引言

皮肤性病学是临床医学本科教育的重要组成部分，临床思维的培养是该学科教学的核心目标，而皮损图像识别是临床思维形成的基础环节^[1]。传统教学中，皮损观察依赖临床见习资源，受患者病例数量、病种覆盖面、教学时间等因素限制，学生难以全面接触各类皮损特征，导致临床思维培养效果不佳。随着人工智能技术在医学领域的快速发展，AI辅助皮损图像识别系统凭借其高效、精准的图像分析能力，为皮肤性病学教学提供了新路径。本研究通过前后对比实验，探究AI辅助技术在本科临床思维教学中的应用价值，为优化教学模式、提升教学质量提供实验依据。

一、研究资料与方法

（一）一般资料

选取包头医学院临床医学专业全日制五年制2020级、2021级、2022级本科生共274名作为研究对象，研究时间为2023年1月-2025年12月。采用随机数字表法将274名学生随机分为对照组和实验组，每组各137名。纳入标准：完成皮肤性病学基础理论课程学习，自愿参与本研究，能配合完成教学及考核任务；排除标准：因休学、转学等原因无法全程参与教学者，既往有皮肤性病学相关临床实践经历者。经统计学检验，两组患者在性别构成（χ²=0.17，P=0.68）、年龄分布（t=0.42，P=0.67）等基线资料方面差异无统计学意义（P＞0.05）。

（二）实验方法

对照组采用传统皮肤性病学本科教学模式，教学内容及课时与实验组保持一致，主要包括理论讲授、典型病例分析、临床见习三部分。理论讲授围绕皮肤性病学常见疾病的病因、临床表现、诊断标准、治疗原则展开，结合传统图片课件进行讲解；病例分析选取临床典型病例，由教师引导学生进行病因分析、鉴别诊断及治疗方案制定；临床见习安排学生到皮肤科门诊观摩，由带教老师现场讲解皮损特征及诊断思路，每组学生每周见习1次，每次2课时，总教学时长为16课时。实验组在对照组传统教学模式的基础上，引入AI辅助皮损图像识别系统开展教学，具体措施如下：一是利用AI系统构建涵盖常见皮肤性病（湿疹、银屑病、痤疮、带状疱疹等）的皮损图像数据库，包含不同病程、不同皮损形态的图像共1000余张，供学生课后自主查阅、对比学习；二是在课堂教学中，通过AI系统实时上传皮损图像，引导学生先自主识别皮损特征，再由AI系统给出识别结果及鉴别要点，教师结合AI反馈进行针对性讲解，强化学生对皮损特征的记忆与判断；三是开展模拟诊断演练，由AI系统随机生成模拟皮损病例，学生通过系统提交诊断意见，AI系统对诊断结果进行评分并给出改进建议，教师针对共性问题进行集中讲解；四是布置课后实践任务，要求学生利用AI系统完成指定数量的皮损图像识别练习，系统自动记录练习结果，教师根据练习情况进行个性化指导，总教学时长与对照组保持一致。

（三）观察指标

1.临床思维考核成绩：教学结束后，采用统一试题进行闭卷考核，满分100分，重点考核学生对皮损特征识别、病例分析、鉴别诊断及治疗方案制定的能力；2.皮损识别准确率：选取40张不同病种的皮损图像，让学生进行识别诊断，计算识别正确的图像数量占总图像数量的百分比。

（四）统计学分析

采用SPSS 26.0统计学软件对研究数据进行分析处理，计量资料，以（x±s）表示，组间对比采用t检验；计数资料，以[n（%）]表示，组间对比采用χ²检验。以P＜0.05为差异具有统计学意义。

二、结果

（一）两组学生临床思维考核成绩对比

表1两组学生临床思维考核成绩对比（x±s，分）

结果显示，实验组学生临床思维考核平均成绩显著高于对照组（t=14.25，P＜0.05）。

（二）两组学生皮损识别准确率对比

表2两组学生皮损识别准确率对比[n（%）]

实验组皮损识别准确率显著高于对照组（χ²=12.89，P＜0.05）。

三、讨论

本研究结果显示，实验组学生的临床思维考核成绩和皮损识别准确率均显著高于对照组，充分证实了AI辅助皮损图像识别技术在皮肤性病学本科教学中的应用价值。

从皮损识别准确率来看，传统教学中，学生对皮损特征的学习主要依赖课本图片和临床见习，受病例数量和病种限制，难以全面接触各类皮损的典型及非典型表现，导致识别准确率较低。而AI辅助皮损图像识别系统构建了庞大的皮损图像数据库，涵盖不同病种、不同病程的皮损特征，学生可通过系统自主查阅、反复对比，快速掌握各类皮损的形态、颜色、分布等核心特征，同时AI系统的实时反馈的功能，能及时纠正学生的识别偏差，强化记忆，从而显著提升皮损识别准确率^[2]。

从临床思维考核成绩来看，临床思维的形成需要将理论知识与临床实践深度结合，传统教学中，病例分析多以教师讲解为主，学生被动接受，缺乏主动思考和模拟诊断的机会，难以形成系统的临床思维。AI辅助教学通过模拟诊断演练、个性化练习等环节，引导学生主动运用所学知识分析皮损特征、进行鉴别诊断，逐步培养学生从皮损表现到病因分析、治疗方案制定的完整思维链条，有效提升了学生的临床思维能力^[3]。

四、结论

综上，AI辅助皮损图像识别技术在皮肤性病学本科临床思维教学中具有较高的应用价值，操作简便、效果显著，可有效解决传统教学中皮损观察资源不足、学生临床思维培养效果不佳等问题，值得在临床医学本科皮肤性病学教学中广泛推广应用，为培养高素质临床医学人才提供有力支撑。

参考文献

[1]刘萍,段梅梅,陈晓琼,向莎.AI个性化学习路径下翻转课堂的教学改革应用与效果研究——以皮肤性病学护理课程为例[J].成才,2025,(24):147-149.

[2]梁波,郭泽,高敏.AI融合教学法在皮肤性病学课程建设中的应用[J].安徽医专学报,2025,24(05):77-79+83.

[3]张瑜,严苹方.基于AI的皮肤性病学临床教学实践[J].广西教育,2025,(09):45-47+73.