摘 要：隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，其在高等教育領(lǐng)域，尤其是醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)人才培養(yǎng)中的應(yīng)用越來越廣泛。本文探討了人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)教育中的多方面應(yīng)用，包括個性化教學(xué)方案的定制、虛擬實驗室的構(gòu)建與應(yīng)用、智能輔助診斷系統(tǒng)的開發(fā)以及數(shù)據(jù)分析與挖掘在科研能力培養(yǎng)中的應(yīng)用。這些應(yīng)用不僅能夠提升教學(xué)效率和質(zhì)量，還能增強學(xué)生的實踐能力和創(chuàng)新思維，通過這些技術(shù)的應(yīng)用，醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)的學(xué)生能夠更好地掌握專業(yè)知識，提高臨床診斷能力，并在科研領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

關(guān)鍵詞：人工智能；高等教育；醫(yī)學(xué)檢驗；人才培養(yǎng)

在科技日新月異的今天，人工智能技術(shù)以其無與倫比的數(shù)據(jù)處理能力和廣泛的應(yīng)用場景，正逐步重塑各行各業(yè)的發(fā)展面貌。這些技術(shù)浪潮不僅在經(jīng)濟、工業(yè)等領(lǐng)域掀起變革，更在教育領(lǐng)域，特別是高等教育中，引領(lǐng)著一場智能化、個性化的轉(zhuǎn)型。醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)，作為醫(yī)學(xué)科學(xué)體系中不可或缺的一環(huán)，其人才培養(yǎng)的質(zhì)量直接關(guān)聯(lián)到整個醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的進步與發(fā)展。近年來，隨著醫(yī)療信息化和智能化的步伐不斷加快，醫(yī)學(xué)檢驗領(lǐng)域積累了大量的數(shù)據(jù)資源，如詳盡的病歷資料、精準的實驗室檢查結(jié)果、豐富的影像資料等［1］，這些數(shù)據(jù)猶如一座座未被充分挖掘的寶藏，為人工智能技術(shù)的應(yīng)用提供了肥沃的土壤。然而，醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)的人才培養(yǎng)也面臨諸多挑戰(zhàn)，通過智能化的教學(xué)手段、個性化的學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃、高效的數(shù)據(jù)分析處理能力，人工智能技術(shù)正在為醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)的人才培養(yǎng)注入新的活力，助力培養(yǎng)更多具備創(chuàng)新精神和實踐能力的醫(yī)學(xué)檢驗人才。

一、人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)人才培養(yǎng)中的應(yīng)用

（一）個性化教學(xué)方案的定制

傳統(tǒng)的教學(xué)模式往往采取“一刀切”的策略，難以滿足不同學(xué)生的學(xué)習(xí)需求，而人工智能系統(tǒng)能夠通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、興趣偏好以及知識掌握情況，為每個學(xué)生量身定制個性化的教學(xué)計劃。例如，該系統(tǒng)可利用自然語言處理和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，對學(xué)生課堂互動情況、作業(yè)完成情況、在線學(xué)習(xí)平臺瀏覽記錄等進行智能分析，對學(xué)生學(xué)習(xí)短板、興趣愛好等進行精準識別。在此基礎(chǔ)上，系統(tǒng)為確保每個學(xué)生都能在適合自己的節(jié)奏和難度下進行學(xué)習(xí)，推薦適合學(xué)生的特定教材章節(jié)、在線課程、視頻教程、習(xí)題等學(xué)習(xí)資源，這種個性化的教學(xué)策略既有助于激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，又能使每個學(xué)生都能在專業(yè)學(xué)習(xí)中取得最好的成績，同時還能顯著提高學(xué)習(xí)效率。隨著教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，AI驅(qū)動的個性化教學(xué)正在向縱深發(fā)展。通過建立多模態(tài)學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)，教育平臺不僅能解析文本類數(shù)據(jù)，更能整合學(xué)生的語音互動、面部表情識別、實驗操作軌跡等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，形成立體化的學(xué)習(xí)者畫像。在醫(yī)學(xué)教育領(lǐng)域，智能系統(tǒng)已能根據(jù)學(xué)生虛擬解剖實驗中的操作精度和知識盲點，實時生成三維可視化補救教程；在語言學(xué)習(xí)中，AI通過分析學(xué)習(xí)者的發(fā)音頻譜和語法錯誤模式，可以自動編排螺旋式強化訓(xùn)練方案。值得關(guān)注的是，這種個性化教育模式正在突破傳統(tǒng)課堂邊界，為偏遠地區(qū)學(xué)生提供與一線城市同等質(zhì)量的智能教學(xué)服務(wù)。

（二）虛擬實驗室的構(gòu)建與應(yīng)用

傳統(tǒng)實驗室雖然能夠為學(xué)生提供實踐操作的平臺，但受限于設(shè)備數(shù)量、實驗材料以及實驗時間，學(xué)生的實踐機會往往有限。而虛擬實驗室則能夠打破這些限制，為學(xué)生提供不受時間和空間限制的實踐機會，通過人工智能技術(shù)可以模擬各種醫(yī)學(xué)檢驗實驗環(huán)境，包括微生物培養(yǎng)、生化分析、免疫學(xué)檢測等。讓學(xué)生在實驗室里進行實驗操作，該系統(tǒng)將實時地根據(jù)學(xué)員的操作條件將實驗結(jié)果反饋出來，在操作中幫助學(xué)員糾正錯誤，加深對實驗原理的認識。另外，虛擬實驗室還可以模擬使學(xué)生在模擬環(huán)境中進行疾病診斷分析而產(chǎn)生的紛繁復(fù)雜的疾病個案，從而在臨床上提高學(xué)生的動手能力，使學(xué)生在教學(xué)中得到很好的發(fā)展。這種以人工智能為基礎(chǔ)，為醫(yī)學(xué)檢驗專門人才的培養(yǎng)提供更加靈活高效的實踐平臺，不但使實驗教學(xué)高效，而且使學(xué)生降低實驗費用。

（三）智能輔助診斷系統(tǒng)的開發(fā)

隨著醫(yī)療數(shù)據(jù)的爆炸式增長，醫(yī)生在診斷疾病時需要處理的信息量也越來越大，智能輔助診斷系統(tǒng)能夠利用人工智能技術(shù)，對大量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進行快速分析處理，為醫(yī)生提供準確的診斷建議。學(xué)習(xí)和熟悉各種疾病的有關(guān)癥狀、病理變化及醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)人才培養(yǎng)中的影像學(xué)特點，學(xué)生可采用智能輔助診斷系統(tǒng)進行診斷、分析、判斷、分析，并能根據(jù)患者的癥狀描述、實驗室檢查的結(jié)果以及影像資料等輸入信息，給出可能性的診斷意見。通過與真實病例的對比分析，使學(xué)生加深對疾病診斷的了解，并在臨床實踐中提高自身的診斷能力。此外，智能輔助診斷系統(tǒng)還可以為幫助學(xué)生在科研工作中進行探索的學(xué)生提供大量的診斷案例和數(shù)據(jù)分析工具，從而進一步提高學(xué)生的專業(yè)素養(yǎng)，在臨床上得到很好的運用。

（四）數(shù)據(jù)分析與挖掘在科研能力培養(yǎng)中的應(yīng)用

隨著醫(yī)療信息化的發(fā)展，大量的醫(yī)學(xué)文獻、病歷和影像數(shù)據(jù)被收集并存儲起來，然而這些數(shù)據(jù)往往缺乏有效利用。人工智能技術(shù)則能夠通過數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)技術(shù)對這些數(shù)據(jù)進行深入的分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律，為醫(yī)學(xué)研究和臨床決策提供有力的支持。學(xué)生可利用人工智能技術(shù)對大量的醫(yī)學(xué)資料進行人工加工分析，在醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)人才培養(yǎng)中從中提取有價值的資料。這類資料分析能力，除了對學(xué)生查找新突破點外，在研究方面也有很好的促進作用，對學(xué)生的科研能力有很大的幫助作用。學(xué)生可以通過數(shù)據(jù)分析挖掘，為以后從事職業(yè)生涯的發(fā)展奠定扎實基礎(chǔ)，從而學(xué)到數(shù)據(jù)分析、技術(shù)、工具方面的最新數(shù)據(jù)。所以，在醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)人才培養(yǎng)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，既使學(xué)生的動手能力有了較大的提高，又為學(xué)生的專業(yè)發(fā)展提供了一個寬廣的空間。

二、人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)人才培養(yǎng)中的挑戰(zhàn)

（一）技術(shù)融合與創(chuàng)新的挑戰(zhàn)

醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)本身就是一個高度專業(yè)化的領(lǐng)域，它要求從業(yè)者具備深厚的醫(yī)學(xué)知識和精湛的實驗技能，人工智能技術(shù)的引入雖然為醫(yī)學(xué)檢驗帶來了前所未有的便利，但也要求從業(yè)者必須掌握一定的計算機技術(shù)和數(shù)據(jù)分析能力。這種跨學(xué)科的知識和技能要求，對于醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)的學(xué)生來說無疑是一個巨大的挑戰(zhàn)。他們需要在學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)知識的同時，還要掌握人工智能技術(shù)的基本原理和應(yīng)用方法，這無疑增加了他們的學(xué)習(xí)負擔。此外，人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)檢驗中的應(yīng)用還處于不斷探索和完善的階段，新的算法、模型和工具不斷涌現(xiàn)，這就要求醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)的學(xué)生必須保持持續(xù)學(xué)習(xí)的態(tài)度，不斷更新自己的知識和技能，以適應(yīng)技術(shù)發(fā)展的需求。因此，如何在醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)人才培養(yǎng)中有效融合人工智能技術(shù)，同時保持學(xué)生的專業(yè)性和創(chuàng)新能力，是當前面臨的一個重要挑戰(zhàn)。

（二）數(shù)據(jù)隱私與安全的挑戰(zhàn)

醫(yī)學(xué)檢驗涉及大量的個人健康數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對于個人隱私的保護至關(guān)重要。人工智能技術(shù)的應(yīng)用往往需要大量的數(shù)據(jù)作為支撐，這就需要在數(shù)據(jù)收集、存儲、分析和共享等環(huán)節(jié)上做好隱私保護措施。一方面，醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)的學(xué)生在學(xué)習(xí)和實踐中需要接觸和處理大量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，他們必須嚴格遵守數(shù)據(jù)隱私保護的相關(guān)規(guī)定，確保數(shù)據(jù)的合法性和安全性。另一方面，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)泄露和隱私侵犯的風(fēng)險也在不斷增加。因此，如何在保障數(shù)據(jù)隱私和安全的前提下，充分利用人工智能技術(shù)提升醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)人才培養(yǎng)的質(zhì)量，是當前面臨的一個緊迫問題。這需要在技術(shù)設(shè)計、數(shù)據(jù)管理和法律法規(guī)等方面做出全面的考慮和安排，以確保人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)人才培養(yǎng)中的合法、安全和有效應(yīng)用。

（三）倫理與責任的挑戰(zhàn)

隨著人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，其可能帶來的倫理問題也日益凸顯。在醫(yī)學(xué)檢驗領(lǐng)域，人工智能技術(shù)的應(yīng)用可能會引發(fā)一系列倫理問題，這些問題涉及數(shù)據(jù)使用的公正性、算法決策的透明性、醫(yī)療責任歸屬等醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)人員的職業(yè)操守等，這些都會在醫(yī)學(xué)檢驗領(lǐng)域引發(fā)廣泛的討論。因此，在培養(yǎng)醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)人才的過程中，必須加強對人工智能倫理問題的教育和引導(dǎo)，使其在醫(yī)學(xué)檢驗中充分認識人工智能技術(shù)可能帶來的倫理風(fēng)險，并學(xué)會在實踐中遵循倫理原則和規(guī)范，從而實現(xiàn)對人工智能倫理問題的教育和引導(dǎo)。這是我國在培養(yǎng)醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)人才過程中，為確保人工智能技術(shù)的合法、公正和負責任應(yīng)用，明確醫(yī)學(xué)檢驗人工智能技術(shù)的法律責任和監(jiān)管要求，還需要建立和完善相關(guān)法律法規(guī)和監(jiān)管機制。只有這樣，人工智能技術(shù)才能確保發(fā)揮積極作用，為醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)人才的培養(yǎng)和醫(yī)療健康的發(fā)展做出更大的貢獻。

三、人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)人才培養(yǎng)中的應(yīng)對策略

（一）構(gòu)建跨學(xué)科教育與科研創(chuàng)新平臺

面對技術(shù)融合與創(chuàng)新的挑戰(zhàn)，醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)人才培養(yǎng)需要構(gòu)建一個跨學(xué)科的教育與科研創(chuàng)新平臺，這一平臺旨在打破傳統(tǒng)學(xué)科壁壘，促進醫(yī)學(xué)檢驗與人工智能、計算機科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等領(lǐng)域的深度融合。首先，在課程設(shè)置上應(yīng)增加與人工智能技術(shù)相關(guān)的課程，如“人工智能基礎(chǔ)”“大數(shù)據(jù)分析在醫(yī)學(xué)檢驗中的應(yīng)用”等，以培養(yǎng)學(xué)生的跨學(xué)科知識和能力［2］。同時，可以邀請來自不同領(lǐng)域的專家舉辦講座和研討，拓寬學(xué)生的學(xué)術(shù)視野。其次，鼓勵醫(yī)學(xué)檢驗及人工智能等領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者聯(lián)合開展研究，促進技術(shù)創(chuàng)新與結(jié)果轉(zhuǎn)化，組建一支跨學(xué)科研究的課題組及實驗室。該研究小組可以圍繞醫(yī)學(xué)檢驗中的疾病診斷、病理分析及藥物篩選實際問題開展研究開發(fā)應(yīng)用的人工智能技術(shù)研究。最后，加強同產(chǎn)業(yè)界間的合作建立產(chǎn)學(xué)研一體化創(chuàng)新平臺，通過與企業(yè)合作可為學(xué)生提供接觸和運用最前沿技術(shù)的實踐機會及創(chuàng)新平臺，從而提高自身的創(chuàng)新能力。同時企業(yè)還可借助高校及科研院校的智力促進技術(shù)創(chuàng)新及產(chǎn)業(yè)升級?？傊?，通過構(gòu)建跨學(xué)科教育與科研創(chuàng)新平臺，可以有效應(yīng)對技術(shù)融合與創(chuàng)新的挑戰(zhàn)，培養(yǎng)具備跨學(xué)科知識和創(chuàng)新能力的醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)人才。

（二）構(gòu)建全方位數(shù)據(jù)保護體系

面對數(shù)據(jù)隱私與安全的挑戰(zhàn)，醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)人才培養(yǎng)需構(gòu)建全方位的數(shù)據(jù)保護體系，這一體系應(yīng)涵蓋數(shù)據(jù)收集、存儲、處理、傳輸和共享等全生命周期［3］，確保每一步都嚴格遵守相關(guān)法律法規(guī)和隱私政策。在資料收集階段，應(yīng)在采用匿名化或去識別化技術(shù)降低個人隱私泄露風(fēng)險的同時，明確告知病人資料的用途和范圍，并征得其同意；在資料保存階段，建立資料備份和恢復(fù)機制的同時，應(yīng)采用先進的加密技術(shù)和訪問控制機制，確保資料的安全完整，以便對可能發(fā)生的資料造成損失或損毀；在資料處理及傳送階段，為防止資料在處理及傳送過程中被竊取或篡改，應(yīng)采用安全的資料處理算法及傳送協(xié)議；在資料分享階段，應(yīng)建立確保資料只能被授權(quán)人員或機構(gòu)存取、使用的嚴格分享機制和權(quán)限管理。此外，加強學(xué)生、教師的資料保密和安全培訓(xùn)，強化學(xué)生、教師的資料保密意識，確?？蒲小⒔虒W(xué)中嚴格按資料辦事，在資料保密、安全等方面做到有章可循，有據(jù)可依。通過構(gòu)建全方位的數(shù)據(jù)保護體系，確?；颊叩碾[私權(quán)益和數(shù)據(jù)安全，有效應(yīng)對數(shù)據(jù)隱私和安全的挑戰(zhàn)，醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)人才的培養(yǎng)工作取得了良好的效果。

（三）完善倫理審查與責任追究機制

面對倫理與責任的挑戰(zhàn)，醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)人才培養(yǎng)需要完善倫理審查與責任追究機制。首先，建立專門的倫理審查機構(gòu)，對涉及倫理問題的科研項目和臨床實踐進行嚴格的審查。倫理審查機構(gòu)應(yīng)由來自不同領(lǐng)域的專家組成，包括醫(yī)學(xué)、倫理學(xué)、法律等領(lǐng)域的專家，以確保審查的全面客觀性。在審查過程中，重點審查項目的內(nèi)容、方式、風(fēng)險、收益等，確保項目符合倫理道德原則，符合法律法規(guī)的規(guī)定［4］。在課程設(shè)置上，增加與倫理學(xué)相關(guān)的課程，如“醫(yī)學(xué)倫理”“科學(xué)研究倫理學(xué)”等，讓學(xué)生在實踐中了解倫理學(xué)的道理和準則，學(xué)會遵從。其次，通過案例教學(xué)、角色扮演等方式，使學(xué)生在醫(yī)學(xué)考試中深刻認識到倫理問題的重要性，從而達到強化學(xué)生倫理意識的目的，通過案例教學(xué)、角色扮演等方式，使學(xué)生在醫(yī)學(xué)考試中認識到倫理問題的重要性。同時，還應(yīng)對造成嚴重后果的行為追究相關(guān)人員的法律責任，確保在實踐中，醫(yī)檢專業(yè)人員始終遵循倫理道德原則，通過責任追究機制，使病人的權(quán)益得到保障?？傊囵B(yǎng)具有道德意識和責任感的醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)人才，就能通過完善的倫理審查和問責機制，有效應(yīng)對倫理道德和責任感的挑戰(zhàn)。

結(jié)語

人工智能技術(shù)的引入，為醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)帶來了前所未有的教學(xué)模式創(chuàng)新。通過智能化的學(xué)習(xí)平臺和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，教育資源得以優(yōu)化配置，實現(xiàn)了個性化學(xué)習(xí)的可能，學(xué)生不再受限于傳統(tǒng)教室的時空限制，而是可以根據(jù)自己的學(xué)習(xí)進度在智能化的平臺上自由探索、深入學(xué)習(xí)。這種教學(xué)方式不僅提高了學(xué)習(xí)效率，還激發(fā)了學(xué)生們的學(xué)習(xí)熱情。同時，人工智能技術(shù)極大地豐富了醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)的實踐教學(xué)內(nèi)容。借助虛擬仿真技術(shù)，學(xué)生可以在虛擬環(huán)境中進行高效的技能訓(xùn)練，如模擬實驗操作、病理分析等，從而有效緩解了實踐資源緊張的問題，這種虛擬實踐環(huán)境不僅安全可靠，還能提供更豐富和多樣的實踐場景，使學(xué)生的實踐技能得到全面提升。在科研領(lǐng)域，人工智能技術(shù)的應(yīng)用同樣為醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)的學(xué)生提供了強大的科研工具，通過數(shù)據(jù)分析、疾病預(yù)測模型的構(gòu)建等手段，學(xué)生可以更加深入地理解疾病的發(fā)生和發(fā)展機制，為科研創(chuàng)新提供了有力支持。這種科研能力的提升，不僅有助于學(xué)生在未來的職業(yè)生涯中取得更好的成就，也為醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的改進和提升提供了可能。人工智能技術(shù)的引入，培養(yǎng)了醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)學(xué)生適應(yīng)未來醫(yī)療信息化、智能化發(fā)展的能力，他們將成為具備跨學(xué)科知識、創(chuàng)新思維和倫理意識的復(fù)合型人才，為提升醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的質(zhì)量和醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)的可持續(xù)發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。

參考文獻：

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［2］洪程銘，陳桂濱，陳麗英.人工智能技術(shù)在高職醫(yī)學(xué)檢驗人才多學(xué)科融合培養(yǎng)中的應(yīng)用［J］.數(shù)字通信世界，2024（09）：176178.

［3］薛真睿，徐婷，姚春艷.醫(yī)學(xué)檢驗專業(yè)人工智能教學(xué)現(xiàn)狀及改進措施［J］.國際檢驗醫(yī)學(xué)雜志，2023，44（07）：890893.

［4］孔令希，朱璇.人工智能在檢驗醫(yī)學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用［J］.醫(yī)學(xué)教育研究與實踐，2024，32（06）：713717.

作者簡介：易楠（1989— ），男，漢族，湖南長沙人，碩士研究生，主管技師，研究方向：臨床微生物學(xué)檢驗、腫瘤標志物。