當前，人工智能（AI）技術的迅猛發(fā)展正驅(qū)動社會各領域體系性變革，醫(yī)學研究與衛(wèi)生健康領域迎來歷史性變革。AI通過提升診療精準度、優(yōu)化決策效率、重塑服務模式，持續(xù)釋放改善醫(yī)療質(zhì)量與患者體驗的革命性潛能，成為推進衛(wèi)生健康體系現(xiàn)代化和醫(yī)學教育范式躍遷的核心引擎。
近日，國務院印發(fā)的《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》中“人工智能+”民生福祉板塊重點強調(diào)了“探索推廣人人可享的高水平居民健康助手，有序推動人工智能在輔助診療、健康管理、醫(yī)保服務等場景的應用，大幅提高基層醫(yī)療健康服務能力和效率。”
“這無疑對醫(yī)學教育提出了新的要求。”廣東醫(yī)科大學多模態(tài)數(shù)據(jù)融合應用實驗室主任弓孟春接受《中國科學報》采訪時表示，在人工智能賦能衛(wèi)生健康高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略機遇大背景下，我國醫(yī)學教育肩負雙重使命：既要應對技術迭代對醫(yī)生能力矩陣的顛覆性挑戰(zhàn)，更需前瞻布局數(shù)智醫(yī)療的人才基礎。
但目前，我國醫(yī)學教育卻面臨AI知識與技能在醫(yī)學相關專業(yè)的培養(yǎng)體系中薄弱、倫理規(guī)范本土化不足、醫(yī)學AI能力測評體系缺失等現(xiàn)實困境，亟需建立符合《“十四五”時期教育強國推進工程實施方案》要求的AI素養(yǎng)能力框架，為培養(yǎng)具備國際視野、適應智慧醫(yī)療生態(tài)的創(chuàng)新型人才提供指引。
鑒于此，多位院士專家結(jié)合循證證據(jù)與國際研究進展，形成了《醫(yī)學生AI素養(yǎng)能力清單及其測評框架專家共識（2025）》（以下簡稱共識）。
作為共識專家組成員之一，弓孟春表示，該共識的發(fā)布為醫(yī)學教育中AI素養(yǎng)的培養(yǎng)與測評提供了系統(tǒng)化路徑，助力培養(yǎng)適應智慧醫(yī)療發(fā)展的復合型人才。
人與技術的共生能力
共識指出，AI已經(jīng)深度融入臨床輔助決策全鏈條，承擔診斷支持、數(shù)據(jù)解析及流程自動化等關鍵職能，引發(fā)醫(yī)學分工體系與職業(yè)能力的結(jié)構(gòu)性變革。立足新醫(yī)科建設與醫(yī)學教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，醫(yī)學生AI素養(yǎng)已超越技術操作層面，升維為融合工程思維、倫理判斷與臨床決策的復合型能力體系。
為此，共識以“多學科、多地域、醫(yī)教研產(chǎn)融合”為組建原則，共邀請了52位相關領域的專家，遵循“醫(yī)學勝任力模型”的理論框架，未來醫(yī)生需構(gòu)建“AI協(xié)作者”“倫理監(jiān)督者”“數(shù)據(jù)治理者”的多元角色認知，在掌握生成式 AI 診療邏輯、醫(yī)療數(shù)據(jù)安全規(guī)范的同時，堅守人文關懷與專業(yè)判斷的核心價值，通過兩輪德爾菲法專家咨詢形成包含知識、技能、態(tài)度三個維度的21項能力指標（CAIP）。
共識將醫(yī)學生的AI素養(yǎng)定義為：醫(yī)學專業(yè)學生有效整合人工智能技術于專業(yè)知識學習、臨床或公共衛(wèi)生實踐、醫(yī)學研究與健康管理所必需的綜合素質(zhì)，涵蓋對AI基礎原理的認知理解、技術工具的批判性應用、倫理風險的審慎評估以及持續(xù)適應技術變革的能力傾向。
弓孟春指出，AI素養(yǎng)的本質(zhì)是“人與技術的共生能力”——它既要求醫(yī)學生理解算法的語言，更強調(diào)以臨床智慧駕馭技術的不確定性。未來的AI素養(yǎng)建設應兼顧倫理敏感性與技術敏捷性，在技術進步與人文關懷之間實現(xiàn)動態(tài)平衡，從而在人工智能深度介入醫(yī)療的時代，更好地守護醫(yī)療服務的人本價值。
5項能力須優(yōu)先關注
為適應AI時代的快速發(fā)展，共識明確了醫(yī)學生培養(yǎng)的四點定位和要求，即與AI自信合作、識別并應對AI相關的風險、明確法律與倫理責任邊界、確保患者隱私得到有效保護。
那么，如何構(gòu)建醫(yī)學生AI素質(zhì)能力呢？共識列出了的21能力清單，其中特別優(yōu)先關注的能力指標有：
CAIP3（知識維度）理解人工智能在整合多學科知識、緩解專科細化及知識碎片化中的作用。該能力項要求醫(yī)學生能夠使用AI工具快速獲取、評估、整合及應用跨學科知識，識別因數(shù)據(jù)質(zhì)量或來源偏差而導致的模型偏倚，了解訓練數(shù)據(jù)和模型設計可能引入診療決策的誤差風險，例如基于單一族群數(shù)據(jù)訓練的系統(tǒng)在其他族群中的適用性局限。
CAIP2（知識維度）掌握健康醫(yī)療數(shù)據(jù)治理的基本理論與關鍵技術。該能力項要求醫(yī)學生理解醫(yī)療數(shù)據(jù)在采集、存儲、傳輸、使用等環(huán)節(jié)的管理要求，確保數(shù)據(jù)處理過程符合相關法律法規(guī)及倫理標準，保障數(shù)據(jù)安全性、合規(guī)性和可持續(xù)利用。
CAIP17（態(tài)度維度）堅持醫(yī)生主導原則，合理利用AI輔助診斷。該能力項要求醫(yī)學生明確人工智能在診斷過程中的輔助性質(zhì)，認識到所有診療決策應以醫(yī)生的專業(yè)知識和臨床判斷為主導，AI工具僅作為輔助決策的支持工具，不能替代醫(yī)學專業(yè)人員的獨立判斷。
CAIP12（技能維度）識別AI系統(tǒng)診斷結(jié)果中的潛在偏倚。該能力項要求醫(yī)學生在模擬或真實臨床場景中，能夠通過數(shù)據(jù)溯源、邏輯驗證等手段，識別AI系統(tǒng)診斷結(jié)果中的潛在偏倚，具備對AI生成內(nèi)容進行合理質(zhì)疑、驗證和修正的能力，從而提升AI在醫(yī)療實踐中的安全性和可靠性。
CAIP18（態(tài)度維度）醫(yī)生需對AI輔助決策負最終責任。該能力項要求醫(yī)學生明確理解醫(yī)生對AI生成內(nèi)容的專業(yè)性承擔審查義務（如驗證診斷依據(jù)、排除算法偏見），并以最終決策簽字權(quán)構(gòu)成責任基礎。若因未履行審查義務導致醫(yī)療事故，醫(yī)生承擔主要責任；若因算法設計缺陷或數(shù)據(jù)造假導致錯誤，醫(yī)療機構(gòu)與AI開發(fā)者承擔連帶責任。
“我們建議通過知識測評、態(tài)度測評、技能測評、高風險場景測評、多階段動態(tài)測評等方式對醫(yī)學生AI素質(zhì)能力進行考察。”弓孟春表示。
AI素養(yǎng)教育不是培養(yǎng)技術依賴者
共識建議，為系統(tǒng)提升醫(yī)學生人工智能素養(yǎng)能力，應從本科低年級階段、分模塊嵌入現(xiàn)有醫(yī)學教育體系，構(gòu)建由基礎到臨床、知識到實踐的融合路徑。
“本科低年級（大一、大二）是開展AI素養(yǎng)教育的黃金窗口期，契合學生認知可塑性強、學科基礎構(gòu)建關鍵的雙重特點。”共識執(zhí)筆專家組組長、廣東醫(yī)科大學副校長曾志嶸表示，早期介入AI教育能有效培養(yǎng)系統(tǒng)性思維、數(shù)據(jù)思維及批判性思維，這些能力與醫(yī)學診斷決策高度契合。
而高年級醫(yī)學專業(yè)教育階段，應進一步推動醫(yī)學生理解AI技術本質(zhì)與醫(yī)療倫理、掌握臨床AI工具應用策略、培養(yǎng)批判性技術價值觀。最終目標是構(gòu)建“倫理-技術-臨床”三位一體的教育生態(tài)，使醫(yī)學生既善用AI之力，亦堅守醫(yī)學之魂。
在課程體系設置上，共識認為，醫(yī)學生AI素養(yǎng)教育需構(gòu)建基于“知識-技能-態(tài)度”三維框架的整合式課程體系。該體系深度融合醫(yī)學專業(yè)課程與AI技術，協(xié)同科學教育與思政人文教育，包括醫(yī)療AI基本原理、臨床AI工具實操與通用大模型高階應用雙重路徑提升實踐能力、AI技術深度嵌入《診斷學》《內(nèi)科學》等課程以及AI倫理與治理框架等。
據(jù)悉，為了探索醫(yī)學生AI素養(yǎng)的培養(yǎng)與測評的具體實踐經(jīng)驗，廣東醫(yī)科大學建立的AI醫(yī)學院（GDMU-AIMS），創(chuàng)新性引入20余個全國知名臨床團隊建設的專病大模型，在醫(yī)學專業(yè)學生的培養(yǎng)過程中，實現(xiàn)“邊學邊用、教評一體”的AI素養(yǎng)培養(yǎng)新范式。GDMU-AIMS通過構(gòu)建覆蓋理論學習、虛擬診療、實戰(zhàn)考核的全鏈條培養(yǎng)機制，為醫(yī)學專業(yè)學生提供沉浸式AI輔助診斷訓練場景，開發(fā)基于真實病例的動態(tài)測評模塊，建立與臨床能力掛鉤的AI素養(yǎng)評價標準。這種實踐導向的培養(yǎng)模式，能夠幫助醫(yī)護人員快速掌握AI工具的使用技巧，提高其與AI系統(tǒng)協(xié)作的能力。據(jù)悉，GDMU-AIMS將于九月份面向2025屆廣東醫(yī)科大學臨床醫(yī)學等專業(yè)新生全面啟用，帶來AI時代醫(yī)學專業(yè)人才培養(yǎng)的全新探索。
“AI素養(yǎng)教育的終極目標不是培養(yǎng)技術依賴者，而是塑造能駕馭技術、捍衛(wèi)醫(yī)學人文精神的守護者。”弓孟春表示，該共識將秉持動態(tài)更新原則，不斷優(yōu)化完善，為AI賦能醫(yī)學教育的理論研究與實踐探索提供前瞻性參考，并始終堅持醫(yī)學倫理和科技倫理基本原則，禁止任何試圖用AI完全替代醫(yī)患關系的行為。
本文鏈接：人工智能時代，如何培育復合型醫(yī)學人才？http://www.sq15.cn/show-11-25222-0.html
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