人工智能在診斷學教學中的應用探討

摘"要：人工智能（AI"Artificial"Intelligence）基于深度學習和數據處理技術，對社會各領域產生了深遠影響，尤其在醫療和教育領域展現了廣闊的應用前景。從大語言模型到計算機視覺，人工智能通過模擬病例討論、個性化學習指導、影像輔助教學等多種形式，顯著提升了學生的學習效果與實踐能力。在診斷學教學中，人工智能能夠通過模擬病例討論、診斷推理、個性化學習指導等方式提升學生的學習效果與實踐能力。然而，當前診斷學教學仍面臨諸多挑戰，如復雜的知識體系、實踐機會有限以及教學模式滯后等。通過問卷調查發現，大部分醫學生對人工智能的潛力表示認可，尤其是在個性化學習和醫學寫作中的應用，但也對其帶來的依賴性和數據安全問題表示擔憂。本文討論了人工智能在診斷學教學中的應用優勢與挑戰，并指出未來的教學改革需要結合人工智能技術，提升醫學教育質量，同時應重視隱私保護與倫理問題的應對。

關鍵詞：人工智能；診斷學；醫學教學

中圖分類號：G34；G642.0

人工智能（AI"Artificial"Intelligence）基于深度學習技術，已深刻影響社會各領域，被譽為“第四次工業革命”的核心驅動力［1］。在醫療領域，人工智能已在影像診斷、疾病預測等方面實現初步應用，能夠通過分析患者病史和癥狀輔助診療［23］。在教育領域，AI同樣展現了廣闊的潛力，尤其在醫學教學中，能優化診斷學教學方法，提升學習效果。本文結合AI的應用現狀及學生對其的認知現狀，探討其在診斷學教學中的前景、優勢與挑戰。

1"人工智能概念及其應用現狀

人工智能涵蓋了多種技術，包括自然語言處理、計算機視覺、深度學習和強化學習等。自然語言處理模型能夠生成連貫、有邏輯的文本，被廣泛應用于個性化教學與自動化評估；而計算機視覺技術則應用于分析醫學影像與組織切片，為醫學教育和臨床實踐提供重要支持。人工智能的應用非常廣泛［1］，例如，在教育領域，國外有的學校已開始允許使用人工智能等應用，以幫助學生更好地進行教學和學習。人工智能在醫學教育中展現了顯著的應用價值，通過輔助教學，人工智能能夠幫助教師精準了解學生需求，優化教學策略。同時，它可以作為虛擬助教，可以為學生提供個性化學習支持，擴展教育資源的覆蓋面并增強互動性。此外，人工智能能夠對學生的作業和論文進行智能評估與反饋，幫助學生快速發現學習薄弱點。借助大語言模型等工具，人工智能還可生成教學素材和病例模擬，為醫學課堂提供豐富資源，提升教學效率和質量。當然，醫學教學還存在一些自身的鮮明特點，如多學科交叉、實踐性強、人文性、不斷更新等，所以醫學教學的內容、方法和技術也需要及時迭代、緊跟步伐［4］。人工智能作為一種新興技術，具有廣泛的影響力和開創性意義，將人工智能強大的數據處理能力和學習能力與醫學教學本身特點相結合，在醫學教學各階段中發揮其獨特的優勢。

2"診斷學的特點及目前教學的現狀

臨床診斷學是臨床醫生認識疾病、理解疾病機制以及制訂治療方案的基礎［5］。診斷學本身的特點使其在教學方面存在一定的天然難度［6］，首先，在復雜性和廣度方面，診斷學涉及多種疾病、癥狀和體征，涵蓋的范圍非常廣泛。學生需要掌握大量的醫學知識和技能，對各種疾病的診斷和治療都要有所了解。教師需要設計合理的課程結構和教學方法，幫助學生理清診斷學的復雜概念和邏輯關系，提高他們的學習效率和學習成果。其次，診斷學需要大量的實踐機會，學生在診斷學教學中需要通過實踐來鞏固和應用所學知識，但現實中的實踐機會有限。一些醫學院可能缺乏足夠的教學資源，如教材、實驗室設備、臨床實習機會等。一些學校缺乏先進的教育技術設備和專業的技術人員，可能影響到教學的創新和改進，限制了教學方法的多樣性和有效性。最后，面臨跨學科合作不足的問題，診斷學涉及多個學科的知識和技能，一些醫學院缺乏跨學科合作可能導致教學內容和方法的局限性，影響到學生的綜合學習和能力培養［7］。

當前診斷學教學面臨著一些挑戰。一方面，傳統的診斷學教學模式存在局限性，如教師講授為主，學生被動接受，導致學生對學習內容缺乏興趣，難以培養出具有創新能力和綜合分析能力的醫學人才［8］。另一方面，隨著醫學技術的快速發展，新的診斷技術和方法不斷涌現，但教學內容更新較慢，難以跟上時代的步伐。此外，患者病史的獲取和解讀也是診斷學教學中的一大挑戰。診斷學教學需要不斷更新和改進，以適應現代醫學的需求。這包括采用新的教學理念和方法，加強理論與實踐的結合，提高學生的臨床實踐能力。同時也需要不斷更新教學內容，引入新的診斷技術和方法，使學生能夠掌握最新的醫學知識。

3"人工智能在診斷學教學中的應用優勢

在教學模式上，人工智能為診斷學教學帶來了全新的互動模式。基于自然語言處理的人工智能模型能夠與學生進行實時對話和互動，通過模擬真實情境激發學生的學習興趣，促進知識內化。這類模型包括但不限于ChatGPT，其他如Claude、Bard等模型也逐步應用于教學領域。

（1）人工智能在醫學教學中提供了多種創新工具。近年來，隨著醫學教學內容的復雜性不斷提高，多模態人工智能工具逐漸成為教學改革的重要助力。例如，基于虛擬現實（VR）和增強現實（AR）的技術正在診斷學教學中逐步應用，學生能夠在虛擬環境中模擬患者檢查，提升實踐能力。大語言模型能夠用于模擬病例討論，幫助學生練習描述患者的癥狀、病史和體征，并生成相關的診斷建議和治療方案。AI能夠生成交互式虛擬病人案例，讓學生在模擬環境中進行診斷推理與治療決策訓練。這些工具為解決傳統教學資源有限的問題提供了技術支持。

（2）人工智能可以用于模擬診斷推理過程，幫助學生培養診斷思維和判斷能力。人工智能還能夠根據學生的需求和興趣，推薦相關的學習資源和案例，幫助學生拓寬知識面和提升實踐能力。

（3）在個性化指導方面，人工智能具有強大的智能推薦和個性化學習功能。它能夠根據學生的學習情況和反饋，自動調整教學內容和難度，提供個性化的學習建議和輔導。這樣，學生可以根據自己的實際情況進行有針對性的學習，提高學習效果。

（4）人工智能還可以作為學生在學習過程中的實時問題解答工具。學生可以隨時向人工智能提出關于診斷學知識和臨床實踐的問題，獲取即時的答案和解釋。模型可以通過與學生的對話交流，幫助他們解決學習中的困惑和難題，提高學習效率和成效。

人工智能在診斷學教學中還具有輔助教學和評估的潛力。教師可以通過人工智能與學生進行互動教學，解答學生的疑問和困惑，提供及時的指導和反饋。同時，人工智能還可以自動批改學生的作業和練習，提供客觀的評估和反饋結果，幫助教師更好地了解學生的學習情況和進步［9］。所以，人工智能應用于診斷學教學中不僅能夠提升學生的學習效果和興趣，還能夠促進診斷學教學的改革和創新。

4"人工智能在診斷學教學中的挑戰

4.1"語境理解和專業知識

醫學學科內容復雜，涉及多學科知識和專業術語，人工智能模型在語境理解上仍存在局限。醫學語言包含大量多義詞、模糊表達及縮略詞，人工智能在解析時可能出現誤判。此外，不同地區的醫學實踐、診療規范和疾病譜存在差異，人工智能模型可能難以適應特定場景。例如，對于罕見疾病或復雜病理機制的診斷推理，模型往往缺乏深入分析能力，可能導致誤導性結論。因此，在醫學教學中，人工智能應作為輔助工具，而非替代核心醫學判斷，教師應引導學生結合模型輸出，進行批判性思考與審查［3］。

4.2"隱私和倫理考量

在利用人工智能工具輔助進行教學時，需要重視學生和患者的隱私保護。所有涉及隱私和敏感數據的操作都有泄露風險，因此必須采取安全措施，從而確保數據安全性［10］。醫學教學中的倫理問題涉及主觀判斷和價值觀，人工智能生成的倫理決策尚未得到有效監管，若無法及時甄別，可能對學生產生負面影響。此外，倫理問題往往包含情感、信仰和社會因素，人工智能在文化敏感性方面存在局限，難以提供適合不同文化背景的倫理建議［11］。最后，教學中生成的診斷和治療方案應遵循醫學倫理，避免不當建議。

4.3"人工智能誤導和錯誤理解

在醫學教學過程中，要正確使用該工具，不能簡單地進行完全依賴，特別是在處理復雜的醫學問題時，學生可能會誤解或錯誤理解模型生成的信息，導致學習效果下降。教師和學生需要具備批判性思維和判斷能力，對模型生成的內容進行審查和驗證，避免盲目接受不準確的信息［12］。

5"實際應用狀況：目前醫學生對人工智能在診斷學應用方面的了解情況

我們選取廣西醫科大學臨床醫學本科2020級1班學生為研究對象，針對學生對人工智能工具的認識與使用情況進行了問卷調查，以探討其對相關技術的理解和使用體驗。調查結果顯示，13.3%的學生對人工智能工具有較深入的了解，86.67%的學生雖聽說過但了解不深，其中大多數信息來源為同學或朋友（73.33%）。此外，接近一半的學生（46.67%）曾使用過人工智能工具。絕大部分受訪者對人工智能的應用持合理和積極的態度（93.3%）。在具體應用場景中的調查顯示，人工智能在信息搜集、整合和處理等輔助工作中的使用頻率最高（78.57%），其中包括基于知識圖譜的臨床案例分析與課程材料定制。在科研和語言處理領域（占比分別為50.00%和64.29%），人工智能已被用于撰寫研究報告、數據分析和建模預測。此外，虛擬病人模擬與醫學影像分析等新興技術的使用率逐步上升，顯示出AI在診斷學教學中更廣泛的應用潛力，幾乎所有的同學都有意愿嘗試使用人工智能工具參加醫學討論。在本次調查中，學生對人工智能在醫學教育中的潛在應用表現出較高的認可度。具體而言，86.67%的學生認為人工智能可以用于提供學習資源和指導，8667%的學生認為其可以用于輔助解答醫學問題，66.67%的學生認可其在模擬患者交流場景中的作用，80%的學生認為人工智能可以協助醫學寫作和科研工作。這些數據表明，學生普遍認可人工智能在醫學教育中的多種潛在應用，特別是在個性化學習和學術支持方面。在診斷學學習中，學生對人工智能在醫學教育中的應用表現出較高的興趣。具體而言，93.33%的學生對人工智能在醫學術語和概念學習中的應用感興趣，86.67%的學生關注其在幫助理解疾病診斷流程方面的潛力，73.33%的學生對人工智能用于病例分析和模擬試題練習表示了感興趣。然而，學生們對人工智能的使用也提出了一些潛在問題的思考。93.33%的學生擔心過度依賴人工智能可能導致依賴性，60%的學生對數據泄露以及數據來源的真實性問題表示關注。該結果表明，盡管人工智能在醫學教育中展現出廣泛的應用前景，但學生對于其負面影響保持了審慎態度。

結語

人工智能正推動醫學教學向更高效與創新的方向發展。在診斷學教學中，AI通過個性化學習、案例模擬和資源優化展現出巨大潛力。然而，其應用需要對學生進行數據安全、倫理規范以及內容審查能力的培養。未來，隨著技術的進步，人工智能將進一步助力醫學教育改革，為培養創新型醫學人才提供強大支持。

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項目來源：2023年度廣西高等教育本科教學改革工程項目“BOPPPS線上線下混合教學模式在內科學教學中的應用”（項目編號：2023JGA148）；來華留學一般項目：廣西醫科大學本科教育教學改革項目（2022XJGQYY08）

作者簡介：鐘毅（1991—"），男，漢族，廣西陸川縣人，碩士研究生，主治醫師，研究方向為診斷學、臨床醫學、消化內鏡。