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”
［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（ArtificialIntelligence，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