将人工智能融入医学教育的十二条实用建议：支持教育工作者在教学、研究、管理和伦理领域的教程JMIR Medical Education - Twelve Practical Tips for Integrating AI Into Medical Education: Tutorial to Support Educators Across Teaching, Research, Administration, and Ethical Domains

将人工智能融入医学教育的十二条实用建议：支持教育工作者在教学、研究、管理和伦理领域的教程

摘要

人工智能(AI)正在迅速重塑医学教育，为个性化学习、增强研究和简化行政管理提供了新的机会。本研究旨在通过借鉴现有文献和实际案例，提供12条实用的、基于证据的建议，以指导将人工智能融入医学教育，支持教育工作者在教学、研究、管理和伦理领域的实践。关键策略包括使用自适应学习平台定制教育内容、利用AI工具提供及时反馈，以及将AI生成的临床情景融入基于案例的学习中。本文强调了培养学生人工智能素养的重要性，以及利用AI工具进行高效文献综述、数据分析和论文准备的必要性。还讨论了行政应用，如自动化日常任务、通过数据分析支持战略规划，以及利用AI驱动平台增强教师发展。本文重点强调了伦理考虑，着重确保所有AI应用的透明度、公平性和问责制。通过遵循这12条建议，医学教育工作者可以利用AI的优势，改善教育成果，提高效率，并为技术驱动的医疗环境培养未来的临床医生。

JMIR Med Educ 2025;11:e81297

doi:10.2196/81297

关键词

人工智能；伦理；教育创新；人工智能素养；医学教育；教育技术

引言

人工智能(AI)正在迅速变革医学教育。它为个性化学习、增强反馈和简化行政流程提供了新的机会。其影响在医学院的多个领域显而易见，包括医学生教学、研究、行政治理、领导模式和伦理考量。

在教学方面，AI促进了自适应教育工具、智能临床模拟器和自动化评估平台的发展。这些技术实现了学习的更大个性化，帮助学生在真实的模拟环境中获取临床能力。典型例子包括智能辅导系统和虚拟患者模拟器，它们允许学生进行无风险的临床决策。然而，将这些工具整合到既定课程中以及所需的教师培训带来了显著的教学挑战[1,2]。

在研究领域，AI作为催化剂加速了对大量生物医学数据集的分析，加快了新型治疗干预的发现，并推动了个性化医学的发展。大学研究人员利用机器学习算法来发现基因组、临床和影像数据中的复杂关联。AI还自动化了文献综述和队列选择等劳动密集型任务，从而为关键分析和实验设计分配更多时间。这些进展得到了Inserm（法国国家健康与医学研究所）等机构在健康数据整合研究方面的广泛工作支持[3,4]。

在行政和领导力方面，AI正在重新定义医学院校的治理实践。其应用包括优化人力资源管理、安排学术时间表、预测培训需求以及支持战略决策。因此，学术领导者必须培养增强的数字素养，以有效监督这些技术的伦理和高效实施。魁北克AI健康总体规划提供了一个相关例子，概述了跨健康和教育实体整合AI的战略路线图[5,6]。

最后，伦理考量在AI融入医学教育中扮演着核心角色。关键问题包括算法透明度、保护学生和模拟患者的个人数据，以及减轻评估或诊断系统中潜在的偏见。这些关切凸显了加强未来医生伦理培训的迫切需要，确保他们负责任地使用AI工具。最近的研究已确定了与教育中AI相关的70多个伦理挑战——其中许多直接与医学培训相关[7,8]。尽管AI在医学教育这四个领域提供了巨大机遇和广阔潜力，但一个重大障碍仍然存在：许多医学教育工作者缺乏有效将AI整合到教学实践中的足够培训和资源。这种不足表现为数字素养低、对算法原理理解有限，以及对被视为复杂或伦理模糊的工具持犹豫态度[7]。此外，实证研究表明，由于缺乏专门培训和明确指南，教育工作者普遍存在一种无力感[2]。因此，本文将阐述12条实用建议，旨在促进AI在医学生教学、研究工作、行政和领导职能以及伦理考量方面的整合。每条建议似乎都受到当代文献和最佳实践的启发。

教学

建议1：利用AI个性化学习路径

由人工智能驱动的自适应学习平台可以根据学生的个体需求定制教育内容，满足独特的学习需求和能力水平。Sharma等人[9]指出，在医学教育中，自适应学习是"技术增强学习的最终环节"，展示了在理解和参与度方面的显著改进。诸如爱思唯尔(Elsevier)的Cerego和麦格劳-希尔教育(McGraw Hill Education)的合作等商业应用，体现了AI驱动个性化学习的实际益处。Kellman[10]关于自适应学习的研究进一步支持了这一点，通过重复知识传递和掌握标准展示了教育改进，在加州大学洛杉矶分校进行的皮肤病学组织病理学临床试验报告了显著的前测和后测分数提升(P<0.001)。

建议2：利用AI工具增强反馈

在此个性化基础上，人工智能还可以强化学习的另一个基本组成部分：反馈。AI工具在临床模拟过程中提供及时的形成性反馈，促进临床判断和反思性实践。Howell[11]关于AI增强的复盘(debriefing)研究表明，AI可以生成实时、个性化的反馈和苏格拉底式提问，从而改善学习者的学习成果和知识保持。诸如西部技术学院(Western Technical College)的AI聊天机器人Jennifer West(加载了开放教育资源和医疗模拟标准)等实际应用，展示了AI如何支持一致、高质量的复盘环节。指导者可以通过专注于学生互动而受益，而学生则报告增强了自我反思和同伴反馈。

建议3：将AI融入基于案例的学习

在AI增强反馈作用的基础上，下一条建议探讨了如何将AI融入基于案例的学习，以进一步丰富临床教育。AI生成的临床情景和虚拟患者通过创建互动式、自适应的环境，丰富了基于问题的学习。诊断推理及其发展集团(Diagnostic Reasoning and Its Development Group, Inc)2025年[12]的研究表明，AI驱动的虚拟患者可以模拟真实的情绪、症状和状况，并对学生的行为做出动态响应。这种方法在安全、受控的环境中增强了临床决策和问诊技能。AI驱动的工具会提示关键的自我反思，例如提问："你为何决定使用美托洛尔？"或"如果暂停使用美托洛尔，会对患者的结果产生什么影响？"

建议4：培训学生的人工智能素养

随着AI越来越多地融入临床教育，确保学生能够负责任地使用这些工具同样重要。下一条建议着重于发展人工智能素养，为学习者准备以道德和有效的方式与新兴技术互动。培养学生批判性评估和使用AI工具的能力至关重要。美国医学会(American Medical Association)2023年[13]强调了人工智能素养在医学教育中的重要性，主张课程应教导学生道德有效地评估AI应用。尽管关于人工智能素养培训的具体研究有限，但更广泛的文献认可了其在为技术驱动的医疗环境培养未来临床医生中的关键作用。

研究

建议5：利用AI加速文献综述

AI驱动的摘要和搜索工具通过高效处理大量文献，简化了系统性综述。Sharma等人[9]指出，由于互联网的便捷访问，技术增强的学习已经兴起，这支持了AI工具在研究中的逻辑扩展。诸如Perplexity.ai等AI驱动平台可以快速检索、摘要和综合学术论文，加速研究过程，并帮助总结和综合相关学术资源。

建议6：在数据分析中应用AI

除了文献综述，AI还通过强大的数据分析工具为研究做出贡献。机器学习算法可以分析复杂的教育数据集，预测学习者表现，并优化内容传递[14]。自适应学习平台在分析教育数据模式方面的成功，表明在医学教育的研究数据集中也有类似的益处[15]。

建议7：与AI协作进行写作和发表

在支持数据分析之后，AI还可以通过协助起草、编辑和格式化稿件，帮助研究人员进行写作和发表。AI工具协助起草、编辑和格式化稿件，提高学术写作效率。Akbar[16]关于博士生使用AI工具的混合方法研究，为AI在学术研究和写作过程中的作用提供了基础证据。研究人员可以使用AI进行头脑风暴、起草初稿和改进格式，但应确保最终稿件反映他们自己的批判性思维和贡献。

行政和领导力

建议8：自动化日常行政任务

AI可以自动化排班、电子邮件管理和文档处理，使教师和工作人员能够专注于更高价值的活动[17]。尽管关于医学教育中行政自动化的具体研究有限，但更广泛的技术增强学习文献支持其在提高效率方面的潜力[18]。

建议9：利用AI进行战略规划

在简化日常行政任务的同时，AI还可以指导战略规划。通过分析机构数据，它支持对课程设计和资源使用的更好决策。AI可以分析机构数据，为课程开发和资源分配提供信息。Bixler和Ceballos[19]的概念模型探讨了AI如何支持教育领导和决策，展示了其在医学教育战略规划中的实用性。

建议10：利用AI加强教师发展

除了指导战略规划外，AI还可以在支持教育工作者本身方面发挥关键作用。通过自适应工具，它提供个性化学习和反馈，加强教师发展。AI驱动的平台可以为教师提供个性化学习和反馈，反映学生学习中看到的益处。自适应学习的原则同样适用于教师专业发展，能够提供定制化的体验和持续支持[20]。

伦理考量

建议11：坚持AI的伦理使用

透明度、公平性和问责制必须指导医学教育中所有AI应用。Weidener和Fischer[21]关于医学教育中AI伦理教学的范围综述，强调了伦理教学和实践的重要性。美国医学会(American Medical Association)2023年[13]进一步强化了对伦理标准的需求，主张负责任地整合AI。此外，教育工作者还应考虑细微的挑战，例如AI生成的评估或内容创作对学生自主性和学术诚信的影响，确保AI支持而不是取代批判性思维和专业发展。

未来展望

建议12：保持信息更新和适应性

保持伦理标准与及时了解AI的快速发展密不可分。通过持续学习，教育工作者可以负责任地适应并在医学教育中坚持最佳实践。医学教育中AI的快速发展需要持续学习和适应。Sharma等人[9]强调，持续关注新兴发展至关重要，因为该领域可能会随时间发生显著变化。

将人工智能融入医学教育的实用建议

表1概述了12项可操作策略（多媒体附录1），用于有效将AI融入医学教育，包括建议工具和预期成果。

表1. 将人工智能融入医学教育的十二条实用建议。

AI：人工智能。

限制

尽管所有12条建议都基于已发表的文献，但它们尚未经过外部评估或在教育实践中进行测试。本文综合了现有证据，但不包括纵向结果数据。未来的研究可以评估这些建议在现实环境中的实际影响和有效性。

结论

将AI融入医学教育得到了有力证据的支持，特别是在教学应用方面，在研究、行政和伦理领域也有新兴支持。AI增强了个性化学习，改善了反馈质量，丰富了基于案例的教学，并支持机构决策。然而，保持以人为中心的方法、确保伦理实施以及持续更新知识至关重要。未来的研究应关注长期结果、比较效果，以及对AI在行政和研究功能中应用的扩展研究。

致谢

作者承认，在手稿准备过程中，生成式AI工具仅用于语言和思路优化（而非思路生成）以及表格格式化，且在完全的人工监督下进行。使用的工具包括Copilot Pro和ChatGPT。所有内容的责任完全由作者承担。AI工具未被列为作者，也不对手稿承担任何责任。

作者贡献

概念化：AJ

方法论：AJ, SF

写作-初稿：AJ, SF, KHH

写作-审阅与编辑：AJ, SF, KHH

利益冲突

无声明。

缩写词

AI: 人工智能

【全文结束】