基于AI的临床技能培训政策支持与资源配置

202XLOGO基于AI的临床技能培训政策支持与资源配置演讲人2026-01-1001基于AI的临床技能培训政策支持与资源配置02引言：临床技能培训的时代命题与AI赋能的必然性03政策支持：构建AI临床技能培训的顶层设计与制度保障04资源配置：夯实AI临床技能培训的落地基础与实践支撑05协同推进：政策支持与资源配置的互动融合与路径优化06结论与展望：AI赋能临床技能培训的未来图景与行动倡议目录01基于AI的临床技能培训政策支持与资源配置02引言：临床技能培训的时代命题与AI赋能的必然性引言：临床技能培训的时代命题与AI赋能的必然性作为深耕医学教育与临床一线十余年的实践者，我深刻体会到临床技能培训对医学人才成长的决定性意义。从医学生手持模型反复练习缝合技术，到住院医师在真实患者身上“试错”，传统临床技能培训始终面临着资源分配不均、实践机会有限、培训标准不一等痛点。近年来，人工智能（AI）技术的爆发式发展为临床技能培训带来了革命性可能——AI驱动的虚拟仿真系统可无限次模拟复杂病例，智能算法能实时反馈操作细节，大数据分析能精准评估培训效果。然而，技术的落地绝非简单的“技术堆砌”，而是需要政策支持为“导航灯”，资源配置为“压舱石”，二者协同发力，方能将AI赋能的临床技能培训从“实验室”推向“临床场”，从“单点突破”实现“生态构建”。本文将从政策支持与资源配置双重视角，系统探讨如何构建AI赋能临床技能培训的可持续体系。03政策支持：构建AI临床技能培训的顶层设计与制度保障政策支持：构建AI临床技能培训的顶层设计与制度保障政策是行业发展的“指挥棒”。AI临床技能培训作为医学教育与前沿技术的交叉领域，其健康发展亟需系统性、前瞻性的政策支持，以破解技术伦理、标准规范、资源协同等深层矛盾。从国家战略到地方实践，政策支持需形成“顶层设计—行业规范—激励机制”的完整链条，为AI临床技能培训搭建“四梁八柱”。国家战略层面的政策导向与法规框架纳入国家医学教育改革战略，明确发展定位我国《“十四五”国民健康规划》《“十四五”国家临床专科能力建设规划》等文件已明确提出“推动人工智能等新技术与医学教育深度融合”。但具体到临床技能培训领域，仍需进一步明确AI技术的战略定位——即从“辅助工具”升级为“核心培训要素”。例如，可借鉴美国医学教育研究会（AAMC）发布的《AI医学教育框架》，将AI技能纳入医学生核心能力指标体系，在《本科医学标准》中增设“AI辅助临床技能培训”的最低学时与质量要求，从制度层面确保AI培训的“刚性需求”。国家战略层面的政策导向与法规框架健全AI医疗教育法规体系，平衡创新与规范AI临床技能培训涉及数据隐私、算法透明、责任界定等法律问题。当前，《个人信息保护法》《数据安全法》虽为数据使用划定了红线，但针对医学教育场景的“数据脱敏标准”“算法伦理审查细则”仍属空白。建议由国家卫健委、教育部牵头，联合网信、司法部门制定《AI临床技能训练数据安全管理办法》，明确“训练数据需经双盲脱敏”“算法需通过伦理委员会备案”“虚拟场景不得替代真实患者知情同意”等原则，在保护患者隐私与推动技术间找到平衡点。我曾参与某三甲医院的VR手术培训系统开发，因早期未明确“虚拟病例是否需经伦理审批”，导致系统上线延迟数月——这一经历让我深刻认识到，前瞻性法规不仅是“紧箍咒”，更是“助推器”。国家战略层面的政策导向与法规框架建立跨部门协同政策落实机制AI临床技能培训涉及教育、医疗、科技、财政等多部门，需打破“条块分割”壁垒。建议在国家医学教育领导小组下设立“AI临床技能培训专项工作组”，由卫健委科教司牵头，教育部高等教育司、科技部高新技术司、工信部信息技术司协同参与，统筹制定技术路线图、资源配置方案、评估标准体系。例如，针对基层医院AI培训设施不足的问题，可推动“卫健部门牵头采购—教育部门负责师资—工信部门提供技术运维”的协同模式，确保政策落地“最后一公里”畅通无阻。行业规范与监管体系的构建制定AI临床技能培训技术标准与评价体系当前市场上的AI临床技能培训系统五花八门，从基础的心肺听诊模拟器到复杂的多学科协作虚拟平台，缺乏统一的技术标准与效果评价规范。中国医师协会、中华医学会等行业协会应牵头制定《AI临床技能培训技术规范》，明确“系统响应时间≤0.5秒”“操作反馈误差≤5%”“病例库覆盖100种常见疾病”等量化指标；同时建立《AI培训效果评估指南》，采用“操作技能评分+临床决策能力+人文素养”三维评价体系，避免“重技术操作、轻临床思维”的培训偏差。例如，某省试点的“AI+OSCE（客观结构化临床考试）”系统，通过预设200个标准化病例的AI评分算法，使考试效率提升60%，评分一致性达0.85——这一实践证明，标准化是AI培训质量的生命线。行业规范与监管体系的构建完善AI训练数据的隐私保护与安全监管临床技能训练的核心数据源于真实病例，但直接使用原始数据既侵犯患者隐私，又违反《个人信息保护法》。需建立“医学教育数据专用池”，通过“数据脱敏—联邦学习—区块链存证”三重保障机制，实现“数据可用不可见”。具体而言，医院可对原始病例进行去标识化处理（如去除姓名、身份证号等），通过联邦学习技术让AI模型在本地医院服务器训练，仅共享模型参数而非原始数据；同时利用区块链记录数据调用轨迹，确保“可追溯、不可篡改”。我曾调研过某医学院的数据池项目，通过该模式，既满足了5000例心电病例的训练需求，又实现了零隐私泄露风险——这为数据安全监管提供了可复制的经验。行业规范与监管体系的构建建立AI培训效果的动态评估与反馈机制AI培训系统的效果并非一成不变，需随着临床需求与技术迭代动态调整。建议医疗机构建立“培训数据—AI算法—临床效果”的闭环反馈机制：定期收集学员操作数据（如缝合时间、错误次数）、考核通过率、临床工作表现等指标，输入AI系统优化训练模型；同时设立“学员投诉通道”，对系统反馈不及时的案例进行人工复核，确保技术始终服务于临床需求。例如，某医院的AI模拟手术系统通过收集1000名住院医师的“术中出血量控制”数据，将算法中的“压力阈值”参数下调15%，使学员在真实手术中的出血控制能力提升20%——这种“数据驱动迭代”的模式，正是AI培训的核心优势。激励政策的多元供给与长效机制加大财政投入与专项资金支持AI临床技能培训系统开发成本高（一套VR手术系统均价超百万元）、维护难度大，仅靠医院自身投入难以持续。建议设立“国家AI临床技能培训专项基金”，重点支持三类项目：一是基础性平台建设（如国家级AI病例库开发），二是欠发达地区配置补贴（对中西部医院给予设备采购30%的财政补贴），三是创新性技术攻关（如AI+5G远程培训系统）。同时，鼓励地方政府配套设立“医学教育数字化转型资金，例如浙江省已将AI临床技能培训纳入“卫生健康高质量发展专项”，对三甲医院给予最高500万元的设备补贴——这种“中央引导+地方配套”的模式，可有效缓解资金压力。激励政策的多元供给与长效机制完善税收优惠与社会资本引导机制为吸引企业参与AI培训系统开发，可对相关企业实行“三免三减半”企业所得税优惠（前三年免征，后三年减半征收）；同时通过政府购买服务、PPP模式（政府与社会资本合作）降低医院采购成本。例如，某市政府通过PPP模式引入科技企业开发“基层全科医生AI培训平台”，政府承担30%建设成本，企业负责系统运维，医院按服务支付费用，既减轻了财政负担，又激发了市场活力。此外，可设立“AI医学教育创新奖”，对在系统开发、模式创新中做出突出贡献的个人与团队给予表彰，形成“政府引导、市场驱动、社会参与”的多元激励格局。激励政策的多元供给与长效机制推动产学研用协同创新的激励政策AI临床技能培训的核心竞争力在于“临床需求”与“技术供给”的精准对接。建议出台《医学教育产学研协同创新管理办法》，鼓励医院、高校、企业共建“AI临床技能培训联合实验室”，明确“知识产权共享+成果转化收益分成”机制（如医院提供临床数据占股40%，企业开发技术占股50%，高校基础研究占股10%）。同时，将“参与AI培训系统开发”纳入医院科研绩效考核体系，对发表高水平论文、获得专利的临床医师给予职称评聘倾斜。我曾见证某医院与高校合作的“AI儿科问诊模拟系统”项目，通过该机制，团队成功研发出国内首个具有中医儿科特色的AI训练平台，不仅培养了10名复合型师资，还实现了技术成果转化——这正是政策激励下产学研协同的典范。04资源配置：夯实AI临床技能培训的落地基础与实践支撑资源配置：夯实AI临床技能培训的落地基础与实践支撑如果说政策支持是“方向盘”，资源配置则是“发动机”。AI临床技能培训的落地，需要技术、人力、物质、资金四大资源的精准配置与高效协同，确保“有米下锅”“有锅可炊”“有火可烧”。从一线城市三甲医院到偏远地区基层医疗机构，资源配置需兼顾“高标准示范”与“普惠性覆盖”，让AI技术真正成为提升临床技能的“平等工具”。技术资源的整合与优化配置AI临床技能培训平台的建设与迭代AI培训平台是资源配置的核心载体，需根据医疗机构层级与培训需求分层构建：-国家级平台：由国家卫健委牵头，整合顶级医院资源，开发“通用型+专科型”AI训练系统。通用型平台覆盖问诊、查体、基础操作等核心技能；专科型平台针对外科、内科、急诊等专科特点，开发高仿真模拟场景（如腹腔镜手术模拟、危重症抢救流程）。例如，“国家临床技能培训中心AI平台”已整合全国30家三甲医院的2000例典型病例，学员可通过VR设备沉浸式体验“从接诊到手术”的全流程。-省级平台：依托省级医学教育中心，对接国家级平台，补充区域特色病例（如地方病、高发病）。如某省在AI平台中增设“血吸虫病肝脾肿大查体”模块，覆盖省内80%医学院校，有效提升了基层医生对该病的识别能力。技术资源的整合与优化配置AI临床技能培训平台的建设与迭代-基层医疗机构适配平台：针对基层设备简陋、网络条件有限的特点，开发“轻量化AI培训终端”，如手机APP、平板电脑版模拟系统，支持离线操作与低带宽运行。例如，某企业推出的“AI心肺听诊APP”，通过算法压缩技术，在2G网络下仍能实现清晰听诊音反馈，已在西部5省的村卫生室普及。技术资源的整合与优化配置高质量医学数据的采集、治理与共享数据是AI系统的“燃料”，其质量直接决定培训效果。需建立“多源数据—标准化处理—场景化应用”的全流程治理体系：-数据采集：依托电子病历系统（EMR）、医院信息系统（HIS）、影像归档和通信系统（PACS）等，结构化采集患者基本信息、检查结果、操作记录、影像资料等数据；同时通过“临床技能培训考核系统”记录学员操作数据（如缝合深度、穿刺角度），形成“病例数据+操作数据”的双源数据库。-数据治理：组建“医学+AI+数据管理”的复合型团队，对原始数据进行清洗（去除异常值、填补缺失值）、标注（由临床专家对操作步骤进行标签化处理）、脱敏（去除个人身份信息），确保数据“可用、可信、安全”。例如，某医院通过10名临床医师、5名数据工程师的协作，将1万份手术视频标注为“切开、止血、缝合”等12个操作节点，为AI训练提供了高质量的“标准答案”。技术资源的整合与优化配置高质量医学数据的采集、治理与共享-数据共享：建立“区域医学教育数据共享联盟”，通过API接口实现不同医疗机构、不同平台间的数据互联互通。同时，采用“差分隐私技术”在数据共享中添加“噪声”，进一步保护患者隐私。例如，某联盟内医院通过该技术，共享了3万例糖尿病患者数据，使AI培训系统的病例多样性提升40%，而隐私泄露风险降至零。技术资源的整合与优化配置算法模型的开发、训练与本土化适配算法是AI系统的“大脑”，需兼顾“技术先进性”与“临床实用性”：-核心算法开发：针对临床技能培训的关键场景（如手术操作、临床决策），研发专用算法。例如，在手术模拟领域，可采用“计算机视觉+强化学习”算法，实时捕捉学员手部动作，与标准操作轨迹对比，计算“相似度得分”与“改进建议”；在临床决策领域，可采用“自然语言处理+知识图谱”算法，模拟患者问诊对话，评估学员的病史采集能力与诊断逻辑。-模型训练优化：通过“小样本学习”“迁移学习”等技术解决医学数据“样本量小、标注成本高”的难题。例如，某团队将三甲医院1000例复杂腹腔镜手术数据迁移至基层医院100例简单手术数据训练，使基层医生的操作准确率从55%提升至78%，大幅降低了数据采集成本。技术资源的整合与优化配置算法模型的开发、训练与本土化适配-本土化适配：针对不同地区、不同层级的培训需求，对算法进行个性化调整。例如，在少数民族地区，需在AI问诊系统中融入多语言支持（如藏语、维吾尔语）；在基层培训中，需简化算法复杂度，突出“常见病、多发病”的识别与处理，避免“过度专业化”脱离临床实际。人力资源的培养与梯队建设双师型师资队伍的培养（医学+AI）AI临床技能培训的师资需兼具“临床专家”与“AI技术应用者”双重能力，建议实施“双师型”师资培养计划：-临床医师AI技能培训：针对在职临床医师，开设“AI技术应用研修班”，内容涵盖AI基础理论、系统操作、数据分析等，考核合格后颁发“AI临床技能培训师”证书。例如，某省卫健委已培训500名临床医师成为AI培训师，覆盖全省所有三甲医院。-AI人才临床知识培训：针对AI技术工程师，开展“医学基础知识临床轮岗”，安排其在医院科室实习3-6个月，了解临床工作流程与培训需求，避免“闭门造车”。我曾参与过一次“AI工程师临床轮岗座谈会”，一位工程师坦言：“以前设计的手术模拟系统只关注操作精准度，轮岗后才明白，临床更看重‘团队协作’与‘应急处理’，这让我重新优化了系统功能”——这种跨领域融合，正是师资建设的核心要义。人力资源的培养与梯队建设AI技术支持团队的专业化建设除师资外，AI培训系统的日常运维、升级迭代需要专业团队支撑。建议医疗机构设立“AI技术支持专员”岗位，负责系统调试、数据更新、故障排查等工作；同时，可与科技企业合作，建立“驻场运维+远程支持”的服务模式，确保系统7×24小时稳定运行。例如，某三甲医院通过与科技企业签订运维协议，配备2名专职技术支持专员，企业提供7×24小时远程响应，使系统故障解决时间从平均48小时缩短至2小时，保障了培训的连续性。人力资源的培养与梯队建设医学生的数字素养与AI应用能力培养AI时代的医学生不仅需掌握传统临床技能，更需具备“人机协作”能力。建议在医学教育课程体系中增设“AI临床技能应用”必修课，内容包括：AI系统操作（如虚拟病例训练、AI辅助诊断）、数据解读（如AI生成的操作反馈报告分析）、伦理判断（如AI建议与临床经验冲突时的决策逻辑）。同时，开展“AI临床技能大赛”，通过虚拟手术操作、AI病例诊断等竞赛形式，激发学生学习的积极性。例如，某医学院举办的“AI+临床技能大赛”中，学生通过AI系统模拟“急性心梗抢救”，系统实时反馈“溶栓药物使用时机”“心电图判读准确率”等指标，使学生在竞赛中快速提升临床思维与AI应用能力。物质资源的保障与高效利用智能化培训设施的标准化建设AI临床技能培训需依托硬件设施支撑，需根据医疗机构层级制定差异化建设标准：-三级医院：建设“高仿真AI临床技能培训中心”，配备VR/AR模拟设备（如腹腔镜手术模拟器、分娩模拟人）、数字孪生病房（模拟真实病房环境）、多学科协作模拟系统（模拟急诊抢救、手术团队配合）等，满足专科医师、住院医师的复杂技能培训需求。例如，某医院的AI培训中心面积达2000平方米，拥有12个模拟手术室、3个数字病房，年培训学员超5000人次。-二级医院：建设“基础AI技能培训室”，配备心肺听诊模拟器、穿刺训练模型、智能考核系统等，重点提升住院医师、全科医生的基础操作能力。-基层医疗机构：配备“移动AI培训包”（包含平板电脑、基础模拟器、离线AI系统），支持医生利用碎片化时间进行技能练习，解决“工学矛盾”。物质资源的保障与高效利用基层医疗机构资源配置的倾斜与支持当前，AI临床技能培训资源主要集中在城市三甲医院，基层医疗机构存在“设备短缺、技术滞后、人才匮乏”的“数字鸿沟”。需通过“政策引导+资源下沉”破解这一难题：-设备配置倾斜：在“基层医疗卫生机构设备配置标准”中，将AI培训设备（如智能听诊器、穿刺模拟器）纳入必配目录，并通过集中采购降低采购成本。-技术帮扶：建立“三甲医院对基层医院”的AI培训帮扶机制，通过远程直播、病例共享、师资派遣等方式，将优质培训资源延伸至基层。例如，某省开展的“AI临床技能培训下基层”活动，三甲医院专家通过5G远程系统，指导基层医生使用AI模拟器进行“腹腔穿刺”操作，使基层医生的操作成功率从30%提升至75%。物质资源的保障与高效利用虚拟与现实融合的培训场景构建AI临床技能培训并非要替代真实临床实践，而是通过“虚拟预演—现实强化”的模式，提升培训效率与安全性。建议构建“虚拟场景—模拟训练—真实实践—反馈优化”的闭环培训路径：-虚拟场景：利用VR/AR技术构建高仿真临床场景（如急诊室、手术室），让学员在“零风险”环境下反复练习复杂操作（如气管插管、心脏按压）。-模拟训练：结合AI智能反馈系统，在模拟设备上进行操作训练（如使用AI模拟人进行“心肺复苏”，实时按压深度、频率等指标）。-真实实践：在虚拟与模拟训练达标后，进入真实临床场景，在带教医师指导下完成实际操作。物质资源的保障与高效利用虚拟与现实融合的培训场景构建-反馈优化：将真实实践中的数据反馈至AI系统，优化训练模型，形成“螺旋式上升”的培训效果。例如，某医院推行的“VR+AI+真实手术”培训模式，医学生先通过VR模拟系统练习10次腹腔镜手术，再在AI模拟人上操作5次，最后在带教医师指导下完成2台真实手术，手术并发症发生率降低50%。资金资源的多元投入与可持续保障政府主导的多元化资金投入机制AI临床技能培训具有“公共产品”属性，需发挥政府资金的主导作用，同时拓宽融资渠道：01-财政直接投入：将AI培训设施维护、系统升级经费纳入医院年度财政预算，对欠发达地区给予专项转移支付。02-设立专项债券：支持地方政府发行“医学教育数字化转型专项债券”，用于AI临床技能培训中心建设。03-社会捐赠：鼓励企业、基金会通过“公益+市场化”模式捐赠AI培训设备，如某知名医疗企业向中西部100所医学院校捐赠了AI模拟手术系统，总价值超2亿元。04资金资源的多元投入与可持续保障社会资本参与的融资模式创新引入社会资本，通过“PPP模式”“融资租赁”“服务购买”等模式，降低医疗机构资金压力：-融资租赁：医院通过融资租赁方式获取AI培训设备，按期支付租金，减轻一次性采购压力。-PPP模式：政府与社会资本共同出资建设AI培训中心，社会资本负责运营维护，政府通过“可用性付费+绩效付费”购买服务。-服务购买：医院向科技企业购买AI培训服务（如系统使用、数据分析），而非直接购买设备，降低运维成本。资金资源的多元投入与可持续保障培训成本分摊与效益评估机制AI临床技能培训需建立“成本分摊+效益评估”机制，确保资源投入的可持续性：-成本分摊：对学员实行“政府补贴+医院承担+个人付费”的成本分摊模式，如住院医师培训费用由政府承担70%，医院承担20%，个人承担10%；对继续教育学员，可适当提高个人付费比例，用于系统维护与升级。-效益评估：建立“培训成本—临床效果—经济效益”的评估模型，量化AI培训的投入产出比。例如，某医院通过数据测算，AI培训使住院医师手术并发症率下降20%，每年减少医疗纠纷赔偿50万元，投入产出比达1:5——这种“可量化、可感知”的效益，能进一步争取政策与资金支持。05协同推进：政策支持与资源配置的互动融合与路径优化协同推进：政策支持与资源配置的互动融合与路径优化政策支持与资源配置并非孤立存在，而是相互依存、动态协同的整体。政策为资源配置提供方向指引，资源配置的实践反馈又能推动政策迭代优化。二者的深度融合，是实现AI临床技能培训“从量变到质变”的关键。政策引导下的资源精准配置基于区域需求的资源差异化投放我国地域辽阔，不同地区临床技能培训需求差异显著：东部地区需侧重“高精尖技术培训”（如达芬奇机器人手术操作），中西部地区需侧重“基础病诊疗能力提升”，城市三甲医院需侧重“复杂病例处理”，基层医疗机构需侧重“常见病多发病识别”。政策需引导资源向“需求最迫切”的地区倾斜，例如，在中西部地区设立“AI临床技能培训专项补贴”，重点配置基层适用的轻量化AI设备；在城市三甲医院设立“AI技术创新中心”，支持专科手术模拟系统的研发与迭代。我曾参与过某省的区域资源规划，通过“需求画像—资源匹配—效果评估”的闭环模式，使中西部基层医院的AI培训覆盖率从15%提升至60%，培训满意度达92%——这证明了精准配置的有效性。政策引导下的资源精准配置重点领域（如基层、紧缺专科）的资源优先保障基层医疗机构是医疗服务的“网底”，其临床技能水平直接关系到分级诊疗的推进；儿科、急诊科、精神科等紧缺专科存在“人才短缺、培训不足”的突出问题。政策需将AI培训资源向这些领域重点倾斜：-基层领域：实施“基层AI临床技能提升工程”，为每个乡镇卫生院配备1套“移动AI培训包”，每年组织2次“AI培训下乡”活动，重点培训“慢性病管理、急诊急救、常见病诊疗”等技能。-紧缺专科领域：设立“紧缺专科AI培训专项”，开发针对儿科、急诊科的专用AI训练系统（如儿童心肺复苏模拟人、急诊多学科协作虚拟平台），对相关科室医师给予免费培训。例如，某省开展的“儿科AI技能培训”项目，已培训儿科医师2000人次，使儿童重症抢救成功率提升15%。政策引导下的资源精准配置政策绩效评估与资源配置动态调整政策的实施效果需通过绩效评估检验，资源配置需根据评估结果动态调整。建议建立“AI临床技能培训政策绩效评估指标体系”，涵盖“资源投入效率（如单位资金培训人数）”“培训质量（如考核通过率、临床应用效果）”“公平性（如不同地区、层级医疗机构覆盖率差异）”等维度。每开展1次政策评估，根据评估结果优化资源配置方案，例如，若某地区AI培训设备使用率低于30%，需排查是“操作培训不足”还是“系统不适配”，针对性调整资源投入方向。这种“动态调整”机制，能确保政策与资源的“供需匹配”。资源配置驱动的政策迭代升级实践中发现的政策盲点与优化方向配置资源的实践过程，也是检验政策合理性的“试金石”。在AI临床技能培训落地中，常会发现政策盲点：例如，某医院在采购AI手术模拟系统时，发现“进口设备关税高、维修成本大”，而国产系统虽价格低但稳定性不足——这反映出“国产AI医疗设备扶持政策”需进一步完善；某基层医院反映，“AI培训系统操作复杂，医生年龄大、学习能力弱”——这说明“AI系统适老化设计”应纳入政策考量。这些实践中的“痛点”，正是政策迭代升级的“发力点”。资源配置驱动的政策迭代升级技术发展对政策前瞻性的新要求AI技术迭代速度快（如大语言模型、数字孪生等新技术不断涌现），政策需具备“前瞻性”，避免“滞后于技术发展”。例如，随着大语言模型在医学教育中的应用，可能出现“AI生成病例的伦理风险”“AI辅助诊断的责任界定”等新问题，需提前研究制定应对政策；随着元宇宙技术的发展，“沉浸式临床技能培训”可能成为新趋势，需在“虚拟场景建设标准”“数据跨境流动”等方面提前布局。政策制定者需与技术专家保持密切沟通，建立“技术发展—政策预研—动态更新”的快速响应机制。资源配置驱动的政策迭代升级国际经验借鉴与本土政策创新发达国家在AI临床技能培训方面起步较早，积累了丰富经验：如美国AAMC的“AI医学教育认证体系”、英国的“NHSAI技能培训计划”、日本的“临床AI人才培养工程”等。我国