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标题: 以DeepSeek为代表的自然言语大模型给急诊医学科住院医师规范化培训带来的机遇与应战 [打印本页]

作者: U4MxpqoQqf 时间: 2025-6-29 08:36
标题: 以DeepSeek为代表的自然言语大模型给急诊医学科住院医师规范化培训带来的机遇与应战
急诊医学科是一门以救治急危重症患者为核心的临床学科，要求住院医师具有扎实的实际知识、精深的临床技能以及疾速的应急处置才能。住培教育作为培育合格临床医生的关键环节，承担着提升住院医师综合素质的重要使命。但是，传统住培教育形式存在教学资源分配不均、教学效率不足等成绩，难以满足古代医学发展的需求[1-2]。

近年来，以DeepSeek为代表的人工智能技术在教育范畴的广泛运用，标志着医学教育正式进入人工智能时代[3]。这一技术不只可以模拟人类的思想过程，还能经过大数据分析提供个性化的学习支持。在急诊医学科住培教育中，人工智能技术的运用为教学形式的创新提供了新的能够性。与此同时，部分高校和大型三甲教学医院已完成DeepSeek的本地部署，进一步推进了人工智能技术在住培教育中的运用[4]。但是，这些新兴技术的引入也带来了一系列新的成绩与应战。住培学员、住培基地及带教教师均应该做好相应的预备以迎接这一新兴技术带来的医学教育变革。

本文旨在讨论“DeepSeek时代”背景下急诊医学科住培教育的机遇与应战，并提出相应的应对策略，为构建智能化、个性化的住培教育体系提供实际支持与实际指点。
1 人工智能技术在急诊医学科住培中的机遇1.1 智能化教学资源开发
人工智能技术可以经过分析大量临床案例和教材内容，生成标准化的教学资源[5]。例如，基于自然言语处理技术的DeepSeek可以自动生成教学课件、病例分析报告以及手术操作指南等。这些资源不只可以协助带教教师节省备课工夫，还能为住院医师提供随时随地的学习支持。另外，住陪要求住院医师需求具有一定的教学才能，可以指点实习医生和低年资住院医师，协助他们提升临床技能和实际知识，因此，Deepseek的运用也可以一定程度上协助提高住院医师的教学才能。特别是在本地化部署的状况下，DeepSeek可以根据医院的真实病例及教学目的生成更具针对性的教学内容，提升教学资源的适用性和适用性。
1.2 个性化学习途径设计
每位住院医师的学习才能和知识储备程度不同，传统混合教学形式往往难以满足个性化需求，而分层递进教学虽然能一定程度改善混合教学的不足，但是在实践教学中却展开的不如人意[6-7]。人工智能技术可以经过对住院医师的学习行为和绩效数据停止分析，为其量身定制个性化的学习计划。例如，经过分析住院医师在病例分析或模拟手术中的表现，DeepSeek可以辨认其薄弱环节，并提供针对性的强化训练建议。这种个性化的学习途径设计可以分明提升培训效率，并协助住院医师疾速补偿知识或技能上的短板，实在提高住院医师的专业才能。
1.3 虚拟临床环境模拟
虚拟理想和加强理想技术与人工智能的结合，为住院医师提供了高度仿真的临床实际环境[8]。在急诊医学科住培中，住院医师可以经过虚拟手术模拟器停止反复练习，提升手术操作技能；同时，在虚拟急诊场景中模拟真实的患者接诊过程，锻炼应急处置才能。这种沉浸式的学习方式不只可以提高住院医师的操作纯熟度，还能加强其心思素质和应变才能，而且可以不断停止反复训练。
1.4 学术研讨与知识整合
人工智能技术可以疾速检索和整合医学文献，为住院医师的学术研讨提供支持[9]。例如，DeepSeek可以协助住院医师查阅总结文献、设计研讨方案，并提供论文写作建议。此外，其弱小的知识库还可以协助住院医师疾速掌握最新医学停顿。尤其是在本地化部署的状况下，DeepSeek可以结合医院的真实临床数据和研讨方向，提供更具针对性的研讨支持，最终提高住院医师的科研才能。
1.5 本地部署DeepSeek的优势
据报道[10]，国外部分高校和大型三甲医院已完成DeepSeek的本地部署，这为住培教育带来了分明的优势：(1)数据隐私保护：本地部署可以有效避免云端数据传输的安全风险，确保患者信息和教学数据的安全性；(2)个性化定制：基于本地医院的临床资源和教学需求，DeepSeek可以提供更贴合实践的教学内容和案例分析；(3)高效呼应：本地部署减少了网络延迟，提升了人工智能工具的呼应速度和波动性；(4)教学资源共享：经过本地化部署，多家医疗机构可以共享优质教育资源，推进区域医学教育的平衡发展。
1.6 对操作技能直接观察评价（direct observation of procedural skills, DOPS）和迷你临床演练评价（mini-clinical evaluation exercise, miniCEX）构成性评价的支持
Mini-CEX结合DOPS双轨构成评价体系在住陪效果评价中发挥重要作用[11-12]。DeepSeek的加持可进一步提高构成性评价的效能，尤其是在DOPS和miniCEX中。(1)DOPS评价优化：DeepSeek可以经过分析住院医师在虚拟手术模拟器中的操作数据，实时提供技能评价反馈。例如，在手术操作过程中，模型可以辨认住院医师的动作或流程能否符合规范，并在完成后生成详细的评价报告。这种即时反馈机制可以协助住院医师及时发现操作中的不足，并停止针对性改进，而且可以克制人工评价中的客观要素。(2)miniCEX评价加强：在miniCEX评价中，DeepSeek可以模拟真实的患者互动场景，评价住院医师的沟通才能和临床决策才能。例如，在虚拟急诊场景中，模型可以扮演患者或家属，与住院医师停止对话，并根据对话内容生成客观的评价结果。这种方式不只提高了评价的真实性和客观性，还为住院医师提供了更多的实际机会。
2 人工智能技术在急诊医学科住培中的应战2.1 数据隐私与伦理成绩
在应用人工智能技术辅助住培教育时，不可避免地会触及大量隐私数据（如患者信息、教学内容等）。一旦数据泄露或被滥用，将对患者权益和教学基地形成严重损害。因此，在运用人工智能技术的同时，必须建立严厉的数据隐私保护机制，并遵照国家数字化教育转型政策的相关要求[13]。
2.2 技术依赖与人文素养培育
人工智能技术虽然可以提供高效的辅助支持，但过度依赖技术能够导致住院医师忽视人文素养的培育。例如，在虚拟模拟训练中，住院医师能够无法体验真实的人际交往过程，进而影响其医患沟通才能和同理心的培育。因此，在教学过程中需求注重人文素质教育与技术运用的平衡。
2.3 知识更新与准确性成绩
人工智能技术依赖于预先训练的数据集，其知识更新速度往往滞后于医学范畴的发展。此外，DeepSeek工具等在生成回答时能够出现“幻觉”、错误或不准确的状况，若住院医师自觉信任一切信息，能够会导致严重的后果[14]。因此，在运用人工智能工具时需求对其输入结果停止严厉的审核和鉴别。
2.4 教学效果评价难度添加
传统的住培教学效果评价次要依赖于笔试和实际考核。而在人工智能辅助的教学形式下，如何迷信评价住院医师的学习效果和技能掌握状况成为一个新的应战。需求开发新的评价目的和方法，以片面衡量住院医师的才能提升。
2.5 本地部署的技术门槛
虽然本地部署DeepSeek带来了诸多优势，但也对医疗机构的技术实力提出了更高的要求。例如，需求投入一定的硬件资源和专业技术人才来维护和优化系统运转。这对部分中小型医疗机构而言能够是一个较大的应战。
3 应对策略3.1 住培基地的数字化转型
人工智能与大数据是数智时代的两大核心力气，二者互相依存，共同推进技术创新和社会发展。党的二十大明白提出了推进教育数字化转型和构建全民终身学习体系的战略目的，这不只表现了对将来教育方向的深远规划，也为教育实际指明了发展方向[15]。特别是在医学教育方面，我们积极应对数智技术对传统教育的应战，把握数智赋能教育创新的机遇，住培基地应积极引入人工智能技术，构建智能化的教学管理系统。经过整合多模态数据（如文本、图像、视频等），完成教学资源的高效管理和共享。同时，基地应加强对带教教师的技术培训，使其可以纯熟运用人工智能工具停止教学，并结合国家数字化教育转型政策的要求，推进住培教育的片面数字化晋级。
3.2 带教教师的数字技能培育
带教教师是人工智能技术在住培教育中成功运用的关键。他们需求具有一定的数字技能，可以辨认和评价人工智能生成内容的准确性，并在此基础上引导住院医师发展批判性思想才能。此外，带教教师还应牵头或参与相关研讨项目，评价人工智能技术在住培教育中的运用效果，并结合国家政策要求推进教学形式的创新。
3.3 住院医师的信息价值观塑造
住院医师在应用人工智能技术停止学习时，应树立正确的信息价值观。他们需求看法到人工智能工具是辅助学习的手腕而非替代手腕，应该要一直保持独立思索和批判性思想才能。同时，在虚拟学习过程中不应忽视传统临床实际的重要性。
3.4 伦理与隐私保护机制的完善
在运用人工智能技术时，应遵照国家数字化教育转型政策的相关要求，必须建立健全的数据隐私保护机制和伦理规范，确保数据运用的合法性和合规性。例如，明白规定数据运用范围和权限，并对相关操作停止严厉的监管和审计，避免隐私数据泄露或违犯伦理要求[16]。
3.5 本地部署的支持与优化
对于已完成DeepSeek本地部署的机构，应加强技术支持和系统优化，确保其波动运转和高效运用，同时结合实践状况，不断扩展Deepseek的运用范畴，为医疗机构的医疗行为、教学及科研提供助力。同时，可建立跨机构的合作机制，共享本地化部署的阅历和技术资源，并经过区域合作推进教育资源的平衡分配。
3.6 DOPS和mini-CEX评价体系的优化
为了更好地发挥DeepSeek在DOPS和mini-CEX中的作用，可以采取以下措施：(1)建立评价标准：明白DOPS和mini-CEX中运用人工智能工具的评价标准和操作流程，确保评价结果的客观性和分歧性；(2)加强师资培训：对带教教师停止相关培训，使其可以纯熟运用DeepSeek停止评价，并可以结合传统评价方法停止综合评价；(3)定期验证模型：定期对DeepSeek生成的评价结果停止人工验证和修正，确保其准确性和牢靠性。
4 结论
以DeepSeek为代表的自然言语大模型为急诊医学科住培教育带来了史无前例的机遇与应战。人工智能技术的运用不只可以提升教学效率和质量，还能为住院医师提供个性化、沉浸式的学习体验。尤其是在部分高校和大型三甲医院完成DeepSeek本地部署后，进一步推进了人工智能技术在住培教育中的运用。经过将DeepSeek运用于DOPS和mini-CEX构成性评价中，住培教育可以愈加迷信、高效、客观地评价住院医师的才能程度，并为其提供针对性的改进建议。但是，在享用技术优势的同时，也需求正视其潜在的风险与局限性。经过住培基地的数字化转型、带教教师的数字技能培育以及住院医师信息价值观的塑造，充分发挥人工智能技术的优势，构建愈加高效、迷信的住培教育体系。结合国家数字化教育转型政策的要求和DeepSeek辅助的临床及教学运用，打造一个智能化、个性化的医学教育新形式，为培育高程度的急诊医学科医师奠定坚实基础。

陈锦皇, 何小军, 张进祥. 以DeepSeek为代表的自然言语大模型给急诊医学科住院医师规范化培训带来的机遇与应战. 中华急诊医学杂志, 2025, 34(5): 616-619.

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