当检验医学遇上人工智能将碰撞出怎样的火花？11月22日，中国医科大学第一临床学院临床检验诊断学教研室用一堂生动的“检验+AI”创新实践课给出了答案。
在尚红院士的带领下，第一临床学院、附属第一医院国家医学检验临床医学研究中心联合东北大学、华为公司，成功研发出国内领先的临床检验形态学多模态大模型，并率先将其引入课堂。这不仅是“检验+AI”跨界融合的一项扎实成果，更是一次对传统教学模式的革新，让检验医师培养试验班和检验系的同学们亲身体验了智能化赋能医学教育的无限可能。
前沿聚焦
共探AI赋能检验的现在与未来
梁国新副院长为活动拉开序幕。他在开场致辞中号召同学们把握时代机遇，勇于成为“检验+AI”这片新沃土的开拓者。
四大模块
构建“检验+AI”全景图谱
随后的专题报告环节，以“行业前瞻—工具选择—技术原理—产业生态”为主线，四位讲者联袂登场，为同学们系统勾勒出“检验+AI”的创新脉络与发展蓝图。
国家医学检验临床医学研究中心副主任韩晓旭系统梳理了AI在医学检验领域从探索到应用的发展历程和前景；东北大学医学与生物信息工程学院系主任崔笑宇深入讲解了如何为复杂的临床问题精准匹配最适宜的AI工具；华为公司算力平台产业合作和人才生态部长乔雷为同学们筑牢了人工智能与大模型技术原理的坚实基础；沈阳人工智能计算中心CTO董文博生动呈现了昇腾AI生态为医疗领域带来的广阔创新前景。
实战演练
传统镜检与AI大模型的直接对话
下午的课程聚焦于从理论到实践的深度转化。在刁莹莹老师系统讲解形态学核心要点后，同学们在东北大学南天航老师及我校检验教学团队的引导下，展开了一场别开生面的“传统镜检”与“大模型智能识别”对比性实践。
本次实践首次应用了由尚红院士牵头、院校企联合研发的国内首个检验形态学多模态大模型。教学组织上采用“分组轮转、交叉实践”的创新模式：A组首先借助AI大模型对血细胞涂片进行智能识别分析，B组则通过传统显微镜开展学习；课程中段两组交换学习方式，确保每位同学都能完整体验从传统到智能的教学闭环。
在AI实践环节，同学们将血细胞图像输入大模型后，系统不仅能实时完成细胞分类，还能对关键细胞进行精准标注与形态描述，并提供相应的临床提示，实现了从“静态读图”到“交互式智能诊断”的教学跨越。而在传统实践环节，同学们则通过显微镜细致观察，夯实形态学基本功。
通过这种创新的教学设计，同学们不仅扎实掌握了血细胞形态学的核心知识，更在亲身体验中完成了从传统观察到智能识别的认知升级，深刻感受到AI技术为检验医学教学方式与学习模式带来的革命性变化。
未来展望
从一堂课到一种教育新范式
本次“检验+AI”创新实践课，不仅将国内首个形态学大模型引入教学，更以前沿技术对接临床需求，深度践行了医工交叉与产教融合的理念。期望以此次创新实践课为契机，持续推动医学与工程的跨学科对话，共同构建智能驱动的教育新生态，培养出能驾驭技术、引领未来的复合型检验人才。
信息来源：国家医学检验临床医学研究中心/附属第一医院检验科
