AI案例教學法在醫學檢驗專業實習中的應用

[摘要]"隨著人工智能（artificial"intelligence，AI）技術在醫學檢驗領域的迅速發展，基于AI的案例教學法為實習教學提供全新的視角。本研究探討AI在醫學檢驗技術專業臨床實習案例教學中的應用，通過構建智能化案例庫實現以真實臨床病例為基礎的教學模式。AI系統可自動分析和識別病例中的關鍵數據，幫助學生快速掌握異常值、數據分析和疾病診斷等臨床支持能力。研究設計包括理論授課、AI輔助數據判讀、分組討論和模擬病例實踐等環節，旨在培養學生的臨床思維能力、數據分析技能和團隊協作意識。此外，AI提供的自動化反饋機制，可提高學習的互動性和主動性。本研究為醫學檢驗專業的臨床實習教學提供系統化的AI輔助解決方案，為培養高素質、具備數據素養和檢驗報告判讀能力的醫學檢驗人才奠定基礎。

[關鍵詞]"人工智能；案例教學法；醫學檢驗實習；教學改革；臨床思維

[中圖分類號]"R446；G642.44""""""[文獻標識碼]"A""""""[DOI]"10.3969/j.issn.1673-9701.2025.15.016

近年來，人工智能（artificial"intelligence，AI）技術在醫學領域的應用日益廣泛，尤其在醫學檢驗行業展現出巨大的潛力[1-3]。當前，許多國家的醫療機構已開始將AI技術應用于為患者提供個性化檢驗項目的最優方案、優化檢驗流程等領域[4-5]。

醫學檢驗技術專業的實習教學通常以實驗室操作為核心，學生在實習過程中主要關注儀器設備的使用和實驗流程的掌握，但在數據綜合分析能力和臨床應用能力的系統培養方面相對薄弱[6]。培養具備臨床思維能力和檢驗報告判讀能力的高素質醫學檢驗人才已成為一項迫切需求。AI技術的引入為解決上述問題提供新的可能。AI技術可結合區域環境、病理狀態和生理狀態，構建多維度的檢驗結果數據庫[7]。此外，AI通過對數據進行大規模統計分析可建立地區性人群的檢驗數據庫，從而推動個體化診療的實現，為醫學檢驗提供更精準的支持[8]。AI技術為案例教學法的革新提供全新思路。AI輔助的案例教學法通過構建智能化病例庫讓學生在模擬真實的臨床環境中學習如何進行數據分析。AI系統可通過深度學習模型自動識別數據中的異常值、提取有意義的模式并提供輔助診斷建議，大幅提升案例教學的互動性和精準性。此外，AI還可根據學生的表現自動生成反饋，幫助學生發現并改進分析中的不足，強化學習效果[9]。

1""醫學檢驗技術專業臨床實習教學現狀

醫學檢驗技術專業是臨床醫學中不可或缺的部分，承擔著疾病診斷、病情監測和療效評價的重要職能。然而，目前的醫學檢驗技術專業實習教學體系存在一定的不足，主要體現在兩方面：首先，醫學檢驗技術專業學生在實習期間更多專注于熟練掌握儀器設備使用和實驗流程操作，對數據分析和臨床應用能力的培養不足。實習生在實驗室中可進行標本采集和儀器操作等實踐，但受限于實驗環境和案例資源，學生很難真正理解檢驗數據和患者之間的關聯。傳統的教學模式難以滿足臨床實踐中對數據分析能力的要求。其次，常規案例教學的應用受到諸多限制。雖然一些院校和醫院開始嘗試通過實際案例教學提高學生的臨床思維能力，但這些案例多為教師整理或收集，更新緩慢且種類有限，未能全面覆蓋不同疾病的復雜病情和變化特征。此外，教學資源的不平衡也是亟須解決的問題[10]。許多附屬醫院和實踐基地在師資力量、教學設備和數據資源等方面存在明顯差距，而案例教學受限于醫院自身條件難以有效指導學生進行綜合分析和臨床應用訓練。這種資源和能力的不對稱影響整體教育質量。

2""基于AI的案例教學法設計

2.1""教學目標

為全面提升醫學檢驗技術專業實習生的臨床思維和數據分析能力，本研究設計基于AI的案例教學法，旨在通過智能化案例分析和實踐操作，培養學生的綜合能力。教學目標具體包括：①提升檢驗數據判讀能力。使學生在AI輔助下準確識別異常值并分析其意義，分析數據特征。②培養臨床思維和問題解決能力。幫助學生將檢驗結果與臨床病情進行關聯分析，提供診斷支持。③增強數據分析技能和團隊協作意識。利用AI工具完成數據可視化和多變量分析，并在團隊討論中分享見解。

2.2"""教學方法與技術應用

2.2.1""智能案例庫的建設""開發多樣化的AI案例庫，利用深度學習和自然語言處理技術，從病歷和檢驗數據中提取典型案例。該案例庫涵蓋各類疾病的詳細數據，如患者病史、檢驗結果、治療方案等，并提供智能檢索和個性化推薦功能，確保學生在學習過程中可接觸到不同類型的病例且覆蓋不同專業，如生化、血液和微生物等。此外，AI系統可根據學生的學習進度和掌握情況動態調整案例難度，提供個性化的學習體驗。

2.2.2""案例分組討論與協作學習""為提高學習效果，教學設計包括案例分組討論和協作學習環節。學生被分成小組，共同分析分配的病例，交換分析思路并討論數據背后的臨床意義。教師在此過程中發揮指導作用，引導學生在小組討論中分享見解，促進團隊協作和批判性思維的培養。此外，通過撰寫和匯報病例分析報告，進一步鞏固所學知識并鍛煉學生的溝通與表達能力。

3""教學實施與課程設計

3.1""AI系統的建設與維護

3.1.1""系統建設流程""①需求調研與方案設計：基于醫學檢驗實習教學特點，通過問卷和訪談收集教務管理、檢驗科及學生的需求，確保系統功能與教學目標緊密結合；②數據采集與預處理：數據來源于醫院信息系統和實驗室信息管理系統，進行脫敏與結構化處理，采用雙人標注提升數據質量。

3.1.2""模型訓練與系統功能設計""①模型訓練與評估：針對生化、血液、微生物等方向，分別訓練AI模型，定期迭代驗證以確保適用性；②系統功能設計：a.案例檢索與推薦。根據學生學習進度，動態推薦不同難度和類型的病例；b.數據可視化與異常識別。提供圖表工具，自動標記異常值并提供診斷建議；c.反饋與評估。學生完成診斷后，AI系統比對評分并生成個性化學習建議。

3.1.3""系統維護與更新機制""①專門團隊與分工：由臨床檢驗專家、技術工程師及教學管理人員組成，負責系統維護與功能改進；②數據迭代與案例擴充：定期更新病例數據，涵蓋更多疑難和罕見病例，同時進行模型增量學習。

3.2""案例分析與實操訓練

學生在AI案例庫中選擇不同類型疾病的典型病例進行分析，并在AI輔助下進行檢驗數據判讀和診斷決策。具體操作流程如下。

3.2.1""案例選擇與初步分析""每位學生從案例庫中選擇不同類型的病例，涵蓋常見病、疑難病等；通過系統提供的檢驗數據和病史信息進行初步分析，嘗試識別異常指標并提出初步診斷意見。

3.2.2""AI輔助判讀與數據可視化""在AI系統的支持下，學生使用機器學習算法對檢驗數據進行更深入分析。AI自動識別關鍵指標并提供數據可視化結果，幫助學生理解數據背后的機制和臨床意義。學生根據可視化圖表進行判斷，并將結果與AI的輔助建議進行對比，分析差異與原因。

3.2.3""小組討論與病例報告撰寫""實操訓練結束后，學生分成小組開展案例討論。每個小組分析和匯總成員的診斷意見，交流數據分析過程中的見解與經驗，討論AI技術對診斷決策的影響。教師在討論過程中發揮指導作用，鼓勵學生分析問題，并引導其將AI輔助診斷與傳統臨床判斷進行對比，提升其批判性思維和協作能力。每個小組需撰寫一份完整的病例分析報告，內容包括數據分析過程、結論及AI輔助下的思維過程等。報告需清晰呈現數據分析的每個步驟及其臨床意義。最后，各小組進行匯報與展示，教師和其他學生對報告進行點評與反饋，幫助學生進一步完善和鞏固所學知識。

3.2.4""實時反饋與個性化學習""為提高學習效果，課程設計AI實時反饋機制。AI系統根據學生的分析過程和診斷決策，自動生成學習反饋，包括操作中的錯誤提示、診斷中的偏差分析及改進建議。學生可根據反饋內容進行自我調整，改進分析方法和思維模式。這種即時反饋不僅提高學習效率，還幫助學生更好地掌握數據分析與AI工具的使用。

3.3""師資培訓

3.3.1""培訓目標與內容""①AI基礎與操作：理解AI在數據篩選、模式識別及輔助診斷中的原理；②案例教學融合：掌握AI案例庫的使用，包括病例搜索、數據可視化和自動反饋功能；③問題與反饋處理：及時解決技術問題并引導學生合理使用AI結果。

3.3.2""培訓效果評估""①考核與認證：進行理論和實操考核，合格者頒發培訓證書；②持續反饋機制：定期收集教師使用反饋，優化培訓內容與教學模式。

3.4""學生適應性與保障機制

3.4.1""入門引導與操作演練""①AI導學單元：實習前開設導學模塊，介紹AI在醫學檢驗中的應用與操作流程，通過視頻幫助學生熟悉系統；②操作手冊與學習社區：提供使用指南，建立線上討論平臺，促進學生互助交流，方便學生課后自主學習與鞏固。

3.4.2""分層次案例與個性化學習""①分層次案例庫：根據疾病類型和難度設置不同層次案例，學生循序漸進學習，從基礎到復雜；②實時反饋與個別輔導：AI自動生成改進意見，教師根據學生表現提供針對性輔導。

3.4.3""學生參與度與適應性評估""①階段性測評：每階段結束時，通過問卷或訪談收集學生對AI系統的滿意度和學習積極性，結合成績評估AI教學效果；②興趣與信心調查：評估學生對AI技術的接受度和使用信心，為課程調整提供依據。

4""教學效果評估

為全面評估基于AI的案例教學法的效果，設計多維度的教學效果評估體系，包括臨床思維能力及學生的自主學習和協作能力。具體評估方法如下。

4.1""病例分析與臨床思維評估

在病例分析環節，學生基于AI案例庫中的病例數據進行深度分析，提出診斷和進一步檢查建議，并在小組討論中展示分析過程。教師通過量化評分標準評估學生的分析思路、數據判讀的準確性等。

4.2""學生自主學習與團隊協作能力評估

通過觀察學生在小組討論和病例報告撰寫中的表現，評估其自主學習能力、團隊協作水平和溝通表達技巧。學生的積極參與度、討論中的貢獻和報告質量作為評估的重要依據。

5""反饋機制

為優化教學效果和提升學生的學習體驗，研究構建高效的反饋機制，包括即時反饋、階段性評估反饋和自我反思反饋三部分。為確保教學效果的持續提升，教學團隊需定期分析學生的反饋數據和考核結果，對教學內容和方法進行優化。若發現大部分學生在某個知識點上存在理解困難，教師將針對這一問題進行補充講解或調整教學進度。AI系統還將記錄和分析學生的學習行為，幫助教學團隊了解學生的學習習慣和偏好，進一步優化教學設計。

6""討論

本研究探索基于AI的案例教學法在醫學檢驗技術專業臨床實習教學中的應用，旨在解決傳統教學中存在的教學內容單一、學生臨床思維培養不足等問題。首先，AI輔助教學極大地豐富了實習生的學習資源。傳統教學中由于病例資源受限，學生在實習期間難以全面接觸不同類型的病例[11]；而基于AI的案例教學法通過智能化案例庫的建設，覆蓋多樣化的疾病類型，為學生提供更廣泛的學習素材。其次，AI技術在教學中的應用可提高學生的報告單判讀能力，與傳統教學模式相比，AI系統可實時標記數據異常點，并提供決策支持，幫助學生快速掌握檢驗數據的判讀技巧和邏輯推理能力。這不僅使學生的學習更具針對性，也使其在數據解讀和臨床應用方面表現更出色。此外，AI提供的即時反饋機制可顯著提升教學效果，學生在分析過程中可立刻了解自己存在的錯誤，并根據系統建議進行改正[12]。這種及時的反饋和自我調整過程讓學生的學習更主動和高效，教師的教學負擔也有所減輕。

盡管基于AI的案例教學法展現出諸多優勢，但在實際教學實踐中仍面臨一些問題。首先，AI系統的建設和維護需投入大量資源，包括資金、技術支持和專業人員培訓等[10]。部分教學單位由于經費有限或設備落后，難以順利實現全面推廣，制約新教學法的實施范圍。其次，AI技術的引入對教師的專業能力提出新的要求，部分教師在傳統醫學檢驗教學方面經驗豐富，但對AI技術的理解和應用尚不夠深入[13]。這反映出在引進新技術的同時，必須重視教師的培訓和能力提升，才能真正實現教學效果的改進。學生的適應問題也不容忽視。在未來教學中，需提供更有針對性的基礎培訓，幫助學生更順利地掌握新技術。

為應對未來教育挑戰，教學模式的發展需著重于系統優化與長遠規劃。建議強化與技術企業和醫療機構的合作，通過聯合開發和共享AI案例庫，減少單一機構的投入，實現資源的優化配置。師資隊伍的建設可通過專項培訓和參與AI技術研討，提升教師對AI的理解和應用能力。在學生教育方面，可設立循序漸進的AI課程模塊。如在大一或大二階段引入AI基礎知識，通過簡單的案例練習和數據分析任務培養學生的興趣和信心。隨后在實習階段逐步加深AI技術的應用，使學生可從容應對更復雜的場景。

本研究通過探討基于AI的案例教學法在醫學檢驗技術專業臨床實習教學中的應用，認為該教學模式在豐富教學資源、提升學生臨床思維和數據分析能力、優化教學反饋機制等方面具有顯著優勢。AI技術的引入為醫學檢驗技術專業臨床實習教學帶來創新性的變化，可培養學生適應未來醫學發展需求的綜合能力。然而，教學實踐中仍存在一些挑戰，如資源投入、師資培訓和學生適應性等問題。未來需通過加強合作、完善師資建設、優化課程設計等方式，進一步推進AI案例教學法的實施和推廣。為進一步驗證AI案例教學法的教學價值，未來研究將通過多年度隨機分配學生，設立“AI組”與“傳統組”進行對照評價，積累全面數據。通過多維度研究提供充分的證據支持，進一步驗證和優化AI案例輔助教學在醫學檢驗專業人才培養中的效果。

綜上，基于AI的案例教學法為醫學檢驗技術專業的教學改革提供新思路，具有廣闊的應用前景。通過持續的研究和實踐，必將為培養高素質的醫學檢驗人才作出重要貢獻。

利益沖突：所有作者均聲明不存在利益沖突。

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（收稿日期：2024–12–03）

（修回日期：2025–05–10）