斯坦福教育学者利用AI帮助医学生提高诊断技能

Stanford education scholar uses AI to help medical students hone diagnostic skills

当Marcos Rojas在2011年进入智利大学医学院学习时，他惊讶地发现他的课程中没有任何助教（TA），事实上，医学院根本没有助教项目。于是，他联合了一些同学一起创建了一个助教项目。三年内，他们培训了约700名同龄人来支持医学院的教师，甚至因此获得了国际医学教育创新奖。教学对于Rojas来说一直是一件自然而然的事情：作为智利普恩特阿尔托一个高贫困社区的孩子，他经常帮助同学们完成学业，发现用自己的话解释材料能提高自己的理解。

这种兴趣从未消失，当他完成医学培训并在圣地亚哥工作时，Rojas决定除了看诊外，他还想继续教学。他对探索如何利用前沿技术改善医学教育特别感兴趣。现在，作为斯坦福大学教育研究生院（GSE）的博士生，Rojas正在试点一个他创建的网络平台，旨在帮助医学生提高初步诊断和治疗的能力，这一过程称为临床推理。该工具名为Clinical Mind AI，利用生成式人工智能（AI）模拟医生与患者的现实互动，并提供关于交流和诊断有效性的反馈。

“除了与真正的患者互动之外，学习临床推理的最佳方式是通过真人模拟，由受过训练的演员扮演场景。”Rojas说。他目前是GSE学习科学与技术设计博士项目的三年级学生，与今年从GSE学习设计与技术硕士项目毕业的Chinat Yu共同开发了该平台。“但这很昂贵，而且无法大规模推广。通过AI，我看到了克服这些挑战的方法，创建一个成本效益高、可扩展的工具。”

该平台诞生于斯坦福大学的IDEAL研究实验室，该实验室研究各种学习环境中公平性的障碍，并开发教学工具来解决这些问题。实验室由GSE助理教授Shima Salehi指导，她是Rojas的导师，也是该项目的共同负责人之一，另一位负责人是医学院教授Thomas Caruso，他是斯坦福Chariot计划的联合主任，该计划致力于医学教育的沉浸技术。

灵活的教学工具

Rojas于2022年开始在GSE攻读博士学位，最初打算研究虚拟现实和增强现实在医学教育中的应用。但他在斯坦福大学到达两个月后，AI聊天机器人ChatGPT的发布引发了全球轰动，促使他改变了方向。“我对AI一无所知，但我在斯坦福大学，这里是一个研究AI的丰富环境，而且没有人将其应用于医学教育。”他说，“我决定一头扎进去。”他报名参加了一门关于AI及其在医疗保健中潜在应用的计算机科学课程，在那里他为自己的想法创建了一个粗糙的原型。通过斯坦福学习加速器的两季度项目——学习设计挑战，他进一步完善了这个原型，该项目引导学生研究教育中的问题并设计技术解决方案。

Rojas指出现有教学临床推理方法存在几个问题。由于聘请演员进行现场医疗模拟的成本高昂，他说，教师通常向学生呈现临床案例的书面摘要，这与与患者交谈以收集适当信息以形成初步诊断的体验相去甚远。技术公司开发了更具互动性的方法，但这些方法也有其缺点。例如，它们预设了反映某些人口统计和流行病学情景的案例研究，可能不具有文化相关性，并且语言选项有限。此外，它们无法考虑不同的临床推理理论框架，使得评估学生在特定方法上的表现更加困难。“不同的教师对临床推理和学习成果有不同的理解。”他说，“这些平台在语言、内容和对认知任务的理解方面都过于僵化。”

通过生成式AI，Rojas看到了创建一个更灵活平台的方法，该平台可以适应任何情境。该平台不是预先编程好的案例研究，而是提示教育者输入他们首选的内容和人口统计资料，基于他们自己的设置和想要教授的内容。而且，作为患者的聊天机器人可以用学生开始互动时使用的任何语言进行对话。教育者还可以选择聊天机器人在学生收集足够信息做出诊断并解释评估后提供的反馈类型。这些见解突出了学生需要改进的领域，例如问题的相关性、避免使用医学术语而使用简单语言的机会，以及更详细解释建议行动方案的机会。

学科的融合

Salehi表示，该项目体现了斯坦福大学教育、医学和计算机科学的罕见融合，她本人曾在电气工程领域从事职业，后来转向学习科学。“在IDEAL研究实验室，我们希望每个人都能平等地接触那些可以推动社会流动性的领域，这包括科学教育和医学教育的公平性。”Salehi说，“Marcos项目的美妙之处在于，解决方案适用于不同文化和语言，并且实施该解决方案的机构不需要太多资源。”

Caruso是一名医师和儿科麻醉师，于2023年从GSE获得教育学博士学位，他认为合作成功部分是因为关注结果，各领域的学者贡献了专业知识。“在跨学科研究中，人们有时会失去目标，而在这种情况下，目标是提供更好的医学教育，最终提供更好的患者护理。”他说，“很容易陷入谁付了钱、谁得到了荣誉、对我有什么好处等问题。但这次合作之所以成功，是因为我们都专注于使命，都有相同的动机，都想创造一个好的产品并将其推广到最广泛的人群。”

Rojas首先在一个由医学生、教师和主治医师组成的焦点小组中试点了该平台，他们的反馈帮助决定如何使聊天机器人的对话更真实，以及平台可以提供关于学生表现的反馈类型。他目前正在全美100名医学教师中测试该平台，并计划于2025年在国际上进行试点。作为一名教育学者，Rojas强调了评估该工具有效性的研究承诺，他说这使其区别于市场上的许多教育技术产品。“我们处在一个只要能想象到的技术，就能实现的时代。”他说，“问题不在于是否可能。重要的是影响。人们是否在学习？它是否比传统方法更好？是否更高效？我们需要证据，这是我们正在采取的方向，以确保它具有教育意义。”IDEAL研究实验室和斯坦福Chariot计划都为平台的开发提供了资源，该项目还获得了斯坦福HAI和斯坦福影响力实验室的资金支持。此外，Rojas通过斯坦福学习设计挑战赢得了两个学生奖项，以及通过斯坦福学习加速器赢得的另一个学生奖项，用于探索将平台与虚拟现实模拟器连接的方法。展望未来，团队计划扩展平台，包括进行体格检查和医学测试的能力，并纳入更多评估学生技能的指标。他们希望最终能够免费提供给世界各地资源有限的机构。

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