在人工智能與人形機器人的一騎絕塵中，中國大學迎來2025。
2025年，注定要成為變革的年份。是以戰略敏捷贏得戰略主動，還是在延誤中錯失轉型機遇，中國大學踏上征途。
人工智能技術如何賦能學科建設？人工智能技術給創新人才培養帶來哪些啟示？澎湃新聞特推出“大學2025”專題，以深入探討人工智能時代的大學之變。
近日，天津醫科大學黨委書記顏華接受澎湃新聞采訪表示，AI技術就像是一個“超級導師”，不僅提供強大的知識檢索工具，還使學習過程更加個性化和高效。這意味著我們未來將更強調培養具備駕馭AI能力、解決復雜臨床問題、擁有深厚人文素養和持續學習動力的創新型醫學人才。談及未來醫生的核心競爭力，顏華認為，AI無法替代的恰恰是醫生的“人性化特質”——包括復雜病例決策力、患者共情力、跨學科協作力等。
天津醫科大學黨委書記顏華
當AI技術以驚人的速度滲透進醫療領域，醫學教育正站在歷史性的轉型路口。2025年，這個被業界普遍視為人工智能與教育深度融合的關鍵年份，將見證醫學人才培養模式的深刻變革。近日，天津醫科大學黨委書記顏華在接受澎湃新聞（www.thepaper.cn）專訪時，全面闡述了AI時代醫學教育的創新路徑與發展方向。
“AI不是替代醫生，而是重塑醫生培養方式。”顏華直言。在醫學影像診斷領域，AI算法已能精準識別病灶特征；在新藥研發環節，生成式AI大幅提升了蛋白質結構預測效率；通過智能穿戴設備，患者的生理指標得以實時監測……這些突破性進展正在改寫醫學研究的范式——從傳統的“實驗驅動”轉向更高效的“數據驅動”。天津醫科大學正借助AI平臺構建多組學數據庫，通過整合基因組、轉錄組等多元數據，深入探索疾病發生的內在規律。
這場技術革命正在重新定義醫學教育的使命。顏華強調，未來的醫學教育將超越單純的知識傳授，轉向培養“智能時代的復合型醫學人才”。AI技術的引入解放了教師的生產力，使他們能夠將更多精力投入到學生核心素養的培養上：包括臨床思維能力、復雜病例決策能力，以及最珍貴的人文關懷精神。在AI這個“超級導師”的輔助下，個性化學習成為可能，但同時也對醫學生提出了更高要求——不僅要掌握AI技術，更要具備駕馭AI解決實際臨床問題的能力。
談及未來醫生的核心競爭力，顏華認為，AI無法替代的恰恰是醫生的“人性化特質”——包括復雜病例決策力、患者共情力、跨學科協作力等。為此，天津醫科大學開設了《人工智能與心血管醫學》等特色課程，同時通過案例研討、創新項目、敘事醫學等多種形式，全方位培養學生的批判性思維和創新能力。
為推動醫學AI教育的健康發展，顏華呼吁國家層面給予系統性支持：制定統一的教育標準、設立專項基金、建設國家級協作平臺、加大基礎設施投入等。
在顏華看來，這場由AI驅動的醫學教育變革，最終目標是培養出既精通智能技術，又堅守醫者初心的新時代良醫。當技術日新月異之際，醫學教育更需要守護好“生命至上”的永恒價值。
以下為對話實錄：
澎湃新聞：2025年被視為人工智能與教育深度融合的關鍵節點。作為醫學院校的領導者，您認為AI技術將如何重新定義醫學教育的核心使命？
顏華：確實，2025年是一個重要的轉折點。AI正在以一種前所未有的方式重塑醫學教育與科研格局。人工智能為醫學研究提供了全新的數據分析與挖掘能力。例如，在醫學影像領域，AI算法可以通過深度學習快速識別病灶特征，輔助醫生進行早期診斷。在藥物研發環節，生成式AI已成功預測蛋白質三維結構，極大縮短藥物靶點發現周期。在生物醫學工程領域，AI驅動的可穿戴設備正實現對人體生理信號的實時監測，如血糖、血壓等指標的無創檢測……這些進步讓我們看到了AI的巨大潛力。
作為醫學院校，我們還可以借助AI平臺構建多組學數據庫，將基因組、轉錄組、蛋白質組數據融合分析，挖掘疾病發生機制的潛在規律。這種從“實驗驅動”到“數據驅動”的科研范式轉變，正在催生跨學科研究新生態。
基于這樣的背景，醫學教育的核心使命也發生了變化。它不再是單純的“傳統的知識傳遞者”，而是拓展為“智能時代醫學人才的塑造者”。這不僅是技術的疊加，更是理念的升華。通過AI的幫助，教師們可以從標準化流程教學中解放出來，把更多的精力放在培養學生的醫學思維、復雜病例決策力和人文關懷上。AI技術就像是一個“超級導師”，不僅提供強大的知識檢索工具，還使學習過程更加個性化和高效。這意味著我們未來將更強調培養具備駕馭AI能力、解決復雜臨床問題、擁有深厚人文素養和持續學習動力的創新型醫學人才。
澎湃新聞：如何應對AI對傳統醫學知識體系的沖擊？例如，醫學影像、病理診斷等課程是否會重構？
顏華：AI對影像學、病理學等易被算法高效處理的領域沖擊較大，重構課程勢在必行。這些課程依然是醫學教育中必不可少的，它們不會消失，只是其內涵將發生深刻變革，我們需要把教學重心轉向“如何訓練和質控AI工具”“解讀AI輸出結果的臨床意義”“識別AI的局限性和潛在錯誤”等。
例如，“AI輔助醫學影像判讀”將替代部分純讀片訓練，更著重算法原理、誤差分析及臨床關聯判斷的教學；在病理教學中引入AI作為數字助手，引導學生聚焦于AI難以企及的形態學復雜性解讀和組織學演變分析。
另外，隨著AI技術的不斷發展，新的發現和診療路徑也在不斷涌現。這就要求我們必須保持知識體系的持續更新，將這些新進展迅速融入我們的教學內容中，確保學生能夠接觸到最前沿的知識和技術。
澎湃新聞：天津醫科大學是否會引入AI模擬診療、虛擬解剖等新技術替代部分傳統教學？如何平衡技術工具與人文關懷的培養？
顏華：在教學方式上，擁抱創新技術是必然。天津醫科大學正積極規劃引入AI模擬診療、虛擬解剖等高沉浸式教學手段。虛擬病人、智能模擬人構成的“AI診療訓練模式”將提供安全、可重復訓練的復雜病例演練環境；虛擬解剖則突破尸體來源限制和時間約束，成為實體解剖的強大補充和延伸。當然，這絕不意味著AI能替代核心的人本體驗。
AI技術是催化劑，而非替代品。所以我們希望的是構建“虛實結合”的教學范式，也就是說，通過實體解剖來鍛煉學生實踐能力以及對生命結構復雜性的敬畏，模擬診療則鍛煉學生臨床思維和應急反應。其關鍵在于精心設計混合式教學流程，確保技術服務于核心能力的提升。此外，我們要強化教師在實踐環節中引導學生反思醫患溝通、共情能力和倫理考量的獨特作用，使人文關懷在技術環境中得以強化而非削弱。
澎湃新聞：醫學倫理課程是否增加了AI相關內容？
顏華：在AI時代，醫學倫理教育顯得尤為重要且急迫，醫學倫理課程勢必要深度融入AI相關議題。
今年，我們對研究生課程教學大綱進行了全面修訂，其中，在研究生公共選修課《生命倫理學》課程中，把“醫學高新科技倫理”作為一個獨立章節，設計3個學時，圍繞科技倫理治理的基本原則、生物醫學新技術的倫理挑戰與應對以及醫療大數據、醫療人工智能的倫理挑戰與應對等進行講授。讓學生了解醫學高新科技倫理的特殊性、熟悉科技倫理治理的基本原則、掌握醫學高新科技倫理治理的策略，進而培養醫學研究生的人文素質、科研誠信與批判性思維。
在本科生教學中，我們會將算法偏見（如何避免診療決策中的不公平性）、數據隱私（大規模健康數據的收集、使用與保護邊界）、人機責任劃分（當AI輔助診療出現錯誤，責任如何界定）、過度依賴技術的風險以及患者對AI的知情權與心理接受度等內容，作為醫學生必備的倫理素養進行系統傳授。這不僅關乎技術安全，更關乎醫療公正和患者信任。我們的倫理課程將從理論走向實踐，結合臨床案例和模擬場景，使學生能在真實醫療環境中辨識和應對AI帶來的新型倫理困境。
澎湃新聞：未來，醫生需要具備哪些“AI不可替代”的核心能力？天津醫科大學如何強化學生的批判性思維與創新實踐能力？
顏華：就目前的AI技術趨勢來看，AI更多的是輔助臨床醫生，承擔著數據分析、快速篩查、預測分析和標準化等工作。主要是基于已有的知識、經驗和單一模態的數據進行學習和判斷，缺乏對病人個體化情況的綜合考量。同時，對于AI給出的輔助診斷，仍需要醫生結合病人個體差異進行評估、監控以及后續的學習提升等等。由于人體個體差異的復雜性、醫學本身的人文屬性，未來醫生的核心價值在于復雜病例決策、人文關懷和倫理把控等方面。
當然，AI技術日新月異，我們也在思考，我們培養的未來的醫生，需要在“人機協作”中找到不可替代的價值，我認為，這些核心能力包括：深刻理解疾病本質和人體復雜性的科學洞察力；在模糊信息下做出臨床決策的判斷力；有效溝通、共情撫慰患者的心靈照護力；跨學科協作、領導團隊的整合力以及終身學習和適應快速變化的進化力；能夠主動學習并應用人工智能等新技術的終身學習力；融會貫通多學科領域、解決綜合問題的能力以及倫理規范與價值判斷力等等。
短期來看，為強化學生的批判性思維與創新實踐能力，我們已經建設多門AI相關課程，例如《ICU 2.0·智療與仁心》《人工智能與心血管醫學》《人工智能與護理》《環境暴露與健康效應-數據驅動的研究范式》及《數智賦能胃腸微生態與健康》，將AI的知識與應用融入專業課程教學。
技術終將是工具，而醫生的批判性思維和創新能力是駕馭工具的關鍵。從長遠的角度講，我們必須要深化以案例為基礎、問題為導向的教學模式，鼓勵學生探討開放性難題；拓展科研訓練和實踐創新項目，提供真實的科研環境去錘煉醫學生的創新思維；構建醫學人文大講堂和敘事醫學平臺，滋養同理心與人文精神；建設智能化臨床技能中心，強化學生在壓力環境下的實操能力與即時決策等。
澎湃新聞：您希望國家在醫學AI教育領域提供哪些支持？
顏華：作為醫學院校，我們深刻理解單靠高校力量難以全面應對這場變革。我們期望國家能在醫學AI教育領域提供系統性支持：例如，牽頭制定醫學AI素養教育標準和教學大綱，明確各階段醫學生應掌握的核心知識能力；設立“新醫科+人工智能”專項教育與研究基金，重點支持跨學科課程開發、師資培訓和技術平臺建設，特別是高水平醫學數據集和國產化教學平臺的構建；設立專項項目，加大對醫學AI教育相關科研項目的支持力度，鼓勵教師開展教學改革和創新研究；搭建國家級醫學AI教育協作網絡，促進院校間優質資源和前沿實踐經驗的共享；盡快建立和完善適應AI時代的醫學教育質量評估新體系；鼓勵醫工交叉復合型師資的培養與流動；加大對醫學院校算力設施的投入，建設高性能計算中心和云計算平臺，支持醫學院校建設醫學 AI實驗室，配備先進的實驗設備和工具，如GPU服務器、數據采集設備等，為學生提供良好的實踐教學環境，為醫學AI教育和科研提供強大的計算支持；這些都將為全國各醫學院校培養未來所需的新型醫學人才，提供堅實的支撐。
（原標題：大學2025丨專訪天津醫科大學黨委書記顏華：AI不會替代醫生，但將重塑醫學教育）
本文鏈接：天津醫科大學黨委書記：AI不會替代醫生但將重塑醫學教育http://m.sq15.cn/show-11-22454-0.html
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