人工智能助力医学教育：案例模拟、多样化考题，AI的无限可能

“当前，医学已经成为与人工智能融合度最高、链接性最强的学科之一，人工智能的发展在医学教育领域的应用不可阻挡。”浙江大学人工智能研究所所长吴飞说。AI不仅可以在临床诊疗中提供强大的辅助，也正在成为医学教育领域的得力助手。通过智能化手段，AI能够提升学习效率，优化考试效果，为医学教育带来新的进步。

1. AI进行医学案例模拟

传统的医学案例模拟，通常依赖于纸质教材、标准化病人或模拟软件，但其存在诸多局限。首先传统的模拟大多是固定场景，缺乏灵活性与多样性，无法实时适应不同的患者表现与病情变化。其次选择范围有限，难以涵盖所有复杂病情和罕见疾病，造成训练内容的片面性。

AI进行医学案例模拟的核心优势在于其强大的数据处理能力和智能分析功能。通过大量历史病历数据、临床诊疗指南以及最新的医学研究成果，AI可以构建出庞大且多样化的病例库，涵盖从常见病到罕见病的各类情境。同时，AI能够模拟不同的患者表现和临床变化，提供一个高度还原的虚拟患者环境，让医学生和临床医生在模拟过程中，能够体验到与真实病人接近的互动。

AI在医学案例模拟中的运作机制大致可以分为以下几个步骤：首先，AI会通过自然语言处理（NLP）技术解析病历数据，提取出患者的症状、体征、实验室检查等关键信息，并根据不同的病理背景生成个性化的病例。接下来，AI会根据患者的反馈信息，实时调整病例发展，模拟患者的病情变化、反应以及治疗效果。最重要的是，AI系统能够为学员提供即时反馈，帮助其识别诊断中的偏差，指导其正确的临床决策。【1】

作为AI进行医学模拟的优秀例子，清华大学智能产业研究院（AIR）推出的“Agent Hospital”项目，构建了一个虚拟的医疗世界。该系统模拟了从发病、分诊、问诊到康复的完整医疗流程，系统模拟了50万个AI患者，涵盖不同年龄、性别和疾病。此系统除了训练AI医生外未来也将为医学教育提供医学案例模拟，助力“AI+医学教育”。【2】

2. AI辅助医学考试：多样化考题

医学考试题库在医学教育中扮演重要角色，但存在一些问题。例如题目质量参差不齐，现有题库缺乏情境化和临床实际相关性，题库更新滞后等。此外，题库编制成本高且难度大，需大量专家参与。

AI参与医学考题编写可有效解决这些问题。AI通过大数据分析与自然语言处理技术，自动生成高质量、多样化的题目，并确保题目在不同难度层次之间合理分布。AI还可以设计情境化的临床病例题，模拟真实临床推理过程，评估学生的高阶认知能力。AI系统能够实时更新题库，迅速反映医学领域的最新研究成果与临床进展，提升题库的时效性。AI还可自动化生成题目，减少人工成本，降低编制难度，提高效率。

AI编写医学试题的原理基于不同的提示设计方法，通过引导大语言模型（LLM）生成符合教学目标和医学知识的高质量题目。

其一为零样本提示：模型直接生成题目，无需示例，通过训练数据的泛化能力来完成任务，简便快速，但题目质量可能不稳定。

其二为少样本提示：提供少量示例，帮助模型理解题目风格和深度，确保题目符合教学要求，且能够覆盖特定知识点。此方法要求教师选择合适的范例，控制题目一致性。

其三为思维链提示（CoT）：通过引导模型展示推理过程，确保题目逻辑严密、层次清晰，有助于考察学生的批判性思维。例如，将问题转化为循序渐进的推理环节。其四为自洽性思维链提示（CoT-SC）：在思维链的基础上增加自我校验，模型生成多个解并筛选最佳，确保每个选项的医学依据严谨，提升测试的信度和区分度。最后是思维树提示（ToT）：通过并行探索多个推理路径，支持前向搜索和节点回溯，生成更为全面、细致的题目，适合考察知识掌握与临床推理能力。

北京大学医学教育研究所测试AI在临床医学考题上的生成结果，尤其是围绕术后并发症的临床表现和处理方案。研究团队使用了阿里云通义千问2.5大语言模型进行试验，旨在评估其在医学知识问答和考题生成中的效果。通过设计一系列关于术后胆漏的临床题目提示，AI成功生成了多个具有较高临床相关性的问题，涵盖了胆漏的发生机制、诊断标准、临床表现以及处理方法。

在实际测试中，AI能够准确生成涵盖右上腹痛、发热、腹膜刺激征等症状的临床场景，并在问题中嵌入了合理的病例背景。此外，AI还能够根据不同提示调整题目难度，例如通过改变病例细节或病程发展生成不同类型的临床选择题。这一结果表明，AI辅助在医学考题编写中不仅能提高题目生成的效率，还能帮助形成更符合临床实际的考核内容。【3】

AI应用在医学案例模拟以及多样化试题无疑开启了医学教育的新篇章。随着AI技术不断进步，它将成为医学教育不可或缺的一部分，帮助培养出更多优秀的医学人才。面对医学教育领域的挑战和机遇，AI的潜力远未被完全挖掘，在AI的助力下，医学教育的未来充满希望，对此麻省理工学院（MIT）教授，罗伯特·卡普兰 (Robert Kaplan)评价到：“我们正在见证AI在医学教育领域的革命，它有潜力提供定制化的学习路径，让医生不断更新其专业技能。”

参考资料：

【1】飞桨PaddlePaddle. (2024, February 29). 文心一言变身虚拟患者，助力医学生轻松开启「实践模式」. 飞桨PaddlePaddle. https://mp.weixin.qq.com/s/I10j2m6T_nxIq-IHVmg4fw
【2】量子位，清华大学智能法治研究院. (2024年12月13日). 《清华AI医院上线！首批42位AI医生亮相，诊断覆盖300余种疾病》. 量子位. https://mp.weixin.qq.com/s/kS--1DrxGVo-W02xfaEnrQ
【3】江哲涵,奉世聪,王维民.生成式大语言模型在医学考试题库建设中的实践探索[J].中华医学教育杂志,2024,44(8):561-569