□蔡书璇 许晶
ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），是OpenAI研发的一款聊天机器人程序，于2022年11月发布。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够基于在预训练阶段所见的模式和统计规律，理解书面提示信息并自动生成连贯、自然的响应文本。国内也逐步推进了类似应用，比如文心一言、讯飞星火、腾讯混元等。在新时代人工智能背景下，人工智能领域复合型人才的需求不断增多，如何利用好这些新兴技术，培养医学生职业能力是亟待解决的关键问题。
国内外研究现状
美国国立卫生研究院自2018年起与谷歌云平台、亚马逊网络服务、微软Azure建立了合作，为医学领域获得了新兴的人工智能和计算机学习技术，打破了研究数据共享的“孤岛”。政策上，美国总统行政办公室通过行政指令要求公共卫生部门为人工智能做好信息共享、高性能计算机资源方面的创新和部署工作，国会亦通过法案支持人工智能研究机构。
近年来，我国积极采取一系列措施，大力促进人工智能技术在医学范畴的深度融合。并于2018年提出新医科教育改革,将人工智能教育加入医学教学和实践过程中。2020年2月，教育部、国家发展改革委、财政部印发《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》强调，在“双一流”高校建设中，应重视建立培养基础理论人才和“人工智能+X”复合型人才的培养体系，鼓励深入探索学科间的深度融合模式，以实现人工智能对各学科领域的赋能与深度革新。
人工智能在医学领域的应用
在医疗领域方面，人工智能发展时间不长，仅有几十年的历史，但却大幅度提升了医疗水平和诊断效率。主要体现在辅助诊断方面，研究显示，文书工作占据医生1/4至一半的时间，占据护士1/5的时间。ChatGPT能够依托循证医学框架下的PICO模型（即患者/问题、干预措施、对比措施、结局），为临床决策提供智能化辅助，助力精准医疗决策过程。ChatGPT擅长处理文本内容，通过患者医疗记录和病例数据并据此分析，提供进一步的诊断和建议。已有研究表明，ChatGPT可用于分析可能会在阿尔茨海默病早期发生变化的言语和写作的语言模式，进而实现痴呆症的早期诊断。人工智能通过深度学习算法，能够高效处理分析医学影像资料，辅助医生进行疾病筛查与初步诊断。在精准治疗方面，人工智能可以根据患者的基因信息、病历资料和医学知识数据库，进行个体化精准治疗。人工智能在患者管理和远程治疗方面也展现了巨大潜力。通过智能穿戴设备检测患者生命体征，实现数据收集与分析，为医生提供患者完整的信息。远程医疗平台的建立，极大缓解了医疗资源分配不均衡的问题。
人工智能的应用对医学生的影响
学习方式的革新。在医学的学习过程中，从基础的解剖知识到复杂的疾病诊断，医学生需要记忆和理解的信息量极大。利用人工智能工具，医学生的学习空间大大拓宽，不再局限于特定的课堂时间，他们能够利用碎片化实践进行非正式学习，提高学习效率，减少因长时间连续学习所产生的倦怠心理。学习也不再局限于以班级为基础的同伴交际网络，医学生可以通过人工智能寻找与自己学习习惯和内容相投的学习者一同学习，基于“人际+人机”协作共同营造自由开放的学习社区。在学习内容方面，人工智能通过大数据分析，从大量的科技文献、研究报告和数据库，如PubMed或中国知网中提取个人所需要的医学知识，为医学生提供一站式学习平台。同时，系统会根据学生的学习程度和理解程度，提供个性化的学习建议，这减少了学习过程中的盲目性和无效劳动，使学生能够集中精力攻克难点和重点。此外，虚拟现实和增强现实技术也为学生提供模拟临床实践的机会，医学生可以在安全无风险的环境中反复练习手术操作、急救技能等。这不仅提高了医学生的实践技能，还增强了其应对紧急情况的能力。
职业规划的多元化。除了传统的医生、科研人员等少数几个方向的职业，人工智能的引入，为医学生提供了更加多元化的职业选择。医学生们可以根据自己的兴趣、能力和市场需求，考虑成为医疗数据分析师、医疗机器人工程师等新兴职业。这些职业不仅要求医学生掌握医学知识，还需要具备数据分析、编程等多方面的技能，这些新兴岗位使他们能够在医疗领域发挥更大的作用。
人工智能在医学教育中的争议
伦理与道德教育的融入。在医学领域，人工智能技术的应用涉及大量患者数据的收集、处理和分析，涉及众多伦理和道德问题，如患者隐私保护、医疗决策权等。在责任归属方面，当人工智能系统出现错误或导致不良后果时，如何确定责任归属是一个复杂的问题。医学生需要了解相关法律法规，以便在医疗实践中作出正确的决策。
技术依赖与创新能力的培养。人工智能虽然能够提供便捷的学习工具和丰富的学习资源，但也可能使学生过于依赖技术而削弱自身的自主学习能力，妨碍其独立思考能力、创新能力和批判性思维的培养，进而造成学业障碍。
学生互动和社交技能的培养。在医学教育的广阔舞台上，学生不仅需要深耕医学的沃土，掌握坚实的专业知识和技能，更需培育出色的沟通能力与团队协作精神。传统的教学方式往往能够提供更多的人际交往机会，而人工智能教学则可能在这方面存在不足。因此，在推广人工智能教学的过程中，也需注重医学生社交技能的培养，避免学生陷入“技术孤岛”的困境。
医学生如何适应人工智能变革
积极拥抱新技术。医学生应首先深刻认识到人工智能在医疗领域的重要性和未来发展趋势，从基础课程抓起，注重计算机科学、数据分析及生物信息学等核心领域的学习，旨在塑造自身成为跨学科的复合型人才。进一步而言，为了深化对人工智能在医学实践中应用的理解，医学生应积极投身于座谈会、研讨会及实践项目之中，与人工智能领域方面的专家进行深度对话与互动，进而激发个人创新思维。
强化信息素养培养。现在，以ChatGpt为代表的人工智能机器人拥有强大的功能，它们不仅擅长连续性的对话交流，包括但不仅限于连贯回应问题、模拟人类对话的自然流畅、合理拒绝不当请求、编制程序代码、艺术性地创作诗歌与音乐、以及精准撰写学术论文与解答考试难题，持续产出与对话情境及提问者期望高度契合的答复。然而，这类生成式人工智能也有很多弊端，其生成的内容偶有事实性偏差，乃至“无中生有”的现象，成了不容忽视的缺陷。当学生群体的信息素养尚显薄弱时，过度依赖此类工具可能会阻碍学生主动思考意识、批判性思维、问题解决能力以及创造力的发展。此外，人工智能技术的普及对高等教育评估体系构成了严峻挑战，特别是在欧美地区，学生利用ChatGPT等工具撰写论文、完成作业的现象屡见不鲜，由此引发了关于知识产权归属、学术诚信维护等一系列深刻讨论与争议。鉴于此，多所知名学府，诸如美国纽约大学、斯坦福大学等，已明确颁布禁令，限制在特定课程考核中使用ChatGPT等人工智能辅助工具。国内香港大学紧随其后，做出了类似规定，共同应对这一新兴技术带来的教育伦理与规范挑战。
提升临床实践能力。尽管人工智能在医疗领域展现出无限潜力，但医生的临床实战经验依然是无法被取代的核心价值所在。因此，医学生应更加注重临床实习和实践经验的积累，多与患者深入接触。此外，虚拟现实技术的崛起，更是为医学教育开辟了一片新天地。通过构建高度仿真的临床环境，如手术室、病房、解剖室等，并借助VR设备如头戴式显示器与交互手柄，医学生得以沉浸其中，进行包括手术模拟、解剖模拟、病例分析在内的多样化临床实践模拟。这种安全且可反复练习的方式，极大地促进了医学生临床技能的精进与掌握。
注重伦理与人文关怀。随着人工智能在医疗领域的应用越来越广泛，与之相关的伦理和法律问题也日益凸显。在这之中，强化人文关怀能力的培养显得尤为重要，旨在以患者为中心，全面关照其心理及情感层面的需求，进而提供既专业又富有人情味的医疗服务。具体而言，在引入手术机器人等高科技手段时，应确保操作过程充分尊重患者的舒适度与安全感，力求技术应用的每一环节都能体现对患者的人文关怀。对于远程医疗而言，要关注患者的孤独感和心理需求，通过有效沟通与情感支持，缓解其因距离而产生的隔阂与不安。
培养终身学习的习惯。随着人工智能时代的到来，医疗领域的各种学科的知识与技能也在发生变化，而在此过程中，传统的医疗教学模式却出现了明显的滞后。医学生在大一到大三基本采用填鸭式教育，大四阶段实习对临床接触也不深，大五的时候，他们大部分时间都是在考研和求职中度过的，缺乏足够的医疗能力训练，硕、博教育也伴随着规培和科研压力，医学生专注于临床技能磨炼的经历仍不多。因此，医学生应不断关注行业动态和技术发展趋势，培养终身学习的习惯和能力，更新自己的知识体系，保持好奇心和求知欲，利用人工智能辅助学习，使自己成为适应时代发展的优秀医学人才。
医学教育的应对策略
以往的医学教育主要发生在“师-生”或者“师-患-生”的人际场景，随着生成式人工智能技术的迅猛崛起，其卓越的信息检索、知识精炼及内容创作能力，正逐步转型为医学生的得力学习伙伴与教师的教学辅助工具，推动教育场景转向“师—患—生—机”复合模式。此变革不仅拓宽了医学教育的边界，也对医学教育工作者的能力范畴和角色定位提出了新的挑战与期待。人工智能的出现将主动权交给了学生，这意味着教师可能不再处于主导地位。教师需要不断增进自身的数字技能素养，秉持积极接纳、开放探索与学习进取的心态接受和应用它。
在医学课程考核方面，首先要继续强化“知道”“理解”层面的考核,以巩固良好的知识基础。在试题设计上，需投入研究与创新，确保评估不仅止步于“是否知道”层面，更是要通过问题设计激发医学生进行深度思考，促使其对知识的批判性分析、综合整合及实践应用，着重培养学生的创新能力，力求在考核内容、方式和评价方面实现多元化，以全面、客观地反映医学生的成长与进步。
总结
总的来说,人工智能与医学生的结合，不仅为医学教育和医疗实践带来了革命性的变化，也为医学生未来职业的发展提供了更多的可能性。医学生职业能力的培养既要注重技术融合能力的培养，也不能忽视伦理与人文关怀、创新思维等传统医学素养的提升。展望未来，人工智能对医学生职业能力的塑造将展现出更加广泛与深刻的影响力，我们期待有更多的创新与突破，为培育出具备卓越才能的医学人才奠定坚实基础。
[本文系基金项目：黑龙江省牡丹江市牡丹江医科大学校级科研立项，项目编号2024024。]
（作者单位：牡丹江医科大学，黑龙江 牡丹江157011）