北京
对于医学生来说，“水电解质紊乱”是临床的基础知识，而医学数据和评判标准不断更新，可能让他们面临信息滞后的情况。在广东医科大学，“AI医学院”大模型系统帮助2023级临床医学专业学生严冬儿梳理了相关病情，还进一步生成了病人的补液方案。严冬儿反馈说，大模型实时更新的知识内容、全面客观的临床分析，让她拓宽了医学视野，锻炼了临床思维能力。
“传统医学教育中，部分学生的理论学习与临床实践相互脱节。”该校校长肖炜介绍，学校在调研中发现，前期学理论、后期进临床的传统医学教育模式，容易导致课程内容衔接不畅、教学场景与职业场景脱节，不利于学生形成面向真实问题的分析和判断能力。
“一些医学教学环节过于围绕单一器官、单一病症展开，容易让学生‘只见局部、不见整体’。”肖炜表示，培养“整体医学观”需要多学科教师协同参与，并尽可能推动学生早临床、早实践。但由于组织难度大、培养成本高，这种培养模式往往只能在实验班中开展，很难大面积铺开。
人工智能技术的持续迭代也在进一步凸显传统培养模式的短板。过去，临床思维不强的学生可以依靠储备专业知识和提升操作技能弥补。如今，人工智能使医疗知识、技能的获取门槛降低，单纯的知识储备和操作熟练度已难以构成医学生的核心竞争力，系统性的临床思维从加分项变成了必选项。
为补齐传统医学教育的短板，该校联合华为等头部企业，打造了“AI医学院”（GDMU-AIMS）医学教育空间。该系统基于华为鲲鹏与昇腾算力平台，融合鸿蒙技术生态，集成盘古大模型、神州医疗双引擎医疗大模型平台及医疗垂直模型基座，打造学习门户、名家学堂、智慧学伴、素养评估、医学智源五大板块，深度融入课程体系与教学实践，精准匹配师生需求，推动科研创新，重塑教学生态。它集智能教学、个性化学习、精准评估、资源管理等功能于一体，构建起“学—练—评—用”一体化的智慧医学教育新生态。
在“AI医学院”的支持下，原本分散在医疗机构、科研团队和产业一线的优质资源被引入校园。“智肾”慢性肾脏病综合管理大模型等多个由院士团队研发的医学大模型的引入，能有效辅助学生进行诊断推理与临床决策。
教师的教学方式也依托“AI医学院”革新。该校健康医疗大数据工程中心特聘教授金博表示，教师可借助大模型模拟更多复杂场景，把原本难以进入课堂的真实病例纳入讨论，开展成果导向教学。
以肾病教学为例，过去教师侧重讲解肾功能损害的判断机制、治疗方式等，学生学到的是单个知识点。如今在大模型的辅助下，教师更加注重从患者整体状态出发，引导学生综合考虑疾病进展、治疗风险和患者生活质量等因素，思考更优的治疗方案。“我们关注的就不只是一个器官、一种病症，更是一个完整的人。”金博说。
“AI医学院”还为每名学生配备了“AI助教”，根据具体学习进度和需求，动态生成自定义病例与模拟试题，强化疾病诊断、药物机制等知识运用。学生在遇到复杂医学问题时，可以主动与大模型交互，梳理信息、搭建思路，不断打磨临床思维。
“大模型让学生拥有了更广阔的‘知识森林’。”该校党委书记卢景辉用“树木”与“森林”的关系比喻“AI医学院”带来的教学模式变革——过去很多医学生“只见树木”，知识要靠自己在临床中一点点去积累，大模型则让更多医学生拥有“一片森林”，有需要时进入“森林”就能找到“那棵树”。
《中国教育报》2026年09月16日 第07版
作者：本报记者 刘盾 通讯员 蒋颖妍
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