2025年春季学期，萨姆·拉皮耶科（2026届毕业生）正在向同学们讲解一篇关于使用三维卷积神经网络自动检测旋转袖撕裂的文献综述。该研究团队利用计算机程序分析肩部三维图像以定位撕裂部位，拉皮耶科参照学术论文指导，采用类似技术处理同类医疗图像，验证人工智能工具能否精准识别撕裂。
拉皮耶科是生物与生物医学科学教授布莱恩·布莱斯博士所授"医疗保健中的AI"课程的14名学生之一，该课程旨在帮助学生掌握理解与实施医疗AI方法的技能。
"人工智能日益普及且日新月异——你必须走在技术曲线前沿，"拉皮耶科表示。
从诊断辅助、临床决策到医疗数据分析支持，人工智能正重塑临床实践。为此，布莱恩特大学健康与行为科学学院迅速将AI素养嵌入课程体系与实践教学环节。
"我们的项目培养学员成为行业引领者，而非被动适应者，"健康与行为科学学院主任基尔斯滕·霍克内斯博士指出，并强调教务长兼首席学术官鲁彭德拉·帕里瓦尔博士推动的校级倡议要求所有学生在校期间至少修读一门AI课程。
高影响力培训实践
在医师助理研究楼地下层的医疗模拟实验室中，医师助理（PA）专业学生正与高仿真模拟人偶贝弗利·斯莱特就昨日实验室结果及后续治疗方案进行讨论。这种沉浸式临床模拟训练为期四天，聚焦叙事医学理念——临床医师通过倾听、讲述故事和反思来全面理解患者，而非仅关注疾病本身。
"我们尽可能提升真实感，"医疗模拟主任兼临床助理教授斯蒂芬·谢尔曼（2019届MSPAS毕业生，执业医师助理）表示。
为强化真实性，谢尔曼利用AI生成高度拟真的应急场景，使学生在模拟急诊环境中训练冷静果断的应变能力。课堂外，PA学生还学习运用人工智能生成诊疗记录，减轻操作负担，从而将精力集中于更细致的患者照护。
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同时，在临床心理学博士项目中，研究生通过Skillsetter平台磨练技能。该AI驱动平台提供预录患者案例陈述，博士生录制回应后即可获得反馈。
"对于缺乏丰富经验的学习者而言，能够反复录制并深入思考，显著提升了我在即时场景中的应对能力，"麦肯齐·迪克曼（2030届临床心理学博士）表示。
尽管这些工具助力技能发展，教师团队同样强调数据隐私、安全性、责任归属及AI辅助决策的局限性。
"学生越能理解人工智能的'为何'而不仅是'如何'，就越能妥善应对这些长期困扰医疗系统的挑战，"霍克内斯指出，"人工智能有望以更经济公平的方式惠及患者与医疗服务提供者。"
适应教育新需求
人工智能不仅重塑医疗行业，也改变教师授课方式。在教授物理学25年后，布莱斯于2025年秋季学期采用新教学法。
"在AI时代，当学生面对新学科挑战感到不适时，极易依赖技术代为解题，"布莱斯表示，"鉴于技术的高度可及性，我们必须重新审视教育本质、教师角色及学生如何有效应对挑战。"
他采用翻转课堂模式：课内完成传统家庭作业任务，课外学生自主观看录播课程——可回放掌握难点或加速播放巩固已知内容。此期间，布莱斯鼓励学生运用AI等工具解释概念、制作教程及生成练习题。
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除教学改革外，布莱斯与心理学系主任希瑟·莱西博士均获戴维斯教育基金会资助，成为AI戴维斯研究员，推动课程AI整合。莱西正为《心理学导论》开发AI导师，并拟开设新课程《人工智能心理学》，聚焦人类智能与人工智能的交互机制。该课程将探讨机器学习原理、人类思维模式及人机协作的伦理路径，学生通过批判性阅读、辩论与创意项目，分析AI对人类体验的影响并构想其未来角色。
全速推进战略
随着医疗机构日益期待毕业生能熟练运用AI工具将数据转化为行动，霍克内斯强调教育必须响应雇主需求。
"我校学生拥有扎实的健康与行为科学基础，其独特优势在于AI素养、领域应用认知及商业敏锐度，"霍克内斯表示，"健康与行为科学学院正通过阶梯式认证体系——从证书课程到健康信息学方向的应用人工智能理学硕士——在研究生教育领域取得突破。"
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随着新设"健康与人类表现中的AI"课程向学生展示领域应用及伦理安全考量，教师团队亦深化AI学术研究。例如，秋季学期，医疗信息学与AI项目主任纳菲斯·卡马尔博士获罗德岛州INBRE试点基金资助，开展"多中心大数据胸片分析：用于诊断AI的图神经网络"项目，探索人工智能在医学影像中的应用，有望提升诊断精度与患者预后。
"医疗是数据密集型高风险领域，面临提供者短缺、照护者倦怠、成本飙升、数据系统碎片化及服务不平等的巨大挑战，"霍克内斯指出，"通过审慎伦理地实施新技术，这些难题有望被解决甚至根除。因此，医疗行业在AI adoption（采用）进程中具有独特引领地位。"
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