PP电子便会即刻提供反馈：标记解析操作时间节点，自动生成评估报告和改进建议，提供“专家级”细致指导；24小时在线，从手术操作规范解读、专业文献查阅翻译，到高仿真模拟训练场景构建，全方位支撑学习需求。这并非科幻电影中的未来课堂，而是正在上演的真实教学场景。
这门课程，正是南京大学医学院在2025年春季学期开设的《外科手术学》。作为国内首个将人工智能技术深度融入外科手术教学的课程，它从“经验传授”的传统课堂迈向了“数据驱动”的智能化教学；它想要解决的，是每个医学生都会遇到的难题：在真正拿起手术刀前，怎样才能练得更扎实、学得更明白？
在人工智能技术发展的浪潮中，南京大学医学院为何选择《外科手术学》作为AI融合的首个试点课程？
课程相关负责教师解释道：“外科手术技能是医学生临床能力培养的核心环节，传统的教学模式存在实践机会少、风险高等不足，这导致医学生在进入临床实习前，往往仅停留在对课本理论知识的掌握，缺乏对外科手术的直观体验和实际操作经验。而《外科手术学》课程具有独特的优势，它能够帮助学生在临床实习前，培养无菌观念，提升外科手术操作技能的熟练度，为学生打下扎实的外科手术技术基础。”
这是一门衔接基础理论与临床实践的关键课程，AI技术的引入，正是为了破解“纸上谈兵”的核心痛点，为学生们提供可操作、即时反馈的智能训练场。
然而，前沿人工智能技术，怎样才能与传统临床教学实践联系起来？课程团队制定了一条“三步走”的智能化升级路径：
第一步，先搭起数字化基础，构建起结构化的慕课资源体系，串联起基础理论与操作规范，打造清晰的知识图谱，将知识点与精讲微课视频、教学课件及海量拓展资源关联起来，奠定数字化学习根基。
第二步，进入智能化的提升训练场，依托线上教学平台对学习行为进行全程跟踪和数据分析；AI助教智能答疑，根据个体情况推荐学习路径，实时精准识别知识盲区，实现个性化学习管理。
第三步，在实践化操作训练中，借助虚拟手术训练情境，模拟真实临床场景；系统根据学生操作数据，提供技能训练的精准反馈。
课程考核环节也通过AI实现了“全方位评估”：线上AI操作技能评分，量化动作精准度；线下课堂能力测试，锤炼基本知识要领。课程相关负责教师提到：“在完成基本的操作练习和考试后，我们还进一步开展了动物手术实验，让学生体验真实的手术过程。”此外，同学们还能体验达芬奇机器人模拟操作，沉浸式的体验显著提升了手术操作标准化程度和新技术适应能力。
从理论到实践，从训练到评估，这一递进式的课程体系为学生提供个性化支持，实时收集和分析学生数据，并为教师提供反馈，从而实现自主化、精准化的学习目标。
支撑这一变化的关键，是南京大学医学院在国内医学教育领域首创的AI视频评估系统。这一系统以模态大模型数据为基础，精准捕捉操作细节。前期采用高精准的手术视频数据收集及预处理，而后进行复杂的多模态模型和智能体的设计、训练，并基于多智能体架构和外科手术考评标准进行多视角、全维度的交叉校准，确保AI评估的权威性和可靠性。这套系统就像一位理论知识扎实、临床经验丰富的数字化医生，用手术刀般精准的眼力，为医学生锤炼外科核心技能、迈向临床实践，架设起智能化的桥梁。
《外科手术学》是一门具有开创性的课程，“新颖性是我们的特色，但也是AI系统部署的主要难点。”没有现成课程教材可循，每一步都是探索。在课程负责人桑剑锋老师的带领下，多位任课老师、附属鼓楼医院教育处等多方力量投入心血，才让这门课程得以建设起来PP电子。
“AI辅助手术操作技能评估是我们面临的重要技术挑战，”课程相关负责教师介绍道，“由于手术视频具有动态连续性特征，且术者手部动作呈现高精度、微创化的特点，现有的大模型评估系统在捕捉毫米级操作细节、解析器械运动轨迹等微观动作识别方面仍存在技术局限，目前这项技术仍在调试中。”
从传统课堂到AI协同教学，《外科手术学》课程突破传统实践教学的空间限制与评估瓶颈，发生了深刻的变化。AI系统让丰富的学习资源变为触手可及，同学们可以整合智能关联系统中的前沿文献、临床指南和典型病例库，将知识点与丰富学术资源相结合，既提升了课程内容的理论深度，也拓展了临床操作的实践广度。
AI系统还能依据学生进度与掌握程度，智能推荐学习路径与资源，避免重复学习，精准强化薄弱环节PP电子，强化训练、及时反馈，从而提升学生的学习效率。数据显示，学生使用AI辅助学习后，平均学习时间缩短约20%，知识掌握度测试成绩平均提升15%左右。
进入《外科手术学》的课堂，同学们在现实操作与AI构建的虚拟训练场景间灵活切换。“AI系统能敏锐捕捉操作错误，如抓手术钳的姿势问题，还能快速解答疑问，辅助学习效果显著。”医学院学生刘雪琨分享道。
AI系统还接管了标准化技能评估和部分知识传递工作，悄然改变了教师的角色——从传统的知识传授者转变为学习的引导者、促进者和监督者。在AI协同教学的辅助下，医学生们正更扎实地精进临床思维能力、岗位胜任能力与创新能力，一步步跨越“从课堂到临床”的鸿沟。
从混合式教学到AI赋能，南京大学医学院在医学教育的道路上不断突破创新。“目前，我们基于学生学习该课程的能力要求、课程目标甚至毕业目标，构建更完整的课程图谱矩阵，这一创新框架实现了从单一知识点到多维能力目标的系统性映射，为医学人才培养提供了精准的课程支撑。”课程相关负责教师说道。
未来，课程教学团队将会进一步利用生成式AI创建个性化病例库，结合患者生理参数动态变化，训练学生在复杂情境下的应变能力，也将进一步改进考核模式。
《外科手术学》这一关键“桥梁课程”的开设与教授，是南京大学大力建设“1+X+Y”三层次人工智能通识核心课程体系在医学领域的生动实践，即以1门必修的人工智能通识核心课+X门人工智能素养课+Y门各学科与人工智能深度融合的前沿拓展课为基础，从知识PP电子、能力、价值观与伦理三个维度开展教育教学，探索人工智能与教育深度融合的实践路径，在教学内容、师资团队、教学方式、学习方式、考核方式等方面推动变革。
课程的成功经验也正在被复制推广。“《耳鼻喉科学》《神经病学》《外科学总论》《医学影像学》等线上课程也在火热建设中，这些课程也将引入AI辅助功能。”医学院相关负责教师介绍道。针对不同课程特性，医学院在教学上设计了差异化方案：实践类临床医学课程强化案例分析与临床实践模拟，引入AI驱动的“事件模拟评估”，通过决策速度、处置顺序等数据量化和评估学生临床思维水平；基础医学理论课程则着力构建知识迁移能力图谱，追踪学生从基础理论到临床案例应用的逻辑链完整性和个体能力。
当下，AI在知识传递PP电子、技能模拟和数据分析领域展现出强大优势，但在急诊手术中快速决断、多学科协作能力，以及医学人文的核心——人文关怀与医患交流等领域，仍然需要依托真实病例研讨、导师经验传授及临床实习训练等完成。“医学不仅是技术，更是一场人文实践。”从教室到手术室，从一行行代码到每一个鲜活的生命，AI正以前所未有的速度重塑医学教育PP电子，但其中不变的，是对培养一名好医生的较真。
南京大学医学院正以“临床-技术-教育”三元深度融合的特色路径，依托附属医院丰富的临床资源，不断创新“临床问题导向”的AI课程开发模式，为AI赋能医学教育输出可借鉴、可推广的南大方案，为健康中国战略贡献南大力量。这场始于真实课堂的尝试，正用开放创新的姿态，汇聚人机协同的智慧，为培养适应时代需求的复合型高水平医学人才，锻造更加强大的智能引擎。
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