作者：默思編輯部 發布：2026-10-14
面對AI浪潮，哈佛醫學院（HMS）選擇的做法是直接把它放進課表。HMS與MIT合辦的健康科學與技術學程（HST）院長Bernard Chang主導規劃了一門為期一個月的AI醫療入門必修課，內容涵蓋AI在醫療應用上的能力與侷限兩個面向，這門課目前已經成為每年約160人、其中30名HST學生的必修項目，校方將此舉形容為對ChatGPT自2022年底問世以來整體環境變化的正式回應。
賓州大學佩雷爾曼醫學院（Penn Perelman School of Medicine）在2025年做出一個指標性人事決定：任命Marylyn Ritchie為該校史上第一位主管AI與計算領域的副院長，由她主導規劃如何把AI內容帶入醫學院教育。她公開表示：「我們知道AI正逐漸成為社會結構的一部分，未來很可能也會成為臨床照護中不可或缺的一環」，點出校方把這件事當成教育體系層級的長期佈局，而非單一堂選修課就能解決的問題。
2026年成立的芝加哥新醫學院，創院院長John Lucas公開說明，該校課程設計是建立在AAMC、AACOM與ACGME三個機構於2024年底共同發布的AI能力指引之上。更具體的是第一屆91名新生的實際做法：他們已經在用AI工具核對課堂內容的正確性、產生練習用的國考題目與記憶卡，換句話說，這間新學校是把AI素養當成入學第一天就要具備的基本工具，而不是高年級才接觸的進階技能。
把這幾位醫界領袖的做法放在一起看，可以歸納出一個共同邏輯：他們都沒有把「教醫學生寫程式」當作重點，而是強調讓學生及早且大量地接觸AI工具的實際使用情境，同時建立判斷AI輸出內容對錯、侷限與適用邊界的能力。這跟前述AMA調查中「醫師使用AI比例從38%翻倍到80%以上」的現況相呼應——當AI工具的普及速度快過正式教育機制調整的速度時，醫界領袖選擇的因應策略，是盡早把「與AI協作、同時保持批判性查核」的習慣內化成醫學訓練的一部分。這股趨勢也不只發生在美國：瑞典七所醫學院的學程主任已經共同協議，將於2026年秋季學期分三階段導入全國統一的AI課綱；新加坡南洋理工大學李光前醫學院也在改版課程中加重AI與數據分析的比重。換句話說，把AI素養正式納入醫學教育核心課程，已經從少數頂尖學校的實驗，逐漸變成跨國醫學教育體系的共同方向。
對醫學生而言，培養這種批判性查核能力最扎實的起點，其實就是傳統實證醫學訓練——學會自己評讀一篇研究、看懂森林圖、判斷證據等級，這些技能套用到「核對AI生成內容是否可信」上同樣適用。可以參考實證醫學2小時速成班：從PICO到森林圖，一次掌握競賽關鍵技能。