黄虹：大数据如何赋能医学教育？

我们正处在一个知识爆炸的AI时代。在医学教育这个相对传统的领域，人工智能的应用还处于探索阶段。作为一名长期在教学医院从事信息及大数据的工作者，我也一直在思考：AI能为这个领域带来哪些改变。今天，我想从实际工作出发，与大家分享关于人工智能与医学教育融合发展的一些思考。

我想谈谈我们当前面临的挑战和困境，这不仅仅局限于医学领域，更涉及整个教育过程的变革。

首先，是师生关系的转变。在这个时代，师生角色正在经历微妙的变化。可能这一刻你是老师，下一刻就变成了学生。这种动态的轮换正在成为新常态。

传统的医学教育模式确实面临着巨大挑战。在AI出现之前，我们推崇的是知识储备量大、传递速度快的人。然而，现在机器可以在瞬间整理出条理清晰的内容，人工团队的知识更新效率已经难以与之匹敌。

在我看来，人工智能的发展大致可划分为三个阶段：从初期作为辅助工具，到成为增强人类能力的伙伴，最终可能引发某些岗位是否被替代的深入讨论。回顾AI刚出现时，不少医生曾担忧自己被取代，但几年实践下来，越来越多的人确信，AI将成为医疗与教育中的高效助手。

其次，传统医学教育模式的确存在明显局限。医学教育有其特殊性，它既是高度理论化的学科，还极度依赖实践积累。

在大学课堂讲授选修课时，我明显感觉到单纯依靠PPT和课堂讲解的局限性。我们缺少模拟真实临床环境的教学手段。虽然学校设有技能实验室，但实操和理论教学仍然是割裂的。现在的学生个性鲜明，传统的通用化教学模式已经难以满足需求，我们迫切需要个性化的教学方案，但目前仍面临诸多实施困难。

在临床决策中，我们也常常面临伦理困境：如何平衡治疗效果与患者舒适度？如何处理家庭社会矛盾？这些都是在“好”与“合适”之间的艰难抉择。理想中，我们希望培养出能迅速适应临床工作的学生，但现实是医学教育难以覆盖所有现实情境。与此同时，医学情境本身也在社会多元价值观背景下持续演变，愈加复杂。

再说到教学评价体系，目前主要还是依赖试卷考试和临床技能观察，但未来可能会发生根本性改变。以我们信息部门为例，现已借助大模型将培训材料自动转换为题库，并通过在线系统实时评估学习效果。工程师们笑称现在“更卷了”，因为管理者可随时查看学习进展。未来，我们还可进一步模拟真实操作环境进行测评，真正实现机器与人脑相互促进。

从更宏观的视角看，人工智能的兴起具有自己的历史脉络。从农业文明到工业革命，再到计算机时代，人类积累了海量数据，而芯片技术的突破带来算力飞跃，共同构成大数据时代的三大支柱：算法、算力和数据。尤为关键的是，算法依赖坚实的数学基础，直接决定了AI的发展上限。全球范围内，人工智能已受到各国高度重视。我国于2023年成立国家数据局，明确将数据列为第五大生产要素。上海市政府也推出多项专项政策与基金，重点布局医疗AI领域。患者教育水平也在普遍提高，他们常常携带最新研究成果与医生深入讨论治疗方案，这反过来对医学教育提出了更高要求。

基于以上原因，在医学教育中，我们需要积极探索如何为每位学生定制个性化学习路径，探索如何实现理论与临床实践的无缝融合。

展望未来，AI有望在医学教学中发挥更大价值。例如，利用病例数据自动生成试题，实现学习过程的实时评价；通过视频分析实时评估外科手术操作；借助VR技术进行理论与实操训练；建立经典病例库以创新互动教学模式。像我这样，工作地点不再重要，“在线”才是关键，“线上”会成为新的教育现场。