當(dāng)前，新一代人工智能（AI）相關(guān)學(xué)科發(fā)展、理論建模、技術(shù)創(chuàng)新、軟硬件升級等整體推進(jìn)，正在引發(fā)鏈?zhǔn)酵黄疲苿咏?jīng)濟(jì)社會各領(lǐng)域從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化向智能化加速躍升，這是一場快速、廣泛、深刻的改變。醫(yī)學(xué)領(lǐng)域處在這場技術(shù)突破與醫(yī)療需求“雙向奔赴”的革新前沿中，人工智能正以指數(shù)級速度重塑整個(gè)醫(yī)療行業(yè)生態(tài)，不可避免地給傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)教育帶來劇烈變化甚至是顛覆式變革。我們要高度重視人工智能給醫(yī)學(xué)發(fā)展帶來新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，積極探索醫(yī)學(xué)教育與衛(wèi)生健康行業(yè)的交互新模式，不斷強(qiáng)化醫(yī)教的高效協(xié)同，培養(yǎng)具備與AI合作能力的新一代醫(yī)者，以適應(yīng)未來醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展需求，為“健康中國2030”建設(shè)提供高質(zhì)量的醫(yī)學(xué)人才保障。
人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展歷程
醫(yī)學(xué)領(lǐng)域算是人工智能最早探索應(yīng)用的領(lǐng)域之一，從20世紀(jì)50年代的早期萌芽探索發(fā)展到今天，可以將這個(gè)從理論探索到技術(shù)落地系統(tǒng)性變革的歷程簡單劃分為三個(gè)階段。
萌芽探索階段。20世紀(jì)80年代以前可以說是人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的初步探索階段。基于規(guī)則的專家系統(tǒng)是這一時(shí)期的重要成果，系統(tǒng)通過模擬專家的經(jīng)驗(yàn)和知識，為疾病的診斷和治療提供輔助建議。像斯坦福大學(xué)開發(fā)的MYCIN系統(tǒng)就是早期專家系統(tǒng)的典型代表之一，該系統(tǒng)包含了約600條規(guī)則，能夠根據(jù)患者的癥狀、實(shí)驗(yàn)室檢查結(jié)果等信息，給出細(xì)菌感染性疾病的診斷和治療建議。但由于醫(yī)學(xué)知識的復(fù)雜性和不確定性，規(guī)則的制定往往難以涵蓋所有情況，且系統(tǒng)規(guī)則維護(hù)成本過高，在這一背景下，概率圖模型（如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)）在數(shù)據(jù)匱乏的六七十年代逐步成為當(dāng)時(shí)醫(yī)療AI領(lǐng)域的重要探索方向：樸素貝葉斯模型通過計(jì)算疾病與癥狀之間的概率關(guān)系來進(jìn)行診斷，在癥狀—疾病關(guān)聯(lián)分析應(yīng)用中發(fā)揮了重要作用。這些早期的人工智能模型雖然功能相對有限，但正式開啟了利用計(jì)算機(jī)技術(shù)輔助醫(yī)療決策的先河。 融合發(fā)展階段。20世紀(jì)80年代以后，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展和醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的積累，人工智能與醫(yī)學(xué)的融合逐漸加深。這一時(shí)期的顯著特征是數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型，隨著醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）和電子病歷（EMR）的普及，患者醫(yī)療信息實(shí)現(xiàn)數(shù)字化存儲，推動了結(jié)構(gòu)化醫(yī)療數(shù)據(jù)積累，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)模型（如邏輯回歸、支持向量機(jī)）開始應(yīng)用于疾病預(yù)測。例如，基于統(tǒng)計(jì)分析的疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型，可用于心臟病、癌癥等疾病的預(yù)測，幫助醫(yī)生評估患者的病情發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)。這一時(shí)期，影像處理技術(shù)也取得了重要進(jìn)展，醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)庫建設(shè)意義重大，計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)通過對X光、CT、MRI等影像數(shù)據(jù)的分析，輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病變。在融合發(fā)展階段，人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大和深入，為后來人工智能蓬勃發(fā)展下的醫(yī)療創(chuàng)新積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與有力的技術(shù)理論支持。 轉(zhuǎn)折變革階段。進(jìn)入21世紀(jì)，深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)、多模態(tài)大模型生態(tài)構(gòu)建為人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展帶來重大轉(zhuǎn)折。深度學(xué)習(xí)算法能夠自動從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征和模式，極大地提高了醫(yī)學(xué)影像分析、疾病診斷和治療方案制定的準(zhǔn)確性和效率。2021年3月23日《國際工程研究與發(fā)展》雜志刊發(fā)《利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行肺癌診斷》一文，研究團(tuán)隊(duì)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）開發(fā)出一款可用于肺癌早期診斷的深度學(xué)習(xí)模型，準(zhǔn)確率高達(dá)95%。如今，基于Transformer架構(gòu)的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的發(fā)展使人工智能能夠綜合多種醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)（如影像、基因、臨床數(shù)據(jù)等）進(jìn)行分析，為疾病的精準(zhǔn)診斷和個(gè)性化治療提供了更全面的依據(jù)。與此同時(shí)，智能醫(yī)療設(shè)備產(chǎn)業(yè)迎來了爆發(fā)式增長，手術(shù)機(jī)器人、可穿戴設(shè)備等產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，5G遠(yuǎn)程診療系統(tǒng)逐漸落地應(yīng)用，打破了地域限制，實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源共享。本土開源模型DeepSeek的橫空出世為國內(nèi)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的本地化部署提供了便利，如何推進(jìn)數(shù)智賦能已成為至關(guān)重要的賽道。
人工智能重構(gòu)醫(yī)療行業(yè)底層邏輯
從專家經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動到數(shù)據(jù)驅(qū)動，再到演化為多模態(tài)認(rèn)知智能，縱觀人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展歷程，我們深刻感知到人工智能正在重構(gòu)醫(yī)療行業(yè)的底層邏輯。
理論層面的重構(gòu)。在數(shù)據(jù)驅(qū)動下醫(yī)學(xué)知識體系在重新構(gòu)建：如AI通過分析海量醫(yī)療數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)疾病的新型關(guān)聯(lián)模式，AI構(gòu)建的動態(tài)知識圖譜整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（藥物靶點(diǎn)、病理機(jī)制、流行病學(xué)等）支持實(shí)時(shí)更新醫(yī)學(xué)知識庫。與此同時(shí)，診療范式在從“經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)向”“群體化治療”轉(zhuǎn)向“算法輔助”“個(gè)性化干預(yù)”。南京醫(yī)科大第一附屬醫(yī)院基于大模型深度融合醫(yī)學(xué)知識圖譜與動態(tài)臨床數(shù)據(jù)，構(gòu)建“大模型中樞+專科智能體”協(xié)同診療體系，精準(zhǔn)賦能醫(yī)療個(gè)性化場景應(yīng)用。 實(shí)踐層面的革新。診斷效能實(shí)現(xiàn)了革命性提升，基于基因組學(xué)的AI動態(tài)治療方案生成系統(tǒng)正在改寫臨床實(shí)踐，治療方案日趨精準(zhǔn)化；醫(yī)療管理流程實(shí)現(xiàn)了智能化，如智能預(yù)約系統(tǒng)、電子病歷管理系統(tǒng)、醫(yī)療資源管理系統(tǒng)等，極大地優(yōu)化了醫(yī)療管理流程。南京醫(yī)科大附屬蘇州醫(yī)院建設(shè)“云水醫(yī)橋”互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新平臺，整合智能導(dǎo)診、多學(xué)科會診、語音交互等功能，實(shí)現(xiàn)疑難病例遠(yuǎn)程診療與資源高效配置，截至2025年3月已累計(jì)服務(wù)319次。 科研范式正經(jīng)歷蝶變。2024年諾貝爾物理學(xué)獎和化學(xué)獎頒給了來自AI相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)家，這已引發(fā)全球?qū)W術(shù)界高度關(guān)注。人工智能的普及應(yīng)用促使科學(xué)研究轉(zhuǎn)入人工智能驅(qū)動范式，AI技術(shù)聯(lián)結(jié)了多學(xué)科、跨學(xué)科知識，建立起科研資源開放共享、學(xué)科知識交叉融合的新格局；通用大模型和科研領(lǐng)域垂直大模型應(yīng)用集成多種數(shù)據(jù)分析功能，開辟了更為廣闊的數(shù)據(jù)視野和更豐富的研究路徑。南醫(yī)大牽頭構(gòu)建“臨床需求牽引—技術(shù)研發(fā)攻關(guān)—成果轉(zhuǎn)化落地”全鏈條生態(tài)，使科研成果與產(chǎn)業(yè)需求高效對接，加速前沿技術(shù)向臨床應(yīng)用轉(zhuǎn)化落地。附屬南京醫(yī)院心內(nèi)科團(tuán)隊(duì)依托江蘇省瓣膜專病隊(duì)列，開發(fā)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)分層系統(tǒng)，建立"醫(yī)療機(jī)構(gòu)—數(shù)據(jù)平臺—生產(chǎn)企業(yè)"數(shù)據(jù)共享機(jī)制，推動我國瓣膜介入器械國產(chǎn)替代率進(jìn)一步提升。 治理能力的挑戰(zhàn)與倫理風(fēng)險(xiǎn)的考量。為更好地應(yīng)對全球科技革命、健康挑戰(zhàn)和技術(shù)驅(qū)動的醫(yī)療新范式，2024年11月，國家衛(wèi)健委發(fā)布了《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應(yīng)用場景參考指引》，以保障醫(yī)療AI的安全、有效應(yīng)用。當(dāng)醫(yī)學(xué)AI從單點(diǎn)工具向覆蓋預(yù)防—診斷—治療—康復(fù)的全鏈條智能醫(yī)療生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)化，醫(yī)療與教育行業(yè)均有諸多問題與挑戰(zhàn)需要應(yīng)對解決：教育變革滯后于人才需求變化、人群的數(shù)字素養(yǎng)差距、醫(yī)療數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象、技術(shù)迭代引發(fā)的倫理安全等等。建立健全倫理和監(jiān)管機(jī)制、規(guī)范人工智能的應(yīng)用、加強(qiáng)師生數(shù)字素養(yǎng)教育等是健康發(fā)展的關(guān)鍵。為確保醫(yī)療信息安全，保障區(qū)域醫(yī)療生態(tài)穩(wěn)健運(yùn)行，南醫(yī)大多家附屬醫(yī)院均已實(shí)現(xiàn)本地化部署DeepSeek，通過自主可控的技術(shù)架構(gòu)與定制化安全策略，顯著提升醫(yī)療數(shù)據(jù)治理與系統(tǒng)運(yùn)行的安全性。
人工智能重塑醫(yī)學(xué)教育
2024年12月，世界慕課與在線教育大會首次提出，全球高等教育進(jìn)入“智慧教育元年”的概念：教育范式由“師—生”二元結(jié)構(gòu)走向“師—生—機(jī)”三元結(jié)構(gòu)，教育場景由有界走向無界，教育資源由用戶生成走向智能生成，教育治理由經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)走向數(shù)智詢證......醫(yī)學(xué)作為與人工智能融合度最高、鏈接性最強(qiáng)的學(xué)科之一，其醫(yī)學(xué)教育更是迎來了重大的革新挑戰(zhàn)與煥新機(jī)遇。
重構(gòu)醫(yī)學(xué)教育范式。一是人才培養(yǎng)目標(biāo)更新：醫(yī)學(xué)教育從“知識傳授”向“能力構(gòu)建”轉(zhuǎn)變，對醫(yī)學(xué)生的綜合診療與跨學(xué)科協(xié)作能力、系統(tǒng)領(lǐng)導(dǎo)力、數(shù)字技術(shù)與創(chuàng)新素養(yǎng)、健康促進(jìn)與公共衛(wèi)生視野等提出了更高的培養(yǎng)要求。二是學(xué)科專業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整：為應(yīng)對現(xiàn)代疾病模式的復(fù)雜性、多樣化的健康需求，以及不斷進(jìn)步的醫(yī)學(xué)技術(shù)，醫(yī)學(xué)院校必須密切關(guān)注并超前響應(yīng)未來社會所需，醫(yī)學(xué)信息學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程等“醫(yī)學(xué)+”“AI+”交叉學(xué)科專業(yè)正在積極布局中，人工智能通識課教育也被提到了核心地位。三是教學(xué)模式智能化轉(zhuǎn)型。人工智能技術(shù)為教育教學(xué)提供了新的手段和方法。利用虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)，學(xué)生可以更加直觀地學(xué)習(xí)人體解剖學(xué)知識、接受臨床實(shí)踐訓(xùn)練等。智能輔導(dǎo)系統(tǒng)則可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和特點(diǎn)，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)建議和輔導(dǎo)，提高教學(xué)效果，個(gè)性化與終身學(xué)習(xí)的理念日漸深入人心。 數(shù)智賦能醫(yī)學(xué)教育創(chuàng)新發(fā)展。南京醫(yī)科大學(xué)高度重視數(shù)字化改革，將信息技術(shù)與教育教學(xué)深度融合，通過建設(shè)數(shù)字化教學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施、更新教育理念教學(xué)模式、開發(fā)應(yīng)用教學(xué)數(shù)字化資源、升級評價(jià)和管理監(jiān)控體系，全面提升教育數(shù)字治理效能，助力學(xué)生的全面可持續(xù)發(fā)展。一是加強(qiáng)數(shù)字化頂層設(shè)計(jì)與制度保障。從“十二五”到“十四五”，學(xué)校持續(xù)實(shí)施五大教學(xué)工程，通過“優(yōu)質(zhì)資源建設(shè)工程”“新模式學(xué)習(xí)社區(qū)創(chuàng)建工程”等，推進(jìn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的學(xué)校治理模式變革。二是推動數(shù)字化教學(xué)資源的開發(fā)應(yīng)用。學(xué)校自主開發(fā)了基于學(xué)生自主學(xué)習(xí)、自評互評的實(shí)訓(xùn)平臺，共包含6個(gè)國家級虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)項(xiàng)目、13個(gè)省級虛仿項(xiàng)目、53個(gè)校級虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)項(xiàng)目，為開展個(gè)性化學(xué)習(xí)創(chuàng)造條件，其中自主評分系統(tǒng)在全國臨床執(zhí)業(yè)醫(yī)師考試和水平測試中試用，支持了全國近百家臨床教學(xué)單位的應(yīng)用。三是構(gòu)建線上線下混合式教學(xué)模式。構(gòu)建了以“自主學(xué)習(xí)，師生互動”為特征的教學(xué)新模式，線上與線下、課內(nèi)與課外、理論與實(shí)踐、虛擬與現(xiàn)實(shí)相結(jié)合的“混合式”教學(xué)成為新常態(tài)，推動了從“以教師為中心”到“以學(xué)生為中心”的“學(xué)習(xí)革命”，2項(xiàng)數(shù)字化建設(shè)項(xiàng)目獲國家教學(xué)成果二等獎。四是優(yōu)化大智慧“教學(xué)評管”一體化建設(shè)。將校外臨床實(shí)踐教學(xué)管理信息化平臺與學(xué)校一體化教學(xué)管理系統(tǒng)有機(jī)融合，實(shí)現(xiàn)教學(xué)資源、教務(wù)管理、實(shí)踐管理、質(zhì)量測評和監(jiān)控反饋等功能為一體，強(qiáng)化了人才培養(yǎng)全過程質(zhì)量監(jiān)控的實(shí)時(shí)閉環(huán)管理。
（作者系南京醫(yī)科大學(xué)黨委書記、江蘇省健康研究院院長）