AI機器人在醫學教育中的應用優勢、倫理困境及其應對

〔摘要〕AI機器人作為風靡世界充滿朝氣的力量，自誕生以來即在醫學教育領域展現出不俗的影響力，并通過醫學理論在線輔助教學、影像資料解讀、臨床技能實踐等形式持續參與到醫學教育，給醫學教育帶來新的發展機遇和挑戰。AI技術在變革教育領域的同時，也因受制于技術邏輯而衍生出算法歧視、技術依賴、數據隱私泄露、教學主體情感交流危機和權力邊界模糊等一系列倫理問題。在借鑒西方倫理原則的同時，保持清醒的本土問題意識，關注儒家生命倫理與中國醫學教育的現實關系，重視仁愛原則在破解身心風險中的價值導向功能，引導學生在“成事”中成人；以生命價值原則為引領完善制度建設，抵御教育AI技術風險，實現技術向善；以人本性原則為遵循防范教育AI發展風險，構建和諧人機關系。

〔關鍵詞〕AI機器人；醫學生教育；倫理困境；技術異化；儒家倫理

〔中圖分類號〕R-05 〔文獻標志碼〕A 〔文章編號〕1001-8565（2025）02-0187-08

DOI： 10. 12026/j. issn. 1001-8565. 2025. 02. 07

The application advantages， ethical dilemmas， and responses of artificial intelligence robots in medical education

WU Ling’ai， QIAN Guoling

（School of Marxism， Zhejiang University of Traditional Chinese Medicine， Hangzhou 310053， China）

Abstract： Artificial intelligence （AI） robots， as a dynamic force sweeping the world， have demonstrated remarkable influence in the field of medical education since their inception. They have continuously participated in medical education through online-assisted teaching of medical theory， interpretation of imaging materials，clinical skills practice， and other forms， bringing new opportunities and challenges for the development of medical education. Concurrent with transforming the field of education， AI technology has also given rise to a series of ethical issues due to the constraints of technological logic， such as algorithmic discrimination，technological dependence， data privacy breaches， emotional communication crises among teaching subjects，and blurred power boundaries. While drawing on Western ethical principles， it is crucial to maintain a sober awareness of local issues， pay attention to the realistic relationship between Confucian bioethics and medical education in China， emphasize the value-oriented function of benevolence principle in mitigating physical and mental risks， and guide students to become adults in “achieving success”； improve the institutional construction guided by the principle of the value of life， resist the risks of educational AI technology， and achieve technological goodness； build a harmonious human-machine relationship by adhering to the principle of human nature to prevent the development risks of educational AI.

Keywords： AI robot； medical student education； ethical dilemma； technological alienation； Confucian ethics

1 問題的提出

2021年，聯合國教科文組織通過了《人工智能倫理問題建議書》，提出“人工智能系統是整合模型和算法的信息處理技術，可以大有助益并惠及所有國家，也會引發根本性的倫理關切。”[1]人工智能賦能教育變革和教學發展的同時，也衍生出教學主體情感交流危機和權力邊界模糊、數據隱私泄露、技術濫用與依賴、算法歧視與不透明等一系列倫理問題，引發國內外社會廣泛關注[2]。為此，2019—2021年期間，聯合國教科文組織相繼發布《北京共識——人工智能與教育》《人工智能倫理問題建議書》等多項報告，倡導人工智能教育應用的倫理規約以促進人工智能的可持續發展。

醫學學習是一個復雜的過程，涉及各種數據源的整合以及在此基礎上的各種臨床決策。為了使學習和決策過程更加直觀，醫學教育界增加了數據可視化人工智能的投入。人工智能在醫學教育領域中的未來是積極但不確定的，在很大程度上，對這項技術的接受度和應用效果取決于學校、教師、學生等所有利益相關者，其中醫學生與機器的交互需要得到更妥善地看待[3]。有研究者開發了AI輔助教學機器人，將其應用于護理學本科生的培養中，即創建虛擬患者，以便更好地為護理本科生在臨床實習期間與真實的患者、家屬和其他衛生保健專業人員的交流做好準備，提升護理生自我效能感及對有效溝通技巧的信心[4]。AI機器人的教育應用催生教育形態的進化，其實踐路徑的特征之一便是合乎科技倫理的技術應用。新興智能產品和技術不斷涌現，其在賦能醫學教育的同時也引發教育領域對技術倫理風險的擔憂，AI機器人在醫學教育發展中所關注的重要議題成為如何規避風險以最大化享受智能技術紅利。

在過去的時間里，AI機器人在醫學教育領域取得了重大發展。與此同時，相較于教育AI機器人應用實踐，技術倫理規范的革新卻處于滯后地位。當前醫學教育領域關于AI機器人的倫理研究總體而言缺乏全面的倫理框架，主要集中在抽象風險剖析和原則構建方面，難以支撐AI教育的健康發展需求。涉及對數據隱私與保護、機器決策的道德責任、教育公平性以及機器人與學生之間的情感互動等倫理困境[5]，在分析AI機器人應用的技術邏輯的視角下深入研究并實施應對策略，以期確保AI機器人在醫學教育中的合理、合法、安全和有效應用。

2 AI機器人在醫學教學中的概念模型與應用優勢

AI機器人是一種基于人工智能技術的機器人，其核心技術包括機器學習、自然語言處理、計算機視覺等。這些技術使得AI機器人能夠模擬人類的行為和思維方式，進行智能化決策和行動。AI機器人之所以智能，是因為它們擁有發達的“大腦”，能夠利用計算機科學、人工智能、機器人技術實現自主運動、感知和智能行為[6]。它們可以掌握和應用大量數據、算法、模板進行工作，并根據感官反饋和環境變化來調整自身行為。

2. 1 概念模型

AI機器人在教育中應用的原理主要基于人工智能技術，特別是機器學習和自然語言處理等領域的技術。AI機器人的簡單工作單元分別是由個性化學習、自動化評估、智能輔助教學、虛擬實踐環境組成的閉環系統。個性化學習通過智能推薦算法，AI機器人能夠根據學生的需求和興趣推薦適合的學習資源和練習題，幫助學生更快地掌握知識和技能。自動化評估通過自然語言處理技術和機器學習算法，AI機器人可以自動判斷學生的答案是否正確、是否符合規范，并給出相應的反饋和建議。智能輔助教學輔助教師進行課堂教學和輔導，通過語音識別和自然語言處理技術，AI機器人可以與學生進行交互，回答學生的問題、提供學習建議等。AI機器人還可以根據學生的學習情況和反饋，為教師提供教學建議和改進方案，幫助教師更好地指導學生。虛擬實踐環境通過模擬真實場景和情境，AI機器人可以讓學生在虛擬環境中進行實踐操作和訓練，提高學生的實踐能力和動手能力，提高教學效果和學習效率，為現代教育帶來更多的創新和變革。詳見圖1。

2. 2 應用優勢

AI機器人在醫學生教育中的應用樣態指的是利用人工智能技術和機器人系統來輔助和增強醫學教育過程和學習體驗的方式。包括臨床技能訓練的高仿真模擬人、醫學理論在線輔助教學、醫學影像資料解讀等，這些模式旨在提高醫學生的技能水平、學習效果和臨床實踐能力，同時減輕教師的工作負擔，實現更個性化、高效和安全的醫學教育。

2. 2. 1 臨床技能訓練的高仿真模擬人

臨床技能訓練的高仿真模擬人用于提供接近真實的臨床環境，幫助醫學生和醫療專業人員在無風險的情況下學習和練習各種醫療技能。高仿真模擬人具有生理模擬、解剖準確、情景模擬、可編程性以及交互性等特點。使用場景包括基礎臨床技能訓練、高級生命支持培訓、診斷和治療實踐以及應急情況處理。通過賦予模擬人多種生理、病理和藥理學反應能力，對“醫生”使用的藥物和進行的治療操作產生真實反應，可以創造出一種交互式的教學情景， 重現臨床真實場景下對患者的搶救處理。實現從理論教學到床邊教學的“橋梁”作用， 變抽象的書本知識為具體的示教和操作， 有利于教師更直觀地教學，也有利于學生更系統地學習臨床知識。在以AI技術手段為依托的高仿真模擬人教學中，醫學生的操作是在虛擬現實的環境下進行的，而虛擬操作系統具有低代價、可重復、零風險、自動指導等優點，醫學生可以通過它反復進行一些醫療操作的演練。與此同時，使用高仿真模擬人進行臨床技能訓練時，也要遵守相關倫理規范，如隱私保護以及知情同意等，以確保教育過程的專業性和尊重。盡管模擬人是非生物體，但在教學環境中應像對待真人一樣尊重它們，避免任何形式的虐待或不當行為，同時要避免引起不必要的焦慮或心理創傷，特別是對于敏感主題，如死亡和瀕死體驗。

2. 2. 2 醫學理論在線輔助教學

醫學理論在線輔助教學的應用樣態即AI機器人收集分析醫學生的學習數據——基于數據分析制定個性化的學習計劃——學生上傳學習成果——AI機器人實時評估學習成果并調整優化教學策略。醫學理論教學模式已有各個方向的嘗試，包括傳統教學模式下的基于問題的學習（problem-based learning，PBL）、以團隊為基礎的學習（team-based learning，TBL）等。近年來，AI技術輔助教學創新了傳統教學模式。根據在線形式明確教學目標，確定授課章節中技術方法與臨床應用的課程內容，制定針對性強、具有實操性的學習目標。臨床醫學課程要求學生掌握豐富的理論知識，并在疾病診斷、儀器設備操作、實驗流程、質量管理中反復訓練，最終達到知識點與實踐融會貫通的教學目標。AI技術在線教學設計與實施，輔助教學設計的關鍵點在于選擇合適案例，并圍繞案例進行知識點串聯討論，提高學生發現、分析和解決實際問題的能力。大語言模型海量數據庫可幫助教師根據教學進度、學生基礎學情及章節教學目標，快速尋找到最佳臨床病例。同時也要遵守一系列倫理規范，如透明度與可解釋性、教育公正性、責任與問責等。

2. 2. 3 醫學影像資料輔助解讀

醫學影像資料輔助解讀的應用樣態即醫學影像數據學習——進行解析和識別——初步解讀推斷結果——綜合判斷數據輸出。在臨床影像學實踐中，人工智能機器人通過圖像識別和深度學習技術的應用，展現了其強大的能力。例如，深卷積神經網絡（convolutional neural network，CNN）算法可以基于CT數據識別脊椎椎體并判斷是否有骨折，類似的算法也可以實現骨密度的計算，Lee等[7]評估了CNN利用全景片識別骨質疏松癥的性能并加以肯定。心電圖是診斷心律失常的重要無創性檢查技術，心律失常領域中的大多數AI應用是對心臟電活動信號的自動化分析。自心電圖數字化以來，以機器學習為代表的AI技術便被應用于對大量心電圖數據進行采集、特征提取及監督的訓練，實現基于機器學習的臨床心電圖判讀。AI機器人在醫學影像資料解讀中的一些應用，包括頭影測量以及顳下頜關節炎診斷等方面，結論得出AI機器人在判斷頸椎骨齡和診斷顳下頜關節炎時是穩定且準確的，在頭影測量標志點分析方面能夠花費更少的時間達到與人工相同的準確度，甚至超過缺乏經驗的醫生。需要注意的是，要嚴格遵守相關倫理規范，醫學影像資料應嚴格保密，僅限于授權的醫療人員查閱，以保護患者隱私。保證患者的知情同意，在使用患者影像資料之前，應獲得患者的明確同意，除非法律允許例外情況（如匿名化處理后的教學用途）。

3 AI機器人應用在醫學教育中的倫理風險

康德曾指出：“要始終把每一個人都當作目的，而不是把他當作一種工具或手段”[8]。AI機器人應用在醫學生教育教學中的倫理風險主要包括身心風險、技術風險和發展風險。這些風險歸根結底是探討AI機器人的應用是否以“人”為目的展開，人和機器的區別在于能否對事情作出原始的主動應答，而不是被創造來實現某種給定的目的。

3. 1 身心風險：“成事”與“成人”的價值沖突

AI機器人在醫學生教育中展現出顯著的倫理優勢，尤其是在涉及身心健康的領域。AI機器人的情感隔離特性有助于客觀處理心理健康案例，可以提供一個更客觀的視角，避免因情感因素影響教學過程，減少情感干擾，這對于教授如何處理情緒化或精神疾病患者的情況尤為重要。通過模擬真實醫療場景，AI提供了一個既安全又廣泛的實踐平臺，讓學生在不給患者帶來額外壓力的情況下，獲得實踐經驗，減少對患者的壓力和風險，提升了醫學教育中患者的安全性。其全天候可用性和個性化學習功能提高了學習的靈活性和效率，而倫理決策訓練則通過虛擬情境強化了學生的判斷力和道德意識。

與此同時，AI機器人是基于人內置的算法來完成相應任務，因而更加關注“成事”，而在“成人”上還不能與人類教師媲美。在“成事”方面，AI機器人可以高效地讓醫學生們更快地掌握專業技能，但往往忽視了醫學生的身心健康。而在“成人”方面，AI機器人的冰冷和機械性，使得醫學生難以從中感受到醫學的人文關懷。當下醫學教育AI機器人在實踐過程中往往遺忘了培養醫學生美麗心靈的功能，沒有將醫學教育過程視作教育者與受教育者心與心的交流過程[9]。如日本和韓國，正在探索如何在AI教學中融入情感智能，以彌補機器人缺乏同理心的缺陷，試圖創造更加人性化的學習體驗。進一步講，AI技術也可能將主體退化為“單向度”（one-dimensionality）的人，導致學生喪失探索精神和質疑能力。中國和印度等國，由于教育資源分布不均，AI被視為縮小城鄉教育差距的有力工具，但同時也引發了對過度依賴技術可能導致的教育同質化的擔憂。量化統計下的教育使受教育者被量度、被物化、被程式化趨向單向度，而在教育實踐中，存在著較為普遍的工具理性特征。工具理性下的教育追求一般、追求同一，追求完美的標準，在此指導下，“學生完全喪失了自己作為獨立自主個體的地位和意識，由‘人’變成‘非人’，成了一種容器，一種等待加工的‘產品’”[10]，優異的教育結果成了“產品”的驗收標準，成為教育唯一的價值向度。

3. 2 技術風險：公平欠缺與數據隱私的泄露

AI機器人在醫學生教育中存在技術風險的同時也展現出了顯著的技術倫理優勢。AI技術能夠確保數據安全與隱私保護，通過遵守嚴格的法規，有效管理醫學生和患者的個人信息，防止數據泄露。如AI系統可以運用高級加密算法，確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性，即使數據被非法訪問，也無法解讀其內容，還可以幫助對患者數據進行匿名化處理，去除可以直接或間接識別個人的信息，從而在保護隱私的同時，允許數據分析和教育用途，減少了教育中的偏見與歧視，充分體現了醫學倫理中的不傷害原則。以及借助先進的仿真技術，AI機器人能模擬復雜臨床情境，為學生提供安全的實踐機會，加強倫理決策能力。這些技術倫理優勢共同構建了一個高效、公平、安全且持續進化的醫學教育體系。

教育領域AI機器人技術異化現象日益趨顯，其中公平欠缺與數據隱私泄露的風險不僅可能影響教育質量，還可能對未來醫療行業的發展產生深遠影響。“教育平等”指人們不受政治、經濟、社會地位和民族、種族及性別差異的限制，都享有受教育的權利[11]。在美國，盡管AI教育工具被廣泛采用，但有研究表明，這些工具在不同種族、性別和經濟背景的學生中可能存在偏見，影響了教育的公平性。歐盟通過GDPR等法規對AI系統的透明度和公平性提出了嚴格要求，但仍存在對AI算法偏見的擔憂。在亞洲一些國家，如中國和印度，AI教育工具的廣泛應用加速了教育的數字化轉型，但同時也加劇了城鄉、貧富之間的教育差距，因為優質網絡連接和最新技術設備的獲取存在不均衡。“隱私和數據管理”也屬于技術倫理的核心話題，強調任何利益攸關方應能完全控制自己的數據，被采集的數據不會被用來傷害或歧視他們。一旦敏感信息被暴露，可能導致患者因擔心隱私泄露而提供不真實的信息，遭受醫療保險或就業歧視，產生尷尬、焦慮、多疑等心理健康問題[12]。2018年5月歐盟發布并正式施行《通用數據保護條例》，此條例就從加強數據主體的權利保護、確定相關主體的責任制度、建立完善的監管體系等多個方面建立了較為完善的數據保護體系[13]。聚焦于教育中的隱私問題，就是要在AI系統的整個生命周期中保證師生的數據隱私權等權益不受侵犯。

3. 3 發展風險：“技術異化”與道德發展的隱憂

AI機器人在醫學生教育中的應用，不僅革新了技術層面的教學手段，更深化了教育理念和醫學實踐的倫理維度，在未來道德發展方面展現出一系列重要的倫理優勢。AI機器人消弭了地理和資源的界限，為全球醫學生提供了均等的優質教育機會，促進了教育公平。在實踐與理論結合的教育模式下，醫學生能在安全的模擬環境中磨煉臨床技能，體現了對患者安全的高度負責。持續專業發展、科研誠信與透明度、尊重患者隱私、促進跨文化理解，以及強調醫學人文與技術的均衡發展，這些都是AI機器人在醫學生教育教學中帶來的核心倫理價值。

在認可AI機器人帶來一系列倫理優勢之余，也不能忽視其帶來的道德發展風險，如技術異化風險。“技術異化”可以理解為客體對主體之間關系的控制，這使得主體之間的關系表現出疏遠、分離和不平等[14]。在日常生活中，人們已經開始依賴AI完成從簡單任務到復雜決策的全過程，這種依賴可能會延伸到生命的創造與管理上，例如通過AI輔助生殖技術選擇胚胎特征，這不僅可能改變家庭結構，還可能模糊人類在生命延續過程中的角色和責任。AI機器人的普及可能會改變人類之間的互動方式，導致人際關系的異化，如美國的監管機構FDA，已經開始批準AI輔助的醫療設備和軟件，美國意識到技術異化和道德風險，因此在倫理審查和隱私保護方面有著嚴格的規定。道德判斷與責任歸屬問題，例如，當AI在醫療、軍事或司法領域作出關鍵決策時，誰來承擔最終的責任？AI系統本身是否應該被視為道德主體，擁有一定的權利和義務？對于此，加拿大一些醫學院校與法學院、倫理學系和工程學院合作，開展關于AI在醫學教育中應用的研討會和課程，以培養醫學生和教育者在AI倫理方面的意識和技能。在生育領域，AI技術的應用，如基因編輯和人造子宮，提出了關于人類本質和生命價值的深刻哲學問題。過度依賴AI進行生育選擇，不僅可能加劇社會不平等，還可能改變人類對生命起源和成長的理解，甚至引發關于“自然”與“人造”之間界限的激烈辯論。

4 AI機器人倫理困境的應對措施

面對醫學教育AI機器人發展過程中出現的身心、技術及道德發展三方面的倫理風險，如何處理風險中存在的尊重、隱私、責任等突出的倫理問題，是AI技術發展過程中一個亟須解決的難題。基于AI機器人教學的主要接觸對象為醫學生、患者以及其他社會群體，從強化生命倫理觀、優化制度倫理建設和防范技術倫理風險進行考量。仁愛原則確保技術能夠促進而非破壞人類之間的情感聯系和同理心；生命價值原則從長遠角度審視AI對生命質量和生命延續的影響；人本性原則有助于維護社會結構的穩定和道德共識。醫學倫理四原則主要針對醫療環境中的倫理決策，而仁愛、生命價值和人本性原則提供了更廣泛的倫理視角，適用于AI技術的全領域應用，包括但不限于醫療領域。這些原則的優勢在于跨領域適用性、深層價值觀以及促進道德共識。

4. 1 以仁愛原則為基礎強化儒家生命倫理觀

生命倫理奠基于人的物質屬性與精神屬性的辯證結合：肉體生命是人存在的物質基礎，是一種“實然”狀態；精神生命是對人的物質屬性的超越，代表著一種“應然”狀態。儒家生命倫理認為，醫學技術既是對人的“實然狀態”的探索，同時體現對人“應然”狀態的向往。這構成了理解醫學技術應用的哲學基礎，醫學技術既是探索人體“實然”狀態的工具，也是體現對“應然”狀態向往的手段。力于建構當代儒家生命倫理學原則的范瑞平教授認為仁愛源于親情，應當適當地 推及他人以及天地萬物；但人的家庭之愛應當具有優先地位； 仁愛既是普遍之愛，也是差等之愛[15]。仁愛不僅限于對親人的愛，而是通過“推己及人”的方式，將這種關愛擴展至社會乃至萬物。儒家的仁愛原則超越了單純的不傷害和施益，強調在醫療實踐中融入更深層次的人文關懷和道德責任感，將患者視為具有完整人格的個體，尊重其生命價值和尊嚴。

儒家生命倫理認為，醫學技術的使用應當遵循“先知儒理，方可學醫”的理念[16]，即醫學實踐應當根植于深厚的文化底蘊和人文關懷之中。在醫學教育中，儒家的仁愛原則鼓勵教育者和學生不僅僅關注醫學知識和技術的傳授，更重視培養學生的道德情操和人文素養。儒家思想中的“醫乃仁術，愛人為尚”體現了醫學教育中仁愛原則的核心地位，強調關愛生命、尊重患者、維護健康的價值觀。醫學教育的目標不僅僅是培養技術精湛的醫生，更重要的是培養有道德責任感、懂得關愛生命和尊重患者的人。教育者應當引導學生理解技術的道德邊界，防止技術的不當使用對患者造成傷害，同時確保技術的應用能夠增進患者的最大福祉。

4. 2 以生命價值原則為引領優化制度倫理建設

生命價值原則在醫學倫理中表現為“不傷害原則”和“有利原則”的一部分，強調在醫療過程中要尊重患者的生命，并努力維護其健康和福祉，其更加關注的是生命的內在價值，它超越了治療和護理的具體行動，觸及對生命本身的尊重和保護。在醫學教育中，通過生命價值原則，可以形成一種倫理共識，即醫學教育的目的不僅是傳授知識和技能，更重要的是培養醫者仁心、公平待人的職業道德。在設計AI輔助的醫學教育制度時，生命價值原則應當成為核心指導思想，確保技術的應用既能提升教育質量和效率，又不會違背基本的倫理準則。

制度倫理是指社會制度在設計和運行過程中所應遵循的道德規范和倫理原則。優化制度倫理，以生命價值原則引領政策導向，不僅是提升社會治理能力的關鍵，更是對每一個生命個體的尊重與珍視。基于需求設計一套資源分配機制提供平等的教育資源，確保資源流向最需要的地方，確保所有學生都能訪問到高質量的教育內容。在醫學院校和繼續教育中加強醫療倫理教育以及進行文化敏感性訓練，特別是關于生命價值原則的討論和案例分析，為醫療工作者提供多元文化和語言溝通技巧的培訓，以更好地服務于不同背景的患者。完善反歧視制度，明確禁止在AI技術設計和應用中包括性別、種族、信仰、社會經濟地位等任何維度的歧視，對于存在偏見或歧視的數據應及時進行清洗和糾正。為了更有效地保護師生隱私，無論是開發產品的企業還是學校管理者，都應該明確區分“識別”“跟蹤”“監視”等概念[17]。在AI產品設計的過程中，設計者必須將數據安全納入首要考量之中，與校方共同簽訂數據安全協議，其中需要對數據存儲、訪問、提取等方面做出明確規定。

4. 3 以人本性原則為遵循防范道德發展風險

從古希臘哲學家到現代倫理學家，人本主義一直強調人類的價值和尊嚴。在AI發展中，這一理念被重新詮釋，強調技術應該增強人類的能力，而非取代人類，確保技術的發展有益于人類社會。人本性原則將人的尊嚴、權利和福祉置于中心位置，強調技術的發展和應用應服務于人的全面發展。在醫學教育中，這一原則強調在醫療行為中，應始終將人的尊嚴、權利和利益放在首位，尊重人的自主性，關心患者的情感與體驗，避免技術成為加深教育不平等的工具。在AI機器人應用于醫學教育中，人本性原則確保技術的應用不會侵犯學生的權利，不會偏離教育的根本目的，即服務于人的成長和福祉。AI技術在醫療領域的應用，應始終堅持以人本性原則為指導，將患者的需求、權益和福祉放在首位。

面對“交往異化”的倫理難題，探索將AI機器人與傳統人際交往方式相結合的模式，如利用AI機器人輔助醫患溝通、模擬臨床場景等，確保患者在充分了解醫療程序的風險、收益和替代方案后，自主決定是否接受治療，包括提供清晰、易懂的信息，并給予足夠的時間讓患者考慮。處理好工具理性和價值理性的關系，人工智能要與人形成優勢互補，人與AI的完美配合才是最合理的應用方式。人工智能要有人文的溫度，人工智能所應用的領域都應彰顯善的理念，遵循人倫道德規范，不損害人的價值。人與機器的關系實際上仍然是人與人之間的關系，防范和杜絕人機關系的主客倒置，就要以“人是目的”為導向構建“人與機器和諧共生”的人機關系[18]。推動醫生與AI機器人的協作與融合，通過推動醫生與AI技術的協作與融合，實現醫療資源的優化配置和醫療效率的提升，為患者提供更加全面和個性化的醫療服務。

5 結語

醫學生教育中AI機器人的應用與發展為醫療行業帶來了巨大的希望和機遇，但也引發了一系列倫理問題和挑戰。AI越來越多地用于改善患者治療路徑和手術結果、醫療決策，目前為保障患者權益并實現社會倫理價值，中國相關法律法規和監管體系有待完善，應特別關注保護隱私權、厘清責任界定和分配、保障算法透明與公正，并深入了解公眾認知和態度。政府和社會各界迫切需要通過加強頂層設計、重視公眾反饋、健全政策法規、強化跨學科合作，從法律框架、政策制定、技術研發和科學研究等方面構建一個全方位、多層次的倫理治理體系。只有這樣，在AI技術的浪潮中才能確保醫學發展能夠堅持以人為本，真正做到技術與倫理的和諧共生。

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