近日，全國首個AI解剖課在上海交通大學醫學院（以下簡稱“交大醫學院”）開課了。

　　解剖學在醫學教育中是一門重要的基礎學科，也是醫學生的入門必修課。但這個學科長期以來，都處于“大體老師”緊缺的狀態中——“大體老師”是醫學界對遺體捐贈者的尊稱，他們為醫學生提供了至關重要的學習資源，但資源稀缺與自然損耗是長期存在的難題。

　　如何既能把珍貴的標本永久保存好，還能讓學生更加直觀地看到人體標本的每一個層次，進而更有效地進行解剖實驗、動手操作？AI技術為這門醫學“傳統課”帶來了新空間。

　　交大醫學院解剖學與生理學系副主任馬愛榮是AI解剖課的組織者和推動者，也是交大醫學院人體構造教學團隊的主要負責人。

　　以交大醫學院人體陳列館為例，館里很多珍貴的標本是20世紀五六十年代制作的。“當時的老前輩、老專家們花了大量的時間和精力制作，我們每年對這些標本進行維護、保養，但仍然會有磨損。”4年前，他萌發了對人體陳列館里2500多個瓶裝標本進行數字化建設的構想。

　　3年前，他的團隊開始進行首批400多個標本的數字化工作。如今，第一批400多個標本已經變成了3D數字化作品存在電腦里。據悉，未來，團隊計劃逐步完成全部2500余件藏品的數字化存檔，更多的標本將以可感知的“數字化新形象”與學生見面。

　　正是在此基礎上，交大醫學院建成具有顱骨自主知識產權的“裸眼3D層次教學系統”。

　　記者在實驗室看到，每張課桌都配備了裸眼3D設備，教師端則使用更高精度的大屏進行演示。馬愛榮介紹，數據庫已涵蓋22個解剖部位、990余層結構：“二維效果可在線隨時查看，但裸眼3D效果仍需使用專用設備進行觀察。”

　　“裸眼3D層次教學系統是解剖課改革的第一步。”馬愛榮介紹，解剖課改革的第二步是3D打印器官模型。學生們能把3D打印的各種器官借回宿舍仔細研究。

　　AI導師的引入是改革的第三步。

　　“一堂解剖課的大班課，一位教師需指導近200名學生，無法兼顧每位學生的操作，也很難開展個性化精細化的指導。”馬愛榮說，傳統的解剖實驗教學通常使用實物標本演示和講解，由于學生人數較多，觀察過程中會反復翻看傳遞標本，致使標本損耗率高，且學生也看不清楚、看不詳細。

　　今年，馬愛榮把自己的形象，做成了數智人。學生一通電話，就能一對一連線“口袋里的解剖老師”——“馬愛榮”。

　　“馬愛榮”能用中文、英文、法語3種語言回答學生提問。哪怕你問“不想上解剖課怎么辦”，“馬愛榮”也能對答如流。

　　交大醫學院目前已成功研發全國首個“多模態智能導師”輔助教學系統，將傳統解剖課堂升級為沉浸式智能學習空間。

　　臨床醫學本科生陳芊卉是本學期第一批體驗AI解剖課的醫學生。“通過這種系統，我們能更全面地理解知識，學習過程也更生動，印象更深刻。”陳芊卉說，入學前自己以為解剖課就是“看課本、聽講解”，但實際體驗后發現，“屏幕上可以直觀、具體地觀察組織結構，甚至能逐層剝離神經和血管，這種智能化的學習方式完全超出了我的想象”。

　　“無論是大體老師還是瓶裝標本，都不可能每天反復用于解剖學習。”交大醫學院基礎醫學研究生小倉心吾的研究方向是周圍神經損傷與修復。他介紹，AI解剖課可以突破傳統書面教材的限制，立體化、多層次地清晰展示各組織與神經系統之間的毗鄰關系。新的裸眼3D系統和AI導師為他的科研提供了重要參考。

　　記者了解到，交大醫學院對“AI解剖課”的投入巨大，且后續還會有更多投入。“這不是跟風做AI課程，而是解剖學確實需要對傳統上課方法進行改進。”馬愛榮說，“每一步改革策略和投入，都是為了讓學生在解剖理論階段扎實地學，從而在解剖實操階段，能更加高效地利用‘大體老師’資源”。

　　據悉，目前具有顱骨自主知識產權的“裸眼3D層次教學系統”已經運行3年，參與自主學習的學生達到2000余人。其中，2024年全年平臺預約人數接近萬人次。

　　目前，交大醫學院人體構造教學團隊仍在持續推進AI智能數字化教學改革，已經獲得4項教學課題項目支持，發表形態數字智能教學相關論文3篇。但后期系統維護、數據喂養，程序完善、服務器增設等仍需大量投入。

　　“希望能早日建成全國首個人工智能輔助教學國家標準，促進解剖學這一古老的醫學學科，插上AI的翅膀，飛向新高度。”馬愛榮說。