人工智能在临床检验诊断学教育中的应用与发展

［摘 要］ 人工智能技术为临床检验诊断学提供了高效、个性化的学习方式，通过智能辅助学习和虚拟现实技术，学生可以在模拟真实场景中进行实践操作，提升实际技能。此外，人工智能在提供实时问题解答和个性化学习路径方面具有巨大潜力，通过分析学生数据，个性化定制学习计划，使教育更贴合学生需求。然而，应用中需要克服的挑战包括伦理问题、设备成本和数据安全。未来，随着技术的不断发展，人工智能有望成为临床检验诊断学教育的重要助力，为培养更具实践能力和创新思维的医学专业人才提供更广阔的发展空间。

［关键词］ 人工智能；医学教育；临床检验诊断学

［基金项目］ 2023年度国家自然科学基金面上项目“DDX3Y调控Wnt/β-catenin信号通路在肿瘤免疫治疗疗效中的机制和临床价值研究”（82372331）

［作者简介］ 由丽婷（1992—），女，四川成都人，医学博士，四川大学华西临床医学院（华西医院）助理研究员，主要从事临床检验诊断学研究；纳飞飞（1988—），女（回族），四川成都人，医学博士，四川大学华西临床医学院（华西医院）副教授，主要从事肿瘤学临床研究；周 娟（1987—），女，四川成都人，医学博士，四川大学华西临床医学院（华西医院）副教授，主要从事临床检验诊断学研究。

［中图分类号］ G642.3 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-9324（2025）10-0013-04 ［收稿日期］ 2023-11-27

一、人工智能对现代教育的影响

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是当今世界上备受关注的前沿技术之一，其迅猛发展对教育领域提出了新的机遇和挑战［1］。首先，AI为教育带来了前所未有的个性化学习机会。通过分析学生的学习风格、兴趣和能力，AI能够定制个性化的教育内容，以更好地满足每名学生的需求。其次，AI在教育中推动了更为灵活和创新的教学方法。传统的教学模式往往是一种静态的、一劳永逸的传授知识方式，而AI使教学过程更具交互性和动态性。另外，AI还能够提供实时反馈，帮助教师更好地了解学生的学习进展。通过分析学生在在线学习平台上的表现，AI可以生成详细的学习报告，揭示学生的强项和弱项，不仅有助于教师及早发现学生的学习困难，还能够指导教师调整教学策略，更好地满足学生的学习需求。此外，AI有助于大数据分析与课程优化，借助AI的大数据分析能力，教育机构能够更好地理解学生的学习情况，发现教学中的瓶颈和问题，并及时进行课程优化。

然而，AI在教育中的应用也面临一些挑战［2］。首先，个性化学习可能导致信息的茧房效应，即学生只接触到与其兴趣和能力相符的内容，缺乏对多样性知识的了解。为了解决这一问题，AI需要更好地平衡个性化和综合性，确保学生在个性化学习的同时能够获得全面的知识。其次，教育者和决策者需要认真考虑AI在教育中的伦理和隐私问题［3］。个性化学习涉及大量学生数据的收集和分析，如果不加以妥善保护，可能引发隐私泄露和滥用的问题。因此，制定相关的伦理准则和法规是确保AI在教育中安全应用的关键。此外，教育者还须适应新技术的快速发展，不断提升自己的数字素养。许多AI算法被认为是“黑盒子”，即其决策过程难以解释，因此AI的引入需要教育从业者具备相关的技术知识和操作能力，以更好地利用AI进行教学。

二、AI在临床检验诊断学教育中的应用

AI在医学领域中的应用日益广泛，尤其是在临床检验诊断学教育中，其潜在贡献引起了广泛的关注［4］。首先，AI在临床检验诊断学教育中的应用为学生提供了更为全面和深入的学习体验。传统的医学教育往往侧重于理论知识和基础概念的传授，而AI的引入使得学生能够通过模拟实践更好地理解和应用所学知识。其次，AI在临床检验诊断学教育中的应用有助于提高学生解决问题的能力。通过分析大量的临床数据和病历信息，AI能够模拟真实的诊断过程，帮助学生学习如何从复杂的临床信息中提取关键信息，并进行合理的推理和判断。这种实际案例的模拟有助于培养学生在实际工作中迅速而准确地解决问题的能力。另外，AI还可以提供个性化的学习路径，根据学生的学习风格和水平进行定制化的教学［5］。通过分析学生在学习过程中的表现和反馈，AI能够为每名学生量身定制学习计划，强调其个体差异，使得教学更加贴近学生的实际需求，提高学习效果。

然而，AI在临床检验诊断学教育中的应用也面临一些挑战。首先，虽然AI可以模拟实际临床情境，但仍然难以完全替代真实的实践经验。学生需要在真实的医学实验室环境中进行实际操作，才能更好地掌握实验技能和面对实际的医疗挑战。其次，教育者需要重视AI在临床检验诊断学教育中的教学方法和策略。引入AI并不仅仅是将技术应用于传统的教学模式，而是需要重新思考教学目标和方法。教育者需要培养学生对AI的理解和应用能力，同时要加强对学生的伦理素养培养，确保他们在将来的医疗实践中能够合理、负责任地应用AI。此外，AI在医学领域的快速发展也带来了教育资源和师资的不均衡问题。一些医学院校可能面临更新设备、培训教师等方面的挑战，需要政府和学术机构的支持，以确保全面推进AI在临床检验诊断学教育中的应用。

事实上，AI在临床检验诊断学教育中的应用为医学教育带来了全新的机遇和挑战。通过模拟实践、提高问题解决能力以及个性化的学习路径，AI为培养未来检验医学专业人才提供了更多可能性。然而，教育者需要审慎思考如何有效整合AI，以更好地服务于学生的学习需求，并确保其在实践中能够正确应用所学知识。

三、AI在临床检验诊断学教育中的未来发展前景与面临的挑战

近年来，AI在临床检验诊断学教育中的应用更加广泛，已取得了显著的成果。首先，未来的发展方向之一是更深入、更加智能化的个性化学习。传统的医学教育往往是“一刀切”的模式，而AI可以根据学生的学习风格、兴趣和水平，提供更智能化、个性化的学习体验。通过分析学生的学习数据，AI可以预测学生的学科偏好和弱点，为每名学生量身定制最适合的学习计划，使学习更加高效和个性化。其次，虚拟现实（VR）技术和增强现实（AR）技术在未来将扮演更为重要的角色。这些技术可以创造出真实临床场景，使学生能够在虚拟环境中进行实验操作和病例分析，提高其实际操作技能和诊断能力。这不仅能够弥补实际实验室资源的不足，还能够提供更为直观和生动的学习体验。未来的医学检验教育将借助AI创建更为真实的虚拟实验和模拟场景。通过模拟，学生可以在安全的环境中进行实验操作，从而提高实际操作的熟练度。AI的模拟还可以使学生直观地了解各种实验情境，增强其在应对真实工作场景时的自信心。另外，未来的发展方向还包括AI在诊断学教育中的更广泛应用。目前，AI在辅助医学图像分析、病理学诊断等方面已经取得了显著的成就，但未来可以期待AI在更多领域的应用，如实验数据分析、临床决策支持等。这将为学生提供更全面、深入的医学知识，使其具备更为综合的医学素养。在医学检验领域，AI可以用于辅助学生理解临床病历和检验结果。与此同时，未来的发展还需要注重跨学科的整合。临床检验诊断学教育不仅仅涉及医学知识，还需要结合生物学、化学、信息学等多个学科的知识。AI可以在这些学科之间建立起更为紧密的联系，为学生提供更为全面的学科视角，培养学生跨学科思维和综合解决问题的能力。这种整合有助于培养学生更全面的医学视野和应对复杂病例的能力。

然而，AI在临床检验诊断学教育中的未来发展也面临一些挑战。首先，教育者要更深入地理解AI，以更好地融入教学实践［6］。培养教育者的数字素养，使其能够熟练操作AI工具，并理解其背后的原理，是未来必须重视的方向。其次，伦理问题将成为AI在医学教育中的一个重要议题。个性化学习和学生数据分析等技术的应用，涉及学生隐私和数据安全等问题。教育机构需要建立严格的数据保护和使用规范，确保学生的隐私得到充分的保护，同时要教育学生如何正确理解和使用AI。最后，AI在临床检验诊断学教育中的应用需要与实际医疗实践更为紧密地结合。学生不仅需要在模拟实验室环境中进行学习，还需要参与实际的临床工作，将所学知识应用到实际问题中。因此，未来的发展方向还需要强调实践与理论的结合，培养学生真实应对医学挑战的能力。

AI在临床检验诊断学教育中的应用有着广泛而深远的未来发展前景。通过个性化学习、虚拟实境技术、跨学科整合等方面的发展，可以期待培养出更具实践能力和创新思维的医学专业人才。然而，教育者需要认真应对伦理问题，保护学生隐私，确保AI在医学教育中的应用是安全、可靠、可持续的。在未来，我们有理由期待AI为临床检验诊断学教育带来更多的创新和进步。

四、ChatGPT和5G技术在临床检验诊断学教育中的应用

ChatGPT和第五代移动通信技术（5G技术）是AI新技术的两个典型代表。其中，5G技术的核心特点是更高的数据传输速率、更低的延迟以及更多的连接设备，其广泛应用正为医学教育带来新的机遇［7］。在临床检验诊断学教育中，5G技术的引入不仅提升了教学效果，也创造了更丰富的学习体验［8］。首先，5G技术为临床检验诊断学提供了更为高效的远程教学和远程实践机会。通过5G高速网络，学生可以在不同地点远程参与实时的临床操作和检验过程。其次，5G技术与VR技术的结合，为临床检验诊断学教育带来更为逼真的实验室体验。学生可以通过佩戴VR设备进入虚拟实验室，感受真实的实验场景，进行临床检验和诊断操作。这种沉浸式的学习体验有助于提高学生的专业技能，同时降低了对实验室资源的需求。另外，5G技术在实时交互方面的特点也为学生提供了更为便捷的学习体验。学生可以通过5G网络实时与教师、同学进行互动，这种实时交互促进了师生之间更为紧密的联系，使得教学过程更富有活力和灵活性。然而，5G技术在临床检验诊断学教育中的应用也面临一些挑战，包括高昂的设备成本和技术维护费用，以及教师和学生的数字素养等。

ChatGPT是由OpenAI开发的一种大型语言模型，逐渐在临床检验诊断学教育中崭露头角。首先，ChatGPT在教育中的应用主要体现在智能辅助学习方面［9］。通过ChatGPT，学生可以与一个模拟的虚拟智能助手进行自然而流畅的对话，获取关于临床检验诊断学知识的即时帮助。这种对话交互的方式使得学生能够以更自主、互动的方式学习，从而提高学习效果。其次，ChatGPT可以用于制作智能化的教育教材。教育者可以利用ChatGPT生成的自然语言来创作在线教程、学习资料，使得教材更具交互性和趣味性，不仅提升了学生对知识的吸收，也使得教育过程更加灵活和个性化。另外，ChatGPT在提供实时问题解答方面也有显著优势［10］。学生可以通过与ChatGPT的对话，获得有关实验设计、病例分析等方面的问题解答。这种实时性的交互不仅方便了学生在学习过程中的疑难解答，也使得教育者更好地了解了学生的学习需求。

然而，ChatGPT在临床检验诊断学教育中的应用也面临一些挑战。首先，其语言生成的过程仍然受限于预训练数据，可能存在信息不准确或偏颇的问题。在医学领域，准确性至关重要。其次，对于学生而言，ChatGPT作为虚拟助手并不能完全替代真实教学中的互动与实践。临床检验诊断学涉及实际的操作技能，而ChatGPT无法提供实际的实验操作和临床实践经验［11］。因此，在整合ChatGPT的同时，需要确保学生仍然能够获得充足的实践机会。

结语

AI教学系统在临床检验诊断学教育中已有很多应用，带来了全新的机遇，包括更高效的远程实践、沉浸式的虚拟实验室体验、实时的互动交流等。未来需要更加侧重评估AI的安全性、有效性以及伦理问题。随着技术的不断进步，AI在临床检验诊断学教育中的应用场景必将继续扩大，在获益的同时也带来诸多问题，因此，教育工作者需要正确认识、应用AI教学，推动教学改革，实现更加高效的临床检验诊断学的理论与实践教学，同时应当积极思考，避免上述问题。

参考文献

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［2］张文龙，孟垂懿，吴金玲.人工智能在高校教学中的风险及应对策略研究［J］.电大理工，2023（2）：27-30，51.

［3］刁渴珂，单岩，黄艺嘉，等.人工智能在医学教育应用中的伦理学问题分析［J］.医学教育管理，2023，9（1）：122-126.

［4］薛真睿，徐婷，姚春艳.医学检验专业人工智能教学现状及改进措施［J］.国际检验医学杂志，2023，44（7）：890-893.

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［6］黄凤兰，张铁辉.人工智能背景下医学教师的教学素养提升［J］.医学教育研究与实践，2023，31（1）：7-10.

［7］肖丽君.5G技术在医学教育中的应用［J］.中国继续医学教育，2023，15（19）：39-42.

［8］金花，刘国利，樊志菲，等.5G时代医学检验技术专业3D虚拟仿真平台建设探索［J］.创新创业理论研究与实践，2023，6（12）：144-146.

［9］瞿星，杨金铭，陈滔，等.ChatGPT对医学教育模式改变的思考［J］.四川大学学报（医学版），2023，54（5）：937-940.