急诊医学科是一门以救治急危重症患者为核心的临床学科，要求住院医师具备扎实的理论知识、精湛的临床技能以及快速的应急处置能力。住培教育作为培养合格临床医生的关键环节，承担着提升住院医师综合素质的重要使命。然而，传统住培教育模式存在教学资源分配不均、教学效率不足等问题，难以满足现代医学发展的需求^[1-2]。

近年来，以DeepSeek为代表的人工智能技术在教育领域的广泛应用，标志着医学教育正式进入人工智能时代^[3]。这一技术不仅能够模拟人类的思维过程，还能通过大数据分析提供个性化的学习支持。在急诊医学科住培教育中，人工智能技术的应用为教学模式的创新提供了新的可能性。与此同时，部分高校和大型三甲教学医院已实现DeepSeek的本地部署，进一步推动了人工智能技术在住培教育中的应用^[4]。但是，这些新兴技术的引入也带来了一系列新的问题与挑战。住培学员、住培基地及带教老师均应该做好相应的准备以迎接这一新兴技术带来的医学教育变革。

本文旨在探讨“DeepSeek时代”背景下急诊医学科住培教育的机遇与挑战，并提出相应的应对策略，为构建智能化、个性化的住培教育体系提供理论支持与实践指导。

1 人工智能技术在急诊医学科住培中的机遇 1.1 智能化教学资源开发

人工智能技术能够通过分析大量临床案例和教材内容，生成标准化的教学资源^[5]。例如，基于自然语言处理技术的DeepSeek可以自动生成教学课件、病例分析报告以及手术操作指南等。这些资源不仅可以帮助带教老师节省备课时间，还能为住院医师提供随时随地的学习支持。另外，住陪要求住院医师需要具备一定的教学能力，能够指导实习医生和低年资住院医师，帮助他们提升临床技能和理论知识，因此，Deepseek的应用也可以一定程度上协助提高住院医师的教学能力。特别是在本地化部署的情况下，DeepSeek可以根据医院的真实病例及教学目标生成更具针对性的教学内容，提升教学资源的实用性和适用性。

1.2 个性化学习路径设计

每位住院医师的学习能力和知识储备水平不同，传统混合教学模式往往难以满足个性化需求，而分层递进教学虽然能一定程度改善混合教学的不足，但是在实际教学中却开展的不如人意^[6-7]。人工智能技术可以通过对住院医师的学习行为和绩效数据进行分析，为其量身定制个性化的学习计划。例如，通过分析住院医师在病例分析或模拟手术中的表现，DeepSeek可以识别其薄弱环节，并提供针对性的强化训练建议。这种个性化的学习路径设计能够显著提升培训效率，并帮助住院医师快速弥补知识或技能上的短板，切实提高住院医师的专业能力。

1.3 虚拟临床环境模拟

虚拟现实和增强现实技术与人工智能的结合，为住院医师提供了高度仿真的临床实践环境^[8]。在急诊医学科住培中，住院医师可以通过虚拟手术模拟器进行反复练习，提升手术操作技能；同时，在虚拟急诊场景中模拟真实的患者接诊过程，锻炼应急处置能力。这种沉浸式的学习方式不仅能够提高住院医师的操作熟练度，还能增强其心理素质和应变能力，而且可以不断进行重复训练。

1.4 学术研究与知识整合

人工智能技术能够快速检索和整合医学文献，为住院医师的学术研究提供支持^[9]。例如，DeepSeek可以协助住院医师查阅总结文献、设计研究方案，并提供论文写作建议。此外，其强大的知识库还可以帮助住院医师快速掌握最新医学进展。尤其是在本地化部署的情况下，DeepSeek能够结合医院的真实临床数据和研究方向，提供更具针对性的研究支持，最终提高住院医师的科研能力。

1.5 本地部署DeepSeek的优势

据报道^[10]，国内部分高校和大型三甲医院已实现DeepSeek的本地部署，这为住培教育带来了显著的优势：(1)数据隐私保护：本地部署可以有效避免云端数据传输的安全风险，确保患者信息和教学数据的安全性；(2)个性化定制：基于本地医院的临床资源和教学需求，DeepSeek可以提供更贴合实际的教学内容和案例分析；(3)高效响应：本地部署减少了网络延迟，提升了人工智能工具的响应速度和稳定性；(4)教学资源共享：通过本地化部署，多家医疗机构可以共享优质教育资源，推动区域医学教育的均衡发展。

1.6 对操作技能直接观察评估（direct observation of procedural skills, DOPS）和迷你临床演练评估（mini-clinical evaluation exercise, miniCEX）形成性评价的支持

Mini-CEX联合DOPS双轨形成评价体系在住陪效果评价中发挥重要作用^[11-12]。DeepSeek的加持可进一步提高形成性评价的效能，尤其是在DOPS和miniCEX中。(1)DOPS评估优化：DeepSeek可以通过分析住院医师在虚拟手术模拟器中的操作数据，实时提供技能评估反馈。例如，在手术操作过程中，模型可以识别住院医师的动作或流程是否符合规范，并在完成后生成详细的评估报告。这种即时反馈机制能够帮助住院医师及时发现操作中的不足，并进行针对性改进，而且能够克服人工评价中的主观因素。(2)miniCEX评估增强：在miniCEX评估中，DeepSeek可以模拟真实的患者互动场景，评估住院医师的沟通能力和临床决策能力。例如，在虚拟急诊场景中，模型可以扮演患者或家属，与住院医师进行对话，并根据对话内容生成客观的评估结果。这种方式不仅提高了评估的真实性和客观性，还为住院医师提供了更多的实践机会。

2 人工智能技术在急诊医学科住培中的挑战 2.1 数据隐私与伦理问题

在利用人工智能技术辅助住培教育时，不可避免地会涉及大量隐私数据（如患者信息、教学内容等）。一旦数据泄露或被滥用，将对患者权益和教学基地造成严重损害。因此，在应用人工智能技术的同时，必须建立严格的数据隐私保护机制，并遵循国家数字化教育转型政策的相关要求^[13]。

2.2 技术依赖与人文素养培养

人工智能技术虽然能够提供高效的辅助支持，但过度依赖技术可能导致住院医师忽视人文素养的培养。例如，在虚拟模拟训练中，住院医师可能无法体验真实的人际交往过程，进而影响其医患沟通能力和同理心的培养。因此，在教学过程中需要注重人文素质教育与技术应用的平衡。

2.3 知识更新与准确性问题

人工智能技术依赖于预先训练的数据集，其知识更新速度往往滞后于医学领域的发展。此外，DeepSeek工具等在生成回答时可能出现“幻觉”、错误或不准确的情况，若住院医师盲目信任所有信息，可能会导致严重的后果^[14]。因此，在使用人工智能工具时需要对其输出结果进行严格的审核和鉴别。

2.4 教学效果评估难度增加

传统的住培教学效果评估主要依赖于笔试和实践考核。而在人工智能辅助的教学模式下，如何科学评估住院医师的学习效果和技能掌握情况成为一个新的挑战。需要开发新的评估指标和方法，以全面衡量住院医师的能力提升。

2.5 本地部署的技术门槛

虽然本地部署DeepSeek带来了诸多优势，但也对医疗机构的技术实力提出了更高的要求。例如，需要投入一定的硬件资源和专业技术人才来维护和优化系统运行。这对部分中小型医疗机构而言可能是一个较大的挑战。

3 应对策略 3.1 住培基地的数字化转型

人工智能与大数据是数智时代的两大核心力量，二者相互依存，共同推动技术创新和社会发展。党的二十大明确提出了推动教育数字化转型和构建全民终身学习体系的战略目标，这不仅体现了对未来教育方向的深远规划，也为教育实践指明了发展方向^[15]。特别是在医学教育方面，我们积极应对数智技术对传统教育的挑战，把握数智赋能教育创新的机遇，住培基地应积极引入人工智能技术，构建智能化的教学管理系统。通过整合多模态数据（如文本、图像、视频等），实现教学资源的高效管理和共享。同时，基地应加强对带教老师的技术培训，使其能够熟练运用人工智能工具进行教学，并结合国家数字化教育转型政策的要求，推动住培教育的全面数字化升级。

3.2 带教老师的数字技能培养

带教老师是人工智能技术在住培教育中成功应用的关键。他们需要具备一定的数字技能，能够识别和评估人工智能生成内容的准确性，并在此基础上引导住院医师发展批判性思维能力。此外，带教老师还应牵头或参与相关研究项目，评估人工智能技术在住培教育中的应用效果，并结合国家政策要求推动教学模式的创新。

3.3 住院医师的信息价值观塑造

住院医师在利用人工智能技术进行学习时，应树立正确的信息价值观。他们需要认识到人工智能工具是辅助学习的手段而非替代手段，应该要始终保持独立思考和批判性思维能力。同时，在虚拟学习过程中不应忽视传统临床实践的重要性。

3.4 伦理与隐私保护机制的完善

在应用人工智能技术时，应遵循国家数字化教育转型政策的相关要求，必须建立健全的数据隐私保护机制和伦理规范，确保数据使用的合法性和合规性。例如，明确规定数据使用范围和权限，并对相关操作进行严格的监管和审计，避免隐私数据泄露或违背伦理要求^[16]。

3.5 本地部署的支持与优化

对于已实现DeepSeek本地部署的机构，应加强技术支持和系统优化，确保其稳定运行和高效应用，同时结合实际情况，不断扩展Deepseek的应用范畴，为医疗机构的医疗行为、教学及科研提供助力。同时，可建立跨机构的合作机制，共享本地化部署的经验和技术资源，并通过区域合作推动教育资源的均衡分配。

3.6 DOPS和mini-CEX评价体系的优化

为了更好地发挥DeepSeek在DOPS和mini-CEX中的作用，可以采取以下措施：(1)建立评估标准：明确DOPS和mini-CEX中使用人工智能工具的评估标准和操作流程，确保评估结果的客观性和一致性；(2)加强师资培训：对带教老师进行相关培训，使其能够熟练使用DeepSeek进行评估，并能够结合传统评估方法进行综合评价；(3)定期验证模型：定期对DeepSeek生成的评估结果进行人工验证和修正，确保其准确性和可靠性。

4 结论

以DeepSeek为代表的自然语言大模型为急诊医学科住培教育带来了前所未有的机遇与挑战。人工智能技术的应用不仅能够提升教学效率和质量，还能为住院医师提供个性化、沉浸式的学习体验。尤其是在部分高校和大型三甲医院实现DeepSeek本地部署后，进一步推动了人工智能技术在住培教育中的应用。通过将DeepSeek应用于DOPS和mini-CEX形成性评价中，住培教育能够更加科学、高效、客观地评估住院医师的能力水平，并为其提供针对性的改进建议。然而，在享受技术优势的同时，也需要正视其潜在的风险与局限性。通过住培基地的数字化转型、带教老师的数字技能培养以及住院医师信息价值观的塑造，充分发挥人工智能技术的优势，构建更加高效、科学的住培教育体系。结合国家数字化教育转型政策的要求和DeepSeek辅助的临床及教学应用，打造一个智能化、个性化的医学教育新模式，为培养高水平的急诊医学科医师奠定坚实基础。

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