人工智能（artificial intelligence，AI）是专注于研究和构建做正确的事情的智能体，其中正确的事情是人类提供给智能体的目标定义
[1]。它以计算机科学、语言学、心理学、哲学、数学、脑科学等众多学科为基础，其内容有自然语言处理（natural language processing)、知识表示（knowledge representation)、机器学习（machine learning)、计算机视觉（computer vision)、机器人学（robotics）等。人工智能的研究出现在上世纪中叶，它经历了人工智能的诞生（1943 — 1956年）、第一次发展浪潮（1952 — 1969年)、专家系统的瓶颈阶段（1966 — 1973年)、机器学习与神经网络（1987 — 现在）、大数据（2001 — 现在）、深度学习（2011 — 现在）几个重要时期
[1]。目前，AI是最有前景的学科之一，其产业规模庞大、进展飞速，目前中国人工智能核心产业规模已达到5 000亿元，企业数量超过4 300家
[2]。由AI掀起的新科技发展被人们称为第四次科技革命，影响深远。在可以预见的将来，AI会遍及社会的方方面面，便利人们的工作和生活。2022年11月30日，ChatGPT上线，一周内注册用户破纪录地达到百万。2024年2月16日，OpenAI公司再发布视频生成工具Sora生成的视频，其时长和质量都前所未见。AI发展迈上新的台阶，成为社会热议的话题，引发了人们对自身价值和未来世界的思考。
目前，日常生活中已经充斥着各种AI产品：无人驾驶、人脸识别、语音识别、个性化推荐、聊天产品、AI手机等。很多人认为AI将比以往任何技术更具有改变世界的潜力。其实自从上世纪中叶人工智能的概念被提出，人们对人工智能的研究便从未停止。在医疗卫生领域，人工智能的应用是其发展的重点方向并已经取得很多成果，例如在诊断、外科手术、制药、医院管理、公共疾病防控等领域，然而AI在医学教育中的应用与研究却还很缺乏。医学教育因其容量大、门类多、实践与理论并重、知识不断更新换代，给学生和教师带来较大的压力。AI技术与AI支持的技术（如大语言模型、三维打印技术、医学数字化虚拟技术、智能交互机器人等）可以减轻教师教学压力，改变学生学习方式，提高学生的学习效率和积极性，因而应用前景广阔。本研究探讨了人工智能在医学教育领域的应用策略以及所面临的挑战。
1 人工智能在医学领域的应用现状
1.1 人工智能在医疗卫生领域的应用现状
目前，AI已经对医学事业的发展做出了巨大的贡献。在疾病的诊断方面，AI可以分析来自放射科、病理科、内窥镜、超声、生物化学的检验结果，大大减少医生的判读时间成本并显著提高其工作效率；在外科手术方面，达芬奇外科AI系统有微创、清晰、准确、方便、远程的优点；在制药方面，AI模型有助于药物的预测、模拟、筛选和优化；在医院管理方面，AI的使用提高了医院运行效率，优化资源分配；在近年发生的COVID-19公共卫生事件中，AI在疾病监测、管控、诊断、治疗、药物研究中均有所建树
[2]。近期
JAMA杂志发表了其作为平台希望接收的AI应用于医学方面的研究结果：利用算法达到以病人为中心更好的护理、人工智能综合管理提高医疗服务质量、汇集处理信息减轻医生负担、缩小全球医疗差距等
[3]。AI在医学领域的应用是时代趋势。AI在医疗领域的应用欣欣向荣，新的技术层出不穷、新的领域不断被发掘。未来，AI会越来越多地参与医疗行业甚至支撑医疗行业的运行，医生的职能也可能会因此发生相应的变化，从执行人变成决策者。
1.2 人工智能在医学教育领域的应用现状
AI在医学教育领域的应用还相当缺乏，虽然已经有了初步的探索尝试，但是大规模、系统化的人工智能应用还未得到普及。VARMA等
[4]从700 篇原始检索结果中仅筛选出11 篇AI在本科医学教学中的研究与应用。在目前的本科医学教学中，大部分课程依旧使用传统教育模式：大课堂、教师讲授理论、学生听课记笔记。此种教育方式自有其本身的局限性：教师备课任务重、难度高；学生所学知识受限于课堂容量、疑问的解决方式有限、课堂兴趣和积极性大打折扣、抽象知识难以理解、课程结束后获取知识途径有限等。利用AI辅助课程教学可以从两方面看待：首先，AI的使用可以减轻教师教学压力，提高学生学习效率，弥补传统教育模式的不足之处；其次，AI在医学领域应用的蓬勃发展要求学生必须尽早接触AI，以便其能在未来的临床工作、基础研究中高效利用AI技术，提高学习效果。
2 应用于医学教育的人工智能技术：特点与应用优势
2.1 以ChatGPT为代表的大语言模型
ChatGPT（chat generative pre-trained transformer）是由OpenAI公司通过大量数据训练的语言模型，它能够以对话的形式与人交流，回答问题、纠正错误等。ChatGPT有着极其强大、不弱于人的语言能力，如高校学生利用ChatGPT完成论文、研究者未表明使用ChatGPT撰写论文而被撤稿等新闻层出不穷，可以侧面反映ChatGPT的影响力，因而ChatGPT在医学领域的表现也受到了研究者的广泛关注。如美国和爱尔兰的一项研究表示，即使有数据滞后、版本老旧的限制，ChatGPT依旧达到了三年级医学生的及格水平，并且ChatGPT对话题有着足够的理解力，回答有连贯性和相关性
[5]。同样，在日本的一项研究中，ChatGPT通过了第117届日本医师执照考试，表明了其在非英语语言中的可靠性
[6]。德国的研究同样证实了ChatGPT的应试成绩可以与医学生相提并论
[7]。但同时应当清楚，尽管ChatGPT的表现是令人印象深刻的，但是还存在各种问题，包括数据的滞后性、信息的不准确性，甚至有研究发现ChatGPT会编造信息，伪造不存在的文章和文章来源
[8]。
在医学教育领域，ChatGPT对于教育与受教育的双方都有巨大的帮助
[9]。在学生学习方面，ChatGPT可以成为学生学习的良好帮手。ChatGPT优秀的语言对话能力可以应对绝大多数的问题，当学生遇到知识盲区、理解困难时，ChatGPT可以迅速解答学生的疑问，并通过生成个性化练习题来帮助学生巩固所学知识，从而即学即练，加深理解记忆。ChatGPT一个更大的优势是综合信息的能力，它可以综合提炼某个领域、某个方面的已知与最新的研究成果，帮助学生快速了解该领域研究的全貌，这在医学信息爆炸的今天更加有效，有助于激发学生的学习兴趣，增强学生的学习能力。在教师教学方面，ChatGPT可以帮助教师快速备课并辅助教学。教师备课时的新想法、新思路可以通过ChatGPT迅速查询相关信息进行综合或验证。在课堂上，教师也可以利用ChatGPT辅助教学，当在授课时出现记忆缺失、验证交叉学科知识、查询病例等情况时，可以立即通过ChatGPT和学生一起验证，共同进步。此外，谷歌的Bard、微软的Bing AI等也有相同的使用功能。国产的人工智能语言模型，如文心一言、讯飞星火、智谱清言、天工等软件都展现了一定的可用性。
2.2 三维打印技术
目前的三维打印（three-dimensional printing，3DP）技术具有图像处理时间长、精度低、打印易出错等问题，而AI可以在打印前分割优化图像、打印中识别错误并自动纠正、打印后进行质量检测，从而支持3DP技术
[10]。在临床教学中，教师利用3DP构建模型教具指导教学可以突破平面限制而使学生有更加直观、更加真实的体验，从而有效促进学生的学习。对于基础阶段学习的学生，3DP可以在学生正常形态和功能的学习中发挥作用。例如，解剖学是3DP技术应用的最优学科之一，通过3DP技术构建局部或全体的人体模型可以加深学生对抽象知识的理解，一定程度上解决大体标本来源不足的问题。对于专业性强的临床学习，可以重点构建心血管系统、神经系统等重要器官，针对性地聚焦于某一领域，对于学生的临床学习、手术模拟意义重大。而结合3DP的教育模式已在血管外科、神经外科、眼科、腹部外科、甲状腺外科、骨科等学科教学中取得了良好的效果。相信随着AI技术的发展和3DP算法能力的提高，更加精细、真实的正常和病理状态下的三维模型可以应用于临床教学，助力医学生对相关医学知识的理解，并提高其学习兴趣和效率。
2.3 医学数字化虚拟技术
虚拟现实技术（virtual reality，VR）和增强现实技术（augmented reality，AR）都属于医学数字化虚拟技术，可以有效辅助学生学习。两者的区别是VR是完全在虚拟世界中进行的情境模拟，而AR则是将现实和虚拟相结合。苹果公司最新推出热卖的Apple Vision Pro就是结合VR与AR的混合现实设备（mixed reality，MR），充分展现了数字化虚拟技术建立的人与环境交互。AI支持的医学数字化虚拟技术，可以使得虚拟场景更加自然、真实，并增强其互动性。利用AI强化的医学数字化技术，可以在虚拟世界或者真实世界中制造医学生可能面对的场景：基础解剖和生理等学科教育、临床手术治疗、临床技能训练等。通过医学数字化技术化静为动，让学生真正地看到并体验其所学的知识，有助于学生对知识的理解和操作能力的提升。当前，VR在骨科、放射学、泌尿外科、神经外科、胸心外科等学科教学培训中均取得了较好的效果。因此，恰当地使用数字化虚拟技术，并辅以恰当的教学方式与教学计划，可以有效帮助学生掌握知识、提高技能。
2.4 智能交互机器人
当前，人机交互技术已经由触控交互、声控交互、动作交互、眼动交互、虚拟现实输入、多模式交互，向信息无障碍的智能交互技术发展。尽管ChatGPT有作为医生和患者交互场景的潜力，但是它在医学教育中的表现还只是初级阶段
[7]，尤其是医学教学需要利用大量医学数据构建更为专业化的医疗交互机器人，提供深度的学科综合训练和跨学科思维训练。由英国“Resource Medical”公司开发的AI支持聊天机器人，已经在尝试帮助提升医学生的临床技能
[11]。医学交互机器人的优点是可以模拟真实的临床场景，进行患者与医生的互动。根据真实病例标准化的交互机器人模型可以接近真实地模拟医患沟通的过程，问答式的交流过程可以提高医学生或医生的问诊技术，并巩固其所学的临床知识。在人机交互的过程中，医学生的基本知识、基本理论、基本技能和临床思维得到锻炼。
2.5 智能学生评价系统
智能的评分系统可以通过综合考量学生多方面表现来选拔人才。在学生完成学业的过程中会产生大量相关信息，如笔试成绩、实验报告、课后作业、论文发表、竞赛获奖等。通过构建人工智能评分体系，对学生学校生活中重要的项目进行打分，并赋予相应权重，最后得到综合成绩。AI评分可以减少人员的参与，提高公平性并解放人力，教师可以获得更多的时间来进行其它工作。而且AI自动化打分有着更高的效率，可以综合更多信息来评估学生的综合素质。值得注意的是，评价系统本身可能需要电子化、标准化的信息输入。已有研究利用机器学习和自然语言处理技术，通过分析学生的临床笔记，自动评估学生在老年病方面的学习能力
[12]。虽然只是在部分维度上达到了预期效果，仍提示智能评价在学生能力考核中的巨大潜力。
2.6 现有技术的特点与应用优势
AI技术的特点决定了其被应用的特殊场景。如ChatGPT可以作为个人使用工具，可以辅助学生和教师高效便利地获取知识。而三维打印技术与医学数字化虚拟技术，在如解剖学、生理学的形态学教学与手术的模拟教学中应用价值更大。
表1总结了上述人工智能技术或人工智能支持技术的特点及其在医学教育中的应用策略。AI的优势是可以根据需要建立解决特定问题的智能体。它的形式、作用多种多样，AI不仅限于列举的几种技术，根据医学教育中遇到的实际问题，甚至可以构建针对性的AI辅助学生学习。另外，AI的使用对于教育的公平性、人才的选拔也有一定的促进作用，人工智能的普遍应用可以在一定程度上减轻教育资源分布不均的情况，如果每个学生都可以得到充足的学习资源，再结合恰当的考核方式便能促进人才的选拔。
3 人工智能应用于医学教育的挑战
3.1 利用AI的教学模式尚未构建完善
在AI应用于教学的过程中，由于初期课程设置尚处于探索阶段，不恰当的AI辅助教学甚至可能不利于学生的学习，因此，需要教育者不断探索合适的课程安排，建立恰当的评价机制。一项外科模拟课程使用AI后发现：使用AI的实验组显著提高了肿瘤切除手术的安全性，但是却在速度与效率方面逊于对照组
[13]。在应用AI之后，由于学习方式的改变，对于学生的学习评估、考核方式也需要新的评价标准，这对未来医学教育的教学模式改革提出新的要求。
3.2 AI应用需要复杂且昂贵的基础设备
在医学教学过程中建立的AI智能场景，需要基本的基础设施。①计算设备：高性能计算设备是AI场景的核心，包括中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、张量处理器（TPU）等。②数据存储和处理系统：处理AI任务需要大量的数据，以便存储、管理和快速检索大规模的数据。③网络和通信设施：AI场景通常涉及大量数据的传输和通信，所以需要高速和稳定的网络基础设施，以确保数据的快速传输和实时响应。④传感器和物联网设备：在一些AI场景中，传感器和物联网设备起着关键作用。这些设备收集现实世界中的数据，供AI系统分析和处理，例如智能病房、智能患者和诊疗自动化等场景。这些基础设施共同构成了AI智能场景的基础，为开发和实现各种智能应用提供了必要的支持。在实际应用中，根据具体场景的需求，可能需要其他定制化的基础设施和解决方案。
3.3 AI可能影响学生学习能力和诚信建设
以ChatGPT为例，当信息的获得变得简单，学生只需简单搜索就能得到问题的分析、题目的答案，使得学生缺少了思考的环节，对AI逐渐依赖，长此以往会造成学生思考能力的下降。学生甚至会利用人工智能走捷径，完成作业，撰写文章。有研究表明，现在的检测手段无法区分ChatGPT与人类的回答，并且学生与教师有把使用ChatGPT看作剽窃行为的共识
[14]。高校出台的规定和学术诚信政策，应在实践中不断完善，以促进学生正确使用个人以及公共AI软硬件设备。此外，AI算法本身的缺陷也会使AI出现错误，让使用者受到不实信息的误导，从而造成严重后果。
4 结束语
AI是一项正在蓬勃发展的技术，像前人无法预知历史上的几次工业革命所塑造的当今世界一样，无人知晓人工智能最终会使世界变成什么样，但我们已经看到了很多有利的、有前景的应用。与棋类竞技中人工智能占据绝对上风相似，目前的人工智能在医学领域的某些方面，尤其是医学影像学中很多应用已经超过专家（AI辨别新冠肺炎的能力超过专家
[15]），且人工智能的处理速度远超人类。AI在医学教育领域的应用价值和潜力提示我们应当紧跟时代步伐，加大投入力度，ChatGPT、三维打印技术、医学数字化虚拟技术、智能医学交互机器人、智能评价系统等都在提高学生学习效率和学习兴趣方面有很好的应用前景
[16]。未来AI如何谱写世界还不清晰，但我们应当做好相应的准备，利用AI培养与时俱进的医学人才，迎接那个被人工智能所改造的、重新建立联系的医学世界。
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