基于 AI 的虚拟标准化病人与人工评分比较初探

莉英 王(复旦大学上海医学院医学模拟教育中心，中国;)
东颖 倪(复旦大学上海医学院教务处，中国;)
海峰 高(复旦大学上海医学院教务处，中国;)

摘要

目的：通过AI与人工考官评分对比，对基于AI的虚拟标准化病人（AI-SP）评分条目设置、评分精准性方面进行优化，探讨未来人机融合评分模式的优化路径。方法：对2025年度临床医学专业本科毕业生进行客观结构化临床考试（OSCE），在病史采集使用AI-SP，将案例中客观性评分条目由AI和人工考官进行双重评分。结果：各案例中AI与人工评分差值≥12分的普遍占比40%以上，评分偏差相对较大。其中内科、儿科案例相较外科、妇产科案例的评分偏差小。AI-SP评分普遍低于人工评分。结论：目前AI评分系统仍存在诸多局限，尚不能完全替代人工评分，需进一步探索AI与人工评分融合的智能化医学教育新模式。

关键词

人工智能；病史采集；虚拟标准化病人（AI-SP）；评分系统；医学教育

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/yzlcyxzz.v9i1.35830