共计 1655 个字符，预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。
萨斯喀彻温大学医学院三年级学生 Sundus Zia 正在探索人工智能（AI）在医学教育中的潜在应用。凭借其计算机科学背景，Zia 最近领导了一项研究项目，探讨如何将 AI 引入加拿大和美国的本科健康科学课程。她的研究成果在 2025 年国际学术医学大会和医学院主办的会议上得到了展示。
Zia 在进入医学院之前，于里贾纳大学完成了计算机科学学士学位。在本科期间，她获得了加拿大自然科学与工程研究委员会（NSERC）的本科学生研究奖，专注于使用机器学习预测萨斯喀彻温省人口的应用。在医学院期间，她继续深入研究 AI，担任萨斯喀彻温大学医学人工智能学生协会（AIMSS）的主席，领导了多个 AI 应用研究项目，涵盖从课程设计到预防医生倦怠的广泛领域。
在本科期间，Zia 遇到了一位教授，教授了她基本的编程概念，并引导她完成了机器学习和 AI 的研究。当时，AI 对她来说充满了未来感，这激发了她对 AI 的热情。她喜欢开发机器学习算法所需的工作和数据。进入医学院后，她意识到 AI 在医学领域的巨大潜力，并开始寻找将计算机科学和医学结合的方法。
在医学院第一年的第二学期，Zia 与 Scott Adams 博士（MD, PhD）会面，讨论了他与医学领域 AI 相关的工作。他们共同探讨了研究项目的想法，Zia 希望保持研究的广泛性，以便应用于她未来可能追求的任何医学领域。Adams 博士建议她加入萨斯喀彻温大学 AI 工作组，以提供学生的视角。在会议中，他们讨论了医学生学习 AI 应用及其使用的重要性。由于 AI 是一个不断变化的领域，很难确定课程中应包括哪些内容。因此，Zia 的研究项目旨在探索其他健康专业教育机构在课程中纳入的 AI 内容，以寻找共同的主题，为萨斯喀彻温大学及其他机构的课程提供参考。
Zia 的研究已经对课程产生了影响，2025/2026 学年开始的预实习阶段将增加四小时的 AI 教学。根据她的初步调查数据，课程优先考虑了使用 AI 的伦理和法律影响，并为学生提供了使用 AI 的指导机会，帮助他们在过渡到临床实践时感到更舒适。这种方法反映了他们在其他医疗保健课程中看到的教学内容。
Zia 和她的团队认为，早期引入 AI 教育对学生更有利，这样他们在接触 AI 之前就具备了有效使用 AI 所需的技能。然而，他们也意识到学生在不同阶段的需求，实习、住院和实践中的人可能尚未发展这些技能。因此，在职业生涯的每一步提供 AI 教学是必要的。
围绕 AI 的可接受使用的讨论非常重要，为希望将 AI 纳入教学的人提供指导，这些讨论需要随着技术的不断发展而持续进行。对 AI 的好处持开放态度也很重要。尽管彻底禁止使用 AI 很诱人，但人们无论如何都会遇到 AI，最好熟练掌握使用它。拥有由萨斯喀彻温大学审查的 AI 模型列表，以便教育者知道他们可以信任所使用的数据，也是有益的。
今年 6 月，Zia 在教育研究、创新和奖学金（RISE）教师发展会议上主持了一个研讨会，讨论了将 AI 纳入教学的原则，并提供了练习使用这些技能和提出学习这些原则时想到的问题的时间。
从她的初步数据来看，健康专业在 AI 教育方法上没有明显的差异。在伦理和临床实践应用中，相同的主题在医疗保健领域中都很重要，他们使用讲座和小组讨论相结合的方式教学学生也非常相似。这对她来说是有意义的，因为他们作为同一团队的不同部分共同努力，以实现患者护理的相同最终目标。因此，他们对 AI 使用的价值观也非常相似，这是有道理的！
Zia 非常喜欢这项研究及其带来的机会。最令人难忘的是，她在国际学术医学大会（ICAM）上向满屋子对医学 AI 感兴趣的人展示了她的研究，这真的鼓励了她，因为它表明她的工作不仅对萨斯喀彻温大学有价值，而且在整个加拿大都有价值。她希望激励其他机构也将 AI 教学纳入其医疗保健专业课程。
除了 AI 在教育中的应用外，Zia 还在探索 AI 如何帮助预防医生倦怠——特别是通过 AI 记录员减少行政负担，以及通过使用 AI 图像识别帮助减少专家接收的良性疾病的不必要转诊数量。随着她完成的每一个项目，她都在思考其他整合 AI 的方法，她相信在不断变化的 AI 领域中，她不会缺乏探索研究的想法！
