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乔慧主任：近年来，随着数字技术与人工智能的深度融合，“数智技术”正深刻重塑临床医学教育的教学模式，尤其在临床技能培养领域，带来了理念、结构和人才培养方式的全面革新。

首先我们的教育理念正从“标准化”逐渐转向“个性化”。传统的临床教学受限于资源短缺，并且目前临床上医患关系相对比较紧张，学生直面患者的机会比较少，而人工智能的介入为这一痛点提供了创新解决方案。通过智能化知识体系构建和个体化教学方案设计，数智技术推动医学教育从“标准化批量培养”向“个性化精准培养”转型，帮助学生更高效地掌握临床技能。

其次我们的教育结构也从单一化逐步转向多样化。现在借助AR、VR等高仿真模拟系统，学生可以在无风险的环境中反复练习穿刺、胸腔镜、气管镜等高危操作，有效的解决了临床中较少机会能面对真实患者这样的资源短缺的问题。同时，我们引入的AI助教不仅实现了24小时在线答疑，解放了教师重复性的工作，还支持学生随时随地自主学习，使教学结构从单一课堂传授迈向“虚实结合、多元互动”的新模式。

第三关于人才培养方面，人工智能对临床与科研工作做到了双赋能。兰州大学就较早的积极推动人工智能在临床与科研中的双向应用，鼓励本科学生跟着老师从临床中发现问题，通过实验室探索和大数据平台完成科研转化。值得一提的是，我们医院胸外科率先引入AI护士“芷溪”（取自《本草纲目》“白芷之境，晨露之溪”），兼具医学知识库与沟通能力，既能辅助学生进行医患沟通，又能通过模拟临床场景训练学生的批判性思维，成为临床教学的有益补充。

从DeepSeek等AI技术的爆火到“芷溪”的落地，数智技术已不仅是工具，更是重塑医学教育生态的核心驱动力。随着技术迭代，个性化学习、虚拟实训和跨学科融合将进一步推动医学教育走向精准化与智能化，为培养新时代临床人才开辟全新路径。

乔慧主任：在临床医学教育中，肿瘤专科因其疾病异质性高、诊疗流程复杂，对教学模式提出了更高要求。随着人工智能与多学科协作（MDT）模式的深度融合，数智技术正推动肿瘤专科教学实现从“知识传授”到“全流程实战能力培养”的跨越。

首先通过AI构建的虚拟诊疗系统，学生可完整演练肿瘤患者的接诊流程——从智能问诊、查体分析到开具检查、制定治疗方案。这一过程高度还原临床实战场景，帮助学生在无风险环境中掌握规范化操作，同时培养对复杂病例的系统性思维。

其次我们通过将最新NCCN/CSCO指南等权威内容导入AI教学平台，给人工智能进行最新数据的“投喂”，帮助学生在临床思维的培养中起到辅助的作用，为学生提供循证医学决策支持。

最后在临床思维的培养过程中也必须要有反馈机制，比如肿瘤诊疗离不开多学科协作，人工智能可以模拟MDT场景，引导学生从病理科、影像科、外科等多视角分析病例，并针对学生的痛点或者短板，生成专项训练方案。这种“问题发现-精准补强”的反馈机制，让学生有更多反复练习的机会。

乔慧主任：在数智技术快速发展的今天，医学教育领域确实要思考这个问题：人工智能能否完全取代教师？答案显然是否定的，尤其在关乎生命的医学教育中，教师的角色始终不可或缺。

人工智能的本质是"输入决定输出"。当教学系统中投喂的数据存在偏差或错误时，AI就可能输出误导性内容。在医学教育这一对准确性要求极高的领域，这种风险尤为突出。一个错误的诊疗理念若被AI反复强化，可能对医学生的专业培养造成深远影响。

因此教师的地位肯定是不可替代的。教师可以对AI输出的内容进行专业审核，及时修正错误信息，也可以传授教科书之外的临床经验和人文关怀，培养学生批判性思维，避免对AI产生过度依赖。

乔慧主任：肿瘤医学作为一门高度专业化的学科，其医师规范化培养体系其实是不足的。大约有70%的肿瘤科医生都是由内科或者外科转行而来，目前也缺乏统一的肿瘤专科医师准入标准与培养路径，住院医师规范化培训仍以大内/外科框架为主，教学资源相对欠缺，并且肿瘤专科培训时长严重不足（普遍仅2-3个月），肿瘤特色操作训练（如靶区勾画、介入治疗等）缺乏标准化模拟训练。还有东西部资源分布不均，西部地区教学投入明显不足，师资力量也较为紧张，肿瘤科的老师投入教学的时间也较少，因此这些都需要在肿瘤领域继续深耕。