1. 引言
人工智能技术的快速发展为医学高等教育带来了新的机遇与挑战。DeepSeek作为医学教育领域的智能辅助工具，不仅能够优化临床技能训练，更为课程思政建设提供了创新路径。当前，医学教育面临着人文关怀弱化、伦理意识不足等现实问题，亟需通过技术赋能重构价值引领模式。DeepSeek通过虚拟病例模拟、伦理决策训练、医患共情培养等功能，将思政教育融入专业教学的各个环节，使抽象的价值理念具象化为可操作的实践体验。同时，其多维度评估体系能够动态追踪学生的价值认知发展，为思政教育的精准实施提供数据支撑。然而，技术应用也需警惕算法偏见、情感教育局限等潜在风险。因此，探索DeepSeek与医学思政教育的深度融合，不仅有助于提升育人实效，也为智能时代的医学人才培养提供了新的实践范式。
2. 智能时代医学课程思政的转型诉求
当代医学教育正经历着“三重断裂”的严峻挑战：其一，生物医学模式与人文关怀的断裂，技术主义倾向削弱了对患者整体性的关注；其二，个体化诊疗与社会健康责任的断裂，公共卫生意识在临床培养中被边缘化；其三，技术快速发展与伦理规约滞后的断裂，基因编辑等新技术不断挑战传统伦理边界。这种背景下，医学教育正面临前所未有的范式变革。随着《人工智能与医学教育融合发展的前沿趋势》所指出的，GPT-4等大模型已在临床诊断辅助、病历生成等领域展现出显著优势[1]。这种技术变革对医学人才培养提出了双重挑战：一方面，学生可能过度依赖AI工具导致临床思维退化；另一方面，海量医疗数据中的价值取向需要专业引导。更值得警惕的是，商业医疗AI系统可能隐含的利润导向，与医学公益性原则形成潜在冲突。
同时，传统医学思政教育存在三大困境：深入分析教学实践可见，其一，伦理教学多采用理论灌输，学生难以理解《赫尔辛基宣言》在具体诊疗场景中的应用；某省医学院校的问卷调查显示，仅41.3%的学生能准确说明知情同意的例外情形；其二，职业精神培养局限于典型事迹宣讲，缺乏对当代医疗环境复杂性的真实呈现；如医疗纠纷处理、医保政策限制等现实问题在教学中普遍缺席；其三，人文关怀训练依赖标准化病人，成本高昂且难以规模化。根据既往统计数据，开展标准化病人教学的院校年均投入达37.5万元左右，但学生覆盖率不足60%。DeepSeek作为专为医学教育优化的智能系统，其多模态交互与临床知识图谱特性，为破解这些困境提供了新的可能。特别是在后疫情时代，该系统支持的远程虚拟实训，有效解决了实践教学资源分布不均的问题。
3. DeepSeek赋能课程思政的核心机制
(一) 临床决策模拟中的价值渗透
DeepSeek的突出优势在于构建动态演进的临床情境。其场景引擎采用强化学习算法，能根据学生决策实时调整病例进展，模拟真实医疗的不确定性。系统内置的数量庞大的真实病例库可模拟从门诊接诊到术后随访的全流程，每个决策节点都嵌入伦理维度评估。以终末期患者治疗为例，系统不仅提供姑息治疗方案选择，还同步接入中国死亡质量指数数据库，展示不同地区的安宁疗护资源差异。例如在肿瘤治疗方案选择界面，不仅显示不同疗法的生存率数据，同时可视化呈现患者生活质量变化曲线，强制学生考量“生命长度与质量”的伦理平衡。系统独创的“价值天平”交互界面，要求学生拖动滑块分配经济成本、生存期、副作用等要素权重，直观感受伦理决策的复杂性。这种具身化的价值体验，远比传统课堂中的原则讲解更具教育效力。更值得关注的是，系统支持DRG支付改革情境模拟。通过接入国家医保局真实数据，学生需要在全国医保基金总额限制下，权衡个体患者最优治疗与群体医疗公平的关系。系统设置“伦理压力指数”，随资源紧缺程度动态调整，当指数超过阈值时触发伦理委员会协商机制。这种训练直指“健康中国”战略下的资源分配伦理，培养医学生的系统思维和社会责任感。
(二) 虚拟医患互动中的共情培育
医学人文教育的核心在于共情能力培养。神经科学研究证实，共情涉及前岛叶、前扣带回等脑区的协同激活，需要情境化训练才能有效建立神经联结。DeepSeek通过情感计算技术，整合面部表情识别、语音情感分析和语义情绪标注三重模块，使虚拟患者能够基于对话内容产生差异化的情绪反馈。系统的情感响应模型基于2000小时真实医患沟通视频训练，能识别7种基本情绪状态和24种混合情绪。当学生使用过多专业术语时，患者会表现出困惑与焦虑；当问诊缺乏必要的共情表达时，系统会生成负面的满意度评价。更创新的是“情绪传染”功能，当检测到学生语气急躁时，虚拟患者的焦虑指数会呈指数级上升，强化行为后果的即时反馈。中南大学的临床思维培养过程中，新手医师常面临信息整合能力不足及诊断效率低下的问题。为解决这一教学难点，本研究将人工智能虚拟病例系统引入诊断学实践教学，构建了“虚实结合”的阶梯式培养模式。该教学模式首先引导学生在虚拟环境中完成标准化问诊训练，随后过渡至真实临床场景。人工智能虚拟病例系统通过高度仿真的交互界面，模拟完整诊疗流程，促使学习者自主完成病史采集、体征分析和鉴别诊断等关键环节。教学过程中，指导教师通过中央监控平台实时追踪各小组学习进展，并实施个性化辅导。教学评估显示，该模式获得89.7%学生的积极反馈，期末考核成绩较传统教学组提升15.2个百分点，证实了其显著的教学成效[2]。
(三) 科研诚信训练中的规则内化
针对医学论文写作中的学术不端风险，特别是图像篡改、数据筛选等传统查重软件难以检测的问题，DeepSeek开发了独特的“学术指纹”系统。该系统采用Transformer架构，建立论文表述风格特征库，通过多维向量空间定位学术文本的原创性。在文献综述撰写过程中，不仅检测文字重复率，更能识别观点表达的隐性抄袭。例如当学生转述某创新理论却未标注思想来源时，系统会标记“概念漂移”风险，并推送该理论的演进图谱。当发现疑似不当引用时，系统不会简单警示，而是推送相似研究的历史争议案例，引导学生理解学术共同体规范的形成过程，如剖析学术不端对患者群体的实际危害，增强学生的诚信意识。系统还特别集成了中国科研诚信典型案例，如中医药研究成果保护中的知识产权问题，强化本土化伦理意识[3]。
4. 实践创新的三维路径：DeepSeek驱动的医学教育模式革新
(一) 伦理教学维度：跨文化情境重构与本土化调适
在传统医学伦理学课程中，“知情同意”原则的教学往往停留在概念解析层面。DeepSeek通过虚拟场景重构，使学生亲历不同文化背景下的沟通挑战：面对农村老年患者，如何用方言解释手术风险；针对未成年人治疗，怎样平衡家长意愿与儿童权利。系统会记录每次沟通的关键词使用频率、语速变化等数据，生成沟通风格雷达图，提升理论教学的实践转化率。特别值得注意的是，系统特别强化了对中国式医患关系的模拟，如家庭决策优先的文化传统如何在现代医疗伦理中调适。在器官捐献案例中，系统设置“家庭会议”环节，要求学生协调三代人的价值观差异，这种训练使学生在真实临床中处理类似情境的能力提升。
(二) 临床实践维度：价值导向的技能评估体系
DeepSeek突破性地建立双轨制评估模型，将职业价值培养嵌入临床技能训练：在技术操作层，通过生物力学传感与视觉注意力分析，识别手术操作中的伦理盲区(如组织保护意识薄弱)；在价值引导层，首创“即时伦理干预”机制，当检测到非必要创伤性操作时，自动触发生物学损伤模拟与职业信念强化模块；在资源伦理层，通过医疗耗材消耗可视化系统，将抽象的资源节约理念转化为具象化的行为约束。这种将技术精进与价值塑造深度融合的模式，有效促进了医学生操作规范性与职业责任感的同步提升。
(三) 评价体系维度：人工智能赋能的立体化评估
DeepSeek创新性地构建了“三维度”综合评价体系，实现了医学教育评价范式的根本性变革[4]。这一体系包含三个相互关联的维度：在专业能力维度，系统通过结构化临床案例评估学生对基础理论和临床知识的整合应用能力，采用自然语言处理技术分析诊断推理的逻辑严密性；在伦理决策维度，系统创设了包含27种典型伦理困境的题库，通过情境模拟评估学生在资源分配、知情同意等关键环节的价值选择；在人文关怀维度，借助语音情感识别和微表情分析技术，量化评估学生在医患沟通中的共情表达水平。系统最具突破性的“伦理压力测试”模块，模拟了急诊室真实工作场景。测试采用动态难度调节算法，随着模拟进程逐步增加以下压力因素：医疗资源紧缺程度(如仅剩最后一支特效药)、家属情绪激烈程度(通过情感计算引擎实时生成)、时间压力(设置倒计时)等多元变量。测试过程中，系统运用“崩溃点分析法”精确记录以下关键指标：决策时间变化曲线、生理指标波动(通过可穿戴设备监测心率变异性)、语言表达特征改变等，从而确定每位学生的理性决策临界阈值。这些数据为制定个性化的伦理素养提升方案提供了科学依据。为全面追踪学生发展，系统研发了“成长轨迹图谱”功能。该图谱整合了以下多源数据：课堂表现数据(如案例讨论参与度)、虚拟实训数据(如伦理决策正确率)、临床实践数据(如患者满意度评价)等，通过机器学习算法生成个人发展曲线。图谱特别关注三个关键转化节点：知识内化度(理论到实践的转化率)、价值认同度(被动接受向主动践行的转变)、行为稳定性(在不同压力情境下的表现一致性)。
这种创新评价体系实现了四个重要突破：一是评价内容从碎片化向系统化转变，建立了“知识–能力–素养”的全链条评估；二是评价方式从终结性向形成性转变，实现发展性评价；三是评价主体从单一教师评价向多元主体(含AI系统、患者、同行)评价转变；四是评价结果应用从甄别筛选向促进发展转变。
5. DeepSeek赋能课程思政的风险挑战与实践策略
(一) 技术应用的潜在风险
在医学教育领域引入DeepSeek等人工智能技术虽然带来了诸多创新可能，但其潜在风险同样不容忽视，特别是在涉及医学人文教育和临床思维培养等关键环节。这些风险主要体现在算法偏见、情感教育和主体性发展三个方面，需要教育工作者和技术开发者共同关注并寻求解决方案。
(1) 算法偏见对医学文化多样性的挑战
人工智能系统的训练数据决定了其认知边界和价值取向。当DeepSeek主要基于西方医学病例库进行训练时，其知识体系和诊疗逻辑难免会带有明显的西方中心主义色彩。这种技术特性可能导致系统在诊疗建议中不自觉地贬抑或忽视其他医学体系的价值，特别是历史悠久的传统医学如中医药学。在疼痛管理领域，这一问题表现得尤为突出。中医针灸疗法作为世界非物质文化遗产，在慢性疼痛治疗中具有独特优势。然而基于西方生物医学模式训练的AI系统，可能更倾向于推荐药物干预等常规西医治疗方案。这种算法偏见不仅会造成治疗方案的单一化，更可能潜移默化地影响医学生对多元医学体系的理解和尊重，削弱其未来执业中的文化包容性[5]。
(2) 虚拟交互对情感教育的局限性
医学人文教育的核心在于培养真实的共情能力，而这一能力的形成需要建立在丰富的情感体验基础上。虽然DeepSeek的虚拟患者系统可以模拟各种临床症状和基础情绪反应，但其与真实医患互动仍存在本质差异。真实医疗场景中的情感交流是多维度的，包含微妙的非语言信号、即时的情感反馈和深层次的情感共鸣，这些都是当前技术难以完全复现的。长期依赖虚拟训练可能导致学生情感反应的模式化和表面化，在面对真实患者时出现“情感钝化”现象。更值得警惕的是，这种情感教育的局限可能影响医学生职业认同感的形成，削弱其从医的内在动力。
(3) 技术依赖对主体性发展的影响
医学实践本质上是一种高度依赖专业判断的智力活动，要求从业者具备独立的临床思维和道德判断能力。DeepSeek等智能系统的广泛应用，可能在不经意间改变医学教育的这一本质特征。当学生习惯于接受系统的诊疗建议时，其独立思考的空间可能被压缩。在常规病例处理中，这种影响尚不明显；但当面对复杂伦理困境或罕见临床表现时，缺乏独立判断训练的医学生可能出现决策困难。更深远的影响在于，过度依赖系统可能阻碍学生批判性思维的养成，使其难以在未来的职业生涯中应对医学知识和伦理标准的持续演进[6]。
认识到这些潜在风险，并非要否定人工智能在医学教育中的价值，而是为了更理性地规划其应用边界。理想的医学教育应当是人机协同的：人工智能系统负责提供知识支持和技能训练，而人文素养和临床思维的培养则应当回归到真实医疗场景和师生互动中。只有在保持技术工具性的同时坚守医学教育的人文本质，才能培养出既掌握先进技术，又保有仁心仁术的新时代医者。这需要教育者、技术开发者和临床专家共同努力，构建更加平衡、包容的智能医学教育体系[7]。
(二) 医学思政教育和技术创新的实践策略
在医学教育智能化转型的过程中，如何实现技术创新与教育本质的和谐统一，是当前面临的重要课题。DeepSeek作为新兴的医学教育辅助技术，其应用效果不仅取决于技术本身的先进性，更在于能否建立科学合理的协同优化机制。这一机制应当包含文化适应、教学模式和制度保障三个相互支撑的维度，共同确保技术应用既符合医学教育规律，又能有效服务于人才培养目标。
(1) 构建文化适应性框架的必要性与路径
医学人工智能系统的文化适应性是其能否在多元医疗环境中发挥作用的关键。文化适应的积极实践不仅体现在技术调整上，更应主动构建具有中国特色的教育内容。“红色医学史”案例库的建立就是一个创新尝试，通过讲述革命年代医者的奉献故事，将专业教育与价值观培养有机融合。当前主流医学AI系统多基于西方医学体系开发，其内在的文化预设和价值取向可能与中国医疗实践存在张力。为此，建立专门的文化适应性框架显得尤为重要。这一框架的实施需要组建跨学科的算法审计团队，其成员构成应当包括三类核心专家：临床一线医师提供实际诊疗经验，确保系统建议符合中国医疗实践；伦理学者负责审视决策逻辑中的价值取向，维护医学伦理的本土特色；技术人员则从工程角度实现必要的算法调整。审计工作应当聚焦三个重点领域：首先是确保国家医疗政策在虚拟场景中得到准确体现，如分级诊疗制度、医保政策等；其次要评估系统对传统文化价值的包容度，如家庭决策在医疗选择中的权重；最后要检验对特色诊疗方法的支持程度，特别是中西医结合疗法的系统集成。不仅丰富了医学人文教育的内涵，更在潜移默化中强化了医学生的家国情怀和社会责任感。
(2) 深化人机协同教学模式的设计理念与实践
智能技术的教育应用最容易陷入的误区就是“以机代人”，而医学教育的特殊性要求我们必须坚持“人机协同”的基本原则。理想的教学模式应当充分发挥人工智能和人类教师的各自优势，形成互补共生的教学生态。“双师型”教学流程是这一理念的具体体现。在这一模式中，DeepSeek系统主要承担标准化、重复性的教学功能：如基础技能训练、操作规范性评估、即时反馈等；而教师则将更多精力投入到那些需要人类独特能力的教学环节：包括复杂伦理情境的解析、医患沟通中微妙情感的体察、以及医学人文精神的言传身教。以问诊教学为例，系统可以客观评估问诊流程的完整性和医学用语的准确性，而教师则着重引导学生理解患者话语背后的情感需求和心理状态。这种人机分工不仅不会削弱师生互动，反而为师生交流创造了更高质量的空间。当机械性的技能训练由系统高效完成，教师就能将有限的教学时间集中在那些真正需要人类智慧的领域。这种改变使师生互动从简单的知识传授升华为更深层次的价值对话和思维启迪。
(3) 制度保障体系的构建原则与要点
技术应用的良性发展离不开健全的制度保障。对于DeepSeek这样的医学教育技术，需要建立多层次的规范体系，既确保技术效能的充分发挥，又防范可能出现的各类风险。首要任务是制定专门的《医学人工智能教学应用伦理指南》，这一指南应当明确若干关键规范：在数据使用方面，规定虚拟患者数据的脱敏标准和隐私保护要求；在算法透明度方面，要求对价值倾向性测试的设计原理进行必要披露；在教育自主性方面，保障学生在接受AI辅助时保持独立思考的空间。这些规范既是对技术应用的约束，也是对教育主权的维护。同时，需要建立常态化的算法影响评估制度。这一制度应当包含定期审查机制，由跨领域专家组成评估小组，系统检验AI输出的价值导向是否符合社会主义核心价值观。审查过程可以采用“双盲”等科学方法，确保评估结果的客观公正。对于发现的文化偏见或价值偏差，要建立规范的修正流程，保证问题得到及时解决。
DeepSeek技术在医学教育中的应用优化是一个系统工程，需要文化、教学和制度三个维度的协同推进。文化适应性框架确保技术应用扎根中国医疗土壤，人机协同教学模式维系医学教育的人文温度，而制度保障体系则为技术发展划定安全边界。只有这三个方面形成合力，才能实现技术创新与教育本质的有机统一，最终培养出既掌握先进技术，又深具人文情怀的新时代医学人才。
6. 结语
DeepSeek为代表的智能技术正在引发医学思政教育的深层变革。这种变革不是简单的手段更新，而是教育范式的整体转型：从“知性德育”转向“实践德育”，从“结果评价”转向“过程建构”，从“单向传授”转向“生态互动”。神经教育学研究表明，这种沉浸式训练能促进道德认知与情感体验的神经耦合，形成更稳固的职业价值观神经表征。未来发展方向应聚焦三个关键领域：其一，开发中医人工智能伦理模块，在智能诊疗建议中体现“天人合一”的整体观念；其二，研究虚拟与现实训练的黄金比例，行为数据表明70%虚拟 + 30%真实的配比能兼顾效率与情感真实性；其三，构建生成式AI在意识形态安全领域的防火墙，采用“语义防火墙”技术实时过滤不当价值导向。医学教育的智能化转型不可逆转，但技术永远只是手段而非目的。只有坚守“为党育人、为国育才”的根本立场，才能在技术浪潮中把稳价值航向。正如某院士在医学教育论坛强调的：“没有温度的技术培养不出有温度的医生”。期待通过DeepSeek等智能工具的合理应用，培养出既有精湛医术又有赤诚初心的新时代健康守护者，为健康中国建设注入持久动力。
基金项目
湖北医药学院研究生教育教学研究项目(YJ2025030)。
NOTES
*通讯作者。