在智能科技推动下，人工智能（artificial intelligence, AI）正成为神经外科教育的核心，通过定制化的学习体验与增强学习效果，丰富了医学生获取知识的途径与深度。AI 的融入不仅助力医学生更扎实地掌握神经外科的基础理论与操作技能，还为其未来提供优质、高效的医疗服务奠定了坚实基础。同时，教育者对智能技术的熟练运用，可进一步强化教学的互动性与实效性。因此，为保障 AI 在神经外科教学中运用，该文对科学规划 AI 在神经外科教学中的应用进行了阐述，并强调了其对保障教育与时俱进具有举足轻重的意义。
引用本文： 陈虹旭, 赖睿, 徐建国, 刘翼. 人工智能赋能神经外科教学：机遇、挑战与对策. 华西医学, 2024, 39(9): 1470-1473. doi: 10.7507/1002-0179.202407051 复制
目前，中低收入国家面临神经外科医生短缺的严峻挑战，需额外增配约 23 000 名神经外科医生方能应对每年超过 500 万例患者的救治需求[1-2]。在我国，尽管神经外科医疗服务已实现广泛覆盖，但在新时代背景下，民众对高质量神经外科救护需求的激增与现有教育模式效率不足之间的矛盾日益凸显。为缓解此矛盾，确保公众能享受到优质、高效且经济的神经外科医疗服务，强化神经外科医学生的教育培训显得尤为关键。神经外科知识体系繁复、学习周期长、教学难度高，传统教育模式虽能依托教师丰富的经验却限制了学生个性发展的空间[3-5]。教育部近年来频推政策，力促人工智能（artificial intelligence, AI）融入教学。其中，“人工智能赋能教育行动”尤为瞩目[6]。AI 作为前沿技术，正悄然重塑医学教育格局，通过个性化学习、精准诊断及数据驱动决策，为医学教育带来新机遇，亦伴随新挑战[7-8]。为利于在神经外科教学中对 AI 的运用开拓新的思路，本文剖析了 AI 在神经外科教学领域的机遇与挑战，同时提出应对策略，并阐明了其在教学中的关键意义及具体实现路径。
1 AI 赋能神经外科教学的机遇
1.1 个性化学习体验
在神经外科教育领域，个性化学习正引领着技术驱动的教育变革。AI 技术赋予学生更多发言权与选择权，主要从以下 3 个方面增强学生的学习适应性与效果[9]。
1.1.1 AI 倡导“资产”导向
即以学生优势能力为起点，深度挖掘并培养潜能，如针对颅脑解剖展现出天赋的学生，AI 能精准识别并定制不同学生的专属学习路径，最大化激发个人潜能[10]。
1.1.2 AI 实现包容性教育
AI 以其卓越的适应性和灵活性适应每位学生的独特风格与需求，巩固强项并提供个性化辅导，确保每位学生都能在最适合自己的方式下成长。
1.1.3 AI 引领主动创造的新时代
神经外科领域正经历 AI 引领的深刻变革，核心在于学生从被动执行向主动创造的转变。AI 技术赋能，设计了一系列结合临床实践、科研与创新思维的综合性挑战，超越知识堆砌，引导学生在复杂病例中深入探索，创新手术方案，乃至参与前沿医学研究，促进全面发展。
1.2 实践教学的新篇章
AI 正以其独特魅力与力量引领神经外科实践教学革命，深度融合虚拟现实（virtual reality, VR）/增强现实（augmented reality, AR）技术打造无风险高仿真手术模拟环境，以提升手术技能与临床决策力。
1.2.1 VR/AR 技术下的手术模拟新体验
VR/AR 技术让学生身临其境，全方位感受手术每一个细节。Surgical Theater 作为一款领先的 VR 手术模拟和导航平台，为学生们提供了更加逼真的手术练习环境[11]。而 Medtronic StealthStation 则以其高精度的手术导航和影像融合功能，广泛应用于神经外科手术中[12]。学生们可以通过这些系统进行模拟和实际手术练习，掌握高科技设备的使用技巧，为未来的临床实践做好充分准备。
1.2.2 大数据驱动的案例分析与临床决策能力培养
AI 擅长从海量的手术案例中提取有价值的信息，为学生们提供丰富的案例资源。通过机器学习算法，系统能够识别手术中的关键点和潜在风险，帮助学生深入理解手术的本质和复杂性[13]。同时，这些案例也为学生们提供了宝贵的实践机会，让他们在实际操作中锻炼临床决策能力，为未来的职业生涯打下坚实的基础。
1.3 神经外科教学质量提升的催化剂
在神经外科教育的广阔领域中，AI 正以其独特的优势，成为提升教学质量的重要力量。研究发现 AI 在减轻教师负担、拓展教师作用范围以及促进教师专业发展方面的巨大潜力，为神经外科教育的未来发展指明了方向[14]。
1.3.1 减轻教学负担，提升教学效率
在传统的教学工作中，教师需要花费大量时间在文书等任务上，这不仅占用了他们宝贵的时间和精力，也影响了教学质量和效果。而 AI 则可以自动化处理这些细节任务，减轻教师的教学负担，使他们能够专注到对学生的个性化指导和教学创新中去[14-15]。这样不仅提高了教学效率，也提升了学生的学习体验和成果。
1.3.2 拓展教师作用范围，实现全方位关注
在传统的教育模式下，教师很难做到随时随地在学生身边提供帮助和指导。然而，AI 通过生成性评价结果和实时反馈机制，可以全面了解学生的学习情况和需求，为教师提供精准的数据支持。这样，教师即使不在学生身边，也能通过 AI 的辅助，实现对学生学习情况的远程监控和及时干预。这种全方位的关注，不仅增强了教师与学生之间的互动和沟通，也提高了教学的针对性和有效性。
2 AI 赋能神经外科教学的现实挑战
AI 技术为神经外科教学领域不仅带来了前所未有的变革与创新机遇。然而，这一进程也伴随着一系列新的挑战与问题[16]。
2.1 知识与技术层面的不足
AI 技术在神经外科教学中的应用尚处于起步阶段，面临着诸多知识与技术层面的挑战。一方面，专业知识的匮乏、从业人员数量少以及培养周期长等问题限制了 AI 在该领域的深入应用。另一方面，机器学习算法的可解释性不足、模型部署和应用流程复杂等技术难题也亟待解决。
2.2 数据安全性风险的增加
大数据是 AI 技术的基石，但在医疗领域，数据的隐私性和安全性尤为重要[13]。随着智能算法和大数据技术的广泛应用，医疗数据的安全问题亦日益凸显[17]。如何在保护患者隐私的前提下，有效利用数据进行建模和分析，已成为 AI 在医学教育中应用的关键。此外，完善的数据监管机制、安全可靠的数据存储和备份方案也是保障数据安全不可或缺的一环。
2.3 “算法偏见”引发的公平与伦理问题
AI 的决策过程基于数据和算法，可能存在“算法偏见”等不公平现象[18]。在神经外科教学中，这种不公平可能表现为学习资源的分配不均、学生评价体系的偏见等。此外，AI 难以替代人与人之间的共情交流和人文教育，这对于培养具有全面素养的医学人才至关重要[19]。因此，在推广 AI 技术的同时，需要关注其可能带来的伦理问题，并采取措施确保教育的公平性和人文关怀。
2.4 教育失衡的加剧
“AI+医学教育”模式的构建需投入大量资金，这可导致区域间教育资源分配不均。经济欠发达地区在推动 AI 技术在医学教育中的应用方面面临巨大压力，进一步拉大与发达地区教学质量差距[20]。
3 AI+神经外科教学的对策建议
3.1 强化人才培养与技术支持
3.1.1 建立跨学科人才培养体系
在医学院校设立跨学科专业或研究中心，如“神经科学与人工智能融合中心”，整合神经外科、计算机科学、AI 等多学科资源，培养具备医学与工科交叉背景的复合型人才。通过优化课程体系、加强实践教学和科研项目合作，提升学生的综合素质和创新能力。
3.1.2 引进与培养高端技术人才
政府和企业应加大对高端 AI 技术人才的引进力度，通过提供优厚的待遇、科研补贴和激励政策，吸引国内外优秀人才投身神经外科教学领域。同时，加强本土人才的培养和再教育，通过设立专项基金、举办培训班和研讨会等方式，提升现有教师和技术人员的专业水平和创新能力。
3.2 确保教学内容的科学性与教学形式的合理性
3.2.1 融合现代教育理念与 AI 技术
教育决策者、研究人员和教师应共同制定符合现代教育理念的 AI 教学方案。将 AI 模型与共同的教育愿景相结合，确保 AI 工具和系统能够支持学生的个性化学习需求，促进教学质量的提升。
3.2.2 基于现代学习原则设计 AI 教学
在设计 AI 教学工具和系统时，应充分考虑现代学习原则和教育从业者的经验积累。利用教育评价界的专业知识来检查算法偏见，提高教育公平性。同时，注重情境学习的重要性，使 AI 系统能够适应不同学生的学习环境和需求。
3.3 促进教育均衡发展
3.3.1 加大中西部地区的支持力度
针对中西部等经济欠发达地区，政府应加大资金投入和政策支持力度，推动 AI 技术在神经外科教学中的普及应用[20]。通过设立专项基金，提供技术支持和人员培训等方式，缩小区域间的教学质量差距。
3.3.2 推动资源共享与协作
鼓励发达地区与欠发达地区之间开展教育资源共享和协作。通过建立远程教育平台、开展在线教学等方式，实现优质教育资源的共享和互补。同时，加强校际合作和学术交流，促进神经外科教学领域的共同发展。
4 结语及未来方向
随着 AI 在医疗领域的普及，其融入医学教育成为培养未来医疗精英、保障服务质量的关键，可真正实现“因材施教”[21]。神经外科教育面临的挑战非资源的匮乏，而是如何精准对接学生多元化需求与复杂教学内容及方式。当前，随着 AI 技术的更新与进步[22]，AI 在医学教育中的深度介入已势不可挡[23]，因此教育者需聚焦开发高质量教学内容，创新高效教学方法，紧跟智能技术步伐，推动理论与实践课程升级。唯有如此，方能为 AI 注入正面数据活力，引领神经外科医学教育生态的全面革新。
利益冲突：所有作者声明不存在利益冲突。
目前，中低收入国家面临神经外科医生短缺的严峻挑战，需额外增配约 23 000 名神经外科医生方能应对每年超过 500 万例患者的救治需求[1-2]。在我国，尽管神经外科医疗服务已实现广泛覆盖，但在新时代背景下，民众对高质量神经外科救护需求的激增与现有教育模式效率不足之间的矛盾日益凸显。为缓解此矛盾，确保公众能享受到优质、高效且经济的神经外科医疗服务，强化神经外科医学生的教育培训显得尤为关键。神经外科知识体系繁复、学习周期长、教学难度高，传统教育模式虽能依托教师丰富的经验却限制了学生个性发展的空间[3-5]。教育部近年来频推政策，力促人工智能（artificial intelligence, AI）融入教学。其中，“人工智能赋能教育行动”尤为瞩目[6]。AI 作为前沿技术，正悄然重塑医学教育格局，通过个性化学习、精准诊断及数据驱动决策，为医学教育带来新机遇，亦伴随新挑战[7-8]。为利于在神经外科教学中对 AI 的运用开拓新的思路，本文剖析了 AI 在神经外科教学领域的机遇与挑战，同时提出应对策略，并阐明了其在教学中的关键意义及具体实现路径。
1 AI 赋能神经外科教学的机遇
1.1 个性化学习体验
在神经外科教育领域，个性化学习正引领着技术驱动的教育变革。AI 技术赋予学生更多发言权与选择权，主要从以下 3 个方面增强学生的学习适应性与效果[9]。
1.1.1 AI 倡导“资产”导向
即以学生优势能力为起点，深度挖掘并培养潜能，如针对颅脑解剖展现出天赋的学生，AI 能精准识别并定制不同学生的专属学习路径，最大化激发个人潜能[10]。
1.1.2 AI 实现包容性教育
AI 以其卓越的适应性和灵活性适应每位学生的独特风格与需求，巩固强项并提供个性化辅导，确保每位学生都能在最适合自己的方式下成长。
1.1.3 AI 引领主动创造的新时代
神经外科领域正经历 AI 引领的深刻变革，核心在于学生从被动执行向主动创造的转变。AI 技术赋能，设计了一系列结合临床实践、科研与创新思维的综合性挑战，超越知识堆砌，引导学生在复杂病例中深入探索，创新手术方案，乃至参与前沿医学研究，促进全面发展。
1.2 实践教学的新篇章
AI 正以其独特魅力与力量引领神经外科实践教学革命，深度融合虚拟现实（virtual reality, VR）/增强现实（augmented reality, AR）技术打造无风险高仿真手术模拟环境，以提升手术技能与临床决策力。
1.2.1 VR/AR 技术下的手术模拟新体验
VR/AR 技术让学生身临其境，全方位感受手术每一个细节。Surgical Theater 作为一款领先的 VR 手术模拟和导航平台，为学生们提供了更加逼真的手术练习环境[11]。而 Medtronic StealthStation 则以其高精度的手术导航和影像融合功能，广泛应用于神经外科手术中[12]。学生们可以通过这些系统进行模拟和实际手术练习，掌握高科技设备的使用技巧，为未来的临床实践做好充分准备。
1.2.2 大数据驱动的案例分析与临床决策能力培养
AI 擅长从海量的手术案例中提取有价值的信息，为学生们提供丰富的案例资源。通过机器学习算法，系统能够识别手术中的关键点和潜在风险，帮助学生深入理解手术的本质和复杂性[13]。同时，这些案例也为学生们提供了宝贵的实践机会，让他们在实际操作中锻炼临床决策能力，为未来的职业生涯打下坚实的基础。
1.3 神经外科教学质量提升的催化剂
在神经外科教育的广阔领域中，AI 正以其独特的优势，成为提升教学质量的重要力量。研究发现 AI 在减轻教师负担、拓展教师作用范围以及促进教师专业发展方面的巨大潜力，为神经外科教育的未来发展指明了方向[14]。
1.3.1 减轻教学负担，提升教学效率
在传统的教学工作中，教师需要花费大量时间在文书等任务上，这不仅占用了他们宝贵的时间和精力，也影响了教学质量和效果。而 AI 则可以自动化处理这些细节任务，减轻教师的教学负担，使他们能够专注到对学生的个性化指导和教学创新中去[14-15]。这样不仅提高了教学效率，也提升了学生的学习体验和成果。
1.3.2 拓展教师作用范围，实现全方位关注
在传统的教育模式下，教师很难做到随时随地在学生身边提供帮助和指导。然而，AI 通过生成性评价结果和实时反馈机制，可以全面了解学生的学习情况和需求，为教师提供精准的数据支持。这样，教师即使不在学生身边，也能通过 AI 的辅助，实现对学生学习情况的远程监控和及时干预。这种全方位的关注，不仅增强了教师与学生之间的互动和沟通，也提高了教学的针对性和有效性。
2 AI 赋能神经外科教学的现实挑战
AI 技术为神经外科教学领域不仅带来了前所未有的变革与创新机遇。然而，这一进程也伴随着一系列新的挑战与问题[16]。
2.1 知识与技术层面的不足
AI 技术在神经外科教学中的应用尚处于起步阶段，面临着诸多知识与技术层面的挑战。一方面，专业知识的匮乏、从业人员数量少以及培养周期长等问题限制了 AI 在该领域的深入应用。另一方面，机器学习算法的可解释性不足、模型部署和应用流程复杂等技术难题也亟待解决。
2.2 数据安全性风险的增加
大数据是 AI 技术的基石，但在医疗领域，数据的隐私性和安全性尤为重要[13]。随着智能算法和大数据技术的广泛应用，医疗数据的安全问题亦日益凸显[17]。如何在保护患者隐私的前提下，有效利用数据进行建模和分析，已成为 AI 在医学教育中应用的关键。此外，完善的数据监管机制、安全可靠的数据存储和备份方案也是保障数据安全不可或缺的一环。
2.3 “算法偏见”引发的公平与伦理问题
AI 的决策过程基于数据和算法，可能存在“算法偏见”等不公平现象[18]。在神经外科教学中，这种不公平可能表现为学习资源的分配不均、学生评价体系的偏见等。此外，AI 难以替代人与人之间的共情交流和人文教育，这对于培养具有全面素养的医学人才至关重要[19]。因此，在推广 AI 技术的同时，需要关注其可能带来的伦理问题，并采取措施确保教育的公平性和人文关怀。
2.4 教育失衡的加剧
“AI+医学教育”模式的构建需投入大量资金，这可导致区域间教育资源分配不均。经济欠发达地区在推动 AI 技术在医学教育中的应用方面面临巨大压力，进一步拉大与发达地区教学质量差距[20]。
3 AI+神经外科教学的对策建议
3.1 强化人才培养与技术支持
3.1.1 建立跨学科人才培养体系
在医学院校设立跨学科专业或研究中心，如“神经科学与人工智能融合中心”，整合神经外科、计算机科学、AI 等多学科资源，培养具备医学与工科交叉背景的复合型人才。通过优化课程体系、加强实践教学和科研项目合作，提升学生的综合素质和创新能力。
3.1.2 引进与培养高端技术人才
政府和企业应加大对高端 AI 技术人才的引进力度，通过提供优厚的待遇、科研补贴和激励政策，吸引国内外优秀人才投身神经外科教学领域。同时，加强本土人才的培养和再教育，通过设立专项基金、举办培训班和研讨会等方式，提升现有教师和技术人员的专业水平和创新能力。
3.2 确保教学内容的科学性与教学形式的合理性
3.2.1 融合现代教育理念与 AI 技术
教育决策者、研究人员和教师应共同制定符合现代教育理念的 AI 教学方案。将 AI 模型与共同的教育愿景相结合，确保 AI 工具和系统能够支持学生的个性化学习需求，促进教学质量的提升。
3.2.2 基于现代学习原则设计 AI 教学
在设计 AI 教学工具和系统时，应充分考虑现代学习原则和教育从业者的经验积累。利用教育评价界的专业知识来检查算法偏见，提高教育公平性。同时，注重情境学习的重要性，使 AI 系统能够适应不同学生的学习环境和需求。
3.3 促进教育均衡发展
3.3.1 加大中西部地区的支持力度
针对中西部等经济欠发达地区，政府应加大资金投入和政策支持力度，推动 AI 技术在神经外科教学中的普及应用[20]。通过设立专项基金，提供技术支持和人员培训等方式，缩小区域间的教学质量差距。
3.3.2 推动资源共享与协作
鼓励发达地区与欠发达地区之间开展教育资源共享和协作。通过建立远程教育平台、开展在线教学等方式，实现优质教育资源的共享和互补。同时，加强校际合作和学术交流，促进神经外科教学领域的共同发展。
4 结语及未来方向
随着 AI 在医疗领域的普及，其融入医学教育成为培养未来医疗精英、保障服务质量的关键，可真正实现“因材施教”[21]。神经外科教育面临的挑战非资源的匮乏，而是如何精准对接学生多元化需求与复杂教学内容及方式。当前，随着 AI 技术的更新与进步[22]，AI 在医学教育中的深度介入已势不可挡[23]，因此教育者需聚焦开发高质量教学内容，创新高效教学方法，紧跟智能技术步伐，推动理论与实践课程升级。唯有如此，方能为 AI 注入正面数据活力，引领神经外科医学教育生态的全面革新。
利益冲突：所有作者声明不存在利益冲突。