随着信息化的融入，尤其是人工智能的发展，医学教学的模式也发生着巨大的变革。信息技术与医学教育的融合，为学生的自主学习、互动交流，为教学资源的共享，以及教学模式的转变提供了前所未有的便捷途径。医学教育信息化发展己成为医学教育改革的重要环节，关乎医学人才培养质量和办学水平。   

1医学教育信息化背景   

医学教育的理论教学和实践操作中的核心概念是培养具有医学思维和医学道德的医学生。当今世界正处于前所未有的教育变革时期，我国医学教育的方针、社会需求和特点也发生了巨大变化。  

 20世纪90年代以来，信息技术不断创新，信息产业持续发展，信息化成为了全球社会发展的重要特征。进入21世纪后，人工智能信息化对社会发展的影响更为深刻。广泛应用、高度渗透的信息技术正孕育着新的重大突破。  

 1. 1医学教育信息化的发展进程  

 医学教育信息化的发展共经历三个阶段。   

手段创新阶段:通过教学工具及手段的改革实现教学方式的创新，主要强调教学方式的多媒体化、数字化，通过PPT}flash动画以及音视频文件等多媒体应用对教学内容进行展示与传递。这种教学方式的本质还是“纸媒”，学生参与互动与教学反馈较少。   

流程创新阶段:通过对传统医学教学模式和流程的改进，实现自主学习、多重交互、协作交流、个性化反馈等基于网络的学习模式。   

超越现实阶段:通过人工智能、数据挖掘分析、模拟仿真、3D打印、脑机接口等技术的应用，实现情景式学习、探究式学习川、基于大数据的个性化学习、模拟医学教育等团。   

目前，我国医学教育信息化己经发展到超越现实的创新阶段。学习空间布局逐渐由单一形态的教室转型为多功能、多形式的虚拟学习平台叫，实现师生线上线下、互助互动的混合式教学川。同时在这个过程中不断共享优质网络课程资源，丰富医学教育资源库，最终实现共建共享式的“医学教育云”平台。   

1.2医学教育信息化的发展趋势   

现阶段，人工智能、云计算、智能终端、虚拟现实等技术的发展，促进了医学教育信息化呈现如下趋势:在理论教学方而，远程互动教室、现场演示式课堂、浸入式教学、实景转播课堂是未来理论课教学开展的主要场景。在实践教学方而，通过在现实环境中设定虚拟场景，学生使用计算机或移动设备在虚实融合的环境中学习互动，进而开创实践教学的新模式，实现对实践教学模式的流程再造曰。   

2人工智能在医学教育领域的应用   

人工智能(Artificial Intelligent)，也称机器智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能叫。在计算机科学学科，人工智能研究领域将自己定义为“智能主体的研究与设计”，即可以观察周遭环境并作出行动以达成目标的系统。  

 从人工智能的研究本质来看，人工智能是给计算机传授知识，提高计算机的学习能力的科学技术，其研究成果又可以应用于医学教育领域川。人工智能的相关技术包括决策支持系统，知识表现，机器学习，人工神经网络，数据挖掘，专家系统等多个领域。其中专家系统、机器学习、智能决策系统在医学教育中应用较多。   

在过去的十年中，人工智能的应用己经解决或部分解决了很多教育领域的挑战性问题，包括语言处理、推理、规划和认知建模等。人工智能用数字化和充满活力的方式为学生提供了更多参与的机会，而这些机会通常在过时的教科书或教室的固定环境中无法找到。在这种协同的学习方式下，每一个学生都有推动其他人前进的潜力，并能够加速新学问的探索和创新技术的创造。下文中提供了四个应用，说明人工智能如何应用于医学教育中。   

2. 1人工智能程序“Watson"   

沃森(Watson)是一个使用自然语言回答问题的计算机系统。由IBM公司的首席研究员David Fer-rucci所领导的DeepQA计划小组开发并以该公司创始人托马斯·J·沃森的名字命名。IBM介绍时说“它是一个集高级自然语言处理、讯息检索、知识表示、自动推理、机器学习等开放式问答技术的应用”，并且“基于为假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价而开发的DeepQA技术”。   

2015年4月，沃森健康(Watson health)成立，标志着沃森进入医疗行业。2016年8月中旬，日本东京大学利用沃森诊断一名60多岁女性患有一种罕见的白血病，并提供了个性化诊疗方案，仅花了10分钟。而在几个月前，该患者还曾被其他医院误诊。   

在医学教育领域，沃森使用自然语言、假设生成和基于证据的学习能力为临床决策支持系统提供帮助，供医学专业人员和医学生使用。为了帮助医生治疗他们的病人，一旦医生对描述症状和其他相关因素的系统提出质疑，沃森首先会分析输入以识别最重要的信息片段;然后挖掘病人的数据，找到与病人的医疗和遗传病史相关的事实;然后检查可用的文献数据来源来构建假设;最终给出一个个性化的推荐诊断列表。  

 沃森用于分析和诊断的数据来源包括治疗指南、电子病历数据、医生和护士的记录、研究资料、临床研究、期刊文章和病人信息。这些非结构化的数据量非常庞大，并且时刻变化，对于临床经验缺乏的医学生来说，记忆这些数据的难度非常大。对于沃森来说，它可以在几秒钟内阅读数百万的文字，能够收罗世界上最先进的医疗大数据信息，学习海量知识，并用人类语言回答问题，代替医学生搜索各种可能，辅助他们完成诊断，提升诊疗准确性。    2017年初，沃森选择与中国企业百洋合作，进入中国医疗市场。人工智能系统的引进，将大大提升医生诊疗水平和服务效率。通过培养医学生对智能工具的使用，能够从根本上缓解当前我国医护人才紧缺的现状。  

2.2虚拟病人学习系统   

DxR Clinician是利用人工智能技术，专门针对教学型医院、医学类院校及住院医师的网络虚拟患者系统，该系统被广泛应用于教育教学和医学生临床思维评估中。软件采集了数百个真实的患者资料，并由专家及人工智能编写为特定症例，这些症例涵盖广泛的临床问题。医学生通过对虚拟病人的问诊、模拟查体和辅助检查，做出拟诊，进而诊断并设计治疗方案。    对于教师来说，DxR Clinician可以作为一套有用的分析工具，帮助教师通过评值成果了解学生的行为表现并调整课程;对于学生来说，可以快速培养临床问题的解决能力。通过和症例互动，学生能够学习很多重要的疾病诊断知识。同时，系统能够识别学生在症医学教育研究与实践2017年12月第2}卷第6期例分析过程中的错误，深度学习与分析，并帮助学生解决这些问题。  

 与DxR Clinician功能相似的这类计算机软件被称为智能辅导系统(Intelligent Tutor Systems)，它可以在解决问题的过程中跟踪学习者的“心理步骤”，以诊断错误的概念，并估计学习者对该领域的理解。智能辅导系统还可以为学习者提供及时的指导、反馈和解释，并能促进学习者的学习行为，如自我调节、自我监控和自我解释。   

2. 3增强型众包辅导平台—Brainly  

 当医学生在课堂上遇到困难时，传统的方式是求助于同学。近年来，得益于互联网的出现，医学生可以从千里之外的同学那里得到帮助，但是由于医学学科专业性强的特征，同学能给予的帮助并不多。随着科技进步，在人工智能和机器学习的帮助下，寻找远程帮助变得更加容易。Brainly是一个帮助数百万学生合作的社交网络平台，正在将人工智能的力量使用在这一平台上。   

为了确保提供高质量的内容，Brainly使用了一个超过1 000人的团队帮助审查和验证注册用户在平台上的问题和答案。现在，Brainly正在使用机器学习算法来自动过滤垃圾邮件和低质量内容，帮助平台维护团队专注于为学生提供高质量的服务。同时，Brainly利用人工智能算法实现平台个性化学习功能，即根据用户需要帮助的领域，向用户推荐相关领域的好友。随着机器学习能力的提高，Brainly将根据每一个医学生的不同情况调整他们的课程，使他们沿着自己独特的学习曲线前进。  

 2. 4精准医学机器—H anover   

汉诺威(H anover)是微软公司开发的帮助医生找到治疗癌症正确方法的人工智能机器。它的目标是记住所有对癌症有必要的论文，并帮助预测哪种药物组合对每个病人最有效。它可以利用机器学习和自然语言处理来帮助医学生找出最有效、最个性化的癌症治疗方法并加以学习，并通过提供一种直观的方法来整理所有可用的研究数据。  

 针对癌症的研究和药物数量非常巨大，具体来说，己有800多种药物和疫苗用于治疗癌症。但是，这对于医生来说却有负而的影响，因为有太多种选择可供选择，使得为病人选择合适的抗癌药物变的更加困难。同样，精确医学的进步也是非常困难的，因为基因规模的知识和推理成为决定癌症和其他复杂疾病的最终瓶颈。今天，许多受过专业训练的医学研究员需要数小时的时间来检查一个病人的基因组数据并作出治疗决定。每年仅美国就有160万例新的癌症病例和60万例死亡病例，这显然是不可扩展的。   

汉诺威主要在以下三个方而取得进展:①机器阅读:正在开发将文本转换为结构化数据库的技术，这使汉诺威能够自动读取数百万条的生物医学论文，从而构建基因组规模的知识库。②癌症决策支持。汉诺威正在与奈特癌症研究所合作开发用于癌症精确治疗的人工智能技术，目前的重点是开发一种用于治疗急性骨髓白血病的机器学习方法，这种白血病的治疗在过去30年没有改善。③慢性疾病管理。汉诺威的长期目标是发展人工智能技术，用于预测和预防的个性化治疗，以降低高成本的癌症和其他慢性病的治疗费用，而这些疾病费用约占美国医疗保健支出的90000  

3总结与展望   

教育的本质是积累与传承，将前人总结积累的知识通过教育手段传承给后人并加以创新。而人工智能技术的根本也是通过机器学习，人工神经网络、数据挖掘等方法，积累知识，通过决策支持，专家系统将知识进行传播与应用。本文就人工智能技术对传统医学教育的方式的改变进行了分析。人工智能影响医学教育的一个关键途径是支持个性化学习，帮助不同层次的学生，在教师和学生需要时提供帮助和支持。人工智能不仅可以帮助教师和学生设计出符合他们需要的课程，而且还可以关注学生表现，并在学生可能出现问题时向教师发出提醒，帮助教师改进教学方法。人工智能将转变教师的角色，教师将补充人工智能课程，为学生提供人际互动和实践经验。使用人工智能系统，学生可以随时随地学习，并且通过这些程序代替某些课堂教学。   

《智力解放》的作者皮尔森(Pearson)在他的一篇论文中提出了“终身学习伙伴”的概念。人工智能可以存在于云端，可以从多种设备中访问，这些软件通过收集关于学生的数据，帮助他们成长和发展他们的知识。在“终身学习伙伴”成为现实之前，还有很多工作要做，但人工智能在医学教育领域的快速发展预示着一个充满希望的未来。由人工智能提供的医学教育项目己经在帮助医学专业的学生学习基本技能，随着科学技术的发展，人工智能会为医学生提供更广泛的服务。