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“當前，醫學已經成為與人工智能融合度最高、鏈接性最強的學科之一，人工智能的發展在醫學教育領域的應用不可阻擋。”浙江大學人工智能研究所所長吳飛說。ＡＩ不僅可以在臨床診療中提供強大的輔助，也正在成為醫學教育領域的得力助手。通過智能化手段，ＡＩ能夠提升學習效率，優化考試效果，為醫學教育帶來新的進步。
１． ＡＩ進行醫學案例模擬
傳統的醫學案例模擬，通常依賴于紙質教材、標準化病人或模擬軟件，但其存在諸多局限。首先傳統的模擬大多是固定場景，缺乏靈活性與多樣性，無法實時適應不同的患者表現與病情變化。其次選擇范圍有限，難以涵蓋所有復雜病情和罕見疾病，造成訓練內容的片面性。
ＡＩ進行醫學案例模擬的核心優勢在于其強大的數據處理能力和智能分析功能。通過大量歷史病歷數據、臨床診療指南以及最新的醫學研究成果，ＡＩ可以構建出龐大且多樣化的病例庫，涵蓋從常見病到罕見病的各類情境。同時，ＡＩ能夠模擬不同的患者表現和臨床變化，提供一個高度還原的虛擬患者環境，讓醫學生和臨床醫生在模擬過程中，能夠體驗到與真實病人接近的互動。
ＡＩ在醫學案例模擬中的運作機制大致可以分為以下幾個步驟：首先，ＡＩ會通過自然語言處理（ＮＬＰ）技術解析病歷數據，提取出患者的癥狀、體征、實驗室檢查等關鍵信息，并根據不同的病理背景生成個性化的病例。接下來，ＡＩ會根據患者的反饋信息，實時調整病例發展，模擬患者的病情變化、反應以及治療效果。最重要的是，ＡＩ系統能夠為學員提供即時反饋，幫助其識別診斷中的偏差，指導其正確的臨床決策。【１】
作為ＡＩ進行醫學模擬的優秀例子，清華大學智能產業研究院（ＡＩＲ）推出的“Ａｇｅｎｔ Ｈｏｓｐｉｔａｌ”項目，構建了一個虛擬的醫療世界。該系統模擬了從發病、分診、問診到康復的完整醫療流程，系統模擬了５０萬個ＡＩ患者，涵蓋不同年齡、性別和疾病。此系統除了訓練ＡＩ醫生外未來也將為醫學教育提供醫學案例模擬，助力“ＡＩ＋醫學教育”。【２】
２． ＡＩ輔助醫學考試：多樣化考題
醫學考試題庫在醫學教育中扮演重要角色，但存在一些問題。例如題目質量參差不齊，現有題庫缺乏情境化和臨床實際相關性，題庫更新滯后等。此外，題庫編制成本高且難度大，需大量專家參與。
ＡＩ參與醫學考題編寫可有效解決這些問題。ＡＩ通過大數據分析與自然語言處理技術，自動生成高質量、多樣化的題目，并確保題目在不同難度層次之間合理分布。ＡＩ還可以設計情境化的臨床病例題，模擬真實臨床推理過程，評估學生的高階認知能力。ＡＩ系統能夠實時更新題庫，迅速反映醫學領域的最新研究成果與臨床進展，提升題庫的時效性。ＡＩ還可自動化生成題目，減少人工成本，降低編制難度，提高效率。
ＡＩ編寫醫學試題的原理基于不同的提示設計方法，通過引導大語言模型（ＬＬＭ）生成符合教學目標和醫學知識的高質量題目。
其一為零樣本提示：模型直接生成題目，無需示例，通過訓練數據的泛化能力來完成任務，簡便快速，但題目質量可能不穩定。
其二為少樣本提示：提供少量示例，幫助模型理解題目風格和深度，確保題目符合教學要求，且能夠覆蓋特定知識點。此方法要求教師選擇合適的范例，控制題目一致性。
其三為思維鏈提示（ＣｏＴ）：通過引導模型展示推理過程，確保題目邏輯嚴密、層次清晰，有助于考察學生的批判性思維。例如，將問題轉化為循序漸進的推理環節。其四為自洽性思維鏈提示（ＣｏＴ－ＳＣ）：在思維鏈的基礎上增加自我校驗，模型生成多個解并篩選最佳，確保每個選項的醫學依據嚴謹，提升測試的信度和區分度。最后是思維樹提示（ＴｏＴ）：通過并行探索多個推理路徑，支持前向搜索和節點回溯，生成更為全面、細致的題目，適合考察知識掌握與臨床推理能力。
北京大學醫學教育研究所測試ＡＩ在臨床醫學考題上的生成結果，尤其是圍繞術后并發癥的臨床表現和處理方案。研究團隊使用了阿里云通義千問２．５大語言模型進行試驗，旨在評估其在醫學知識問答和考題生成中的效果。通過設計一系列關于術后膽漏的臨床題目提示，ＡＩ成功生成了多個具有較高臨床相關性的問題，涵蓋了膽漏的發生機制、診斷標準、臨床表現以及處理方法。
在實際測試中，ＡＩ能夠準確生成涵蓋右上腹痛、發熱、腹膜刺激征等癥狀的臨床場景，并在問題中嵌入了合理的病例背景。此外，ＡＩ還能夠根據不同提示調整題目難度，例如通過改變病例細節或病程發展生成不同類型的臨床選擇題。這一結果表明，ＡＩ輔助在醫學考題編寫中不僅能提高題目生成的效率，還能幫助形成更符合臨床實際的考核內容。【３】
ＡＩ應用在醫學案例模擬以及多樣化試題無疑開啟了醫學教育的新篇章。隨著ＡＩ技術不斷進步，它將成為醫學教育不可或缺的一部分，幫助培養出更多優秀的醫學人才。面對醫學教育領域的挑戰和機遇，ＡＩ的潛力遠未被完全挖掘，在ＡＩ的助力下，醫學教育的未來充滿希望，對此麻省理工學院（ＭＩＴ）教授，羅伯特·卡普蘭 （Ｒｏｂｅｒｔ Ｋａｐｌａｎ）評價到：“我們正在見證ＡＩ在醫學教育領域的革命，它有潛力提供定制化的學習路徑，讓醫生不斷更新其專業技能。”
參考資料：
【１】飛槳ＰａｄｄｌｅＰａｄｄｌｅ． （２０２４， Ｆｅｂｒｕａｒｙ ２９）． 文心一言變身虛擬患者，助力醫學生輕松開啟「實踐模式」． 飛槳ＰａｄｄｌｅＰａｄｄｌｅ． ｈｔｔｐｓ：／／ｍｐ．ｗｅｉｘｉｎ．ｑｑ．ｃｏｍ／ｓ／Ｉ１０ｊ２ｍ６Ｔ＿ｎｘＩｑ－ＩＨＶｍｇ４ｆｗ
【２】量子位，清華大學智能法治研究院． （２０２４年１２月１３日）． 《清華ＡＩ醫院上線！首批４２位ＡＩ醫生亮相，診斷覆蓋３００余種疾病》． 量子位． ｈｔｔｐｓ：／／ｍｐ．ｗｅｉｘｉｎ．ｑｑ．ｃｏｍ／ｓ／ｋＳ－－１ＤｒｘＧＶｏ－Ｗ０２ｘｆａＥｎｒＱ
【３】江哲涵，奉世聰，王維民．生成式大語言模型在醫學考試題庫建設中的實踐探索［Ｊ］．中華醫學教育雜志，２０２４，４４（８）：５６１－５６９
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