人工智能技術在高等教育醫學檢驗專業人才培養中的應用

摘 要：隨著人工智能技術的迅猛發展，其在高等教育領域，尤其是醫學檢驗專業人才培養中的應用越來越廣泛。本文探討了人工智能技術在醫學檢驗專業教育中的多方面應用，包括個性化教學方案的定制、虛擬實驗室的構建與應用、智能輔助診斷系統的開發以及數據分析與挖掘在科研能力培養中的應用。這些應用不僅能夠提升教學效率和質量，還能增強學生的實踐能力和創新思維，通過這些技術的應用，醫學檢驗專業的學生能夠更好地掌握專業知識，提高臨床診斷能力，并在科研領域發揮重要作用。

關鍵詞：人工智能；高等教育；醫學檢驗；人才培養

在科技日新月異的今天，人工智能技術以其無與倫比的數據處理能力和廣泛的應用場景，正逐步重塑各行各業的發展面貌。這些技術浪潮不僅在經濟、工業等領域掀起變革，更在教育領域，特別是高等教育中，引領著一場智能化、個性化的轉型。醫學檢驗專業，作為醫學科學體系中不可或缺的一環，其人才培養的質量直接關聯到整個醫療衛生事業的進步與發展。近年來，隨著醫療信息化和智能化的步伐不斷加快，醫學檢驗領域積累了大量的數據資源，如詳盡的病歷資料、精準的實驗室檢查結果、豐富的影像資料等［1］，這些數據猶如一座座未被充分挖掘的寶藏，為人工智能技術的應用提供了肥沃的土壤。然而，醫學檢驗專業的人才培養也面臨諸多挑戰，通過智能化的教學手段、個性化的學習路徑規劃、高效的數據分析處理能力，人工智能技術正在為醫學檢驗專業的人才培養注入新的活力，助力培養更多具備創新精神和實踐能力的醫學檢驗人才。

一、人工智能技術在醫學檢驗專業人才培養中的應用

（一）個性化教學方案的定制

傳統的教學模式往往采取“一刀切”的策略，難以滿足不同學生的學習需求，而人工智能系統能夠通過分析學生的學習行為、興趣偏好以及知識掌握情況，為每個學生量身定制個性化的教學計劃。例如，該系統可利用自然語言處理和機器學習技術，對學生課堂互動情況、作業完成情況、在線學習平臺瀏覽記錄等進行智能分析，對學生學習短板、興趣愛好等進行精準識別。在此基礎上，系統為確保每個學生都能在適合自己的節奏和難度下進行學習，推薦適合學生的特定教材章節、在線課程、視頻教程、習題等學習資源，這種個性化的教學策略既有助于激發學生的學習興趣，又能使每個學生都能在專業學習中取得最好的成績，同時還能顯著提高學習效率。隨著教育數字化轉型的深入，AI驅動的個性化教學正在向縱深發展。通過建立多模態學習分析系統，教育平臺不僅能解析文本類數據，更能整合學生的語音互動、面部表情識別、實驗操作軌跡等非結構化數據，形成立體化的學習者畫像。在醫學教育領域，智能系統已能根據學生虛擬解剖實驗中的操作精度和知識盲點，實時生成三維可視化補救教程；在語言學習中，AI通過分析學習者的發音頻譜和語法錯誤模式，可以自動編排螺旋式強化訓練方案。值得關注的是，這種個性化教育模式正在突破傳統課堂邊界，為偏遠地區學生提供與一線城市同等質量的智能教學服務。

（二）虛擬實驗室的構建與應用

傳統實驗室雖然能夠為學生提供實踐操作的平臺，但受限于設備數量、實驗材料以及實驗時間，學生的實踐機會往往有限。而虛擬實驗室則能夠打破這些限制，為學生提供不受時間和空間限制的實踐機會，通過人工智能技術可以模擬各種醫學檢驗實驗環境，包括微生物培養、生化分析、免疫學檢測等。讓學生在實驗室里進行實驗操作，該系統將實時地根據學員的操作條件將實驗結果反饋出來，在操作中幫助學員糾正錯誤，加深對實驗原理的認識。另外，虛擬實驗室還可以模擬使學生在模擬環境中進行疾病診斷分析而產生的紛繁復雜的疾病個案，從而在臨床上提高學生的動手能力，使學生在教學中得到很好的發展。這種以人工智能為基礎，為醫學檢驗專門人才的培養提供更加靈活高效的實踐平臺，不但使實驗教學高效，而且使學生降低實驗費用。

（三）智能輔助診斷系統的開發

隨著醫療數據的爆炸式增長，醫生在診斷疾病時需要處理的信息量也越來越大，智能輔助診斷系統能夠利用人工智能技術，對大量的醫學數據進行快速分析處理，為醫生提供準確的診斷建議。學習和熟悉各種疾病的有關癥狀、病理變化及醫學檢驗專業人才培養中的影像學特點，學生可采用智能輔助診斷系統進行診斷、分析、判斷、分析，并能根據患者的癥狀描述、實驗室檢查的結果以及影像資料等輸入信息，給出可能性的診斷意見。通過與真實病例的對比分析，使學生加深對疾病診斷的了解，并在臨床實踐中提高自身的診斷能力。此外，智能輔助診斷系統還可以為幫助學生在科研工作中進行探索的學生提供大量的診斷案例和數據分析工具，從而進一步提高學生的專業素養，在臨床上得到很好的運用。

（四）數據分析與挖掘在科研能力培養中的應用

隨著醫療信息化的發展，大量的醫學文獻、病歷和影像數據被收集并存儲起來，然而這些數據往往缺乏有效利用。人工智能技術則能夠通過數據挖掘和機器學習技術對這些數據進行深入的分析和挖掘，發現其中的規律，為醫學研究和臨床決策提供有力的支持。學生可利用人工智能技術對大量的醫學資料進行人工加工分析，在醫學檢驗專業人才培養中從中提取有價值的資料。這類資料分析能力，除了對學生查找新突破點外，在研究方面也有很好的促進作用，對學生的科研能力有很大的幫助作用。學生可以通過數據分析挖掘，為以后從事職業生涯的發展奠定扎實基礎，從而學到數據分析、技術、工具方面的最新數據。所以，在醫學檢驗專業人才培養中應用人工智能技術，既使學生的動手能力有了較大的提高，又為學生的專業發展提供了一個寬廣的空間。

二、人工智能技術在醫學檢驗專業人才培養中的挑戰

（一）技術融合與創新的挑戰

醫學檢驗專業本身就是一個高度專業化的領域，它要求從業者具備深厚的醫學知識和精湛的實驗技能，人工智能技術的引入雖然為醫學檢驗帶來了前所未有的便利，但也要求從業者必須掌握一定的計算機技術和數據分析能力。這種跨學科的知識和技能要求，對于醫學檢驗專業的學生來說無疑是一個巨大的挑戰。他們需要在學習醫學知識的同時，還要掌握人工智能技術的基本原理和應用方法，這無疑增加了他們的學習負擔。此外，人工智能技術在醫學檢驗中的應用還處于不斷探索和完善的階段，新的算法、模型和工具不斷涌現，這就要求醫學檢驗專業的學生必須保持持續學習的態度，不斷更新自己的知識和技能，以適應技術發展的需求。因此，如何在醫學檢驗專業人才培養中有效融合人工智能技術，同時保持學生的專業性和創新能力，是當前面臨的一個重要挑戰。

（二）數據隱私與安全的挑戰

醫學檢驗涉及大量的個人健康數據，這些數據對于個人隱私的保護至關重要。人工智能技術的應用往往需要大量的數據作為支撐，這就需要在數據收集、存儲、分析和共享等環節上做好隱私保護措施。一方面，醫學檢驗專業的學生在學習和實踐中需要接觸和處理大量的醫學數據，他們必須嚴格遵守數據隱私保護的相關規定，確保數據的合法性和安全性。另一方面，隨著人工智能技術的不斷發展，數據泄露和隱私侵犯的風險也在不斷增加。因此，如何在保障數據隱私和安全的前提下，充分利用人工智能技術提升醫學檢驗專業人才培養的質量，是當前面臨的一個緊迫問題。這需要在技術設計、數據管理和法律法規等方面做出全面的考慮和安排，以確保人工智能技術在醫學檢驗專業人才培養中的合法、安全和有效應用。

（三）倫理與責任的挑戰

隨著人工智能技術的廣泛應用，其可能帶來的倫理問題也日益凸顯。在醫學檢驗領域，人工智能技術的應用可能會引發一系列倫理問題，這些問題涉及數據使用的公正性、算法決策的透明性、醫療責任歸屬等醫學檢驗專業人員的職業操守等，這些都會在醫學檢驗領域引發廣泛的討論。因此，在培養醫學檢驗專業人才的過程中，必須加強對人工智能倫理問題的教育和引導，使其在醫學檢驗中充分認識人工智能技術可能帶來的倫理風險，并學會在實踐中遵循倫理原則和規范，從而實現對人工智能倫理問題的教育和引導。這是我國在培養醫學檢驗專業人才過程中，為確保人工智能技術的合法、公正和負責任應用，明確醫學檢驗人工智能技術的法律責任和監管要求，還需要建立和完善相關法律法規和監管機制。只有這樣，人工智能技術才能確保發揮積極作用，為醫學檢驗專業人才的培養和醫療健康的發展做出更大的貢獻。

三、人工智能技術在醫學檢驗專業人才培養中的應對策略

（一）構建跨學科教育與科研創新平臺

面對技術融合與創新的挑戰，醫學檢驗專業人才培養需要構建一個跨學科的教育與科研創新平臺，這一平臺旨在打破傳統學科壁壘，促進醫學檢驗與人工智能、計算機科學、數據科學等領域的深度融合。首先，在課程設置上應增加與人工智能技術相關的課程，如“人工智能基礎”“大數據分析在醫學檢驗中的應用”等，以培養學生的跨學科知識和能力［2］。同時，可以邀請來自不同領域的專家舉辦講座和研討，拓寬學生的學術視野。其次，鼓勵醫學檢驗及人工智能等領域專家學者聯合開展研究，促進技術創新與結果轉化，組建一支跨學科研究的課題組及實驗室。該研究小組可以圍繞醫學檢驗中的疾病診斷、病理分析及藥物篩選實際問題開展研究開發應用的人工智能技術研究。最后，加強同產業界間的合作建立產學研一體化創新平臺，通過與企業合作可為學生提供接觸和運用最前沿技術的實踐機會及創新平臺，從而提高自身的創新能力。同時企業還可借助高校及科研院校的智力促進技術創新及產業升級。總之，通過構建跨學科教育與科研創新平臺，可以有效應對技術融合與創新的挑戰，培養具備跨學科知識和創新能力的醫學檢驗專業人才。

（二）構建全方位數據保護體系

面對數據隱私與安全的挑戰，醫學檢驗專業人才培養需構建全方位的數據保護體系，這一體系應涵蓋數據收集、存儲、處理、傳輸和共享等全生命周期［3］，確保每一步都嚴格遵守相關法律法規和隱私政策。在資料收集階段，應在采用匿名化或去識別化技術降低個人隱私泄露風險的同時，明確告知病人資料的用途和范圍，并征得其同意；在資料保存階段，建立資料備份和恢復機制的同時，應采用先進的加密技術和訪問控制機制，確保資料的安全完整，以便對可能發生的資料造成損失或損毀；在資料處理及傳送階段，為防止資料在處理及傳送過程中被竊取或篡改，應采用安全的資料處理算法及傳送協議；在資料分享階段，應建立確保資料只能被授權人員或機構存取、使用的嚴格分享機制和權限管理。此外，加強學生、教師的資料保密和安全培訓，強化學生、教師的資料保密意識，確保科研、教學中嚴格按資料辦事，在資料保密、安全等方面做到有章可循，有據可依。通過構建全方位的數據保護體系，確保患者的隱私權益和數據安全，有效應對數據隱私和安全的挑戰，醫學檢驗專業人才的培養工作取得了良好的效果。

（三）完善倫理審查與責任追究機制

面對倫理與責任的挑戰，醫學檢驗專業人才培養需要完善倫理審查與責任追究機制。首先，建立專門的倫理審查機構，對涉及倫理問題的科研項目和臨床實踐進行嚴格的審查。倫理審查機構應由來自不同領域的專家組成，包括醫學、倫理學、法律等領域的專家，以確保審查的全面客觀性。在審查過程中，重點審查項目的內容、方式、風險、收益等，確保項目符合倫理道德原則，符合法律法規的規定［4］。在課程設置上，增加與倫理學相關的課程，如“醫學倫理”“科學研究倫理學”等，讓學生在實踐中了解倫理學的道理和準則，學會遵從。其次，通過案例教學、角色扮演等方式，使學生在醫學考試中深刻認識到倫理問題的重要性，從而達到強化學生倫理意識的目的，通過案例教學、角色扮演等方式，使學生在醫學考試中認識到倫理問題的重要性。同時，還應對造成嚴重后果的行為追究相關人員的法律責任，確保在實踐中，醫檢專業人員始終遵循倫理道德原則，通過責任追究機制，使病人的權益得到保障。總之，培養具有道德意識和責任感的醫學檢驗專業人才，就能通過完善的倫理審查和問責機制，有效應對倫理道德和責任感的挑戰。

結語

人工智能技術的引入，為醫學檢驗專業帶來了前所未有的教學模式創新。通過智能化的學習平臺和數據分析技術，教育資源得以優化配置，實現了個性化學習的可能，學生不再受限于傳統教室的時空限制，而是可以根據自己的學習進度在智能化的平臺上自由探索、深入學習。這種教學方式不僅提高了學習效率，還激發了學生們的學習熱情。同時，人工智能技術極大地豐富了醫學檢驗專業的實踐教學內容。借助虛擬仿真技術，學生可以在虛擬環境中進行高效的技能訓練，如模擬實驗操作、病理分析等，從而有效緩解了實踐資源緊張的問題，這種虛擬實踐環境不僅安全可靠，還能提供更豐富和多樣的實踐場景，使學生的實踐技能得到全面提升。在科研領域，人工智能技術的應用同樣為醫學檢驗專業的學生提供了強大的科研工具，通過數據分析、疾病預測模型的構建等手段，學生可以更加深入地理解疾病的發生和發展機制，為科研創新提供了有力支持。這種科研能力的提升，不僅有助于學生在未來的職業生涯中取得更好的成就，也為醫療衛生服務的改進和提升提供了可能。人工智能技術的引入，培養了醫學檢驗專業學生適應未來醫療信息化、智能化發展的能力，他們將成為具備跨學科知識、創新思維和倫理意識的復合型人才，為提升醫療衛生服務的質量和醫學檢驗專業的可持續發展奠定堅實的基礎。

參考文獻：

［1］修云霞，章魯瑤，樊金宇，等.人工智能在檢驗醫學中的應用場景分析［J］.電子元器件與信息技術，2021，5（07）：235236.

［2］洪程銘，陳桂濱，陳麗英.人工智能技術在高職醫學檢驗人才多學科融合培養中的應用［J］.數字通信世界，2024（09）：176178.

［3］薛真睿，徐婷，姚春艷.醫學檢驗專業人工智能教學現狀及改進措施［J］.國際檢驗醫學雜志，2023，44（07）：890893.

［4］孔令希，朱璇.人工智能在檢驗醫學教學中的應用［J］.醫學教育研究與實踐，2024，32（06）：713717.

作者簡介：易楠（1989— ），男，漢族，湖南長沙人，碩士研究生，主管技師，研究方向：臨床微生物學檢驗、腫瘤標志物。