從教科書到臨床的最後一哩路：結合AI與實證醫學的Clinical Reasoning

從「理論」到「臨床應用」之間往往存在著巨大的落差，而如何協助醫學生和新進住院醫師將病理知識轉化為精準的臨床診斷能力，始終是醫學教育的一大挑戰。為此，McGraw Hill推出全新的數位學習解決方案——Clinical Reasoning。

Clinical Reasoning由經典醫學教材《Symptom to Diagnosis》作者Scott Stern醫師領導開發，旨在打破「死記硬背」的學習模式，透過以下三大核心功能，培養醫學生和新進住院醫師的批判性思維及臨床推理能力：

  1. 問題導向模組（Problem Modules）：
    • 直接從「腹痛」、「暈厥」、「呼吸困難」等真實主訴出發。透過視覺化的決策樹演算法，引導使用者學習如何收束鑑別診斷範圍。
  2. 疾病腳本（Illness Scripts）
    • 收錄超過600個疾病腳本，涵蓋典型／非典型表現、症狀與徵象、病程、病理生理、病因與危險因子、流行病學、診斷流程、基本處置與治療、臨床重點與陷阱。教導使用者辨識疾病，掌握從「病理機制」到「臨床處置」的全貌，在面對非典型症狀時，亦能依據完整的實證架構進行邏輯推演，提升診斷自信。
  3. AI 病患模擬（Practice Case）
    • 運用AI模擬真實病患，使用者可透過語音或文字與AI病患進行自然對話，訓練內容不僅限於模擬看診流程，也要求使用者主動挖掘病情相關資訊、執行身體檢查及開立檢驗單。練習結束後，系統會生成針對性回饋報告，將使用者的決策路徑與專家思維進行比對，具體指出決策當中的盲點。
    • 採用檢索增強生成（RAG）技術，AI嚴格根據經同行評審的McGraw Hill權威內容進行回應，最大限度地減少「幻覺（Hallucination）」風險，且絕不使用數據訓練外部模型，以保障資料安全與隱私。




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