医学教育是卫生健康事业发展的基石。2020 年，国务院办公厅发布的《关于加快医学教育创新发展的指导意见》提出，要推动医科与工科、理科多学科交叉融通，加强医学生“道术、仁术、学术、技术、艺术”的教育，把医学领域前沿知识、技术、方法有机、系统地融入教学内容，以新医科引领医学教育创新。《“健康中国 2030”规划纲要》强调，要“创新医学人才培养模式，加强医教协同”。从国家层面看，新时代医学教育改革，要以技术创新驱动教学变革，以交叉融合提升育人实效。国务院《“十四五”就业促进规划》明确要求持续做好高校毕业生就业工作。医学院校要紧扣国家顶层政策导向，持续更新育人思路、创新培养模式，以高质量育人体系，为医学生职业发展与高质量就业赋能蓄力。

　　从“双非”高校的角度出发，在“新医科”条件下应怎样把医学生培养成职场竞争中的胜者？解答是：不要忽视数字医学所代表的时代趋势，要让人工智能、数字技术及虚拟仿真进入传统医学教育体系，以现代方式训练学生有关知识、技能乃至思维方式，使其真正有实力、有远见、有创新能力。教育部提出的供需对接就业育人项目正是针对人工智能对人才数量、质量及岗位服务诸项要求而作的制度性回应，是促进高校、企业共同培育、引进实用型、综合型或急需型人工智能人才的一种积极安排。就该背景而言，依据教育部供需对接就业育人项目（2023122892829）所做调查分析的结果，来思考AI数字化课程与“双非”高校就业育人的结合问题，具有较明确的理论与现实意义。

　　我国高等教育已按计划进入大众化发展的新阶段，医学人才培养的规模正持续扩大，每年毕业的医学类学生基本以8%速度递增，医疗系统中医院编制岗位亦有约2%的稳定增长，医学人才就业市场在变化中趋于成熟完善。双非高校作为国家医学人才培育网络的一部分，长期坚持医学教育方向，对基层医疗所涉各项人才作持续而有效的储备性培养。结合既有办学传统及特色资源，医学院校不断思考如何适应行业发展需要，努力解决教学薄弱环节。应把医学实训教学当作重点加以改进，使CT、MRI所示图像与解剖、病理形成有机联系，帮助学生构建三维认知的完整图景。就医疗智能化、精准化时代背景而言，高校宜及时更新育人思路，着力造就数字诊疗、技术运用兼备的新一代人才。

　　人工智能是启动新一轮科技革命的基本驱动力，现在又以创新形式对人才培养提出全新可能方案。数智技术已较完整地进入教育系统，既改变了教育的样态，也构成高校改进培养方式的主要推动力。把AI类数字化课程用于“双非”高校医学人才的培训，所依据的理论及现实意义基本可归纳为三个层面的内容。

　　AI技术赋能个性化学习，实施“因材施教”课题。对临床医学生来说，人工智能可利用其已知的认知模式或行为特征来构造动态的知识图谱（非静态的），不拘泥于医学教材所定的逻辑框架，而是把有关生理、病理、解剖、诊断乃至影像的内容都按疾病加以整合。运用AI所掌握的学习分析方法，有关操作、判断、知识缺陷的信息能被完整、即时地获取，由此确定教学重点并安排训练，使“千人千面”式教学真正可行。所采用的以个体为本的思路，是主动学习的促动因素，亦是教育公平的精确实现途径。

　　AI与数字化技术重塑临床技能训练模式，打通理论到实践的壁垒。有关抽象理论的内容可由虚拟仿真予以具体化、形象化处理。运用VR/AR技术来设计教学情境是可行的——用VR模拟手术室对医学生做训练时，胸腔镜、腹腔镜一类的微创装置可以成为练习对象，所见的解剖构造是虚拟的3D形态。AI对影像中各种异常有自动识别能力，能迅速提示诊断要点，因而不会使学习过于困难，也有利于加快训练进度。所提的“学习—评价—反馈—再学习”思路本身即构成闭环，有助于学生把知识转化成实际能力、把操作练得更熟练、把判断做得更准确。

　　数字化课程建设助力医学生就业竞争力提升。AI类的数字化教学对专业技能加以训练，同时又以较完整的方式培育未来所需的各种素质（如数据理解、协作、创造诸项能力）。所提的素质正好是智能医疗时代雇主所求的。就“双非”高校的医学生来说，学好有关AI诊断、三维建模或虚拟手术设计的内容可构成求职时的特色亮点，用技术手段部分抵偿学校名气不足的缺陷，对个人发展是很大的促进。 要形成AI数字化课程所涉及的“双非”高校医学生就业育人新思路，就必须把课程、实践、考核及师资四者作为一个整体来加以规划。

　　重构“AI+医学”融合课程体系：课程是人才培养的核心载体。AI数字化课程要自然地、有计划地纳入医学教育各阶段，不能只作简单拼接。就基础医学而言，宜以AI方法补充解剖教学内容，用3D技术把原来死板的解剖图示变成可以操作的三维模型。到临床医学时，要设计AI类辅助诊断教学材料，引导学生从真实病例出发思考诊断方法。实习期间应设立虚拟手术及临床思维类AI训练平台。所授课程要同时介绍智能写作、语音、识别、VR、3D等各类AI技术的实际用途，既要教医学知识，也要教用数字手段处理临床课题的思路与办法。

　　搭建“虚实结合”实践教学平台：实践能力是医学生就业的核心竞争力。医学生的实践能力属于就业中的核心竞争力。应把智能诊断、虚拟手术及3D打印模型所涉操作都纳入综合实践体系之中。对所建平台来说，“虚实结合”是基本思路——即让学习者先利用虚拟手段做影像判断或诊断性思考，再借助实物或仿真情境加以确认、拓展知识。要允许从不同角度来查证、剖开、标定、丈量，使各项功能接近实际临床仪器的使用方法。同时应有对信息的采集与分析能力，把有关学习过程的数据及时整理出来，用作教改或进步的参考依据。

　　构建“过程+结果”多维评价机制：教学评价是模式创新的“指挥棒”。所设计的评估应把“知识—技能—思维—素养”都当作指标，采用形成性与终结性评价相互补充的做法。有关形成性评价的材料有AI所做的实时评分、行为数据统计、阶段测试诸项内容；终结性评价要以理论考试或实际案例、虚拟操作来加以验证。同时要让教师、学生、临床导师三者都能反馈问题，由整体观察引导教学方式的持续改进。各种数字化成果（专业论文、智能课件、微课或数字VR作品）宜作考核对象，对知识掌握及成果表达都有促进意义。

　　培养“懂医精技”复合型师资队伍：先进的技术要靠教师来落实。所用的临床知识与技术要能结合，故宜以医师、教育技术人员及有关工程师为成员来组建跨学科的教学小组，采用“临床命题—技术处理—教学检验”的协作方式。教师培训亦应是分阶段、成体系的活动，要教他们如何使用教学系统、怎样安排实例、利用数据辅助学习，促使其从只管“讲授知识”转到主动“启发思考”的位置上。按此思路做，新技术才不会在教学中落空。

　　根据湖南省普通本科高校教学改革研究（202502000774）的调查分析结果可知AI数字化课程所推动的就业育人模式是一项系统工程，不能急于求成、由一方独揽。就推进速度来说，最好以“试点—评估—优化—推广”为逻辑依次分步实施。初期应将教学限定于小范围试点，考察技术是否可用、教学是否有效；第二阶段把平台与课程做适当完善、把试点做适当扩展；第三阶段形成比较完整、容易复制的方案及评估办法，按系统思路向各类院校推广。对“双非”高校的资源现状要予以客观认识，要主动探索合作、共用资源的各种方法。可同本地区主要医学院建立联系，联合利用病例、模型材料，互通教学信息，达到取长补短的目的。要把教育部有关供需对接就业育人的项目纳入视野，借政策之力得到资源和技术支撑。从制度角度说，应设立专门机构来统筹教学设计、改革及有关事务，把立项、资金、进度都纳入制度规范。所筹经费须作统一安排，避免空转浪费。

　　新医科建设本身对医学教育改革有极大的促进意义，而AI数字化课程的运用又使“双非”高校医学生就业育人获得新的可能性。“虚实结合、智能辅助”的教学方式正逢其时，既有效回应传统教学所遇到的困难，又很自然地切合新医科以技术带动教育的整体思路。不过要清楚地看到：此等模式如要取得实效，技术开发、资源配套都需认真对待，教育管理、临床实践及技术开发三者必须协同合作。从目前生成式AI的发展态势看，医学教育将逐步走向智能化、个体化、沉浸式的发展阶段。医学教育改革的终极目的，就是造就专业基础强、思考方法好、人文情怀深的医学人才。“双非”高校有关医学生就业育人的各种尝试，其根本意义即在于让毕业生一出校门便能担起服务健康中国、保护人民生命的实际责任。这种价值取向是新医科建设最珍贵、最确定的目标，也理当是各相关方共同追求的方向。

　　（作者：南华大学衡阳医学院附属第一医院 周王艳，雷正文）