基于AI的皮膚性病學臨床教學實踐

中圖分類號：G64 文獻標識碼：A文章編號：0450-9889（2025）09-0045-04

皮膚性病學作為臨床醫學的重要分支，其教學體系正面臨數字化轉型的挑戰。學科特有的復雜知識體系要求醫學生既要掌握2000余種皮膚疾病的病理特征，又需具備精準的視覺診斷能力與臨床決策能力。然而，傳統教學模式在應對這些挑戰時逐漸顯現出系統性困境：病理圖譜的二維呈現方式難以承載皮膚病變的立體特征；臨床見習機會受制于患者隱私保護與病例稀缺性；教師個體經驗主導的教學質量存在顯著差異。這些結構性矛盾導致醫學生的臨床思維培養常陷入“理論一實踐”斷裂的困境。

而將人工智能（以下簡稱“AI”技術引入皮膚性病學臨床教學體系，不僅有望為傳統教學模式帶來革新，而且能為學生提供更為豐富、立體且富有個性化的學習體驗，為破解上述困境提供了一個創新解決方案。如基于深度學習的圖像識別技術可構建動態病理演化模型，可重現皮膚病變的立體演化過程；增強現實（AR）技術構建的虛擬診療場域，突破傳統臨床教學的物理與倫理邊界，形成“視覺一觸覺一認知”的多模態訓練體驗。這些技術創新不僅重塑了皮膚科教育的實施路徑，更有利于構建“理論認知—虛擬實踐一智能評估”的閉環培養體系。通過將臨床教師的經驗智慧轉化為可計算、可擴展的智能教育資源，AI技術正在推動醫學教育由經驗主導型向數據驅動型的范式躍遷，為培養具有全病種認知能力和精準診療思維的新一代醫師提供可擴展的解決方案[1，2]。以下，將詳細探討AI技術在皮膚性病學教學中的創新應用實踐，包括三維知識體系的智能重構、虛擬臨床診療平臺的建設以及個性化能力培養系統的實施。

一、AI實現皮膚病三維認知重構

在皮膚性病學這一復雜而深奧的學科中，理解疾病本質、提升診療水平的關鍵所在是把握病理特征與臨床表現之間的緊密關聯。然而，傳統的二維圖譜和教材往往難以全面、立體地展示皮膚病變的復雜形態和動態演變過程，這給醫學生的學習和理解帶來了不小的挑戰。為了突破這一局限，可以借助AI技術的數據處理和模擬能力，為皮膚性病學教學帶來革命性的變革[3]。

一是通過動態病理建模系統和智能知識圖譜引擎，依托AI技術直觀理解病變過程。該路徑極大地豐富了教學手段，提升了教學效果。動態病理建模系統作為這一變革的核心組成部分，采用了先進的生成對抗網絡（GAN）技術，能夠基于大量的皮膚病變數據，構建高度逼真的皮膚病變演化模型。以銀屑病的教學為例，這一系統能夠模擬完整的銀屑病從紅斑期到鱗屑期的三維動態變化過程，可讓學生在模擬過程中清晰地看到病變皮膚在不同階段的形態特征，通過系統直觀地掌握病變過程中的病理機制。這種動態模擬不僅有助于學生深入理解病變過程，而且能實現病理特征與臨床表現的時空關聯，使學生能夠更加直觀地掌握疾病的發展規律，增強學習的直觀性和互動性。

二是通過智能知識圖譜引擎工具幫助學生構建皮膚病的三維知識體系。該工具以經典教材（如《中國臨床皮膚病學》）為基礎，對教材中的知識點進行深入的解構和重構。系統將教材中的知識點細化為多個知識節點，涵蓋了皮膚病的病因、病理、臨床表現、診斷、治療等多個方面。通過AI知識圖譜引擎，系統建立了這些知識節點之間的診斷邏輯鏈。以MF型蕈樣肉芽腫為例。智能知識圖譜引擎工具系統會自行收集常見皮膚疾病的臨床表現、組織病理學特征、免疫表型以及分子生物學等多方面數據，如在臨床表現方面，能自動分類其不同階段皮膚損害的特點；在組織病理學上，聚焦淋巴細胞浸潤、表皮內Pautrier微膿腫等關鍵特征；免疫表型則涉及 CD4+1 CD8+ 淋巴細胞比值變化等信息。這些數據作為知識節點，成為重構三維知識體系的基石。在教學中，學生通過VR設備和觸控操作，將觀察到的表皮與真皮界面分離、淋巴細胞浸潤特征以及Pautrier微膿腫三維結構等組織病理學特征與臨床表現（如皮膚損害演變過程）相關聯。同時， CD4+/CD8+ 淋巴細胞比值變化的動態可視化模型又與病理機制緊密相連。智能知識圖譜引擎工具運用算法，不僅向學生展示疾病相關的三維結構，而且也展示了知識節之間存在的邏輯關系，將孤立的知識點串聯成有機整體，從疾病早期皮膚癥狀，到組織病理學上淋巴細胞開始浸潤的變化，再到免疫表型中淋巴細胞比值改變，呈現出一條從臨床表現到病理機制的連貫知識脈絡，使學生能夠全面理解疾病的發展過程。借助智能知識圖譜引擎工具，可以實現知識的深度和廣度拓展，完成對MF型蕈樣肉芽腫三維知識體系的智能重構，為醫學教育帶來全新的教學模式與學習體驗，讓學生能夠更加深入地掌握皮膚病的病理機制和臨床表現之間的關聯，為未來的臨床工作打下堅實的基礎。

二、AI構建虛擬診療決策訓練體系

皮膚科的醫學生需要高效率地積累臨床經驗和提升技能水平，然而，傳統的臨床教學方式往往存在諸多限制，如有限的病例資源、患者配合的程度不高以及臨床操作的風險較大等。AI技術在皮膚科教育中的深度應用使突破這些限制成為可能。在皮膚科臨床教學改革中，以“臨床思維可視化、診療決策結構化、能力培養系統化”為核心理念，基于教學普遍規律與人工智能的深度耦合，構建了AI賦能的虛擬診療教學體系4，實現了臨床能力培養范式的根本性變革。

首先，AI可實現臨床思維的可視化，構建三維認知轉化體系。在AI驅動的虛擬皮膚科診療決策訓練體系構建中，臨床思維可視化技術突破傳統教學維度限制，實現了醫師能力培養的系統化升級。針對皮膚科醫學生臨床思維具象化不足的痛點，虛擬診療平臺通過多模態數據融合，將皮膚鏡影像、共聚焦顯微數據與數字病理切片進行三維空間重構，形成從宏觀形態到分子機制的全維度認知轉化模型[5]。如在基底細胞癌的臨床思維解構實踐中，虛擬診療平臺通過三級認知架構實現教學要素轉化：在形態學層面，基于特征編碼技術將皮膚鏡影像中的藍灰卵圓形巢、樹枝狀血管等診斷要素轉化為可量化識別的數字標記物，建立可視化的特征識別圖譜；在組織病理層面，借助虛擬斷層掃描穿透“表皮一真皮”界面，將腫瘤細胞柵欄狀排列模式轉化為可交互操作的三維動態模型；在分子機制層面，通過信號通路動態建模將Hedgehog通路異常激活過程解構為可視化功能模塊，直觀展示配體結合、信號轉導等關鍵生物過程。學生通過特征提取、空間重構、機制推演等標準化訓練，逐步形成兼具特征溯源能力與機制關聯分析的臨床思維路徑，實現從碎片化認知到系統化思維的能力躍遷。

其次，AI賦能診療決策結構化，構建階梯式智能訓練系統。“AI賦能診療決策結構化”是指利用AI技術優化和規范診療決策過程，使其更加系統化和高效。具體來說，AI通過整合與分析大量醫療數據（如病歷、影像、實驗室結果等），輔助醫生進行診斷，提供個性化治療建議，并實時支持臨床決策。在運用AI深度賦能構建虛擬皮膚科診療決策訓練體系中，臨床決策能力的系統化培養通過精心設計結構化診療路徑得以高效實現。AI平臺通過深度挖掘臨床專家經驗，將復雜的診療流程精準解構為多個關鍵節點的結構化決策樹，最終形成層級遞進、邏輯嚴密的智能訓練框架。以痤瘡診療模擬為例，系統通過邏輯嚴密的決策網絡引導學員完成虛擬問診：當涉及避孕藥使用史的關鍵節點時，初級提示以視覺標記突出信息采集要素；若學員連續兩次忽略該節點，系統自動推送循證醫學摘要，強化藥物關聯認知；當進入處方環節時，決策引擎強制激活藥物相互作用學習模塊，動態生成藥物配伍禁忌提示。這種基于臨床路徑邏輯的階梯式干預機制，既保證了診療決策的連貫性與規范性，又通過結構化的知識嵌入實現了對決策盲點的系統性修補。學員在虛擬訓練中，通過反復推演與即時反饋，逐步構建起既符合臨床規范又具有個性化適配能力的決策思維框架，為臨床實踐奠定了扎實的認知基礎。

最后，AI可實現能力培養系統化，構建多維聯動的智能訓練環境。AI賦能的虛擬皮膚科診療決策訓練體系，通過融合臨床決策、操作訓練與知識建構的有機聯動，實現了醫師能力培養的系統性進階。在診療決策層面，系統基于藥物代謝動力學模型與患者個體化特征構建動態模擬環境，當學員選擇四環素類藥物治療過敏病例時，AI引擎通過實時生成的肝酶代謝動態曲線，直觀呈現藥物選擇與器官功能間的系統性關聯，形成基于臨床邏輯的負反饋訓練機制。操作技能培養中，觸覺反饋系統與三維生物力學建模技術的協同作用，將皮膚活檢等臨床操作轉化為多模態感知訓練單元：學員通過力反饋裝置感知表皮層、真皮層與皮下組織的差異化力學特征，同步接收器械軌跡與組織形變的視覺映射，構建“觸一視”聯動的感知閉環。每次操作后系統生成數字孿生報告，并將之與專家的操作模型進行對比，精細化修正器械角度、進針深度等關鍵參數。知識圖譜支撐的智能導學系統則根據訓練數據動態適配學習資源，當學員在藥物代謝模塊出現認知偏差時，自動關聯推送相關文獻、典型病例及三維解剖演示，完成“決策失誤一即時反饋一知識強化”的提升路徑。這種整合思維訓練、技能打磨與知識迭代的多維培養體系，通過虛實融合的動態演進機制，系統性塑造皮膚科醫師的臨床勝任力。

總的來說，虛擬皮膚病臨床診療平臺的建設為皮膚科教學帶來了全新的教學模式和體驗，實現了臨床思維的可視化、診療決策的結構化和能力培養的系統化。學生在這一平臺上能夠進行全方位、多角度的學習和實踐，為未來的臨床工作打下堅實的基礎。

三、AI支撐個性化能力培養系統

在皮膚科教育中，學生的個體差異是一個不可忽視的因素。這不僅體現在他們的知識基礎、學習能力方面，更深入到他們的興趣方向和對專業知識的接受程度上。傳統的“一刀切”教學方式，往往按照固定的課程大綱和統一的教學進度來推進，這種模式在很大程度上忽視了學生的個性化需求，難以滿足不同層次和興趣偏好的學生。因此，探索一種更加靈活、個性化的教學方法顯得尤為迫切。在此背景下，AI技術以其強大的數據處理能力和智能化算法，為皮膚科教育帶來了革命性的變革。

AI驅動的能力診斷矩陣作為個性化教學的核心引擎，構建了包含基礎理論、臨床決策、實踐操作三重維度的評估體系，從而實現精準教學干預。基礎理論維度聚焦皮膚解剖層次認知、生理生化機制理解及疾病病理演變規律掌握；臨床決策維度涵蓋皮損特征辨識、鑒別診斷邏輯推導、循證治療方案制定等關鍵能力；實踐操作維度則涉及無菌操作規范、器械使用精度及醫患溝通技巧等臨床素養。再以銀屑病鑒別診斷為例，系統通過分析學員對鱗屑形態特征、甲改變觀察及組織病理學關聯的認知盲區，精準定位其在該疾病譜系中的薄弱環節。

能力診斷矩陣通過對學生在這方面的表現進行分析，能夠迅速定位學生的知識盲區，并為他們提供針對性的學習資源和練習題。這些資源和練習題通常包括詳細的疾病解析、對比圖表、病例分析等，幫助學生加強相關知識的學習和理解，提高他們的鑒別診斷能力。同樣，在制定治療方案方面，能力診斷矩陣也能發揮其獨特的優勢。有些學生可能對不同治療方案的適應癥、禁忌癥以及可能的不良反應等方面的知識了解不夠深入，導致所制定的治療方案缺乏靈活性。能力診斷矩陣能夠識別出這一問題，并為這些學生提供相關的病例分析、治療指南和學習資源。通過這些資源的學習，學生可以更加深入地了解不同治療方案的特點和適用情況，從而提高他們制定治療方案的能力。

而自適應學習引擎，則是根據能力診斷矩陣的結果，動態調整學生的學習路徑和資源。它能夠根據學生在各個維度上的表現，智能推薦適合他們的學習內容和難度。這種個性化的學習路徑和資源推薦，不僅有助于提高學生的學習效率和學習興趣，還能幫助他們更好地掌握皮膚科知識和技能。在皮膚鏡診斷訓練中，自適應學習引擎的作用尤為突出。對于初學者階段的學生，系統會突出顯示皮膚鏡下的典型特征，如基底細胞癌的藍灰色卵圓形巢與樹枝狀血管等。同時，系統會提供相關的病例圖片、診斷要點和解題思路，引導學生逐步掌握皮膚鏡診斷的基本方法。而對于進階階段的學生，自適應學習引擎則要求他們鑒別更加細微的差異，如脂溢性角化病的“腦回樣”結構與黑色素瘤的“藍白幕”征等。系統隨后會提供一系列具有挑戰性的病例，讓學生在實踐中鍛煉自己的鑒別診斷能力。同時，系統還會根據學生的表現及時給予反饋和建議，幫助他們不斷提升自己的診斷水平。

綜上所述，皮膚性病學臨床教育體系的數字化轉型本質上是醫學教育范式對智能技術革命的戰略性響應，是教學范式的結構性變革。AI技術通過智能化的學習系統、虛擬實踐環境、智能病例系統和智能輔導系統與教學融入，極有可能為皮膚科教學提供一種全新的解決方案。通過構建動態知識體系、虛擬診療場景與個性化培養路徑，AI有效破解了傳統教學中的認知斷裂、實踐缺失與評估滯后等核心問題，在提升教學效果和質量的同時還有助于高效培養學生的臨床思維和診斷能力。未來，隨著AI技術的不斷發展和完善，皮膚科教學將更加智能化、個性化和高效化，在可以預見的未來，AI技術在醫學范疇的三個關鍵探索方向是：建立跨機構病例數據共享機制以豐富訓練樣本、開發支持多人協作的虛擬診療平臺、構建醫學教育AI倫理審查框架。這些探索不僅將推動皮膚科教育的質量躍升，更為其他臨床學科的數字化轉型提供可復制的范式參考，為實現“健康中國”戰略目標提供關鍵支撐。

參考文獻

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[5]王子儀，盛宇俊，陳柯君，等.人工智能輔助皮膚反射式共聚焦顯微鏡在皮膚病診斷中的應用進展[J].武漢大學學報（醫學版），2024，45（12）：1419-1422.

（責編 羅異豐）