来自迈阿密大学米勒医学院及其他机构的领导者探讨了人工智能如何重塑医学教育，引发了关于伦理、时机以及以人为中心的培训未来的紧迫问题。
在由迈阿密大学米勒医学院主办的“2026年医学教育创新会议”上，核心问题并非人工智能是否会塑造医学培训的未来，而是教育工作者能多快适应以跟上其步伐。
“我们在医学教育演进的一个非凡时刻相聚，”医学教育执行院长、Bernard J. Fogel医学教育讲席教授、医学教育系创始系主任Latha Chandran博士（医学博士、公共卫生硕士、工商管理硕士）表示。“人工智能已经到来，嵌入我们工作的工具和系统中。问题在于我们如何塑造人工智能在医学教育中的未来。”
今年的会议吸引了264名注册者，包括来自澳大利亚、巴西、加拿大、德国、阿曼、葡萄牙、卡塔尔和西班牙的国际与会者。
人工智能的承诺与挑战
佛罗里达大学医学院麻醉学教授兼人工智能应用与创新副院长Patrick Tighe博士尖锐地阐述了这一紧张关系。Tighe博士关于人工智能与医学教育未来全体会议认为，技术进步必须始终与医疗保健的人文使命相连。
“我们必须走在创新的前沿，因为我们的存在是为了帮助患者，”他说。“人工智能应帮助我们以更有意义的方式拥抱关爱他人的使命。”
Tighe博士强调，新的推理模型——例如验证每一步输出的过程监督奖励系统——将重塑学员的学习方式。但他警告，如果在错误的时间引入，人工智能可能会“误导”学员。他引用了一项对波兰内窥镜医师的研究：在依赖人工智能三周后，一旦移除该技术，他们的表现反而更差。时机和意图至关重要。
“你的学员将使用智能体。这将成为必然，”他说。“但如果这些工具被误用，我们面临认知能力下降的风险。在正确的时间使用，它们可以将表现提升到超出我们想象的程度。关键在于赋予人工智能非常具体的任务，并理解我们想要实现的目标。”
人工智能伦理：超越基础
会议在伦理层面进一步深化，由阿曼苏丹卡布斯大学医学教育与信息学系医学信息学教授Ken Masters博士发表主旨演讲。他描绘了人工智能整合的潜在光谱，从单纯的工具到合作者、知己，甚至超越人类能力的权威。
他描述了现实世界的风险——自主代理在人类干预下仍能删除整个收件箱，实体人工智能代理可能出现在教育和临床环境中，以及学生与人工智能导师和同伴建立关系的日益普遍现象。
Masters博士还提出了通用人工智能的前景，强调其递归学习能力和潜在的地震性影响。
他的核心观点：
• 基础很重要。现在解决它们是正确的。
• 医学教育中的人工智能伦理必须扩展到考虑社会层面的影响、企业影响力以及长期的人机关系。
• 如果我们承认这些问题并现在在全球范围内开始解决，它们是可以应对的。
人工智能能否教会学生成为更好的沟通者？
几位演讲者超越了技术主题，追问人工智能是否能够增强沟通、同理心和专业精神等典型的人类技能。答案似乎取决于设计和情境。许多人同意，人工智能介导的模拟可以帮助学生练习困难的对话，前提是教师能够评估学员和工具的输出。
“如果你无法评估输出，就不要使用它，”迈阿密大学研究计算与数据副教务长、弗罗斯特数据科学与计算研究所创始所长Nicholas Tsinoremas博士警告道，他指出教育领域现在是人工智能最活跃的创新领域之一。“这将改变我们提供教育的方式。”
文化变革与教师现实
人工智能整合不仅仅是技术挑战，更是文化挑战，米勒医学院医学教授、戈登医学教育模拟与创新中心主任Barry Issenberg博士说。
“在任何时候，你的教师可能处于截然不同的整合阶段——创新者、早期采用者以及刚刚起步的人，”Issenberg博士说。“第一步是提醒每个人我们的目标：培养能够安全、合乎伦理地照顾患者的学员。”
他强调的是同伴驱动的采纳，而非自上而下的指令。
“我们不是要求教师盲目采用工具，而是批判性地思考如何使用它们，”Issenberg博士说。
美国医学院协会Medbiquitous主任Alexis Rossi Aguirre博士表示，AAMC面临着与地方机构类似的许多挑战。
“你可以拥有最好的人工智能工具，但如果你的基础设施无法使用它，那就毫无意义，”Aguirre博士说。“我们需要作为一个领域，跨组织、跨健康科学领域合作，以迎接这一全球性时刻。”
技能工作坊、现场演示与行业视角
除了主旨演讲和小组讨论，会议还提供了实践机会：
• 提示工程工作坊教授教师和学员如何有意且安全地与人工智能系统交互。
• 基于能力的医学教育与人工智能结合会议，探讨了个性化学习计划和人工智能增强的里程碑追踪。
• 关于构建和使用人工智能代理的工作坊，展示了自主工具如何简化研究、分析和行政任务。
• 现场演示让参与者亲身体验已在健康专业项目中使用的、由人工智能驱动的教育平台。
会议以一场关于行业合作的小组讨论结束，参与者包括微软、Aidoc的代表以及迈阿密大学的教师。小组成员就能源治理、透明度以及学术环境中商业依赖的风险进行了辩论。
展望未来
在两天的议程中，对话反复回到最终目标：关怀、能力、安全和人性。Chandran博士在闭幕时提出了一个最终问题：我们如何确保这些技术能够加强而非削弱医疗实践的人文维度？
她的回答强调了会议的精神。
“今天开始的对话将持续很长时间，”Chandran博士说。“跨机构和跨学科的合作对于成功驾驭这一不断演变的格局至关重要。”
标签：AI, 人工智能, 医学教育系, Barry Issenberg博士, Gauri Agarwal博士, Hilit Mechaber博士, Latha Chandran博士, 医学教育, 技术
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