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南                                             第3期 总第134期
                                                    南京医科大学学报（社会科学版）京医科大学学报（社会科学版）
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                                             Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences）  2026年6月
                                             Journal
                                                                 题，为学生提供差异化的辅导和教育方案。这种基
               二、人工智能赋能医学生人文素养培育的限度
                                                                 于自动运算与匹配的辅助教学虽然减轻了教师负
                  （一）场景再现难以取代师生基于生命关怀的                           担，满足了医学生差异化的成长需求，但无法解决人
               情感共鸣                                              文素养培育亟需解决的价值偏差和伦理风险问题。
                   医学不仅是科学知识的传递，更是生命对生命                              其一，数据驱动的个性化与医疗数据合伦理性
               的照护，是极富人文关怀的实践。人工智能为医学                            的冲突无法自动解决。人工智能通过持续采集患
               生提供了一个拟真的交互场景，他们可以在多样化                            者情况、学生的学习行为和认知水平等数据构建个
               的交流情境中感受医患互动的复杂性、易变性、多                            性化培养方案，其对海量信息的高度依赖，加剧了
               样性。相较于传统的模拟互动，人工智能所提供的                            其大规模采集数据的冲动。然而，医学人文素养教
               场景再现更加贴近真实世界。然而，即便如此，人                            育中涉及的患者隐私案例讨论、医疗伦理决策模拟
               工智能依然无法代替师生互动。                                    等数据，若被算法过度挖掘或存储不当，可能引发
                   其一，人工智能无法弥合技术与生命感知的                           信息滥用问题，医疗数据的敏感性使其面临更高的
               鸿沟。医学人文素养的核心在于“具身化共情”，                            隐私泄露风险       ［14］ ；人工智能对特定人群数据的大量
               即通过身体在场、感官交互和即时反馈等方式传                             收集容易将其他群体数据标注为“异类”，对特定人
               递关怀   ［11］ 。人工智能虽能模拟医患互动的各种场                      群的算法歧视难以杜绝。
               景，但无法对患者的差异化感知作出准确判断。算                                其二，医学算法与人文价值观的博弈难以调
               法可以提供诊疗建议，但是无法提供医学人文素养                            解。医学人文素养的核心是培养医学生同理心、伦
               中最珍视的共情、信任、关怀，人工智能可以识别病                           理判断力等非标准化能力，而人工智能依赖算法模
               灶，但是无法培养现实诊疗中通过触诊感知患者病                            型输出理想化的“最优解”，既忽视了医学生价值观
               情的临床直觉，或检查伤口时对疼痛程度的判断，                            的多元性，也难以基于患者价值偏好作出顾及患者
               更难以准确回应真实医患对话中患者对疾病的恐                             价值需求的医疗决策，看似个性化的教育方案最终
               惧与希望交织的复杂情感。                                      又落入了普遍化的窠臼。而且，虚拟医患沟通训练
                   其二，人工智能难以调和算法逻辑与人性温度                          中预设的伦理场景，可能固化医学生对复杂医疗情
               的冲突。临床伦理决策具有不可编程性，人工智能                            境的认知，标准化解决方案与医学人文素养教育强
               虽能模拟标准化情境中的伦理抉择，但难以复现真                            调以患者为中心量身定制医疗决策思维相冲突。
               实临床中道德困境的复杂性             ［12］ 。临床中，医生需处               其三，算法难以取代教师对复杂医疗情境的把
               理好临床诊疗指南与患者有尊严生存需求的关系，                            握。教师在医学人文素养培育中扮演价值观引导
               兼顾患者的生存意愿、经济负担，这需要医患在深                            和伦理思辨启发角色，他们不仅经由课堂教学，也
               入沟通中找到合理合规的平衡点，这种以患者现实                            在床边教学、与患者沟通中通过眼神、肢体等非语
               需求为导向的个性化医疗决策是人工智能难以企及                            言表达对病痛、死亡的感受，以传递对生命的敬畏，
               的。真实情境中，教师不仅正面引导学生，还会借助                           彰显人文关怀。人工智能无法模拟人类面对生死抉
               反面案例，如通过对误诊的反思引导学生理解医者临                           择时的情感张力，无法顾及医患双方在作出医疗决策
               床决策的重要性，而人工智能难以开展伦理失误的反                           方案时所考虑的复杂因素，更无法让学生从其生成的
               思性学习，无法发挥反面案例的教育效果。                               内容中体验伦理抉择的复杂性。医学人文素养以人
                   其三，人工智能难以厘清工具属性与人文内核                          文精神解决现实世界中医患关系问题，医患关系的错
               的边界。人工智能虽能借助情感图谱分析医患对                             综复杂需要医者基于对患者语言与非语言反应作出
               话中双方的情感倾向，生成标准化共情话术，减少                            及时应对，尤其要对非语言反应进行解码，这是教
               医患沟通矛盾，但是，真实交往中的无声抗议、讲反                           师的显著优势，也是算法所无法达成的。
               话、翻白眼等极富“人性”的表达超出了它的分析能                               （三）技术便利难以根本激发医学生人文素养
               力，导致出现所提供的医疗建议“技术对了，问题错                           学习热情
               了”的黑色幽默      ［13］ 。人工智能基于大数据的分析难以                     作为互联网原住民，当代医学生从小由多媒体
               促进医患间个性化的沟通，带教医师口传心授、以身                           影音相伴成长，人工智能极大丰富了医学人文素养
               示范、体察人心的隐性知识传递依然无法被取代。                            培育的形式和内容，扩展了课堂教学的边界，通过
                  （二）个性化教学难以杜绝价值偏差与伦理风险                          三维解剖动画、仿真医患对话等形式提升了教学趣
                   人工智能使个性化的教学成为可能。借助医                           味性。但是，人工智能所提供的技术便利并不能从
               学生人文素养数据收集和分析，人工智能不仅可以                            根本上激发医学生接受人文素养教育的热情。
               掌握每个学生的人文素养状况，还能根据不同学生                                其一，技术工具性无法坚定医学生的职业信
               的薄弱点，结合大数据分析的重点、难点、热点问                            仰。人工智能的吸引力更多源于技术的新颖性，而
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