在南方医科大学第一临床医学院的影像学课堂上，教授文戈面前的屏幕上实时显示着学生们的阅片操作轨迹。“你看，这位同学在鉴别诊断环节多次忽略关键影像特征。我要给他推送一个针对性‘病例强化包’。”文戈指着后台数据说。

他所使用的，正是其牵头打造的“医学智能影像教研平台”，作为教育部与广东省双认定的“人工智能+高等教育”典型案例，这个平台实现了AI算法优化到教学场景适配，从病例库搭建到个性化学习支持，打破了传统影像教学的壁垒。

“教育数字化是当代教育发展的必然趋势，也将深刻改变教育理念、教学模式和教育治理。”文戈说。在国家推进教育数字化战略的背景下，南方医科大学正依托医学教育优势，以“两核四化”为抓手推进质量保障数字化治理改革，打造“共建、共享、共研”的数字教育生态，为新医科人才培养提供“南医方案”。

闯关式学习，让医学课变“上头”了

“你闯到第几关了？”最近在参与测试的临床医学专业学生中，这句成为了新的问候方式。

一款名为 “SavetheBaby”的新生儿复苏急救模块，正在部分班级试点应用，把临床核心技能设计成一关关的挑战任务：从心肺复苏按压节奏的把控，到插管深度的精确校准，再到通气有效性判断和氧疗方案决策，每一项都对应真实场景中的专业难点，让技能训练在“闯关”中完成。

“游戏化设计、虚拟仿真技术和互动式AI助手的结合，让学生从‘被动接受’变成‘主动探索’。”第一临床医学院教授沈薇介绍。这种模式借助生成式AI打造学习场景、设计任务与激励机制，让知识学习与技能训练深度嵌入游戏流程，有效提升学生的问题解决能力和自主学习动力。团队正在计划推进轻量化部署，将其上线到小程序，并接入“新生儿窒息复苏助教”智能体，打造更智能的个性化学习平台。

类似的数字化创新也出现在护理学院中。护理学院教授翟惠敏牵头联合广州医科大学等院校，构建了覆盖护理人文全场景的线上多模态资源体系。依托AI深度解析学生学习数据，从基础理论到临床实践实现精准推送课程内容、学习材料与实践项目，帮助学生在海量信息中“抓住重点”。目前，相关优质资源已向全国开放，累计服务超过50万人次，成为数字化赋能护理人才培养的典型案例。

AI为教师“减负”，也让课堂更有人情味

“AI不是取代教师，而是以专业辅助者的身份，帮助教师构建更真实、个性化的实践场景，最终培育兼具临床智慧、科学素养与人文精神的医学人才。”中医药学院教授沈群说。

在他的课堂里，一个名为 “医药市场营销策略规划师”的AI角色承担着“教学合伙人”的任务：它能以多角色模拟“创新抗菌药物推广”实战，替教师分担互动引导工作；在“老年慢病科普方案”的创新设计任务中，它又变身为“个性化指导老师”，对学生提交的方案、报告详细批改，并提供结构、逻辑、规则与创意层面的改进建议。专业度满格，是我们的‘专属陪练’。”

数字技术对医学课堂的改变不止于此。

第一临床医学院教授亓涛教授将虚拟仿真中心已建成的三维临床实验室、近200套典型病例的数字化血涂片库，与前沿AI技术深度融合到AI智慧检验课程中：学生完成血涂片分类后，AI会自动对比标准图谱、标注疑似细胞并给出相似度评分，再由教师进行临床思维指导。同时，AI系统还承担全国相关竞赛初赛阶段的自动阅卷评分任务，累计支持4.6万名学生参与线上竞赛，实现真正意义上的“以赛促学”。

“数字技术始终是教师的‘强力助手’。”亓涛说，“它帮助我们减负增效，让教师能够把更多精力放在育人本质上，实现更精准、更个性化的教学。”

跨校联盟、万级资源，让医学教育“无边界”

2025年4月，教育部等九部门联合发布《关于加快推进教育数字化的意见》，明确提出“加快建设人工智能教育大模型，推动其与教育教学深度融合”，为高等教育数字化转型锚定方向。

南医大积极响应国家战略，以技术创新为核心引擎，系统性推进人工智能教学改革，构建起覆盖教学全流程、跨校协同的医学AI教育新生态。建设包括33间智慧教室，3个学科教学大模型，引入AccessMedicine等14个教学资源库；建设6大类数字化教学资源；虚拟仿真临床教学平台广泛应用。“数字时代，资源共享是必然趋势，要打破校际壁垒，让医学教育资源活起来。”教学发展中心主任张春辉表示。

今年6月，南医大聚合多校优质教学资源，打造医学垂直AI教学大模型和智思体，该模型采用医学知识萃取引擎与精准分析技术，实现医学文献、病历、影像资料、实验数据等多源异构数据的教学应用，并运用先进的数据分析算法，挖掘数据中潜在的规律与知识，成功提取了如疾病诊断模式、治疗效果评估等关键信息，为教育提供数据支持。现已孵化出AI助教、AI助学、知识图谱、教育智能体等多元应用，实现学科AI引擎与医学智思体相关生态持续优化。

同时，学校还牵头建立国内首个医学AI教学联盟，聚焦创新思维培养，赋能课堂互动、自主学习与临床模拟教学，共享医学AI知识库与教学资源库，联合盟友开展医学AI课程授课、案例研讨及实践指导，实现课件、案例、题库等资源跨校复用。目前，该项目已培养医学专业学生近3万人，教学资源库覆盖21个课程群、240门课程，资源总数和知识点总量超过1万个。项目入选教育部第三批“人工智能+高等教育”应用场景典型案例名单，为医学教育数字化转型提供了可推广的实践范本。

从AI量身定制的闯关学习到MR重构的临床场景，从教师手中的“数字助手”到链接全国的医学AI联盟，当技术打破壁垒、创新赋能成长，未来医学人才的培养，既要有科技的硬核加持，更要有教育的温度底色。而这股“数字旋风”，还在持续影响医学教育领域，为新医科建设注入无限可能。

文｜记者 刘颖颖
通讯员 柯佳 邢方敏 张静
图｜学校提供