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斯坦福大学开发Clinical Mind AI，推动全球临床推理教育革新
医学教育领域中，临床推理被视为培养医生核心能力的关键环节。斯坦福大学的麻醉、围手术期和疼痛医学教授托马斯·卡鲁索巧妙地将临床推理比作热门电视节目《豪斯医生》的一集，形象地描绘了医生在逐步获取病人信息中，不断修正并最终确定诊断的过程。
自上世纪70年代以来，教师普遍采用演员模拟病人的方式教授临床推理技能。尽管这种方法被公认为效果显著，但演员的非专业性、高昂的成本以及难以扩展的局限性，使得寻找替代方案成为迫切需求。
近年来，人工智能模拟逐渐崭露头角，成为演员模拟的有力竞争者。然而，现有的人工智能模拟工具在语言和医疗法规的灵活性方面存在限制。为此，斯坦福大学教育博士生马科斯·罗哈斯正领导团队开发一款名为Clinical Mind AI的可定制临床推理工具，旨在解决这些问题，实现全球范围内的广泛应用。
罗哈斯在加入斯坦福大学前，曾在智利担任执业医生，并开发了类似的模拟工具。然而，他发现这些工具往往过于僵化，无法适应不同国家的文化背景和医疗法规。因此，他希望Clinical Mind AI能够更具可定制性，以满足全球各地教育者和学生的需求。
Clinical Mind AI的工作原理类似于聊天机器人，允许教师根据教学目标、所在国家的法规等，输入病人场景并定制模拟器。该工具能够访问UpToDate和美国疾病控制与预防中心等权威医学数据库，确保教授内容的最新性。卡鲁索教授指出，通过将人工智能与临床推理模拟器结合，我们将能够持续更新教学内容，跟上医学发展的步伐。
目前，Clinical Mind AI正处于试点阶段，罗哈斯正在与全球各地的教育工作者和学生合作，测试工具的可用性和界面，并使其与不同的语言和教学目标兼容。尽管一些教师要求更多的定制化，但用户反馈总体良好。为此，团队正在研发一个单独的工具来帮助教师编写场景，并允许教师选择避免某些类型的互动，跳过先前包括在每个模拟中的某些活动。
展望未来，罗哈斯、卡鲁索以及斯坦福大学IDEAL研究实验室主任Shima Salehi期望Clinical Mind AI能够以一种直观的方式教授临床推理，效果与演员模拟相媲美。他们更希望这款工具能够推动互动式临床推理教育的规模化发展，覆盖资源有限的机构，缩小数字鸿沟，提升全球医学教育的整体水平。
Salehi表示：“我们正在研究如何利用技术为教师提供增强实践的方法，不受资源限制，并确保同时为贫困和特权教育背景提供服务。我认为这是一件独特而重要的事情。”
