在智能科技推動下，人工智能（artificial intelligence, AI）正成為神經外科教育的核心，通過定制化的學習體驗與增強學習效果，豐富了醫學生獲取知識的途徑與深度。AI 的融入不僅助力醫學生更扎實地掌握神經外科的基礎理論與操作技能，還為其未來提供優質、高效的醫療服務奠定了堅實基礎。同時，教育者對智能技術的熟練運用，可進一步強化教學的互動性與實效性。因此，為保障 AI 在神經外科教學中運用，該文對科學規劃 AI 在神經外科教學中的應用進行了闡述，并強調了其對保障教育與時俱進具有舉足輕重的意義。
引用本文： 陳虹旭, 賴睿, 徐建國, 劉翼. 人工智能賦能神經外科教學：機遇、挑戰與對策. 華西醫學, 2024, 39(9): 1470-1473. doi: 10.7507/1002-0179.202407051 復制
版權信息： ?四川大學華西醫院華西期刊社《華西醫學》版權所有，未經授權不得轉載、改編
目前，中低收入國家面臨神經外科醫生短缺的嚴峻挑戰，需額外增配約 23 000 名神經外科醫生方能應對每年超過 500 萬例患者的救治需求[1-2]。在我國，盡管神經外科醫療服務已實現廣泛覆蓋，但在新時代背景下，民眾對高質量神經外科救護需求的激增與現有教育模式效率不足之間的矛盾日益凸顯。為緩解此矛盾，確保公眾能享受到優質、高效且經濟的神經外科醫療服務，強化神經外科醫學生的教育培訓顯得尤為關鍵。神經外科知識體系繁復、學習周期長、教學難度高，傳統教育模式雖能依托教師豐富的經驗卻限制了學生個性發展的空間[3-5]。教育部近年來頻推政策，力促人工智能（artificial intelligence, AI）融入教學。其中，“人工智能賦能教育行動”尤為矚目[6]。AI 作為前沿技術，正悄然重塑醫學教育格局，通過個性化學習、精準診斷及數據驅動決策，為醫學教育帶來新機遇，亦伴隨新挑戰[7-8]。為利于在神經外科教學中對 AI 的運用開拓新的思路，本文剖析了 AI 在神經外科教學領域的機遇與挑戰，同時提出應對策略，并闡明了其在教學中的關鍵意義及具體實現路徑。
1 AI 賦能神經外科教學的機遇
1.1 個性化學習體驗
在神經外科教育領域，個性化學習正引領著技術驅動的教育變革。AI 技術賦予學生更多發言權與選擇權，主要從以下 3 個方面增強學生的學習適應性與效果[9]。
1.1.1 AI 倡導“資產”導向
即以學生優勢能力為起點，深度挖掘并培養潛能，如針對顱腦解剖展現出天賦的學生，AI 能精準識別并定制不同學生的專屬學習路徑，最大化激發個人潛能[10]。
1.1.2 AI 實現包容性教育
AI 以其卓越的適應性和靈活性適應每位學生的獨特風格與需求，鞏固強項并提供個性化輔導，確保每位學生都能在最適合自己的方式下成長。
1.1.3 AI 引領主動創造的新時代
神經外科領域正經歷 AI 引領的深刻變革，核心在于學生從被動執行向主動創造的轉變。AI 技術賦能，設計了一系列結合臨床實踐、科研與創新思維的綜合性挑戰，超越知識堆砌，引導學生在復雜病例中深入探索，創新手術方案，乃至參與前沿醫學研究，促進全面發展。
1.2 實踐教學的新篇章
AI 正以其獨特魅力與力量引領神經外科實踐教學革命，深度融合虛擬現實（virtual reality, VR）/增強現實（augmented reality, AR）技術打造無風險高仿真手術模擬環境，以提升手術技能與臨床決策力。
1.2.1 VR/AR 技術下的手術模擬新體驗
VR/AR 技術讓學生身臨其境，全方位感受手術每一個細節。Surgical Theater 作為一款領先的 VR 手術模擬和導航平臺，為學生們提供了更加逼真的手術練習環境[11]。而 Medtronic StealthStation 則以其高精度的手術導航和影像融合功能，廣泛應用于神經外科手術中[12]。學生們可以通過這些系統進行模擬和實際手術練習，掌握高科技設備的使用技巧，為未來的臨床實踐做好充分準備。
1.2.2 大數據驅動的案例分析與臨床決策能力培養
AI 擅長從海量的手術案例中提取有價值的信息，為學生們提供豐富的案例資源。通過機器學習算法，系統能夠識別手術中的關鍵點和潛在風險，幫助學生深入理解手術的本質和復雜性[13]。同時，這些案例也為學生們提供了寶貴的實踐機會，讓他們在實際操作中鍛煉臨床決策能力，為未來的職業生涯打下堅實的基礎。
1.3 神經外科教學質量提升的催化劑
在神經外科教育的廣闊領域中，AI 正以其獨特的優勢，成為提升教學質量的重要力量。研究發現 AI 在減輕教師負擔、拓展教師作用范圍以及促進教師專業發展方面的巨大潛力，為神經外科教育的未來發展指明了方向[14]。
1.3.1 減輕教學負擔，提升教學效率
在傳統的教學工作中，教師需要花費大量時間在文書等任務上，這不僅占用了他們寶貴的時間和精力，也影響了教學質量和效果。而 AI 則可以自動化處理這些細節任務，減輕教師的教學負擔，使他們能夠專注到對學生的個性化指導和教學創新中去[14-15]。這樣不僅提高了教學效率，也提升了學生的學習體驗和成果。
1.3.2 拓展教師作用范圍，實現全方位關注
在傳統的教育模式下，教師很難做到隨時隨地在學生身邊提供幫助和指導。然而，AI 通過生成性評價結果和實時反饋機制，可以全面了解學生的學習情況和需求，為教師提供精準的數據支持。這樣，教師即使不在學生身邊，也能通過 AI 的輔助，實現對學生學習情況的遠程監控和及時干預。這種全方位的關注，不僅增強了教師與學生之間的互動和溝通，也提高了教學的針對性和有效性。
2 AI 賦能神經外科教學的現實挑戰
AI 技術為神經外科教學領域不僅帶來了前所未有的變革與創新機遇。然而，這一進程也伴隨著一系列新的挑戰與問題[16]。
2.1 知識與技術層面的不足
AI 技術在神經外科教學中的應用尚處于起步階段，面臨著諸多知識與技術層面的挑戰。一方面，專業知識的匱乏、從業人員數量少以及培養周期長等問題限制了 AI 在該領域的深入應用。另一方面，機器學習算法的可解釋性不足、模型部署和應用流程復雜等技術難題也亟待解決。
2.2 數據安全性風險的增加
大數據是 AI 技術的基石，但在醫療領域，數據的隱私性和安全性尤為重要[13]。隨著智能算法和大數據技術的廣泛應用，醫療數據的安全問題亦日益凸顯[17]。如何在保護患者隱私的前提下，有效利用數據進行建模和分析，已成為 AI 在醫學教育中應用的關鍵。此外，完善的數據監管機制、安全可靠的數據存儲和備份方案也是保障數據安全不可或缺的一環。
2.3 “算法偏見”引發的公平與倫理問題
AI 的決策過程基于數據和算法，可能存在“算法偏見”等不公平現象[18]。在神經外科教學中，這種不公平可能表現為學習資源的分配不均、學生評價體系的偏見等。此外，AI 難以替代人與人之間的共情交流和人文教育，這對于培養具有全面素養的醫學人才至關重要[19]。因此，在推廣 AI 技術的同時，需要關注其可能帶來的倫理問題，并采取措施確保教育的公平性和人文關懷。
2.4 教育失衡的加劇
“AI+醫學教育”模式的構建需投入大量資金，這可導致區域間教育資源分配不均。經濟欠發達地區在推動 AI 技術在醫學教育中的應用方面面臨巨大壓力，進一步拉大與發達地區教學質量差距[20]。
3 AI+神經外科教學的對策建議
3.1 強化人才培養與技術支持
3.1.1 建立跨學科人才培養體系
在醫學院校設立跨學科專業或研究中心，如“神經科學與人工智能融合中心”，整合神經外科、計算機科學、AI 等多學科資源，培養具備醫學與工科交叉背景的復合型人才。通過優化課程體系、加強實踐教學和科研項目合作，提升學生的綜合素質和創新能力。
3.1.2 引進與培養高端技術人才
政府和企業應加大對高端 AI 技術人才的引進力度，通過提供優厚的待遇、科研補貼和激勵政策，吸引國內外優秀人才投身神經外科教學領域。同時，加強本土人才的培養和再教育，通過設立專項基金、舉辦培訓班和研討會等方式，提升現有教師和技術人員的專業水平和創新能力。
3.2 確保教學內容的科學性與教學形式的合理性
3.2.1 融合現代教育理念與 AI 技術
教育決策者、研究人員和教師應共同制定符合現代教育理念的 AI 教學方案。將 AI 模型與共同的教育愿景相結合，確保 AI 工具和系統能夠支持學生的個性化學習需求，促進教學質量的提升。
3.2.2 基于現代學習原則設計 AI 教學
在設計 AI 教學工具和系統時，應充分考慮現代學習原則和教育從業者的經驗積累。利用教育評價界的專業知識來檢查算法偏見，提高教育公平性。同時，注重情境學習的重要性，使 AI 系統能夠適應不同學生的學習環境和需求。
3.3 促進教育均衡發展
3.3.1 加大中西部地區的支持力度
針對中西部等經濟欠發達地區，政府應加大資金投入和政策支持力度，推動 AI 技術在神經外科教學中的普及應用[20]。通過設立專項基金，提供技術支持和人員培訓等方式，縮小區域間的教學質量差距。
3.3.2 推動資源共享與協作
鼓勵發達地區與欠發達地區之間開展教育資源共享和協作。通過建立遠程教育平臺、開展在線教學等方式，實現優質教育資源的共享和互補。同時，加強校際合作和學術交流，促進神經外科教學領域的共同發展。
4 結語及未來方向
隨著 AI 在醫療領域的普及，其融入醫學教育成為培養未來醫療精英、保障服務質量的關鍵，可真正實現“因材施教”[21]。神經外科教育面臨的挑戰非資源的匱乏，而是如何精準對接學生多元化需求與復雜教學內容及方式。當前，隨著 AI 技術的更新與進步[22]，AI 在醫學教育中的深度介入已勢不可擋[23]，因此教育者需聚焦開發高質量教學內容，創新高效教學方法，緊跟智能技術步伐，推動理論與實踐課程升級。唯有如此，方能為 AI 注入正面數據活力，引領神經外科醫學教育生態的全面革新。
利益沖突：所有作者聲明不存在利益沖突。
目前，中低收入國家面臨神經外科醫生短缺的嚴峻挑戰，需額外增配約 23 000 名神經外科醫生方能應對每年超過 500 萬例患者的救治需求[1-2]。在我國，盡管神經外科醫療服務已實現廣泛覆蓋，但在新時代背景下，民眾對高質量神經外科救護需求的激增與現有教育模式效率不足之間的矛盾日益凸顯。為緩解此矛盾，確保公眾能享受到優質、高效且經濟的神經外科醫療服務，強化神經外科醫學生的教育培訓顯得尤為關鍵。神經外科知識體系繁復、學習周期長、教學難度高，傳統教育模式雖能依托教師豐富的經驗卻限制了學生個性發展的空間[3-5]。教育部近年來頻推政策，力促人工智能（artificial intelligence, AI）融入教學。其中，“人工智能賦能教育行動”尤為矚目[6]。AI 作為前沿技術，正悄然重塑醫學教育格局，通過個性化學習、精準診斷及數據驅動決策，為醫學教育帶來新機遇，亦伴隨新挑戰[7-8]。為利于在神經外科教學中對 AI 的運用開拓新的思路，本文剖析了 AI 在神經外科教學領域的機遇與挑戰，同時提出應對策略，并闡明了其在教學中的關鍵意義及具體實現路徑。
1 AI 賦能神經外科教學的機遇
1.1 個性化學習體驗
在神經外科教育領域，個性化學習正引領著技術驅動的教育變革。AI 技術賦予學生更多發言權與選擇權，主要從以下 3 個方面增強學生的學習適應性與效果[9]。
1.1.1 AI 倡導“資產”導向
即以學生優勢能力為起點，深度挖掘并培養潛能，如針對顱腦解剖展現出天賦的學生，AI 能精準識別并定制不同學生的專屬學習路徑，最大化激發個人潛能[10]。
1.1.2 AI 實現包容性教育
AI 以其卓越的適應性和靈活性適應每位學生的獨特風格與需求，鞏固強項并提供個性化輔導，確保每位學生都能在最適合自己的方式下成長。
1.1.3 AI 引領主動創造的新時代
神經外科領域正經歷 AI 引領的深刻變革，核心在于學生從被動執行向主動創造的轉變。AI 技術賦能，設計了一系列結合臨床實踐、科研與創新思維的綜合性挑戰，超越知識堆砌，引導學生在復雜病例中深入探索，創新手術方案，乃至參與前沿醫學研究，促進全面發展。
1.2 實踐教學的新篇章
AI 正以其獨特魅力與力量引領神經外科實踐教學革命，深度融合虛擬現實（virtual reality, VR）/增強現實（augmented reality, AR）技術打造無風險高仿真手術模擬環境，以提升手術技能與臨床決策力。
1.2.1 VR/AR 技術下的手術模擬新體驗
VR/AR 技術讓學生身臨其境，全方位感受手術每一個細節。Surgical Theater 作為一款領先的 VR 手術模擬和導航平臺，為學生們提供了更加逼真的手術練習環境[11]。而 Medtronic StealthStation 則以其高精度的手術導航和影像融合功能，廣泛應用于神經外科手術中[12]。學生們可以通過這些系統進行模擬和實際手術練習，掌握高科技設備的使用技巧，為未來的臨床實踐做好充分準備。
1.2.2 大數據驅動的案例分析與臨床決策能力培養
AI 擅長從海量的手術案例中提取有價值的信息，為學生們提供豐富的案例資源。通過機器學習算法，系統能夠識別手術中的關鍵點和潛在風險，幫助學生深入理解手術的本質和復雜性[13]。同時，這些案例也為學生們提供了寶貴的實踐機會，讓他們在實際操作中鍛煉臨床決策能力，為未來的職業生涯打下堅實的基礎。
1.3 神經外科教學質量提升的催化劑
在神經外科教育的廣闊領域中，AI 正以其獨特的優勢，成為提升教學質量的重要力量。研究發現 AI 在減輕教師負擔、拓展教師作用范圍以及促進教師專業發展方面的巨大潛力，為神經外科教育的未來發展指明了方向[14]。
1.3.1 減輕教學負擔，提升教學效率
在傳統的教學工作中，教師需要花費大量時間在文書等任務上，這不僅占用了他們寶貴的時間和精力，也影響了教學質量和效果。而 AI 則可以自動化處理這些細節任務，減輕教師的教學負擔，使他們能夠專注到對學生的個性化指導和教學創新中去[14-15]。這樣不僅提高了教學效率，也提升了學生的學習體驗和成果。
1.3.2 拓展教師作用范圍，實現全方位關注
在傳統的教育模式下，教師很難做到隨時隨地在學生身邊提供幫助和指導。然而，AI 通過生成性評價結果和實時反饋機制，可以全面了解學生的學習情況和需求，為教師提供精準的數據支持。這樣，教師即使不在學生身邊，也能通過 AI 的輔助，實現對學生學習情況的遠程監控和及時干預。這種全方位的關注，不僅增強了教師與學生之間的互動和溝通，也提高了教學的針對性和有效性。
2 AI 賦能神經外科教學的現實挑戰
AI 技術為神經外科教學領域不僅帶來了前所未有的變革與創新機遇。然而，這一進程也伴隨著一系列新的挑戰與問題[16]。
2.1 知識與技術層面的不足
AI 技術在神經外科教學中的應用尚處于起步階段，面臨著諸多知識與技術層面的挑戰。一方面，專業知識的匱乏、從業人員數量少以及培養周期長等問題限制了 AI 在該領域的深入應用。另一方面，機器學習算法的可解釋性不足、模型部署和應用流程復雜等技術難題也亟待解決。
2.2 數據安全性風險的增加
大數據是 AI 技術的基石，但在醫療領域，數據的隱私性和安全性尤為重要[13]。隨著智能算法和大數據技術的廣泛應用，醫療數據的安全問題亦日益凸顯[17]。如何在保護患者隱私的前提下，有效利用數據進行建模和分析，已成為 AI 在醫學教育中應用的關鍵。此外，完善的數據監管機制、安全可靠的數據存儲和備份方案也是保障數據安全不可或缺的一環。
2.3 “算法偏見”引發的公平與倫理問題
AI 的決策過程基于數據和算法，可能存在“算法偏見”等不公平現象[18]。在神經外科教學中，這種不公平可能表現為學習資源的分配不均、學生評價體系的偏見等。此外，AI 難以替代人與人之間的共情交流和人文教育，這對于培養具有全面素養的醫學人才至關重要[19]。因此，在推廣 AI 技術的同時，需要關注其可能帶來的倫理問題，并采取措施確保教育的公平性和人文關懷。
2.4 教育失衡的加劇
“AI+醫學教育”模式的構建需投入大量資金，這可導致區域間教育資源分配不均。經濟欠發達地區在推動 AI 技術在醫學教育中的應用方面面臨巨大壓力，進一步拉大與發達地區教學質量差距[20]。
3 AI+神經外科教學的對策建議
3.1 強化人才培養與技術支持
3.1.1 建立跨學科人才培養體系
在醫學院校設立跨學科專業或研究中心，如“神經科學與人工智能融合中心”，整合神經外科、計算機科學、AI 等多學科資源，培養具備醫學與工科交叉背景的復合型人才。通過優化課程體系、加強實踐教學和科研項目合作，提升學生的綜合素質和創新能力。
3.1.2 引進與培養高端技術人才
政府和企業應加大對高端 AI 技術人才的引進力度，通過提供優厚的待遇、科研補貼和激勵政策，吸引國內外優秀人才投身神經外科教學領域。同時，加強本土人才的培養和再教育，通過設立專項基金、舉辦培訓班和研討會等方式，提升現有教師和技術人員的專業水平和創新能力。
3.2 確保教學內容的科學性與教學形式的合理性
3.2.1 融合現代教育理念與 AI 技術
教育決策者、研究人員和教師應共同制定符合現代教育理念的 AI 教學方案。將 AI 模型與共同的教育愿景相結合，確保 AI 工具和系統能夠支持學生的個性化學習需求，促進教學質量的提升。
3.2.2 基于現代學習原則設計 AI 教學
在設計 AI 教學工具和系統時，應充分考慮現代學習原則和教育從業者的經驗積累。利用教育評價界的專業知識來檢查算法偏見，提高教育公平性。同時，注重情境學習的重要性，使 AI 系統能夠適應不同學生的學習環境和需求。
3.3 促進教育均衡發展
3.3.1 加大中西部地區的支持力度
針對中西部等經濟欠發達地區，政府應加大資金投入和政策支持力度，推動 AI 技術在神經外科教學中的普及應用[20]。通過設立專項基金，提供技術支持和人員培訓等方式，縮小區域間的教學質量差距。
3.3.2 推動資源共享與協作
鼓勵發達地區與欠發達地區之間開展教育資源共享和協作。通過建立遠程教育平臺、開展在線教學等方式，實現優質教育資源的共享和互補。同時，加強校際合作和學術交流，促進神經外科教學領域的共同發展。
4 結語及未來方向
隨著 AI 在醫療領域的普及，其融入醫學教育成為培養未來醫療精英、保障服務質量的關鍵，可真正實現“因材施教”[21]。神經外科教育面臨的挑戰非資源的匱乏，而是如何精準對接學生多元化需求與復雜教學內容及方式。當前，隨著 AI 技術的更新與進步[22]，AI 在醫學教育中的深度介入已勢不可擋[23]，因此教育者需聚焦開發高質量教學內容，創新高效教學方法，緊跟智能技術步伐，推動理論與實踐課程升級。唯有如此，方能為 AI 注入正面數據活力，引領神經外科醫學教育生態的全面革新。
利益沖突：所有作者聲明不存在利益沖突。