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为解决重症医学教育中生成式人工智能(GAI)应用不足及伦理认知缺失问题，研究人员针对中国456名重症医学学术医师开展横断面研究。结果显示仅33.1%医师在规范化培训(TA-SRT)中使用GAI，主要应用于教学内容查询(79.5%)和课件制作(65.6%)，但85.7%担忧过度依赖风险。94.3%支持将伦理教育纳入GAI培训，为AI在医学教育中的规范化应用提供重要依据。
在医疗技术飞速发展的今天，重症医学作为一门高度专业化的学科，对医师的知识储备和临床技能提出了极高要求。然而传统医学教育模式面临着教学资源分配不均、个性化指导不足等挑战。生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence, GAI)的出现为医学教育带来了新机遇，其强大的信息处理和内容生成能力，理论上可以提升教学效率、实现个性化学习。但与此同时，GAI在医学教育中的应用也伴随着准确性存疑、伦理争议等隐忧。
中国作为医疗教育大国，重症医学规范化培训(Standardized Residency Training, TA-SRT)是培养合格医师的关键环节。虽然已有研究探讨医学生对GAI的认知，但作为教学主体的学术医师群体对GAI的态度和应用现状却鲜有研究。这些医师既是GAI技术的使用者，又是医学教育的实施者，他们的认知和行为将直接影响GAI在医学教育中的融合进程。
《BMC Medical Education》最新发表的这项研究填补了这一空白。由北京协和医院Yun Long团队领衔，Yuankai Zhou等学者通过全国性调查，首次系统揭示了中国重症医学学术医师群体对GAI的应用现状和伦理认知。研究采用横断面设计，通过问卷星平台收集了2024年12月至2025年1月期间来自全国31个省级行政区的456名重症医学科主治及以上职称医师的数据，这些医师均参与TA-SRT教学工作。研究聚焦四个维度：人口学特征、GAI认知与使用、GAI在医学教育中的应用、伦理意识，采用Mann-Whitney U检验和卡方检验进行组间比较，并通过逻辑回归分析影响因素。
GAI在临床与教学中的应用差异
数据显示，64.7%的医师在临床工作中使用GAI，但仅33.1%将其应用于TA-SRT。GAI使用者(GAI-User)多为年轻的主治医师(74.2%)，他们接受过更多GAI培训(23.2% vs 8.2%)，使用频率显著更高(29.8%每日使用)。值得注意的是，临床使用GAI的医师转化为教学应用的比例仅为51.2%，提示临床与教学场景存在应用壁垒。
态度与认知特征
GAI-User对技术前景更为乐观，49%持"非常乐观"态度，远高于非使用者(21.6%)。当GAI判断与临床经验冲突时，31.8%的GAI-User会选择信任AI，这一比例是非使用者的两倍。93.4%的医师支持增加GAI培训，反映出强烈的技能提升需求。
教学场景的具体应用
在TA-SRT中，GAI主要用于三大场景：教学内容查询(79.5%)、课件制作(65.6%)和临床模拟病例生成(56.3%)。92.7%的使用者认为GAI"有效"或"非常有效"，90.7%愿意向同行推荐。但75.5%指出生成内容稳定性不足，84.8%认为内容质量有待提升，68.2%担忧可能影响住院医师临床思维能力。
伦理认知现状
仅50.4%的医师明确意识到GAI的伦理问题，GAI-User的认知率较高(65.6%)。主要担忧包括：过度依赖(85.7%)、数据隐私(84.0%)和认知能力下降(77.6%)。令人深思的是，虽然54.6%认为这些问题已获足够重视，但94.3%强烈主张将伦理教育纳入GAI培训课程，93.4%视伦理规范为应用前提。
这项研究揭示了GAI在中国重症医学教育中的应用仍处于初级阶段，临床使用向教学场景的转化率不足50%。年轻医师群体展现出更强的技术接纳度，但整体应用受限于技能缺失和内容质量顾虑。研究特别强调，伦理认知与理论知识掌握度而非使用经验正相关，这一发现对培训设计具有重要启示。
从实践意义看，研究提出了"临床先行-教学跟进"的推广路径，建议通过临床场景的GAI应用积累带动教学创新。同时强调伦理教育应与技能培训并重，为制定GAI在医学教育中的整合策略提供了实证依据。随着GAI技术的持续进化，这项基线研究将为监测应用趋势、评估干预效果建立重要参照。
研究的局限性包括样本地域分布不均(东部省份为主)、网络调查可能的选择偏倚，以及未能深入分析不同职称医师的细微差异。未来研究可结合质性访谈，探索阻碍GAI教学应用的具体因素，并开发针对性的培训模块。在全球医学教育数字化转型的背景下，这项研究为中国特色的AI教育融合之路提供了重要路标。
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