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“當(dāng)前，醫(yī)學(xué)已經(jīng)成為與人工智能融合度最高、鏈接性最強的學(xué)科之一，人工智能的發(fā)展在醫(yī)學(xué)教育領(lǐng)域的應(yīng)用不可阻擋。”浙江大學(xué)人工智能研究所所長吳飛說。ＡＩ不僅可以在臨床診療中提供強大的輔助，也正在成為醫(yī)學(xué)教育領(lǐng)域的得力助手。通過智能化手段，ＡＩ能夠提升學(xué)習(xí)效率，優(yōu)化考試效果，為醫(yī)學(xué)教育帶來新的進(jìn)步。
１． ＡＩ進(jìn)行醫(yī)學(xué)案例模擬
傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)案例模擬，通常依賴于紙質(zhì)教材、標(biāo)準(zhǔn)化病人或模擬軟件，但其存在諸多局限。首先傳統(tǒng)的模擬大多是固定場景，缺乏靈活性與多樣性，無法實時適應(yīng)不同的患者表現(xiàn)與病情變化。其次選擇范圍有限，難以涵蓋所有復(fù)雜病情和罕見疾病，造成訓(xùn)練內(nèi)容的片面性。
ＡＩ進(jìn)行醫(yī)學(xué)案例模擬的核心優(yōu)勢在于其強大的數(shù)據(jù)處理能力和智能分析功能。通過大量歷史病歷數(shù)據(jù)、臨床診療指南以及最新的醫(yī)學(xué)研究成果，ＡＩ可以構(gòu)建出龐大且多樣化的病例庫，涵蓋從常見病到罕見病的各類情境。同時，ＡＩ能夠模擬不同的患者表現(xiàn)和臨床變化，提供一個高度還原的虛擬患者環(huán)境，讓醫(yī)學(xué)生和臨床醫(yī)生在模擬過程中，能夠體驗到與真實病人接近的互動。
ＡＩ在醫(yī)學(xué)案例模擬中的運作機制大致可以分為以下幾個步驟：首先，ＡＩ會通過自然語言處理（ＮＬＰ）技術(shù)解析病歷數(shù)據(jù)，提取出患者的癥狀、體征、實驗室檢查等關(guān)鍵信息，并根據(jù)不同的病理背景生成個性化的病例。接下來，ＡＩ會根據(jù)患者的反饋信息，實時調(diào)整病例發(fā)展，模擬患者的病情變化、反應(yīng)以及治療效果。最重要的是，ＡＩ系統(tǒng)能夠為學(xué)員提供即時反饋，幫助其識別診斷中的偏差，指導(dǎo)其正確的臨床決策。【１】
作為ＡＩ進(jìn)行醫(yī)學(xué)模擬的優(yōu)秀例子，清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院（ＡＩＲ）推出的“Ａｇｅｎｔ Ｈｏｓｐｉｔａｌ”項目，構(gòu)建了一個虛擬的醫(yī)療世界。該系統(tǒng)模擬了從發(fā)病、分診、問診到康復(fù)的完整醫(yī)療流程，系統(tǒng)模擬了５０萬個ＡＩ患者，涵蓋不同年齡、性別和疾病。此系統(tǒng)除了訓(xùn)練ＡＩ醫(yī)生外未來也將為醫(yī)學(xué)教育提供醫(yī)學(xué)案例模擬，助力“ＡＩ＋醫(yī)學(xué)教育”。【２】
２． ＡＩ輔助醫(yī)學(xué)考試：多樣化考題
醫(yī)學(xué)考試題庫在醫(yī)學(xué)教育中扮演重要角色，但存在一些問題。例如題目質(zhì)量參差不齊，現(xiàn)有題庫缺乏情境化和臨床實際相關(guān)性，題庫更新滯后等。此外，題庫編制成本高且難度大，需大量專家參與。
ＡＩ參與醫(yī)學(xué)考題編寫可有效解決這些問題。ＡＩ通過大數(shù)據(jù)分析與自然語言處理技術(shù)，自動生成高質(zhì)量、多樣化的題目，并確保題目在不同難度層次之間合理分布。ＡＩ還可以設(shè)計情境化的臨床病例題，模擬真實臨床推理過程，評估學(xué)生的高階認(rèn)知能力。ＡＩ系統(tǒng)能夠?qū)崟r更新題庫，迅速反映醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的最新研究成果與臨床進(jìn)展，提升題庫的時效性。ＡＩ還可自動化生成題目，減少人工成本，降低編制難度，提高效率。
ＡＩ編寫醫(yī)學(xué)試題的原理基于不同的提示設(shè)計方法，通過引導(dǎo)大語言模型（ＬＬＭ）生成符合教學(xué)目標(biāo)和醫(yī)學(xué)知識的高質(zhì)量題目。
其一為零樣本提示：模型直接生成題目，無需示例，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)的泛化能力來完成任務(wù)，簡便快速，但題目質(zhì)量可能不穩(wěn)定。
其二為少樣本提示：提供少量示例，幫助模型理解題目風(fēng)格和深度，確保題目符合教學(xué)要求，且能夠覆蓋特定知識點。此方法要求教師選擇合適的范例，控制題目一致性。
其三為思維鏈提示（ＣｏＴ）：通過引導(dǎo)模型展示推理過程，確保題目邏輯嚴(yán)密、層次清晰，有助于考察學(xué)生的批判性思維。例如，將問題轉(zhuǎn)化為循序漸進(jìn)的推理環(huán)節(jié)。其四為自洽性思維鏈提示（ＣｏＴ－ＳＣ）：在思維鏈的基礎(chǔ)上增加自我校驗，模型生成多個解并篩選最佳，確保每個選項的醫(yī)學(xué)依據(jù)嚴(yán)謹(jǐn)，提升測試的信度和區(qū)分度。最后是思維樹提示（ＴｏＴ）：通過并行探索多個推理路徑，支持前向搜索和節(jié)點回溯，生成更為全面、細(xì)致的題目，適合考察知識掌握與臨床推理能力。
北京大學(xué)醫(yī)學(xué)教育研究所測試ＡＩ在臨床醫(yī)學(xué)考題上的生成結(jié)果，尤其是圍繞術(shù)后并發(fā)癥的臨床表現(xiàn)和處理方案。研究團隊使用了阿里云通義千問２．５大語言模型進(jìn)行試驗，旨在評估其在醫(yī)學(xué)知識問答和考題生成中的效果。通過設(shè)計一系列關(guān)于術(shù)后膽漏的臨床題目提示，ＡＩ成功生成了多個具有較高臨床相關(guān)性的問題，涵蓋了膽漏的發(fā)生機制、診斷標(biāo)準(zhǔn)、臨床表現(xiàn)以及處理方法。
在實際測試中，ＡＩ能夠準(zhǔn)確生成涵蓋右上腹痛、發(fā)熱、腹膜刺激征等癥狀的臨床場景，并在問題中嵌入了合理的病例背景。此外，ＡＩ還能夠根據(jù)不同提示調(diào)整題目難度，例如通過改變病例細(xì)節(jié)或病程發(fā)展生成不同類型的臨床選擇題。這一結(jié)果表明，ＡＩ輔助在醫(yī)學(xué)考題編寫中不僅能提高題目生成的效率，還能幫助形成更符合臨床實際的考核內(nèi)容。【３】
ＡＩ應(yīng)用在醫(yī)學(xué)案例模擬以及多樣化試題無疑開啟了醫(yī)學(xué)教育的新篇章。隨著ＡＩ技術(shù)不斷進(jìn)步，它將成為醫(yī)學(xué)教育不可或缺的一部分，幫助培養(yǎng)出更多優(yōu)秀的醫(yī)學(xué)人才。面對醫(yī)學(xué)教育領(lǐng)域的挑戰(zhàn)和機遇，ＡＩ的潛力遠(yuǎn)未被完全挖掘，在ＡＩ的助力下，醫(yī)學(xué)教育的未來充滿希望，對此麻省理工學(xué)院（ＭＩＴ）教授，羅伯特·卡普蘭 （Ｒｏｂｅｒｔ Ｋａｐｌａｎ）評價到：“我們正在見證ＡＩ在醫(yī)學(xué)教育領(lǐng)域的革命，它有潛力提供定制化的學(xué)習(xí)路徑，讓醫(yī)生不斷更新其專業(yè)技能。”
參考資料：
【１】飛槳ＰａｄｄｌｅＰａｄｄｌｅ． （２０２４， Ｆｅｂｒｕａｒｙ ２９）． 文心一言變身虛擬患者，助力醫(yī)學(xué)生輕松開啟「實踐模式」． 飛槳ＰａｄｄｌｅＰａｄｄｌｅ． ｈｔｔｐｓ：／／ｍｐ．ｗｅｉｘｉｎ．ｑｑ．ｃｏｍ／ｓ／Ｉ１０ｊ２ｍ６Ｔ＿ｎｘＩｑ－ＩＨＶｍｇ４ｆｗ
【２】量子位，清華大學(xué)智能法治研究院． （２０２４年１２月１３日）． 《清華ＡＩ醫(yī)院上線！首批４２位ＡＩ醫(yī)生亮相，診斷覆蓋３００余種疾病》． 量子位． ｈｔｔｐｓ：／／ｍｐ．ｗｅｉｘｉｎ．ｑｑ．ｃｏｍ／ｓ／ｋＳ－－１ＤｒｘＧＶｏ－Ｗ０２ｘｆａＥｎｒＱ
【３】江哲涵，奉世聰，王維民．生成式大語言模型在醫(yī)學(xué)考試題庫建設(shè)中的實踐探索［Ｊ］．中華醫(yī)學(xué)教育雜志，２０２４，４４（８）：５６１－５６９
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