当前，人工智能（AI）正引领科技革命，对医疗健康产生深远影响。AI技术在医学教育中的多元应用包括个性化学习路径以及模拟训练等关键领域，在改革传统医学教育模式、提升教学效率和改善学习体验方面发挥了重要作用。同时，AI技术实施过程中也存在挑战，如技术整合、数据安全和伦理问题等。在医学教育中如何有效地应用AI、培养能够适应未来医疗领域发展需求的医学人才值得深入思考和探索。在学科交叉的推动下，我们期待AI时代下的医学教育将迎来更加创新和充满活力的发展前景。

2024年6月19日晚，由北京大学医学部、全国医学教育发展中心研究联盟和中国高等教育学会医学教育专业委员会主办，汕头大学医学院承办的第二十九期（RSOME）医学教育文献研读会顺利召开。本期医学教育文献研读会以“AI技术在医学教育中的应用”为主题，开展了一次高水平的交流，来自全国高校的100多名医学教育专家、教学管理人员及教师参加了本次线上研读会。研读会由汕头大学医学院林常敏教授主持，邀请汕头大学医学院第一附属医院放射影像科黄瑞滨副主任医师、汕头大学医学院临床技能中心陈娜平讲师进行文献分享，四川大学华西医学中心卿平教授、北京大学教育学院范逸洲研究员进行评议。

文献解读

黄瑞滨副主任医师分享的文献是Coşkun, Ö., Kıyak, Y. S., & Budakoğlu, I. İ.2024年发表在Medical Teacher上的文献。文献介绍了一项随机对照试验研究，旨在评估ChatGPT在生成医学教育中的临床案例和多项选择题（MCQs）方面的有效性。研究中，医学生被随机分为两组，一组使用ChatGPT生成的案例，另一组使用传统方法编写的案例。通过比较两组医学生对案例的接受度、理解程度，以及他们在多项选择题上的表现，发现ChatGPT生成与人工撰写的案例质量相当，多项选择题的质量也在可被接受的水平，但仍存在不准确性。研究表明ChatGPT有可能成为医学教育中临床案例编写和多项选择题生成的一种辅助工具，从而提高教师的教学效率和学生的学习体验。黄医生还分享了使用ChatGPT生成医学影像专业相关多选题的初步实践情况，指出在使用ChatGPT教学过程中，应设计对应的教学环节批判性评价模型响应，着重培养学生的逻辑思维能力，更需要教师“大胆假设，小心求证”，审慎开展一系列的教学实证研究，客观评价教学效果，及时进行教学反思，持续迭代改进教学策略和方法。

陈娜平讲师在会议上分享了Boscardin, C. K., Gin, B., Golde, P. B., & Hauer, K. E.于2024年发表在Academic Medicine上的文献。该文献详细介绍了生成式人工智能的定义、AI素养和AI能力，从人才选拔、学习、评估、研究四个方面阐述了ChatGPT和生成式人工智能（Generative AI）应用于医学教育的潜在影响和机遇。陈老师鼓励教育者提升自己的AI素养和AI能力，了解和掌握人工智能，将AI融入教学，利用AI来改进教学和评估方法，提供关于AI使用的指导，培养教师和学生具备与AI一起工作的能力。同时，注重培养学生使用AI的社会责任感和伦理意识，使用AI时需要注意其生成信息的准确性、潜在的偏见以及工具使用的伦理影响，考虑信息安全、数据隐私和学术诚信等问题。

专家评议

四川大学华西医学中心卿平教授分享了生成式人工智能在医学教育领域应用的见解，并对文献内容作了回应：首先，使用生成式人工智能生成教学案例具有潜在价值。未来，通过对更多高质量的真实病例进行机器学习，可以生成符合教学需求的案例，对教学案例库的构建有很大帮助。接着，在招生方面，如何识别人工智能生成的非标准答案是一个重要问题。在教学和评估方面，考虑将学生对人工智能工具的应用纳入学习能力评估中，鼓励学生积极分享他们所使用的人工智能工具，并说明如何优化由人工智能生成的文本。学生应该有意识地运用AI工具展示他们对知识的整合和理解能力，以及批判性思维能力。卿老师肯定了人工智能赋能医学教育教学创新，并指出教育工作者应思考如何学习人工智能，如何利用人工智能进行学习，以及如何与人工智能共同学习。教师需要具备AI素养，思考如何培训学生掌握AI能力，并帮助医生或其他医学教师运用人工智能工具。同时，如何让教师应用人工智能工具促进教育教学效率也是值得关注。

北京大学教育学院范逸洲研究员介绍了人工智能的发展历史，从以暴力穷举为基础、专注国际象棋的专用人工智能“深蓝”超级计算机，到基于深度学习的AlphaGo系统，再到生成式人工智能。范老师讨论了生成式人工智能在医学教育的潜在应用场景，比如使用ChatGPT创设一个虚拟的标准化病人角色，甚至是医生和患者两个虚拟角色，对医学生的逻辑思维能力进行考核。范老师强调了教育工作者需要思考人与人工智能之间的关系，建议从机器的智能性和人的控制性两个维度来分析，探索一种既具有较高智能性又具有较高控制性的人工智能应用方式，将人工智能当作“思维伙伴”，一同学习和成长。如何让学生适应人工智能赋能带来的变化与挑战，特别是医疗领域人工智能的创新应用，是一个值得深入思考的问题。

讨论交流

在讨论和交流环节，四川大学华西医学中心柴桦老师详细分享了华西第二医院筑浪学院训练开发的“华西小筑”AI教学发展助手，教师可以通过使用AI助手持续学习新的教育理论、教学方法与教育技术。柴老师指出，通用人工智能模型在医学教育等专业领域的应用可能存在局限性，需要开发专家系统等针对性更强的人工智能工具。对“使用什么数据训练这个AI教学发展助手”的提问，柴老师建议选择高质量的训练数据，包括不涉及版权问题的公开数据及文献资料。山东第一医科大学教发中心陈鹏老师则提出基于智能巡课系统的上课录像资料也可以作为人工智能模型训练的数据，并举例说明AI技术在生理学教学的应用场景。比如，使用AI编写适合低年级学生学习的、聚焦生理学知识的疾病案例，利用AI将生理学中抽象的概念转化为具体化的短视频，符合当代学生们喜欢刷短视频学习的特点。参会老师们积极分享了AI技术在医学教育领域的各种应用场景。最后，卿平教授指出未来学习资源建设可能朝着以学科为单位构建知识图谱的方向发展，并介绍了国外“自定义出版”概念，教师可以根据自身的教学目标和教学模式，从知识图谱中灵活选择知识点，打造定制化教学内容和教材。

主持人林常敏教授做了总结，通过此次文献研读会，加深了大家对“AI技术在医学教育中的应用”的认识，为人工智能赋能医学教育领域提供了新的思路和启示。也有助于进一步指导医学教育实践，推动医学教育的发展。最后，参会人员进行了线上集体合影，第二十九期文献研读会圆满结束。