要东西。

两份共鸣均存眷“数字鸿沟”问题。“AI其实不是中立的，必需自动应答其可能加重的社会不公及医疗资源分配不均问题。”两份共鸣的重要执笔专家、韶关学院副校长曾经志嵘暗示。

《西席共鸣》建议，西席应确保焦点AI讲授资源（如软件、平台拜候权限）对于所有选课学生免费、无障碍开放；为技能操作不纯熟的学生提供分外的教导或者替换性进修方案；于选择或者设计AI讲授案例时，成心识地思量疾病谱、人群特性的多样性。

《学生共鸣》则呼吁医学生存眷AI技能于缩小医疗资源差距中的社会责任，看重下层医疗中AI东西的推广。

此外，两份共鸣均夸大对于AI天生内容的批判性利用，否决盲目依靠。

《西席共鸣》指出，西席应能制订清楚法则，并有用指导学生准确、透明地利用AI辅助进修。同时，西席应向学生通俗易懂地注释“为何AI有时会犯荒诞乖张的过错”（如幻觉问题）；于临床讲授中，应演示怎样使用AI辅助东西快速查阅最新诊疗指南，并与患者现实环境相联合；还有应针对于AI体系给出的辨别诊断建议，领导学生会商其合理性与不足。

《学生共鸣》一样器重“辨认算法幻觉并举行核验的批判性验证能力”，明确要求医学生：相识AI于医疗中的运用价值和其局限性，对于AI建议的与临床现实冲突的方案举行批改，并按照患者个别差异，于客不雅评估的基础上参考AI建议，完成个性化诊疗。

落地实践

于鞭策理论共鸣转化为现实动能上，《西席共鸣》不仅存眷西席个别成长，也提出了机构层面的体系性建议。

起首，调研近况，计划先行。体系评估西席AI素养的整体程度与布局特性，并据此制定契合黉舍成长战略的西席AI素养晋升步履规划，明确将来3~5年的成长方针、重点使命、资源保障与责任分工。

其次，分层试点，典型引路。防止“齐步走”式周全放开，拔取AI运用基础好、鼎新意愿强的1~2个学院或者教研室作为试点，经由过程培育标杆西席与树模案例形成可复制经验，慢慢向全校辐射。

末了，设置装备摆设支撑平台与资源库。出力整合或者引入靠得住的AI讲授东西平台，并设置装备摆设校本资源库如“AI讲授优异案例库”“东西利用指南库”和“伦理危害警示库”，以降低西席的摸索门坎与试错成本。

此外，优化轨制激励与情况。将基础能力达标环境纳入基本查核，将成长能力结果与职称评定、评优和教改基金撑持慎密挂钩，并踊跃营建“鼓动勉励立异、包涵试错、乐在分享”的构造文化。

这些计谋并不是空泛构思，已经有先行摸索提供了实证撑持。于发表在《基础医学与临床》的《人工智能赋能医学教诲的有用培训路径摸索与实践》一文中，北京协及医学院基础学院传授李红凌等人的研究实践证明，摸索有用的培训路径有助在晋升医学西席的AI素养。

该研究对于北京协及医学院基础学院47名西席开展基线查询拜访，成果显示，近3年到场培训3次以上的西席不足50%。研究发明，缺少技能引导、没有运用思绪及对于AI缺少相识是拦阻AI融入医学教诲的重要因素。据此，研究构建了“认知指导—技术教授—倒逼输出—实践查验”四阶段轮回晋升式培训系统，涵盖AI理论认知、运用场景、东西实操等内容。

数据显示，该轮回晋升式AI专题培训收效显著：西席对于AI相识不足的比例从66.66%降至29.27%。97.56%的西席期待后续更多的系列培训，并但愿于多媒体系体例作、布局化提醒词的撰写方面提供更多引导，开展AI辅助测验及阅卷等培训。此外，西席建议将培训课程做成线上课件，利便根据课件视频练习训练。

医学西席AI素养的晋升，终极要办事在高质量讲授，也需要与学生的造就阶段相匹配。

《学生共鸣》建议，将本科低年级 （年夜1、年夜二）确立为AI素养教诲的黄金窗口期。“这是由于，处在这一阶段的学生认知可塑性强，这时候候引入AI教诲，有助在造就他们的体系性思维、数据思维及批判性思维。这些能力与医学诊断决议计划高度契合。”广东医科年夜学党委书记卢景辉先容。

“咱们医学教诲的终极方针，是构建伦理－技能－临床三位一体的医学AI教诲生态，让医学生既善用AI之力，亦苦守医学之魂。“弓孟春暗示。

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医学专业西席AI素养能力（CAIP-ME）清单

【基础能力】

1.AI赋能医学教诲价值认同能力

2.医学AI伦理危害辨认与研判能力

3.学术诚信与AI利用规范指导能力

4.促成教诲公允与公理的实践能力

5.AI焦点观点与医学运用理解能力

6.数据安全与隐私掩护操作能力

7.AI辅助文献调研与阐发能力

8.AI撑持的形成性评价设计能力

9.学情数据解读与讲授干涉干与能力

10.学生数字素养诊断与撑持能力

11.Al讲授实践反思与优化能力

【成长能力】

1.医学AI东西评估与选型能力

2.基础科研数据处置惩罚与可视化能力

3.AI加强的讲授设计能力

4.智能虚拟仿真讲授运用能力

5.AI辅助讲授资源创作能力

6.人机协同讲堂讲授构造能力

7.临床场景中AI东西讲授跟尾能力

8.学生AI素养成长追踪与评价能力

9.跨学科协作与沟通能力

10.AI讲授鼎新研究与结果转化能力

11.终身进修与前沿追踪能力

12.偕行分享与社区设置装备摆设介入能力

13.机构层面AI讲授文化促成能力

14.对于AI教诲生态的宏不雅理解能力

医学生AI素养能力清单

【常识维度】

1.相识AI的基本常识、于医疗中的运用价值和其局限性

2.把握康健医疗数据管理的基本理论与技能

3.可以或许理解AI的推理逻辑及决议计划历程中存于的透明度局限

4.通晓AI相干的医疗法例（如HIPAA/GDPR/中国《小我私家信息掩护法》《天生式人工智能办事治理暂行措施》）和伦理边界

5.可以或许辨认数据质量及来历所致使的AI成见，理解医疗AI于资源分配中可能加重的康健不服等及体系性歧视

6.理解AI于整合多学科常识、解决专科细致及常识碎片化问题方面阐扬的作用

7.可以或许熟悉到AI于将来临床医疗中的富厚运用场景

8.理解AI技能对于临床思维练习的理论影响和潜于认知替换危害

【技术维度】

1.操作AI辅助诊断东西，包括但不限在影像辨认体系、多病种决议计划撑持体系、天生式AI病历辅助撰写体系等

2.使用AI东西快速获取跨专科常识

3.把握数据安全利用、去辨认化以和小我私家敏感信息掩护的基本技能与主要东西

4.于模仿和真实临床场景中经由过程数据溯源、逻辑校验等要领辨认AI诊断偏倚

5.将AI输出整合至临床决议计划，对于AI建议的与临床现实冲突的方案举行批改

6.按照患者个别差异，客不雅参考AI建议完成个性化诊疗

7.可以或许向患者注释AI东西的作用与局限性

8.于临床进修及其他造就历程中融入医学AI案例和东西的技术

【立场维度】

1.对峙大夫主导原则，合理使用AI辅助诊断

2.大夫需对于AI辅助决议计划负终极责任

3.优先选用经临床验证的AI东西，拒绝于一样平常诊疗中利用试验性AI产物

4.基在医学专业判定基础谨慎选择及参考AI东西

5.存眷AI技能于缩小医疗资源差距中的社会责任，看重下层医疗中AI东西的推广