基于AI的皮膚性病學臨床教學實踐

中圖分類號：G64 文獻標識碼：A文章編號：0450-9889（2025）09-0045-04

皮膚性病學作為臨床醫(yī)學的重要分支，其教學體系正面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)。學科特有的復雜知識體系要求醫(yī)學生既要掌握2000余種皮膚疾病的病理特征，又需具備精準的視覺診斷能力與臨床決策能力。然而，傳統(tǒng)教學模式在應對這些挑戰(zhàn)時逐漸顯現(xiàn)出系統(tǒng)性困境：病理圖譜的二維呈現(xiàn)方式難以承載皮膚病變的立體特征；臨床見習機會受制于患者隱私保護與病例稀缺性；教師個體經(jīng)驗主導的教學質(zhì)量存在顯著差異。這些結(jié)構(gòu)性矛盾導致醫(yī)學生的臨床思維培養(yǎng)常陷入“理論一實踐”斷裂的困境。

而將人工智能（以下簡稱“AI”技術(shù)引入皮膚性病學臨床教學體系，不僅有望為傳統(tǒng)教學模式帶來革新，而且能為學生提供更為豐富、立體且富有個性化的學習體驗，為破解上述困境提供了一個創(chuàng)新解決方案。如基于深度學習的圖像識別技術(shù)可構(gòu)建動態(tài)病理演化模型，可重現(xiàn)皮膚病變的立體演化過程；增強現(xiàn)實（AR）技術(shù)構(gòu)建的虛擬診療場域，突破傳統(tǒng)臨床教學的物理與倫理邊界，形成“視覺一觸覺一認知”的多模態(tài)訓練體驗。這些技術(shù)創(chuàng)新不僅重塑了皮膚科教育的實施路徑，更有利于構(gòu)建“理論認知—虛擬實踐一智能評估”的閉環(huán)培養(yǎng)體系。通過將臨床教師的經(jīng)驗智慧轉(zhuǎn)化為可計算、可擴展的智能教育資源，AI技術(shù)正在推動醫(yī)學教育由經(jīng)驗主導型向數(shù)據(jù)驅(qū)動型的范式躍遷，為培養(yǎng)具有全病種認知能力和精準診療思維的新一代醫(yī)師提供可擴展的解決方案[1，2]。以下，將詳細探討AI技術(shù)在皮膚性病學教學中的創(chuàng)新應用實踐，包括三維知識體系的智能重構(gòu)、虛擬臨床診療平臺的建設(shè)以及個性化能力培養(yǎng)系統(tǒng)的實施。

一、AI實現(xiàn)皮膚病三維認知重構(gòu)

在皮膚性病學這一復雜而深奧的學科中，理解疾病本質(zhì)、提升診療水平的關(guān)鍵所在是把握病理特征與臨床表現(xiàn)之間的緊密關(guān)聯(lián)。然而，傳統(tǒng)的二維圖譜和教材往往難以全面、立體地展示皮膚病變的復雜形態(tài)和動態(tài)演變過程，這給醫(yī)學生的學習和理解帶來了不小的挑戰(zhàn)。為了突破這一局限，可以借助AI技術(shù)的數(shù)據(jù)處理和模擬能力，為皮膚性病學教學帶來革命性的變革[3]。

一是通過動態(tài)病理建模系統(tǒng)和智能知識圖譜引擎，依托AI技術(shù)直觀理解病變過程。該路徑極大地豐富了教學手段，提升了教學效果。動態(tài)病理建模系統(tǒng)作為這一變革的核心組成部分，采用了先進的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）技術(shù)，能夠基于大量的皮膚病變數(shù)據(jù)，構(gòu)建高度逼真的皮膚病變演化模型。以銀屑病的教學為例，這一系統(tǒng)能夠模擬完整的銀屑病從紅斑期到鱗屑期的三維動態(tài)變化過程，可讓學生在模擬過程中清晰地看到病變皮膚在不同階段的形態(tài)特征，通過系統(tǒng)直觀地掌握病變過程中的病理機制。這種動態(tài)模擬不僅有助于學生深入理解病變過程，而且能實現(xiàn)病理特征與臨床表現(xiàn)的時空關(guān)聯(lián)，使學生能夠更加直觀地掌握疾病的發(fā)展規(guī)律，增強學習的直觀性和互動性。

二是通過智能知識圖譜引擎工具幫助學生構(gòu)建皮膚病的三維知識體系。該工具以經(jīng)典教材（如《中國臨床皮膚病學》）為基礎(chǔ)，對教材中的知識點進行深入的解構(gòu)和重構(gòu)。系統(tǒng)將教材中的知識點細化為多個知識節(jié)點，涵蓋了皮膚病的病因、病理、臨床表現(xiàn)、診斷、治療等多個方面。通過AI知識圖譜引擎，系統(tǒng)建立了這些知識節(jié)點之間的診斷邏輯鏈。以MF型蕈樣肉芽腫為例。智能知識圖譜引擎工具系統(tǒng)會自行收集常見皮膚疾病的臨床表現(xiàn)、組織病理學特征、免疫表型以及分子生物學等多方面數(shù)據(jù)，如在臨床表現(xiàn)方面，能自動分類其不同階段皮膚損害的特點；在組織病理學上，聚焦淋巴細胞浸潤、表皮內(nèi)Pautrier微膿腫等關(guān)鍵特征；免疫表型則涉及 CD4+1 CD8+ 淋巴細胞比值變化等信息。這些數(shù)據(jù)作為知識節(jié)點，成為重構(gòu)三維知識體系的基石。在教學中，學生通過VR設(shè)備和觸控操作，將觀察到的表皮與真皮界面分離、淋巴細胞浸潤特征以及Pautrier微膿腫三維結(jié)構(gòu)等組織病理學特征與臨床表現(xiàn)（如皮膚損害演變過程）相關(guān)聯(lián)。同時， CD4+/CD8+ 淋巴細胞比值變化的動態(tài)可視化模型又與病理機制緊密相連。智能知識圖譜引擎工具運用算法，不僅向?qū)W生展示疾病相關(guān)的三維結(jié)構(gòu)，而且也展示了知識節(jié)之間存在的邏輯關(guān)系，將孤立的知識點串聯(lián)成有機整體，從疾病早期皮膚癥狀，到組織病理學上淋巴細胞開始浸潤的變化，再到免疫表型中淋巴細胞比值改變，呈現(xiàn)出一條從臨床表現(xiàn)到病理機制的連貫知識脈絡(luò)，使學生能夠全面理解疾病的發(fā)展過程。借助智能知識圖譜引擎工具，可以實現(xiàn)知識的深度和廣度拓展，完成對MF型蕈樣肉芽腫三維知識體系的智能重構(gòu)，為醫(yī)學教育帶來全新的教學模式與學習體驗，讓學生能夠更加深入地掌握皮膚病的病理機制和臨床表現(xiàn)之間的關(guān)聯(lián)，為未來的臨床工作打下堅實的基礎(chǔ)。

二、AI構(gòu)建虛擬診療決策訓練體系

皮膚科的醫(yī)學生需要高效率地積累臨床經(jīng)驗和提升技能水平，然而，傳統(tǒng)的臨床教學方式往往存在諸多限制，如有限的病例資源、患者配合的程度不高以及臨床操作的風險較大等。AI技術(shù)在皮膚科教育中的深度應用使突破這些限制成為可能。在皮膚科臨床教學改革中，以“臨床思維可視化、診療決策結(jié)構(gòu)化、能力培養(yǎng)系統(tǒng)化”為核心理念，基于教學普遍規(guī)律與人工智能的深度耦合，構(gòu)建了AI賦能的虛擬診療教學體系4，實現(xiàn)了臨床能力培養(yǎng)范式的根本性變革。

首先，AI可實現(xiàn)臨床思維的可視化，構(gòu)建三維認知轉(zhuǎn)化體系。在AI驅(qū)動的虛擬皮膚科診療決策訓練體系構(gòu)建中，臨床思維可視化技術(shù)突破傳統(tǒng)教學維度限制，實現(xiàn)了醫(yī)師能力培養(yǎng)的系統(tǒng)化升級。針對皮膚科醫(yī)學生臨床思維具象化不足的痛點，虛擬診療平臺通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，將皮膚鏡影像、共聚焦顯微數(shù)據(jù)與數(shù)字病理切片進行三維空間重構(gòu)，形成從宏觀形態(tài)到分子機制的全維度認知轉(zhuǎn)化模型[5]。如在基底細胞癌的臨床思維解構(gòu)實踐中，虛擬診療平臺通過三級認知架構(gòu)實現(xiàn)教學要素轉(zhuǎn)化：在形態(tài)學層面，基于特征編碼技術(shù)將皮膚鏡影像中的藍灰卵圓形巢、樹枝狀血管等診斷要素轉(zhuǎn)化為可量化識別的數(shù)字標記物，建立可視化的特征識別圖譜；在組織病理層面，借助虛擬斷層掃描穿透“表皮一真皮”界面，將腫瘤細胞柵欄狀排列模式轉(zhuǎn)化為可交互操作的三維動態(tài)模型；在分子機制層面，通過信號通路動態(tài)建模將Hedgehog通路異常激活過程解構(gòu)為可視化功能模塊，直觀展示配體結(jié)合、信號轉(zhuǎn)導等關(guān)鍵生物過程。學生通過特征提取、空間重構(gòu)、機制推演等標準化訓練，逐步形成兼具特征溯源能力與機制關(guān)聯(lián)分析的臨床思維路徑，實現(xiàn)從碎片化認知到系統(tǒng)化思維的能力躍遷。

其次，AI賦能診療決策結(jié)構(gòu)化，構(gòu)建階梯式智能訓練系統(tǒng)。“AI賦能診療決策結(jié)構(gòu)化”是指利用AI技術(shù)優(yōu)化和規(guī)范診療決策過程，使其更加系統(tǒng)化和高效。具體來說，AI通過整合與分析大量醫(yī)療數(shù)據(jù)（如病歷、影像、實驗室結(jié)果等），輔助醫(yī)生進行診斷，提供個性化治療建議，并實時支持臨床決策。在運用AI深度賦能構(gòu)建虛擬皮膚科診療決策訓練體系中，臨床決策能力的系統(tǒng)化培養(yǎng)通過精心設(shè)計結(jié)構(gòu)化診療路徑得以高效實現(xiàn)。AI平臺通過深度挖掘臨床專家經(jīng)驗，將復雜的診療流程精準解構(gòu)為多個關(guān)鍵節(jié)點的結(jié)構(gòu)化決策樹，最終形成層級遞進、邏輯嚴密的智能訓練框架。以痤瘡診療模擬為例，系統(tǒng)通過邏輯嚴密的決策網(wǎng)絡(luò)引導學員完成虛擬問診：當涉及避孕藥使用史的關(guān)鍵節(jié)點時，初級提示以視覺標記突出信息采集要素；若學員連續(xù)兩次忽略該節(jié)點，系統(tǒng)自動推送循證醫(yī)學摘要，強化藥物關(guān)聯(lián)認知；當進入處方環(huán)節(jié)時，決策引擎強制激活藥物相互作用學習模塊，動態(tài)生成藥物配伍禁忌提示。這種基于臨床路徑邏輯的階梯式干預機制，既保證了診療決策的連貫性與規(guī)范性，又通過結(jié)構(gòu)化的知識嵌入實現(xiàn)了對決策盲點的系統(tǒng)性修補。學員在虛擬訓練中，通過反復推演與即時反饋，逐步構(gòu)建起既符合臨床規(guī)范又具有個性化適配能力的決策思維框架，為臨床實踐奠定了扎實的認知基礎(chǔ)。

最后，AI可實現(xiàn)能力培養(yǎng)系統(tǒng)化，構(gòu)建多維聯(lián)動的智能訓練環(huán)境。AI賦能的虛擬皮膚科診療決策訓練體系，通過融合臨床決策、操作訓練與知識建構(gòu)的有機聯(lián)動，實現(xiàn)了醫(yī)師能力培養(yǎng)的系統(tǒng)性進階。在診療決策層面，系統(tǒng)基于藥物代謝動力學模型與患者個體化特征構(gòu)建動態(tài)模擬環(huán)境，當學員選擇四環(huán)素類藥物治療過敏病例時，AI引擎通過實時生成的肝酶代謝動態(tài)曲線，直觀呈現(xiàn)藥物選擇與器官功能間的系統(tǒng)性關(guān)聯(lián)，形成基于臨床邏輯的負反饋訓練機制。操作技能培養(yǎng)中，觸覺反饋系統(tǒng)與三維生物力學建模技術(shù)的協(xié)同作用，將皮膚活檢等臨床操作轉(zhuǎn)化為多模態(tài)感知訓練單元：學員通過力反饋裝置感知表皮層、真皮層與皮下組織的差異化力學特征，同步接收器械軌跡與組織形變的視覺映射，構(gòu)建“觸一視”聯(lián)動的感知閉環(huán)。每次操作后系統(tǒng)生成數(shù)字孿生報告，并將之與專家的操作模型進行對比，精細化修正器械角度、進針深度等關(guān)鍵參數(shù)。知識圖譜支撐的智能導學系統(tǒng)則根據(jù)訓練數(shù)據(jù)動態(tài)適配學習資源，當學員在藥物代謝模塊出現(xiàn)認知偏差時，自動關(guān)聯(lián)推送相關(guān)文獻、典型病例及三維解剖演示，完成“決策失誤一即時反饋一知識強化”的提升路徑。這種整合思維訓練、技能打磨與知識迭代的多維培養(yǎng)體系，通過虛實融合的動態(tài)演進機制，系統(tǒng)性塑造皮膚科醫(yī)師的臨床勝任力。

總的來說，虛擬皮膚病臨床診療平臺的建設(shè)為皮膚科教學帶來了全新的教學模式和體驗，實現(xiàn)了臨床思維的可視化、診療決策的結(jié)構(gòu)化和能力培養(yǎng)的系統(tǒng)化。學生在這一平臺上能夠進行全方位、多角度的學習和實踐，為未來的臨床工作打下堅實的基礎(chǔ)。

三、AI支撐個性化能力培養(yǎng)系統(tǒng)

在皮膚科教育中，學生的個體差異是一個不可忽視的因素。這不僅體現(xiàn)在他們的知識基礎(chǔ)、學習能力方面，更深入到他們的興趣方向和對專業(yè)知識的接受程度上。傳統(tǒng)的“一刀切”教學方式，往往按照固定的課程大綱和統(tǒng)一的教學進度來推進，這種模式在很大程度上忽視了學生的個性化需求，難以滿足不同層次和興趣偏好的學生。因此，探索一種更加靈活、個性化的教學方法顯得尤為迫切。在此背景下，AI技術(shù)以其強大的數(shù)據(jù)處理能力和智能化算法，為皮膚科教育帶來了革命性的變革。

AI驅(qū)動的能力診斷矩陣作為個性化教學的核心引擎，構(gòu)建了包含基礎(chǔ)理論、臨床決策、實踐操作三重維度的評估體系，從而實現(xiàn)精準教學干預。基礎(chǔ)理論維度聚焦皮膚解剖層次認知、生理生化機制理解及疾病病理演變規(guī)律掌握；臨床決策維度涵蓋皮損特征辨識、鑒別診斷邏輯推導、循證治療方案制定等關(guān)鍵能力；實踐操作維度則涉及無菌操作規(guī)范、器械使用精度及醫(yī)患溝通技巧等臨床素養(yǎng)。再以銀屑病鑒別診斷為例，系統(tǒng)通過分析學員對鱗屑形態(tài)特征、甲改變觀察及組織病理學關(guān)聯(lián)的認知盲區(qū)，精準定位其在該疾病譜系中的薄弱環(huán)節(jié)。

能力診斷矩陣通過對學生在這方面的表現(xiàn)進行分析，能夠迅速定位學生的知識盲區(qū)，并為他們提供針對性的學習資源和練習題。這些資源和練習題通常包括詳細的疾病解析、對比圖表、病例分析等，幫助學生加強相關(guān)知識的學習和理解，提高他們的鑒別診斷能力。同樣，在制定治療方案方面，能力診斷矩陣也能發(fā)揮其獨特的優(yōu)勢。有些學生可能對不同治療方案的適應癥、禁忌癥以及可能的不良反應等方面的知識了解不夠深入，導致所制定的治療方案缺乏靈活性。能力診斷矩陣能夠識別出這一問題，并為這些學生提供相關(guān)的病例分析、治療指南和學習資源。通過這些資源的學習，學生可以更加深入地了解不同治療方案的特點和適用情況，從而提高他們制定治療方案的能力。

而自適應學習引擎，則是根據(jù)能力診斷矩陣的結(jié)果，動態(tài)調(diào)整學生的學習路徑和資源。它能夠根據(jù)學生在各個維度上的表現(xiàn)，智能推薦適合他們的學習內(nèi)容和難度。這種個性化的學習路徑和資源推薦，不僅有助于提高學生的學習效率和學習興趣，還能幫助他們更好地掌握皮膚科知識和技能。在皮膚鏡診斷訓練中，自適應學習引擎的作用尤為突出。對于初學者階段的學生，系統(tǒng)會突出顯示皮膚鏡下的典型特征，如基底細胞癌的藍灰色卵圓形巢與樹枝狀血管等。同時，系統(tǒng)會提供相關(guān)的病例圖片、診斷要點和解題思路，引導學生逐步掌握皮膚鏡診斷的基本方法。而對于進階階段的學生，自適應學習引擎則要求他們鑒別更加細微的差異，如脂溢性角化病的“腦回樣”結(jié)構(gòu)與黑色素瘤的“藍白幕”征等。系統(tǒng)隨后會提供一系列具有挑戰(zhàn)性的病例，讓學生在實踐中鍛煉自己的鑒別診斷能力。同時，系統(tǒng)還會根據(jù)學生的表現(xiàn)及時給予反饋和建議，幫助他們不斷提升自己的診斷水平。

綜上所述，皮膚性病學臨床教育體系的數(shù)字化轉(zhuǎn)型本質(zhì)上是醫(yī)學教育范式對智能技術(shù)革命的戰(zhàn)略性響應，是教學范式的結(jié)構(gòu)性變革。AI技術(shù)通過智能化的學習系統(tǒng)、虛擬實踐環(huán)境、智能病例系統(tǒng)和智能輔導系統(tǒng)與教學融入，極有可能為皮膚科教學提供一種全新的解決方案。通過構(gòu)建動態(tài)知識體系、虛擬診療場景與個性化培養(yǎng)路徑，AI有效破解了傳統(tǒng)教學中的認知斷裂、實踐缺失與評估滯后等核心問題，在提升教學效果和質(zhì)量的同時還有助于高效培養(yǎng)學生的臨床思維和診斷能力。未來，隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，皮膚科教學將更加智能化、個性化和高效化，在可以預見的未來，AI技術(shù)在醫(yī)學范疇的三個關(guān)鍵探索方向是：建立跨機構(gòu)病例數(shù)據(jù)共享機制以豐富訓練樣本、開發(fā)支持多人協(xié)作的虛擬診療平臺、構(gòu)建醫(yī)學教育AI倫理審查框架。這些探索不僅將推動皮膚科教育的質(zhì)量躍升，更為其他臨床學科的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供可復制的范式參考，為實現(xiàn)“健康中國”戰(zhàn)略目標提供關(guān)鍵支撐。

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（責編 羅異豐）