【AI课程推介06】当临床技能学习遇上 AI,广医学子有了 “随身导师”

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作者：微信文章


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“老师，心肺复苏按压时掌根位置总找不准怎么办？” 以往在实训课上反复出现的提问，如今有了新解法 —— 广州医科大学《临床技能学》AI 课程上线后，学生随时能获取操作拆解指导，还能模拟真实场景练习。截至目前，这门课已累计迎来32090次学生使用，收到31929个实操问题咨询，总交互时长将近1102小时，用科技力量打破传统临床技能教学的壁垒。





临床人才培养的 “核心桥梁”

AI 改革的 “出发点”







《临床技能学》是连接医学理论与临床实践的核心课程，面向临床医学、护理学等专业学生，核心目标是培养 “会操作、能诊断、懂应急” 的临床能力，内容涵盖体格检查、急救处置、病例分析等关键模块，直接决定学生未来进入医院后的实操上手速度与诊疗安全性。

随着医学教育规模扩大与临床技能要求提升，传统教学模式已难以满足需求。课程团队敏锐捕捉到 “教学效率” 与 “学习效果” 的双重提升需求，引入 AI 技术打造 “资源 - 工具 - 反馈” 一体化体系，旨在通过科技手段，让临床技能教学从 “经验驱动” 转向 “数据驱动”，从 “统一授课” 转向 “精准赋能”。



优点



三大具体困境

直接制约技能提升



01



实操训练 “练得少、错难改”



心肺复苏、甲状腺触诊等核心技能高度依赖标准化病人，单组实训课仅能容纳少量学生轮流操作，实践操作时间较短，且错误动作难以及时纠正。例如学生常出现 “心肺复苏按压深度不足 5cm”“甲状腺触诊遗漏侧叶检查” 等问题，因缺乏反复练习机会，这些错误易固化成习惯。

02



知识学习 “散得乱、串不起来”



教学资源分散在教材、实训手册、线上视频平台等多个渠道，学生学习 “体格检查中的腹部触诊” 时，需在教材中查理论、在视频平台找操作演示、在题库中搜相关习题，难以形成 “理论要点→操作步骤→病例应用” 的完整逻辑链，导致知识碎片化，遇到复杂病例时无法快速调用对应技能。

03



教学反馈 “来得慢、不精准”



教师需同时应对多个班级学生的提问，有时候同样一个问题就需要重复回复数十次；备课阶段整理教案、组卷、设计实训案例需耗时 3-4 天。而学生的薄弱点难以及时了解，像 “神经系统体格检查” 这类易混淆模块，往往要等到错误积累较多后才能集中纠正，错过最佳提升时机。



AI 课程建设

构建全维度教学支撑体系



课

程

建

设

01

专属知识库奠定基础



整合 313个教学文件、134个实操视频、538道习题，拆解出 2.3万个知识切片，结合 RAG技术降低AI幻觉率，为师生提供精准问答支持，让 “查询操作规范”“复习知识点” 更高效。

02

三大图谱搭建认知框架

知识图谱串联 332 个知识点与对应资源、习题；能力、问题图谱分别明确技能目标、汇总高频难题等，帮助师生建立系统化认知，避免学习盲目性。









03

增强碎片库精准补位



通过人工贴标签、数据清洗，建成 538 个知识碎片库，既生成知识卡片供学生自主学习，又为 AI 提供高质量数据，提升回答准确性，同时可根据学生需求主动推送相关学习资源。





04

多元工具提升教学生产力









多

元

工

具

开发 7 组 AI 指令，教师用 “备课通用工具” 生成 PPT、组卷、设计思政案例；学生用 “AI 学伴工具” 绘制思维导图、自测刷题；课程特色指令还能讲解知识、引导病例分析，覆盖教学全场景。

05

智能体模拟临床场景





AI

智

能

体

打造 5 大智能体，包括 “妇产科病人 - 杜娟” 用于问诊演练、实时反馈急救处置、指导病例诊断推理、纠错体格检查操作、苏格拉底式答疑，让学生在虚拟场景中积累实战经验，降低实操风险。



AI 破局

重塑临床技能教学模式



教

学

改

革

#1

“24小时虚拟实训场”：练得够多，错能立改

5大智能体中的“分步式体格检查纠错指导”“实时反馈急救处置”模块，以精准交互打造“随叫随到的实操导师”。学生可围绕心肺复苏、甲状腺触诊等技能反复提问，系统会详细拆解操作流程，针对错误动作，给出具体纠正建议，让练习不受时空限制，有效弥补传统实训中“练习机会少、纠错不及时”的短板，帮助扎实掌握操作细节。





#2

“知识串联魔法”：一键整合，告别碎片

专属知识库与知识图谱形成高效联动，学生查询“腹部触诊”等知识点时，系统会自动串联呈现理论要点、相关习题及病例分析思路，将分散在不同渠道的学习资源集中呈现。无需在教材、题库间反复切换，就能快速搭建“学习-练习-应用”的完整逻辑链，让碎片化知识转化为系统化能力。



#3

“双向赋能加速器”：数据透明，备课高效

对教师而言，AI“备课通用工具”可一键生成教案、组卷，大幅节省备课时间；更关键的是，系统会完整记录学生与AI的交互数据——从提问次数、时长到“心肺复苏操作”“体格检查流程”等高频问题，都能清晰呈现。教师可据此精准定位学生学习薄弱点，针对性调整教学重点，让辅导更有方向。对学生而言，93%的自由提问占比也印证了学习自主性的提升，通过主动咨询可及时获取针对性文字解答，高效弥补知识漏洞。







以科技赋能

培育新时代医学人才



临

床

技

能



《临床技能学》AI 课程的建设与应用，不仅是教学方式的革新，更是对 “培养高素质临床医生” 目标的践行。AI 打破了传统教学的时空限制，让临床技能学习更高效、更精准、更安全。未来，广州医科大学将继续深化 AI 与医学教育的融合，用科技为医学人才培养注入新动力，助力更多学子成长为 “有技术、有温度” 的临床工作者，为健康中国建设贡献力量。

END



文图 | 临床技能学教学团队

排版 | 李伟

初审 | 熊燚

复审 | 张辉

终审 | 郑建民