2020年，当时还是多伦多大学（U of T）医学生的利亚姆·麦科伊加入了该校的“医学人工智能学生社团”。那是个小社团。“我们被视为有点边缘化的群体，”他说。
转眼过去八年，现在加拿大的每个学生可能都在使用生成式人工智能。AI已嵌入医疗系统，成为健康研究中最热门的话题之一。
但这场技术革命的速度正在给医学教育带来难题。
“这个领域最具挑战性的事情是，技术发展极快，医学教育真的很难跟上，”麦科伊博士说。他现在是阿尔伯塔大学神经内科住院医生，同时也是麻省理工学院的研究附属人员和波士顿贝斯以色列女执事医疗中心的研究合作者，在那里他研究AI在医学和医学教育中的作用。
他指出，教育领域的大多数课程创新需要三年时间才能开发出来。“而三年前，我们几乎还没有生成式AI。”
麦科伊博士认为，AI将在短时间内给医疗实践带来分水岭式的变化。发表在《美国医学会杂志》上的研究发现，ChatGPT在某些诊断上已经能比医生高出16个百分点。随着技术进步，这一差距可能扩大。麦科伊博士预计到2030年，“临床医生在诊断过程中不使用诊断支持代理将被视为不道德。”
这意味着现在加拿大医学院的学生——他们未来还要经历住院医师和专科培训——将在AI辅助诊断已普及的时代进入独立执业。他们将成为第一代在完全AI整合的医疗系统中开始职业生涯的医生。
这对他们的教育是一个挑战。医学生担心自己未来接触AI的机会不够。一项发表在《BMC医学教育》上的、对加拿大486名医学生的调查显示，85%的人表示他们没有接受过任何关于AI的正式教育机会。三分之二的人认为AI应该作为培训的一部分正式教授。
这项调查于2022年进行——就AI的普及而言，这已是遥远的过去——此后情况发生了很大变化。北美大多数医学院已在其课程中增加了一些AI培训。即便如此，学生们仍然担心自己学得不够，而且各院校之间差异太大。
“AI培训没有被很好地整合到本科生医学教育中，这一点需要改变，”萨米拉·阿巴斯戈利扎德-拉希米说。她是工程师，也是麦吉尔大学AI与先进数字初级医疗保健领域的加拿大研究主席。她研究国际上的医学教育中的AI，特别是在家庭医学和初级保健领域，并开发了一个课程框架，帮助医学院在AI方面做出决策。
“我们真的需要尽早开始。我们不应该等到他们进入住院医师阶段或成为临床医生才教他们AI的基础知识，”她说。“这非常重要，因为无论他们愿不愿意，他们都将接触到这些AI系统。”
2025年5月，安大略省医学生协会呼吁为全省所有医学生提供关于AI的培训研讨会，并制定标准化课程以促进公平获取AI教育。
麦克马斯特大学的医学生乌尔米·谢思是安大略省医学生协会理事会成员，她说许多医学生没有学习到像AI记录员和其他已在使用的工具。当他们与医生一起工作时遇到这些工具时会感到惊讶。“尽管这些工具在临床空间中的应用越来越广泛，但我们却没有接受过相关教育，”她说。她承认，很难精确预测当她和她同事执医时AI将在医学中扮演什么角色。“但我确实认为，让人们能够驾驭这些工具不断变化的格局很重要。”
医学生们没有等待课程赶上，他们已经在自主地将AI融入学习中。2024年对安大略省医学生的一项调查发现，超过一半的受访学生每周至少使用一次生成式AI，主要是ChatGPT。学生们主要用AI来复习或学习医学内容，但近一半人也在临床环境中试用。他们求助于AI来生成鉴别诊断并支持临床决策。然而，尽管他们是这项技术的热情采用者，超过90%的人表示他们担心准确性、可靠性和偏见，而一半人担心AI会损害他们的学习或批判性思维。三分之一的人表示他们希望获得培训，了解AI系统如何在临床环境中被实施——以及应该如何被实施。
将AI整合到医学课程中
《大学事务》联系了加拿大18所医学院，询问它们如何以及是否已将AI整合到本科医学课程中。回复揭示了一个处于变化中的教育系统，全国各地的差异很大。
在多伦多大学，一年级医学生被引入医学中的AI。随着课程的推进，他们有研讨会旨在帮助他们理解AI的优势和弱点。在西安大略大学，AI教育已融入整个医学博士课程，包括强制性的AI相关教学活动，大多数培训侧重于AI素养。在不列颠哥伦比亚大学（UBC），学生在第一年就被介绍负责任和以患者为中心的AI使用原则，包括患者隐私、透明度、数据安全和隐私，以及对准确性和偏见的担忧。去年秋天，萨斯喀彻温大学医学院为其一年级学生增加了四个小时的AI教学。
其他项目正在规划下一步。拉瓦尔大学的代表表示，他们的医学院领导正在讨论AI在其项目中的未来方向。
虽然所有领域的教育工作者都在AI方面挣扎，但也许没有哪个领域比医学更深刻，其课程已经排得满满当当，而且事关生死。“每个人都抱怨课程内容太多。没有时间或机会再塞进其他任何东西了。[AI]很重要，其他所有东西也很重要，”穆罕默德·马姆达尼说。他是多伦多大学医学教授，也是多伦多大学泰默蒂人工智能教育与研究医学中心主任，同时也是安大略健康AI临床负责人。
马姆达尼博士说，在世界范围内，香港中文大学和新加坡南洋理工大学是首批在医学课程中强制要求AI的学校之一。在北美和欧洲，一些学校正开始朝这个方向前进，他预计多伦多大学很快也会这样做。“我们希望看到AI被完全整合到医学院课程中，就像统计学和数学一样，成为你学习的一部分。”
为了帮助医学教育工作者，泰默蒂中心团队和医学AI国际教育工作组（一个由各大学和医疗中心代表组成的全球联盟）创建了一个医学AI教育框架。他们的报告于2025年9月在线发布，旨在为想要开始教授AI的医学院提供参考。
马姆达尼博士说，学生需要了解机器学习模型是如何工作的，以便他们能够评估证据质量和AI决策之类的东西。他指出，如果医疗工作者不了解这项技术，造成伤害的风险很高。已经发生过AI在没有适当评估的情况下被部署并造成痛苦的情况。2019年的一项研究发现，许多美国医院使用了一种带有种族偏见的算法来决定哪些患者需要护理。黑人患者必须被认为比白人患者病重得多才能获得相同的护理建议，因为该算法是根据医疗支出数据训练的，没有考虑到黑人患者获取护理的机会不平等。
医生需要的新技能
医学教育中AI挑战的核心是关于优秀医生技能组合的一个基本问题。那看起来是什么样的？在AI时代，它如何改变？
定义好医生的某些特质在不久前就已经发生了变化。多伦多大学泰默蒂AI研究与教育教授阿莫尔·维尔马说，几个世纪以来，一些最好的医生是那些能记住最多信息的人。他们可以调动储存在头脑中的大量信息，并利用它做出明智的诊断和制定治疗方案。但互联网的出现降低了记忆的价值，引发了关于那些不记住这些事实的医生是否能力较差的辩论。
“我认为，不依靠我的记忆来决定患者是否得到正确治疗会更好。但是，如果我们做出那个选择，就必须理解我们是故意这样做的，”维尔马博士说。
类似的辩论现在正围绕AI展开。维尔马博士说，有机器辅助不一定是一件坏事，但需要深思熟虑和精心设计才能将AI有效且安全地嵌入医学培训。
“我们必须有意地去做，以便我们训练自己进行批判性思考、提出问题、仍然进行独立推理，然后与AI模型互动，以便它能挑战我们并帮助我们看清自己的错误，”他说。
医生将需要质疑高级AI模型的技能。据维尔马博士说，他们需要能够识别AI何时不适合或不适用于某项任务。“对我来说，这是理想情况：我们利用这项技术来增强我们的认知和批判性思维能力以及推理能力，而不是削弱它们。但这并非理所当然。它需要精心的设计，我不清楚如何达到那个更美好的未来。”
探索AI对医生培训、知识和决策技能影响的研究得出了复杂而矛盾的结论。也许对于一项强大且新兴的技术来说，这并不奇怪：它的影响并非直截了当，也不是完全积极或消极。
在2025年10月发表在《柳叶刀胃肠病学和肝病学》上的一项热议研究中，波兰内镜医生在使用AI辅助进行结肠镜检查三个月后，在AI被撤回后表现不如引入AI前——这种现象被称为技能退化。在今年1月发表在《医学科学教育》上的另一项近期研究中，由西安大略大学舒利希医学与牙科学院的研究人员领导，40名一年级医学生被要求回答八个涉及小儿肾病或泌尿科问题的具有挑战性的临床案例。学生在三个时间点回答多项选择题：独立阅读病例后，阅读ChatGPT对病例的分析后，以及与同学进行小组讨论后。学生对AI生成的内容非常信任，甚至超过对同伴的信任，即使AI建议具有误导性或错误时他们也如此。作者写道，他们这样做是“可能以牺牲自己的批判性思维为代价”。
研究医学教育中AI的专家一致认为，医学院需要专注于教授学生AI的原理，而不是技术方面。“如果有一个标准，那就是关于AI素养的基本技能。你如何批判性分析一个新工具？你如何理解或识别利弊，以及你如何识别应该使用它的环境？”UBC家庭医学住院医师罗希特·辛格拉说。“你如何批判性分析一个新工具？你如何理解或识别利弊，以及你如何识别应该使用它的环境？”辛格拉博士补充道。他于2019年与两位同学一起启动了一个试点项目，教授医学生AI知识。他们临时的、学生主导的倡议发展成为全国首批向受训医生教授AI的主要项目之一。
利亚姆·麦科伊博士和他的同事希望他们的研究能帮助AI系统在医学中更好地发挥作用。AI将在医疗保健领域长期存在，医生将在测试和改进AI方面发挥关键作用。但他补充说，医生将始终是提供护理的重要决策者。
他喜欢告诉医学生一个他从导师那里学到的概念。人类依赖治疗师的时间远早于医学变得有用——那时仅仅是治疗师的想法就能带来安慰。现在仍然如此，而且可能永远如此。“我一直试图让学生们明白，你们不仅仅是身体的修理工。你们还是引导人类度过他们可能面临的一些最困难、最紧张、最可怕时刻的人。你们扮演着代理、管家、知己和支持者的角色。所以，当我们想到AI不会取代什么时，我们需要关注那些方面。”
Christina Frangou 是一位驻卡尔加里的记者、作家和编辑。
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