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本综述聚焦人工智能（AI）在医学教育（MedEd）中的应用，探讨其作为学习工具、搜索工具等的作用，分析在标准化考试、外科学习等场景的实践，同时关注隐私、 misinformation 等挑战，提出伦理规范与未来发展方向。
人工智能在医学教育中的应用现状与发展
人工智能（AI）正深刻影响医学教育（MedEd）领域，其应用场景广泛且成效显著，但也伴随诸多挑战需审慎应对。
学生与学员对人工智能的应用
在标准化考试方面，像 ChatGPT 这样的 AI 聊天机器人展现出一定医学知识水平。研究显示，ChatGPT 的医学知识与美国执业医师考试（USMLE）评估的三年级医学生相当，更新版本在 USMLE 风格的多项选择题中表现更佳，还能详细解释其他选项错误的原因，生成广泛的鉴别诊断，不过在需要情境化信息的领域存在不足。这表明 AI 可辅助学员理解学习材料、准备临床轮转，但不能替代人类认知与推理，同时需关注 plagiarism、AI 伦理培训和批判性思维下降等问题。
外科学习中，COVID-19 疫情暴露了医学教育和住院医师培训的不足，AI 借助虚拟现实（VR）模拟为学员提供了新的学习途径，让学员在低风险环境中获得反馈，避免对患者造成伤害。一些泌尿外科住院医师项目利用 AI 平台，对学员手术表现的视频记录提供反馈，帮助学员练习解剖标志识别、完善解决问题的技能，还能对手术视频进行分类和注释，促进学习交流，有望提升住院医师培训质量。
AI 在个性化学习方面，通过自动化反馈针对学生的薄弱环节，生成多项选择题强化关键知识点，提供详细解释辅助临床决策，帮助医学生在生成鉴别诊断时考虑更广泛的领域和病理，加速学生构建更全面的诊断范式，但要避免影响学生批判性思维和临床决策能力的发展。
人工智能作为搜索工具与辅助写作、研究工具的应用
AI 作为搜索工具，能为学员提供简洁易获取的信息，帮助学员在临床情境中快速识别病理或为向 faculty 提问提供参考。生成式 AI 可提供所需主题信息、生成问题帮助学员准备回答 faculty 询问，还能简化复杂概念，但存在信息质量问题，易受 misinformation 影响，用户需负责审核信息的正确性，人机协作是提升工作质量的最佳方式。
在医学实践中，电子病历（EMR）的使用带来了一些问题，AI 作为抄写员（scribe）的替代品展现出潜力，能协助医生记录诊疗过程，让医生有更多时间与患者建立联系，但可能出现 “幻觉” 重要细节或错过非语言线索，合理利用可减轻记录疲劳，让学员有更多精力专注于教育和医患关系建设。
研究是医学教育的重要组成部分，AI 可生成研究摘要，帮助学员提取有意义信息、应用知识，尤其对研究经验有限的学员有帮助，但可能成为学员的智力 “拐杖”，在 senior faculty 的指导下使用 AI 可促进学员获取基本研究技能。
人工智能应用的最佳实践
AI 应用存在诸多担忧，如用户依赖导致创造力和批判性思维下降、 misinformation 增加等，因此需明确最佳实践。
在研究写作方面，AI 工具的使用引发了伦理和 plagiarism 问题，相关指南鼓励作者说明 AI 在研究中的作用。AI 可辅助搜索相关文献、创建科学写作大纲，但自行生成科学论文可能存在 plagiarism 或证据不准确的问题。建议允许作者使用 AI 构建内容大纲或创建初稿，但需负责验证内容的有效性、确保适当引用和避免 plagiarism。
AI 对大量数据集的依赖引发了数据隐私和保护问题，在医学教育中，考虑用第三方存储数据以保护学生信息，确保 AI 仅收集完成可编程任务所需的信息，不违反《家庭教育权利和隐私法案》（FERPA）。
AI 生成内容可能存在 misinformation，这与 AI 无法理解归纳推理有关，需努力控制输出以限制 misinformation 风险，开发特定于医学的 AI 工具，确保信息来自同行评审资源，谨慎控制和监控输入提示。
过度依赖生成式 AI 工具可能不利于学员创造力和批判性思维的发展，AI 应作为增强工作效率和质量的工具，而非替代人类元素，医学教育中应纳入评估，挑战学生在不依赖 AI 工具的情况下综合信息。
AI 有潜力通过改善教育内容的可访问性来缩小教育差距，帮助学员减轻获取优质教育材料的经济负担，还可致力于改善残疾学生的学习体验，如微软在 ChatGPT 中集成音频功能等。
未来展望与结论
AI 在医学教育中潜力巨大，如为外科住院医师提供增强的基于模拟的学习机会和实时反馈。尽管社会发展迅速，但 AI 在医学中的集成仍处于早期阶段，需在技术发展中保留人性和工作质量。学术期刊要求作者披露 AI 使用情况，医学院校管理者也应探索 AI 在帮助学生准备标准化考试和临床轮转方面的效用。AI 在教育患者和促进医患沟通方面也有应用价值，但需监控输出以确保一致性。
总之，AI 的适应性使其在医学教育中得以多种方式应用，伦理使用 AI 可弥补教育差距、创造安全的技能培养环境，但需注重伦理和人类推理，确保 AI 集成不损害隐私，更多医生和教育工作者参与 AI 设计阶段至关重要，以确保最佳实践，维持医学教育质量。
