Page 47 - 南京医科大学社科版

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） ·
南
2026年6月 Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences） · 261
Journal
专 题

生物医学大数据驱动的人工智能教学平台在医学

教育改革实践中的应用

曹 磊 ，陈 炎 ，严孙宏 ，陈 博 2
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1. 安徽医科大学第二附属医院神经内科，安徽 合肥 230601；
2. 安徽医科大学第一附属医院普外科，安徽 合肥 230032

摘 要：生物医学大数据是推动精准医学、疾病预测预警以及医学教育创新的重要基础，将其与
人工智能（AI）技术相融合将是构建医学生完整自适应培养体系的重要途径。研究开发AI赋能的
“结构化文书生成－能力画像－知识问答－智能评分－决策生成”五大模块的有机整合教学平台，
并纳入在安徽医科大学第二附属医院神经内科轮转的 200 名规培生进行培养，验证其应用效果。
结果发现，观察组学生在感知易用性、有用性、学习投入度等维度评分均显著优于对照组；在决策
生成模拟表现最优路径选择率及平均耗时、知识问答交互表现、应用准确率和响应速度等方面均
较理想。研究表明，基于生物医学大数据的AI大模型赋能联动教学系统，可以为实现自适应医学
教育提供新范式。

关键词：生物医学大数据；人工智能；实践教学；神经病学；多模态资料
中图分类号：R-05；G642.0 文献标志码：A 文章编号：1671-0479（2026）03-261-008
doi：10.7655/NYDXBSSS250524

生物医学大数据是生物医学领域多维度数据经 教学适配缺失，教学效果评估滞后且片面等问题，
规模化聚合、标准化处理与深度关联后形成的复杂体 难以有效引导学生衔接学科领域最新理论与提升
系，兼具跨模态融合与产学研转化导向特征 。与传 临床实践能力。
［1］
统生物医学数据碎片化、单一维度特征不同，生物 在此背景下，基于 AI 赋能的“大数据驱动智能
医学大数据是通过海量异构数据的关联挖掘，实现 教学、智能教学反哺大数据优化”新模式，已成为医
生物医学研究从“经验驱动”向“数据驱动”的范式 学教育领域的研究热点 ［9-10］ 。人机协同场景下，医
转变 ［2- 4］ 。近年来，人工智能（artificial intelligence， 学师生角色正发生深刻变迁：教师从“知识权威”
AI）大模型快速发展，与生物医学大数据深度共生， 转向学习引导者与临床思维建构者，依托 AI 平台
形成“数据赋能算法、算法反哺数据价值”的双向 聚焦学生核心素养培养；学生则从被动接收者转
赋能格局，在方法论革新与成果转化层面呈现多层 变为主动探究者，借助平台的个性化推送与模拟
次耦合效应 ［5-8］ 。 训练自主构建知识体系。需要强调的是，新教学
众所周知，当前医学规范化培训教学虽聚焦 模式并非单纯技术嵌入，而是对医学教育资源分
“临床能力同质化培养”目标，但实践中仍存在多重 配、知识生产逻辑的重构，既响应精准医疗背景下
瓶颈。诸如病例资源供给不足以及碎片化，个性化 对医学人才数据素养的社会需求，也契合医学教

基金项目：安徽省教育厅本科教育“四新”研究与改革实践项目“新医科背景下开展外科技能培训微专业的实践与探索
研究”（2023sx200）；安徽省教育厅新时代育人省级质量工程项目（研究生教育）重点研究项目“‘新医科’背景下基于转化医
学理念的外科学专业学位研究生教育与培养新模式探索”（2023jyjxggyjY087）；安徽省教育厅新时代育人省级质量工程项目
（研究生教育）“外科学（普外）专业学位普通外科学教学案例库”（2023zyxwjxalk046）
收稿日期：2025-12-14
作者简介：曹磊（1982— ），女，安徽怀宁人，博士，副教授，研究方向为医学教育及神经疾病诊疗；陈博（1983— ），男，安徽太
湖人，博士，副教授，研究方向为规培基地建设，通信作者，chenbo@ahmu.edu.cn。