基于人工智能技术的全科医生培养模式探索

• 作者: 陈国湘 李俊 韦华 阳婧 李广志 黄彬 苏拾香 曹聪
• 来源期刊: 中华全科医学
• 关键词: 社区医疗 全科医生 人工智能 培养模式 医学教育
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 专家论坛|Expert Forum
• 页码范围: 167-170
• 页数: 4页
• 分类号: R197.61|R192
• 语种: 中文
• DOI: 10.16766/j.cnki.issn.1674-4152.001758

摘要

全科医生(general practitioners,GPs)是以维护居民健康为目标,能供给所在社区居民的卫生服务需求,为他们提供治疗、健康知识科普、疾病预防等多方面卫生服务的复合型人才.我国全科医学事业正处于迅速发展阶段,近年来国家也加大了在社会医疗领域及高校全科医学教学方面的投入力度.但全科医生数量严重不足,医疗水平有限,制约了基层医疗卫生服务水平的提高.而全科医生培养过程中面临师资力量不足、培养模式单一,教学内容前沿性不足、涉及知识广度不够,继续教育困难、职业吸引力低等各种挑战,全科医生的培养模式及培养体系亟须进一步完善和丰富.随着科学技术不断发展,人工智能(artificial intelligence,AI)在教育、医学等领域取得了不菲的成就,这也为我国全科医生的培养模式改革带来了新的机遇.人工智能技术具有海量整合、信息挖掘、个性定制等诸多优势,搭乘人工智能快车,全面为全科医生培养赋能,将极大丰富全科医生培养模式并有效提升全科医生的职业吸引力,对推动批量合格、可靠及高服务水平全科医生的培养以及基层优秀全科医生人才队伍的建设至关重要.本文旨在提出传统全科医生培养过程中面临的问题,发现人工智能与全科医生培养结合的契机,探讨基于人工智能技术的全科医生培养解决新方案,以期为人工智能助力我国全科医生的培养提供参考,并对该模式的发展前景及发展方向进行展望.