9月16日，第二届医学人工智能大会（MAIC2026）在重庆举办。北京大学第一医院在会上分享多智能体协同辅助PBL临床教学的技术验证成果，该方案打通课前备课、课中分析、课后评估全流程，推动医学教学由经验驱动向数据驱动转变。据介绍，PBL是以问题为导向的医学教学模式，依托小组研讨开展探究式学习。在实际教学过程中，面对多组学生同步研讨的场景，教师很难实时捕捉每位学习者的知识短板，课后评价也常依赖课堂印象，缺少完整的过程性记录，是临床教学中长期存在的现实难题。
北京大学第一医院信息中心主任周国鹏
据北京大学第一医院信息中心主任周国鹏介绍，本次实践通过多智能体分工协作，针对教学全链条提供技术辅助。课前阶段，智能体结合临床病例生成递进式问题链，匹配教学大纲知识点；课堂之中，系统能够识别学生发言，甄别知识盲区与逻辑漏洞，教师可通过可视化看板掌握各组研讨状态，AI还可依据学生暴露的问题推送针对性练习与学习资料；课后依托汇总的课堂数据，从问题分析、小组协作等多个维度生成个人学习报告，为教学复盘提供客观依据。
整套体系已经完成技术验证，实现教学过程“认知可观测、干预可精准、成长可量化”。据介绍，未来该技术框架计划拓展应用至科室组会、医护继续教育、人员考核、多学科会诊以及医联体协作等更多医疗业务场景。
此前，北大医院已经将多智能体工具应用于医院质量管理工作，大幅压缩数据分析处理周期。本次PBL教学场景的落地，进一步完成多智能体协同架构在医学教育领域的工程验证，为国内医疗人工智能落地真实教学场景提供实践参考。（图文/李天）
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