当前，人工智能技术迅速发展，正在助力卓越医学人才培养，并提升教学效率。但全国人大代表、上海交通大学医学人工智能研究院院长、中国工程院院士范先群坦言，也存在一些隐忧：“随着人工智能深入发展，未来是否会加剧医学教育数字鸿沟，资源不均一旦被固化，是不是会更加剧这种数字鸿沟呢？”
全国人大代表范先群受访者供图2026年全国两会期间，范先群在接受澎湃新闻记者采访时透露，当前，在人工智能教学应用方面，中国不少医学院校已开展应用实践，在个性化学习、虚拟仿真训练、技能评估与教学管理等方面已显示出良好应用前景，但呈现不同区域、不同医学院校发展不均衡的特点，尚未形成国家级公共基础平台与协同创新生态、统一的数据接口与质量标准，不仅优质资源难以规模化共享，也会影响医学教育均衡化发展。
“AI教学工具与平台往往依赖持续资金与技术投入，若缺少政策干预与资源调配，不同区域、不同层级院校之间的能力差距可能扩大，技术促进教育公平难以实现。”范先群认为，一些经济发达地区的医学院校，早早引入了先进的AI教学工具，学生们在虚拟病房里就能模拟复杂的诊疗过程，而一些偏远地区的医学院校，可能连基本的AI教学设备都没有，“这样下去，未来的医生队伍可能会出现‘能力断层’，优质医疗资源的分布也会越来越不均衡。”
针对上述问题，范先群提出了一系列切实可行的建议。他认为，首先要由国家层面牵头，搭建一个国家级的医学人工智能教育公共服务平台。这个平台就像是一个“超级资源库”，汇聚全国优质的虚拟病例库、智能教学课件、VR/AR模拟训练系统等资源，制定统一的标准和规范，让不同地区、不同院校的师生都能共享这些优质资源。
针对偏远地区医学院校，范先群认为，有必要设立普惠支持包，对偏远地区医学院校给予算力、平台账号、课程资源与师资培训倾斜，支持AI教学设备购置补贴、技术培训等。
他还呼吁，实施“人工智能+医学教育”复合型师资培养与教改计划，在国家重大人才工程与教改项目中设立专项，支持培养一批医学教育AI领军教师与青年骨干，同时推动医学院校与人工智能企业合作，建设校-院-企联合实践基地，推动医学院校与人工智能企业合作，引入真实场景的虚拟仿真、技能评估、临床决策支持等教学应用，并完善评价激励，将AI赋能教学创新成果纳入教师评价与职称绩效体系。
同时，他还强调“数据安全”。“医学教育涉及大量敏感数据与真实临床场景，要制定严格的数据安全和伦理规范，明确医学教育数据的收集、存储、使用权限，建立数据安全审计机制，确保学生和患者的隐私安全。同时，要明确院校、教师、技术提供商在AI教学中的责任边界，建立应急处置预案，明确人工智能在医学教育中‘可用、慎用、禁用’的边界与责任。”范先群说。
“人工智能赋能医学教育不是简单的技术堆砌，而是一场深刻的变革。”范先群表示，希望能让人工智能真正成为医学教育的“助推器”，培养出更多适应未来医疗需求的卓越医学人才，为人民群众的健康福祉保驾护航
中新网广州12月3日电 (记者 蔡敏婕)人工智能是人类发展新领域。当前，全球人工智能技术快速发展，对经济社会发展和人类 一种使用深度学习方法设计出来的新蛋白质。图片来源：华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所 美国科学家借助机器学习 据《自然》消息，与不到10年前相比，每年发表60篇以上论文的研究人员数量增加了四倍。11月24日发表在bioRxiv上的一篇预印本 何梁何利基金2023年度科学与技术奖评选结果揭晓。 何梁何利基金是香港爱国金融实业家何善衡、梁銶琚、何添、利国 陈志潜（1903—2000），生于四川成都。公共卫生学家、医学教育家、中国近现代农村公共卫生体系的开创者。1929年毕业于北京协 12月18日，由中国科协—北京大学科学文化研究院、中国科协创新战略研究院及北京大学科学技术与医学史系共同主办的“第三 。
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