2026 医学 AI 通识课全景解析：现状、落地与未来趋势

当前人工智能已深度融入医疗行业，在国家政策引导及医学人才转型需求的双重驱动下，医学院校开设人工智能通识课已成必然趋势，然而课程的实际落地仍遭遇诸多现实挑战。

纵观行业现状，国内医学院校的 AI 课程建设正由试点探索迈向全面推广，整体呈现三大共存特点：政策文件频出但各校执行效果参差不齐、智能医学工程专业迅速扩张而临床医学专业的 AI 通识教育覆盖不足、学生使用 AI 频率高但系统化课程供给匮乏。截至 2025 年 5 月，国内医疗垂直领域大模型数量已达 288 个，智能医学工程专业自 2017 年设立以来实现八年高速增长，目前全国已有 84 所高校开设该专业。现阶段院校主要采取四种课程模式，其中在传统计算机课程中嵌入 AI 模块是最为主流且成本最低的方式，独立开设 AI 通识课虽然教学成效更优，却受限于师资力量、课时安排、学生数理基础薄弱以及医学场景适配教材缺失等痛点而推进缓慢。与此同时，国内已发布两项针对医药类专业的 AI 通识课程团体标准，为课程的规范化建设确立了框架。

在课程实践方面，以北京大学医学部为代表的院校构建了多层次课程体系，目前累计开设 59 门 AI 相关课程，涵盖临床、药学、护理等所有医学领域，课程学时依据定位不同分为 16 至 72 学时不等。教学模式摒弃了复杂的数学公式，结合医学影像分析、疾病筛查等临床场景设计案例，采用理论讲授、上机操作、闭环项目实践与伦理思辨讨论相结合的混合模式，并依托 AIGC 技术、在线实训平台、配套微课与教材等丰富教学资源。考核方式也突破了传统限制，采用课堂表现、案例作业与项目实践相结合的过程性评价体系，切实培养学生对 AI 的理解、应用、评判及终身学习四大核心能力。

总体而言，医学院校的人工智能通识课程将向标准化、医工深度融合、实践导向及伦理常态化方向持续演进，成为新时代医学教育改革的关键抓手。

参考资料：北京大学医学部《2026 医学院校人工智能通识课程建设的探索与实践报告》67 页

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