一场无声的革命正席卷学术殿堂，从根本上重塑学生的学习方式以及他们为未来职业所做的准备。
生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence），曾经被视为潜在威胁的存在，如今已迅速转变为大多数美国高校的一种变革性机遇。
然而，在这场快速演变中，高等教育的一个关键领域似乎顽固地停留在过去：我们的医学院。
对比鲜明得令人震惊。
当杜克大学等机构现在为每位新生配备定制AI助手，而加州州立大学系统则为分布在23个校区的超过46万名学生提供全天候ChatGPT工具包时，医学教育却几乎未被这股数字化浪潮触及。
这些并非普通高等教育中的实验性试点项目；它们代表了一场全面转型。
与此同时，Educause的一项研究令人震惊地揭示，仅有14%的美国医学院制定了正式的生成式人工智能（GenAI）课程，这一数字相较于已有60%本科课程接纳了这一技术转变的比例显得微不足道。
这不仅仅是学术偏好问题；而是生死攸关的大事。
那些肩负培养下一代治愈者重任的机构，在许多方面正在让他们的学生走向过时。
学生们不是学习如何利用将定义未来患者护理的工具，而是仍然沉浸在死记硬背生化途径和晦涩知识点中——这些知识他们在临床实践中很少甚至从未使用过。
讽刺意味浓厚的是，当大学院长们大多从风险规避转向拥抱机遇，将人工智能整合到辅导、备考、研究和咨询中时，多数医学院领导仍视大型语言模型为行政辅助工具，而非强大的临床仪器。
专家警告称，这种忽视是一个严重错误。
当今天的医学生们最终穿上白大褂成为医生时，他们口袋里将携带一种比听诊器更具潜力且更关键的临床实践工具。
只需几秒钟，生成式人工智能就能呈现每项相关医学研究、指南和先例。
很快，它还将赋能患者在踏入诊所之前准确评估症状并理解治疗选项。
若能明智使用，GenAI有望大幅减少惊人的可预防死亡人数：每年因诊断错误导致的40万例，因可预防医疗失误造成的25万例，以及因慢性病控制不佳引发的50万例。
医学的未来不再依赖孤立个体的天才，而是依赖协作智能，即临床医生与人工智能赋能的患者共同合作，预防疾病、管理症状并挽救生命。
尽管具有如此巨大的救命潜力，但医学教育过去的幽灵仍然萦绕在学习走廊中。
医学院继续优先考虑机械记忆而非批判性思维和实际应用。
他们奖励学生记住晦涩事实，而不是有效获取和应用知识的能力，例如使用ChatGPT或Claude等先进工具。
这种过时方法不仅限于大学课堂，还渗透到实习和住院医师项目中，申请者仍因其基于记忆的考试成绩而被优先考虑。
主治医生经常进行“突击提问”，考验受训者对冷门细节的掌握，而非培养实际解决问题能力。
这种做法是20世纪培训模式的遗留物，在当今其他行业中几乎难以容忍。
这场变革的紧迫性不容低估。
生成式人工智能正以惊人的速度发展，其能力大约每年翻一番。
五年内，进入临床实践的医学生将拥有比今天强大32倍的GenAI工具，但很少有人会接受过如何有效使用的正式培训。
当前挑战在于师资力量。
2025年入学的大多数医学生已经习惯使用生成式人工智能，他们在大学期间及备考时都曾加以利用。
然而，大多数教授却在迎头赶上。
现代化医学教育必须从实施全面的教师教育计划开始，并在新学年开始前完成。
不熟悉GenAI的教师需要学会编写有效提示语、评估AI生成答案的可靠性，并提出澄清问题以优化输出结果。
只有当教师具备基础理解后，真正的工作才能展开：设计适合21世纪的课程。
试想一名三年级医学生正在进行临床轮转。
在一个小组讨论环节中，不再是单纯依赖记忆，而是通过一个临床案例：一位43岁女性感到疲劳、关节疼痛并伴有光敏性面部皮疹。
学生们首先起草自己的鉴别诊断列表，然后提示生成式AI工具生成其列表。
接下来的关键步骤是：与AI展开来回对话，质疑其推理过程、测试假设并挑战结论。
这项协作练习通过要求学生用高质量研究证明其诊断排名来强化分析思维，暴露认知偏见，并教会学生如何使用GenAI扩展——而非限制——其诊断推理能力。
目标是建立信心，使用AI工具支持但绝不取代他们自身的临床判断。
另一个场景可能涉及一名45岁无既往病史但血压偏高的男性常规体检。
学生们会逐步推导临床推理过程，制定问题清单，识别令人担忧的体格检查发现，并推荐初步检测和治疗方案。
然后，他们将同一病例输入GenAI工具，评估其建议，记录一致点与分歧点，并批判性分析差异。
最后一项任务是设计一份以患者为中心的护理计划，尽可能结合药物治疗、生活方式改变以及多种GenAI驱动的应用程序——从分析家庭血压数据到定制教育指导，使患者能够在两次就诊之间主动管理其慢性病。
全国各地的大学认识到，为学生准备未来职业生涯意味着教导他们如何在所选领域应用生成式人工智能。
医学作为最重要的领域之一，也必须这样做。
不久的将来，医生将随身携带整个医学知识库，随时随地访问并持续更新。
他们将咨询经过最新研究和临床指南训练的AI代理。
而他们的患者，由GenAI赋能，不再带着随机的谷歌搜索结果前来，而是带着对其症状、潜在诊断和循证治疗选项的初步理解。
如果医学院未能培养学生引领这些工具的临床应用，这个空缺将由营利公司和私募股权公司填补，这些公司的首要关注点将是降低成本，即使这种方法可能会损害医疗质量。
当医学院院长们准备迎接2029届新生时，一个根本性问题浮现：我们是在培训学生实践昨日的医学，还是引领明日的医学？
答案不仅决定了医学教育的未来，更重要的是，决定了患者护理本身的未来。
(全文结束)
