DeepSeek賦能醫學智能化教學新模式的探索與挑戰

中圖分類號：R012 文獻標志碼：A

0 引言

醫學教育作為醫務人才培養的重要環節，不僅承擔培養高素質衛生專業人才的重要任務，還直接影響醫療衛生服務體系的整體水平，進而影響國家衛生體系質量的提高和社會公共衛生事業的發展。為了能夠培育出優秀的復合型人才，醫學教育對象的培育目標包括系統地學習理論知識、訓練臨床實踐所需的技能和培養良好的心理素質等多個方面。隨著科學技術的進步和醫療水平的不斷提高，醫學教育模式也在不斷發展。目前，人工智能技術正在醫療領域得到大規模應用，其中包括腦機接口技術[1]、智能機械臂系統[2和外骨骼機器人[3等多個典型例子。這些技術的應用不僅大大提高了臨床診斷的準確性和效率，還有效減輕了醫務人員的工作強度，優化了對患者的診斷和治療。從技術角度看，人工智能可分為兩個層次：廣義的人工智能囊括了智能系統的所有領域，而當今醫學領域應用的主要是狹義的人工智能，即以機器學習為核心的技術體系，包括傳統機器學習、深度學習和強化學習3個分支[4]。DeepSeek是當今人工智能領域的先行者，其卓越的算法性能和高效的數據處理能力，為醫學教育領域的創新發展提供了新的研

究途徑和方法支持。

1醫學教育的現狀

在醫學科學技術飛速發展和醫學需求日新月異的背景下，當今的醫學教育體系面臨諸多亟待解決的現實挑戰。最顯而易見的問題體現在理論教學方面。大多數醫學院校仍沿用傳統的教師主導型教學方法，這種單方面的知識傳授很難激發學生的學習主動性。此外，醫學課程體系復雜，所涉及的知識面廣，導致知識分散、信息來源多元，學生難以構建系統的知識框架，往往陷入被動的記憶性學習，嚴重影響教學效果，對人才培養的質量也大打折扣[4]。另一個核心問題是臨床實踐質量參差不齊。部分院校課程內容滯后，與臨床實踐最新進展明顯脫節，導致畢業生臨床適應能力不足。隨著醫學院校招生規模的不斷擴大，臨床教學資源的相對匱乏日益明顯，醫學生難以獲得充分的實踐機會，這使得在理論教學中抽象的概念無法得到有效的驗證和吸收[5]。盡管教育負責人和醫學院校等多部門已通過政策、資源投入等方式努力提高醫學教育質量，但這是一個長期探索的過程，并非一蹴而就。因此，探索創新培養改革路徑，建立多方協同合作的方式，是當前醫學教育領域的重要課題。

2DeepSeek平臺與醫學教育的融合與應用

2.1DeepSeek平臺

DeepSeek是杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司開發的智能服務平臺，該平臺于2025年1月20日正式上線，旨在為用戶提供高效、精準、個性化的智能解決方案。它在模型性能方面達到了國際領先水平，可與美國OpenAI公司開發的o1模型相媲美，同時在訓練成本控制、組相對策略優化（GroupRelativePolicyOptimization）算法模型、知識蒸（KnowledgeDistillation）和思維鏈（Long-CoT）技術方面也體現出相當大的優勢[6]。完全開源技術的引入標志著我國在大規模預訓練模型領域取得了重大突破，這一創新性突破在國際學術界和產業界引起了廣泛關注和好評[7]

基于DeepSeek獨有的技術特點，DeepSeek可以有效支持醫學教育的發展需求，作為一種智能工具，它的使用不僅可以提高醫學生理論學習的效果，還可以加強臨床實踐技能的培養，對提高醫療服務的整體水平將產生積極的影響。

2.2基于個性化學習與知識整合，提高學習效率

醫學這門學科的特點是復雜知識體系、飛速進步以及高度跨學科。在醫學領域，診斷和治療技術及設備的快速創新使得疾病機制研究、診斷方法優化、治療方案創新和藥物開發等關鍵領域不斷取得突破。除此之外，基于循證醫學最新研究成果的臨床實踐指南也在不斷更新，醫學教育也必須與時俱進。傳統的醫學教育模式主要依靠教科書和典型病例，教科書等教學內容的更新常常難以適應醫學知識的快速演進，導致教學內容落后于不斷發展的學科前沿，影響了人才培養質量。DeepSeek智能平臺憑借其獨特的優勢，如系統的模塊化架構、自適應機制和動態更新策略等，有效地解決了這一問題[8]。其通過整合多種實時數據源，包括最新醫學文獻、臨床研究數據、臨床實踐指南和藥物開發動態等，構建了一個不斷發展的知識體系，而不必擔心所提供內容的時效性和準確性。

如果DeepSeek智能平臺能夠融入醫學教育，為醫學生提供有效的學習輔助工具，那么該平臺不僅能對使用者的知識需求做出即時反應并找到相關信息源，還能快速構建系統知識圖譜，幫助使用者理解復雜的概念。同時，平臺還具有學科間的知識關聯功能，可以自動擴展到相關學科，不僅拓寬了使用者的知識面，還激發了使用者的發散思維能力。與傳統的查閱課本方式相比，這種智能化工具大大提高了知識檢索的效率，優化了學習路徑，使醫學生能夠更加專注于知識的吸收和融會貫通，有效提高了學習效率[9]。

2.3基于虛擬仿真技術的臨床技能實訓教學，提高臨床操作能力

長期以來，醫學教育一直面臨一個難題：復雜的病理生理機制以及診斷和治療過程難以可視化。雖然虛擬現實（VR）[10]、增強現實（AR）[1]和混合現實（MR）[12]等新興技術可以將知識內容多維度可視化，將抽象概念轉化為動態三維模型，大大提高學習效果，但由于資源投入有限，這些技術在醫學教育中的推廣和使用仍面臨障礙。DeepSeek智能平臺的使用為這一限制提供了新的解決方案。得益于高效算法的支持，它能夠將復雜的解剖結構、生理和生化過程以及其他專業知識轉化為直觀的動態可視化內容，徹底改變傳統的知識傳遞方式。無需昂貴的硬件設備即可對臨床場景進行精確模擬，幫助學生進行病例分析、診斷決策等實踐練習，平臺還可根據學生的個人需求提供個性化反饋，大大提高學生們的臨床推理能力[13]。此外，DeepSeek 智能平臺還支持創建多模塊的教學內容，將文字、音頻、視頻和三維模型等模式有機地融入專業知識之中，不僅增強了學習過程的趣味性，還大大提高了知識傳播的有效性。這種創新的教學方法不僅有助于醫學生完成從理論到實踐的過渡，還在一定程度上緩解了醫學教育資源分布不均的問題。

2.4基于資源優化配置的醫學教育均衡發展策略，提高教育公平性

醫學教育資源分布不均是當前醫學教育面臨的主要問題，尤其是教材更新滯后和師資力量的差異。受地區經濟發展和各個醫學院條件的限制，一些醫學院校難以及時獲取最新的教材和科研成果，導致學生們所汲取的知識滯后。與此同時，師資的區域化現象明顯，出現經濟實力較強的地區擁有較好的教師團隊，而欠發達地區在吸引和培養高水平師資隊伍方面存在明顯劣勢，因地區所導致的教育不平衡，破壞了教學質量的一致性[14]。DeepSeek 智能平臺的使用，為促進教育公平提供了有效手段。作為一個先進的在線教育支持系統，它突破了地域限制，只要連接互聯網，學生們就可以獲得想知道的知識內容和個性化的學習指導。DeepSeek智能平臺不僅實現了優質教育資源的廣泛共享，還將最新的醫學研究成果及時輸送到教育資源相對有限的地區，縮小了地區間教育資源的差距，促進了醫學教育的均衡發展。

2.5基于智能輔助工具的醫學教學，提高教學質量

DeepSeek為醫學教育工作者提供了一套完整的智能教學支持系統，其具備課程設計、教材制作、課后作業管理等多種功能，大大提高了教學管理的效率。該系統還能夠分析學生的學習進度，通過深度學習算法，向教師提出個性化教學建議，以保證課程內容能夠根據學生的學習情況進行動態調整，做到針對性教學。除了傳授知識以外，平臺還能夠在師生之間搭建互動的橋梁。平臺設有情緒檢測功能，此功能突破了傳統溝通方式的局限，使教師能夠及時捕捉學生的學習和心理狀態，建立更有效、更直觀的溝通機制。這種智能化的互動模式不僅提高了教學的質量，還促進了師生之間的情感交流[15]

在教師的專業能力培養方面，DeepSeek為知識更新提供了強有力的支持。鑒于醫學資源更新的廣度和速度，平臺可以幫助教師有效整合最新的臨床實踐指南和研究成果，不斷提高診療水平和教學技能。這種高效的方式使教師能夠將最新知識和創新思維融入教學過程，培養學生的臨床實踐和研究技能。

2.6基于智能輔助工具的醫學科研，提高科研效率

在醫學科研中，一旦確定了研究方向，文獻檢索和信息整合就是必不可少的基礎工作。憑借先進的自然語言處理技術、強大的語義理解能力以及多語種翻譯功能，DeepSeek可以對海量文獻進行整合分析，自動提取關鍵信息和構建大框架，并提供背景知識和相關研究的詳細信息，幫助外語閱讀有困難的學生克服語言障礙，快速了解國外醫學新技術和最新科研成果，盡可能地全面掌握研究領域的最新信息，從而大大提高信息檢索的效率[16]。在確定方向后，該平臺通過模擬標準化的研究過程，幫助學生在互動過程中不斷改進研究設計，激發學生的興趣和探索能力，這就將傳統的被動學習轉變為主動探索，有效提高了學生的參與度和科研能力[17]。完成實驗過程后，在文章寫作方面，DeepSeek具有獨特優勢。其語言模型和智能編輯功能可根據實驗者輸入的實驗過程自動創建論文框架，并根據使用者的要求分章節提出對應的建議，最后進行文本的優化和格式校對，大大提高了科研寫作的質量和效率。隨著人工智能技術的不斷發展，DeepSeek在醫學研究領域的應用價值將不斷提升。

3DeepSeek在醫學教育應用中帶來的挑戰

3.1數據的質量與倫理風險

由DeepSeek所生成的內容是基于對網絡上的大量文本數據進行聚合和深度學習，由于醫學學科的特殊性和嚴謹性，這種方式勢必會對醫學教育造成一定的沖擊。數據層面問題較為突出，平臺所含數據的質量和可靠性存在潛在風險。如某些數據可能是錯誤的或過時的，而可用于統計的高質量數據集相對較少，甚至平臺會給出其任意編造的虛擬數據。這就極大影響了知識覆蓋的廣度和深度。

除此之外，在臨床實踐方面，DeepSeek也有許多局限性。醫生在制定個性化的診斷和治療方式時，是建立在扎實的醫學理論和豐富的臨床實踐經驗的，并根據循證醫學原則，結合臨床試驗數據和最新研究成果，綜合評估患者的個體特征、病史、生理指標以及充分考慮病人家庭背景等多維度信息，以確保診療方案的科學可靠[18]。然而，DeepSeek提供的診斷和治療方案是基于對大數據的統計分析之后得出的結果，決策機制更多依賴于對數據庫中的數據進行監測分析，而非嚴格的循證醫學驗證過程，而面對臨床實踐中普遍存在的不確定性和爭議性問題也并未給出合理的解釋和方案。

3.2學生對平臺過度依賴，削弱獨自思考能力

醫學生們應該時刻記住自己才是主體，過度依賴人工智能系統會帶來負面影響。醫學教育的目的是幫助學生構建系統的知識體系，培養臨床推理能力，并通過臨床踐鍛煉強化知識的應用。雖然DeepSeek等智能平臺可以顯著提高完成作業的效率，但如果學生都將知識獲取和信息輸出完全托付給智能系統，不僅會導致學習過程缺乏深度，即學生對醫學概念及其本質沒有深刻理解，還會導致思維能力退化，造成觀點同質化，更不用說創新能力的培養[]。因此，建議學生不要將智能平臺視為一種替代工具，而應將其視為一種輔助工具。在合理利用平臺優勢的同時，獨立完成學習任務，以確保有效的知識掌握和思維訓練。只有把握好其中的分寸，才能發揮人工智能技術的優勢，保留醫學教育的核心目的。

3.3對教師的挑戰

由于醫學知識體系龐雜且邏輯性要求相對較低，傳統醫學教育模式以教師為中心，主要通過對教科書上的教學內容進行整理、整合和加工并在課堂講授傳遞知識。這種單向的知識傳遞方式存在明顯局限，教師難以根據學生的個體差異實施個性化教學，課堂互動不足導致學生參與度較低，教學效果有待提升。在人工智能技術快速發展的背景下，醫學生們在選擇獲取知識的方式上更傾向于敲幾個字就能完成的方式，并且從DeepSeek所獲取的知識的質量甚至高于教師所傳授的，導致傳統教學模式面臨重大的挑戰[19]

4應對方法

4.1規范數據來源，制訂倫理準則

隨著大數據的不斷發展，快速發展的智能醫療暴露出了不少問題。醫療數據的質量不僅直接影響診斷和治療方案，還使科研結論的可信度降低。因此，對于數據的采集應該標準化，使用統一的格式并標注數據的來源，再建立相關的數據質量監控委員會，把控數據的準確性、完整性和一致性。醫學數據涉及患者隱私，必須遵循嚴格的倫理規范，為數據制定倫理制度，防止濫用。醫學不僅是科學，更是“人學”。優秀的醫生不僅要有高超的技術，還需具備人文關懷和醫德素養，這也是人工智能所缺乏的能力，教育工作者在教學過程中應當不斷完善學生們對道德和行為準則的學習，比如開設醫學倫理學、醫患溝通等課程，并鼓勵學生們積極參與志愿服務，培養其同理心和社會責任感。

4.2特立獨行，守正創新

醫學教育作為醫務人才培養的重要環節，不僅需要堅守醫學本質，還需要與時俱進，不斷創新。要更加謹慎，不能過多地依賴于人工智能，要時刻明確醫務人員本身才是主體，智能平臺僅是作為輔助人們提高效率的工具。隨著AI技術的不斷發展，人們獲取知識的方式開始發生轉變。醫學生應該恪守正道、遵循規律、堅持基本原則，不應該直接檳棄傳統的學習方法，而是應該關注對醫學知識內涵及其邏輯之間的理解能力。作為教育工作者，應當重視學生們批判性思維的培養，在本科階段將這種思維融人教學工作中，讓學生們不斷積累這方面的經驗，相信自己所學到的知識，質疑所給出的結論，不被虛假捏造的數據左右。擁有扎實的基礎，豐富的閱歷以及優秀的醫德素養，才能更好地擁抱科技創新，將醫學與人工智能融合。

4.3教師思維的轉變

以DeepSeek為代表的智能系統在知識傳遞方面展現出顯著優勢，教師應該改變思維，重新定位自身角色，摒棄“重知識傳授、輕思維培養”傾向的觀念，適應未來醫學教育的發展需求，積極接受人工智能所帶來的改變，積極提升自身的數字素養，學習如何運用智能平臺，以適應新的教育方式，從單純的知識傳授者轉變為學習引導者，著重培養學生的臨床思維能力和獨立解決問題的能力。將課堂與DeepSeek相結合，通過不同形式的教學方式將知識傳授環節滲透到課前、課中和課后，這樣課堂時間就可用于深度討論和問題解決，顯著增強學生們學習的主動性和參與度[20]。

5結論

未來醫學教育的發展應遵循開放、包容、謹慎的原則。人工智能技術在醫學教育中的應用，既提供了創新機遇，也帶來了潛在挑戰。DeepSeek等智能平臺通過提供個性化學習支持、模擬臨床場景和優化課程內容等方式與醫學教育深度融合，正在改變醫學教育模式。這些技術不僅改變了獲取知識的方式，也使醫學教育朝著個性化和多樣化的方向發展。但智能技術的應用也帶來了一系列挑戰：醫學數據的質量和真實性難以保證；過度依賴技術會削弱學生的獨立思考能力；智能教學方法的快速發展對傳統教育體系中教師的角色提出了新的挑戰。

因此，DeepSeek與醫學教育的結合需要匯集醫學專家、教育工作者和技術開發人員，通過多方共同努力，加強對平臺監控和考核以及對技術進行改進和標準化，激發學生的批判性思維，提高創新能力，做到醫學教育和人工智能的完美融合，這樣才能提高醫學教育質量，培養適應未來醫學需求的復合型人才。

參考文獻

［1]于布為.腦機接口與人工智能在神經科學領域融合應用的現狀與展望[J].上海醫學，2024（6）：323-326.

[2]楊羚，王繼紅，高一城，等.基于人工智能機械臂探討一指禪推法人-兔手法壓力參數的關系[J].廣州中醫藥大學學報，2021（10）：2231-2235.

[3]李龍飛，朱凌云，茍向鋒.可穿戴下肢外骨骼康復機器人研究現狀與發展趨勢[J].醫療衛生裝備，2019（12）：89-97.

[4]王斌，田士來，王小成，等.以ChatGPT為代表的人工智能技術在醫學教育中的機遇與挑戰［J].醫學教育研究與實踐，2023（4）：402-405.

[5]陳詩翰，吳俊杰.醫學教育元宇宙的理論構建[J].中國醫學教育技術，2023（4）：390-396.

[6]鄧建鵬，趙治松.DeepSeek的破局與變局：論生成式人工智能的監管方向[J].新疆師范大學學報（哲學社會科學版），2025（4）：99-108.

[7]魏鈺明，賈開，曾潤喜，等.DeepSeek突破效應下的人工智能創新發展與治理變革[J].電子政務，2025（3）：2-39.

[8]代進杰，陳藝傯，鄧艾琳，等.基于扎根理論的ChatGPT在核醫學教育中的應用優勢[J].醫學教育研究與實踐，2025（1）：136-143.

[9]何鈺瑩，謝仁生.ChatGPT應用對醫學教育影響及應對策略[J].中國醫學教育技術，2024（4）：401-406，422.

[10]張帆，鹿楠，孫璟川，等.VR技術在外科手術基本操作教學中的效果分析[J].中國繼續醫學教育，2022（6）：120-123.

[11]蔡蘇，王沛文，楊陽，等.增強現實（AR）技術的教育應用綜述[J].遠程教育雜志，2016（5）：27-40.

[12]賀超.核磁共振成像系統原理及MR圖像研究[J].云南大學學報（自然科學版），2010（增刊1）：245-248，251.

[13]范定容，王倩倩，沈奧，等.從ChatGPT到Sora：人工智能在醫學教育中的應用潛力與挑戰[J].中國醫學教育技術，2025（1）：33-40.

[14]易露茜，程伯基，趙士斌，等.全球化背景下的醫學教育研究與改革趨勢[J].西北醫學教育，2005（6）：641-643.

[15]袁歡歡，全祉悅，林祎，等.當醫學課程考核遇上生成式人工智能：價值、挑戰與未來展望[J].中國醫學教育技術，2023（3）：254-259.

[16]相前，楊偉.ChatGPT在臨床醫學教育中的融合與革新：機遇、挑戰與策略[J].衛生職業教育，2025（1）：1-4.

[17]戴嶺，趙曉偉，祝智庭.智慧問學：基于ChatGPT的對話式學習新模式[J].開放教育研究，2023（6）：42-51，111.

[18]張榮，徐飛.人工智能醫學倫理問題及對策研究[J].醫學與哲學，2020（13）：14-19.

[19]印媛君，陳就，方燕，等.基于智能移動終端的生理學同步課堂的構建：創建傳統課堂與網絡教學同步化的新型課堂模式[J].中國高等醫學教育，2018（5）：68-69.

[20]王夢溪，王娜，張欣多，等.人工智能醫學教學平臺的構建[J].中國高等醫學教育，2020（3）：46-48.

（編輯李春燕）

Exploration and challenge of DeepSeek empowering medical intelligent teaching

LI Zerui1，CUI Weiding2，WU Yuanfan2* （1.The first clinical medical college，Nanjing Medical University，Nanjing ，China; 2.Jiangsu Province Hospital， Nanjing ，China）

Abstract：In recent years，therapid development of artificial intelligence technology，China’s independent research and development products Σ^- DeepSeek has made a major breakthrough，its technical level compared with the United States Open AI company launched ChatGPT has a huge advantage.It provides anew choice for promoting“education digitization”.Based onthis，this papercombed through therelevant literatureandcombinedwith theenvironmentof China’smedical educationandthe problems faced bythe medical education to exploreand think about the integration of medical educationand DeepSeek，mainly from the theoretical teaching of medical education，clinical practice，and scientificresearch，etc.，to illustrate theopportunitiesand challengesof the integrationof DeepSeek andmedical education，and to open up new paths for medical education，to improve thequality of medical education，to improve thequalityof medical education，to improve the qualityof medical education，to improve thequalityof medical education，to improve thequalityof medical education，to improve thequalityof medical education，andto improve the qualityof medical education.It aimsto open up new paths for medical education，improve thequality of medical education， and cultivate compound talents for the future medical industry.

Key words： DeepSeek；medical education; challenge; artificial intelligence