← 返回

AI 在医学教育中扮演什么角色？如何合乎伦理地使用它？

发布于 · 作者 Making Synapses

医学与教育中的 AI

如今，人工智能在医学教育中的应用主要有四种：辅导老师、练习用的患者、反馈教练和考核助手，而最终判断始终由人来做。学生用它演练问诊、即时获得反馈、按自己的节奏学习；医学院和考试机构则发布原则，让每位学生都能公开、合乎伦理地、用自己的话来使用 AI。

如今 AI 在医学教育中扮演什么角色？

AI 在医学教育中的角色是拓展教学、练习和考核，而不是取代教师或临床培训。它已经进入招生、课堂、技能实验室和考场。

目前对这一领域描绘最全面的是发表在 Medical Teacher 上的范围综述 BEME Guide No. 84。“该综述综合了 278 篇文献，其中大多数（68%）来自北美和欧洲地区”，涵盖“用于招生、教学、考核和临床推理的 AI”。其应用场景包括虚拟患者模拟器和智能辅导系统。

美国医学院协会（AAMC）在其 Principles for the Responsible Use of Artificial Intelligence in and for Medical Education 中明确说明了目的：在教育和培训中使用 AI，“目的是让未来的医疗队伍能够在实践中善用 AI，并让他们具备适应新兴技术的能力，以提供高质量的患者照护”。

在实践中，它体现为四种角色：

  1. AI 辅导老师。 它讲解概念、给你出题，并根据你上一个回答调整下一道题。
  2. AI 患者。 你通过语音或文字问诊一位模拟患者，它会像真人一样回答。
  3. AI 反馈。 做完一个病例后，它会告诉你哪些步骤做到了、哪些漏掉了。
  4. AI 辅助考核。 它帮助更快地为书面答案、评分表和病历记录打分，并由人来复核结果。

AI 辅导老师、AI 患者和 AI 反馈如何帮助学生学习？

它们把学习时间变成主动练习：你提问、做决定、立即获得反馈，然后再试一次。研究显示，正是这个循环带来了最明显的进步。

世界卫生组织在 2024 年的大型多模态模型指南中描述了这一机会：“集成到聊天机器人中的 LMM 可以提供模拟对话，以改善医患沟通和解决问题的能力，包括练习医学问诊、诊断推理以及解释治疗方案。”作为 USMLE 共同主办方的美国国家医学考试委员会（NBME）在其 2025/2026 Annual Transparency Report 中也表示：“对话式 AI 可以通过模拟患者或情景让医学学习者参与互动对话，并在临床环境之外提供更多获得反馈的机会。”

美国医疗模拟学会（SSH）在与美国医疗保健研究与质量局共同出版的 Healthcare Simulation Dictionary 中也确认了这一点：“虚拟患者利用人工智能（AI）对用户或学习者作出恰当反应。”

证据令人鼓舞，尤其是在临床技能方面：

  1. 2025 年发表在 BMC Medical Education 上的一项荟萃分析汇总了 11 项随机对照试验、786 名医学生。知识得分与传统教学相近，而“基于生成式 AI 的教学在实践技能培养方面的效果优于传统方法”，学生的满意度也更高。
  2. 2026 年发表在 BMC Medical Education 上的一项荟萃分析汇总了 20 项随机对照试验、1,413 名参与者。采用 AI 辅助教学时，临床技能得分更高（标准化均数差 1.09，中等确定性）。作者解释了原因：“与记忆事实不同，技能的习得依赖于反复练习：分析病例、做出决定、获得反馈，然后再试一次。”

反馈是最值得重视的部分。NBME 在其 AI in Assessment 执行摘要中介绍，AI 通过学习大量由学科专家撰写的范例，“可以帮助几乎即时地提供准确且个性化的反馈”。同一篇 2026 年的综述还为选择工具的人给出了一个有用的提醒：“工具如何设计、如何实施、如何融入教学计划，与是否使用它同样重要。”

一个简单的每周练习计划，可以让这些工具发挥最大作用：

  1. 选定一个目标。 例如，针对胸痛的重点病史采集，或解释一个新诊断。
  2. 完成一个 AI 患者病例，大声说出来，就像考官在场一样。
  3. 逐行阅读反馈，写下你漏掉的两个步骤。
  4. 询问 AI 辅导老师这些步骤为什么重要，再对照教科书核实答案。
  5. 重做这个病例，然后在没有提示的情况下尝试一个新病例。

什么是 AI 在医学教育中的伦理使用？

AI 在医学教育中的伦理使用，意味着由人来掌控、在使用 AI 时保持透明、保护患者和个人数据，并在信任 AI 输出之前先加以核实。

AAMC 提出了“七项核心原则”，并称其“具有基础性，同时可灵活适应各地情况”：保持以人为本；确保合乎伦理且透明的使用；让每位学习者都能使用 AI 工具；促进教育、培训和持续职业发展；通过跨学科合作开发课程；保护数据隐私；以及监测和评估。其中有两句话对学生尤为重要。第一，“在决定这些工具的恰当使用和实施时，人的判断仍然至关重要”。第二，医学院应当“让学习者具备向患者有效说明技术使用情况的能力”。

世卫组织的 Ethics and governance of artificial intelligence for health 为卫生领域的 AI 确立了六项原则，首先是自主性：“人类应当始终掌控卫生保健系统和医疗决策。”NBME 列出了考核领域的六类伦理准则：数据隐私、问责、公正、透明、人类控制与监督，以及弘扬人类价值观。它还指出：“合乎伦理地使用这些应用的责任完全在于人类。”

下面是一份简短的伦理清单，可用于你培训中的任何 AI 工具：

  1. 首先遵守你所在学校的规定。 每个机构都会根据自身使命和课程来调整这些原则。
  2. 说明你何时使用了 AI。 透明是 AAMC、世卫组织和 NBME 框架的共同主线。
  3. 切勿把可识别身份的患者信息粘贴到你所在机构未批准的工具中。
  4. 先核实，再信任。 用权威来源核对事实、剂量和指南。
  5. 保留你自己的推理。 用 AI 来练习和获取反馈，然后由你自己做决定。
  6. 练习向患者解释 AI。 这是 AAMC 希望每位学习者都具备的能力。

医学院在意你使用 AI 吗？

在意。医学院在意你如何使用 AI，而 AAMC 的规定很明确：AI 可以帮你构思和润色，但你的申请材料必须是你自己的作品。

2027 AMCAS Applicant Guide 写道：“你可以使用人工智能工具来构思、校对或编辑你的文书；”以及“最终提交的内容必须准确反映你自己的工作和经历，这一点至关重要”。它还提醒：“抄袭或虚假陈述可能导致调查。”

在审核方面，AAMC 关于在 AAMC 服务项目中使用 AI 的页面指出，AI“不会取代对申请人作出决定的人工审核人员、项目负责人和专家”。同样的标准也适用于借助 AI 撰写推荐信的教师：“你仍是推荐信的作者，并对其内容、准确性及其所传达的评价负责。”

AI 会在 10 年内取代医生吗？

AI 的定位是支持医生，而不是取代医生：世卫组织、AAMC 和 NBME 都把 AI 描述为辅助人类判断的工具，决定仍由人来做。

世卫组织指出，“AI 可以增强医疗服务提供者改善患者照护、做出准确诊断、优化治疗方案的能力”，并且“在可预见的未来，AI 不会取代临床上的审慎核查”。NBME 谈到自身工作时说：“AI 是一种将被整合进 NBME 现有基础测量工作的工具；它不会取代这项工作。”BEME Guide No. 84 的结论是，伦理教育应确保“AI 增强而不是取代医疗专业人员的角色”。

改变的是技能结构。世卫组织预计，医学生“可能会转而培养和提升沟通与谈判能力、情绪智力、解决伦理困境的能力以及熟练使用计算机的能力”。这对每一代新的临床工作者都是好消息：医学中关于人的部分变得更加核心，而 AI 为你提供了更多练习这些能力的方式。

你可以选修哪些 AI 医学教育课程和证书？

你可以通过颁发证书的大学在线项目、学校的选修课，以及面向在职临床人员的继续教育来学习医学教育中的 AI。

一个知名的大学选项是斯坦福的 AI in Healthcare Specialization，这是 Stanford Online 推出的 5 门课程系列：Introduction to Healthcare、Introduction to Clinical Data、Fundamentals of Machine Learning for Healthcare、Evaluations of AI Applications in Healthcare，以及 AI in Healthcare Capstone。它的既定目标是“学习如何安全、合乎伦理地将 AI 技术引入临床”，并且“同时面向医疗服务提供者和计算机科学专业人员”。该系列标注为初级水平，提供可分享的证书，并说明“斯坦福大学医学院获得继续医学教育认证委员会（ACCME）认证，可为医生提供继续医学教育”。

在医学院内部，AI 教学正在增加。BEME Guide No. 84 报告称，“在德国，71.8% 的医学院开设了 AI 课程，大多为选修课或课外活动”，还介绍了面向在职医生的 AI 入门课程。世卫组织建议，“AI 课程应无缝融入现有的培养项目”。

比较课程或证书时，可以检查四点：

  1. 由谁授课。 医学院或学术医疗中心能带来临床背景。
  2. 伦理内容。 关注数据隐私、偏差、透明度和人工监督。
  3. 动手实践。 结业项目或实践项目能培养真正的技能。
  4. 学分。 在职临床人员可以寻找经认证的继续医学教育。

哪些人工智能医学教育 PDF 值得一读？

最有用的免费文件来自 AAMC、世卫组织、NBME 以及经同行评审的综述。

  1. AAMC Principles for the Responsible Use of Artificial Intelligence in and for Medical Education。 七项原则，并附有把每项原则应用到你所在环境的策略。
  2. 世卫组织，Ethics and governance of artificial intelligence for health（2021）。 六项伦理原则，以及关于培训卫生工作者使用 AI 的章节。
  3. 世卫组织，Guidance on large multi-modal models（2024）。 包含医学和护理教育的章节。
  4. NBME，AI in Assessment 执行摘要。 关于自动评分、反馈和考试伦理准则的简短读物。
  5. BEME Guide No. 84。 梳理 AI 在招生、教学、考核和临床推理中应用的范围综述。
  6. SSH Healthcare Simulation Dictionary。 对虚拟患者、反馈及其他模拟术语的清晰定义。

Making Synapses 如何把 AI 带入医学教育？

Making Synapses（医学模拟器）把 AI 患者和 AI 反馈两种角色整合在同一个练习空间中。在每个病例中，你通过语音或打字与 AI 患者交谈，AI 患者会回答你。Making Synapses 中的一切都是 AI：患者、评分表批改、分数，以及 Making Synapses AI 主治医师给出的反馈。

Making Synapses 可免费开始：你有 10 个免费病例，每玩一个病例就用掉一个。之后，有 3 个病例永久免费。订阅即可解锁所有病例，订阅者还可以在多人模式中与朋友或同学分享自己的病例，只要由订阅者主持会话并保持连接。

每个病例都是一个 OSCE（客观结构化临床考试）考站：一位 AI 患者、一份由 AI 批改的分步评分表、0 到 100% 的分数，以及 Making Synapses AI 主治医师的即时反馈。你可以用双手以及听诊器、叩诊锤和笔式手电筒等器械进行检查，在 PC 上用鼠标和键盘，或在 VR 中用激光指针。教学、训练和考核模式支持上文的每周练习计划，OSCE 考试按钮会从你的专业中随机挑选一位患者，以考核模式开始：没有提示，并有时间限制。

Making Synapses 拥有 726 个 AI 临床病例，支持 5 种语言，覆盖医学（MD、DO）、医师助理（PA）、护理（RN、PN、NP）和院前急救（EMT、急救医护人员）。病例围绕 USMLE Content Outline、COMLEX-USA Master Blueprint、AAMC Core EPAs、NCCPA PANCE Blueprint、NCLEX-RN 和 PN 2026 Test Plans、National EMS Education Standards 和 NREMT 以及 INACSL Standards 编写，每个病例都会标出它训练的考试领域。每次尝试都保存在你的账户中。教师在网页上编辑病例，修改会实时同步到模拟器，并可查看每位学生的成绩。更多详情请见学生页面、MD 和 DO 专业页面和 Making Synapses 常见问题。

常见问题

有面向医学教育的免费 AI 患者模拟器吗？

有。Making Synapses 可免费开始，提供 10 个免费的 AI 患者病例，无需绑定银行卡。用完之后，有 3 个病例永久免费。你通过语音或打字与 AI 患者交谈、进行检查，并获得由 AI 评分的评分表和即时反馈。订阅即可解锁所有病例，订阅者还可以在多人模式中与朋友或同学分享自己的病例，只要由订阅者主持会话并保持连接。

哪些医疗工作不会被 AI 取代？

医疗卫生领域需要更多的人，而不是更少。世卫组织估计，到 2030 年卫生工作者缺口将达 1800 万人，并表示 AI 可能有助于弥合这一缺口。它预计几乎所有医疗卫生岗位都需要基本的数字技能，还会出现新角色，例如评估、解释和监测 AI 系统的人员。

在医学院使用 AI 合乎伦理吗？

合乎伦理，前提是你遵守学校规定、说明使用情况、保护患者数据并核实输出结果。AAMC 的原则把人的判断放在中心，AI 最适合作为练习伙伴和辅导老师，而不是替代你自己的推理。

我可以用 AI 写医学院申请的个人陈述吗？

根据 AMCAS Applicant Guide，你可以用 AI 来构思、校对或编辑。最终文书必须准确反映你自己的工作和经历，抄袭或虚假陈述可能导致调查。

斯坦福有 AI 医学教育课程吗？

有。斯坦福通过 Stanford Online 提供 AI in Healthcare Specialization，这是一个初级水平的 5 门课程系列，最后以结业项目收尾。它同时面向医疗服务提供者和计算机科学专业人员，并提供可分享的证书。

可以获得 AI 医学教育证书吗？

可以。斯坦福 AI in Healthcare Specialization 等大学在线项目提供可分享的证书，部分课程还可为医生提供继续医学教育学分。具体认证信息请查看各课程页面。

参考来源

  1. Association of American Medical Colleges. Principles for the Responsible Use of Artificial Intelligence in and for Medical Education. AAMC, 2025.
  2. Association of American Medical Colleges. Use of Artificial Intelligence in AAMC Service Programs. AAMC, 2026.
  3. Association of American Medical Colleges. 2027 AMCAS Applicant Guide: Personal Comments Essay. AAMC, 2026.
  4. National Board of Medical Examiners. 2025/2026 Annual Transparency Report. NBME, 2026.
  5. National Board of Medical Examiners. AI in Assessment: Ethics, Innovation and Research. Executive Summary. NBME, 2024.
  6. World Health Organization. Ethics and governance of artificial intelligence for health: WHO guidance. WHO, 2021.
  7. World Health Organization. Ethics and governance of artificial intelligence for health: Guidance on large multi-modal models. WHO, 2024.
  8. Society for Simulation in Healthcare; Lioce L, ed. Healthcare Simulation Dictionary, Third Edition. Agency for Healthcare Research and Quality, AHRQ Publication No. 24-0077, 2025.
  9. Stanford Online. AI in Healthcare Specialization. Stanford University, 2026.
  10. Gordon M, Daniel M, Ajiboye A, et al. A scoping review of artificial intelligence in medical education: BEME Guide No. 84. Medical Teacher, 2024.
  11. Li J, Yin K, Wang Y, et al. Effectiveness of generative artificial intelligence-based teaching versus traditional teaching methods in medical education: a meta-analysis of randomized controlled trials. BMC Medical Education, 2025.
  12. Wang C, Sun N, Pan X, et al. The impact of integrating generative artificial intelligence into medical education on short-term learning outcomes: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. BMC Medical Education, 2026.

相关文章