医学教育是我国卫生健康事业长远发展、提质增效的核心动力，是培育优质医疗卫生人才、夯实全民健康保障、赋能医疗行业高质量升级的关键基石。2020年国务院办公厅印发《关于加快医学教育创新发展的指导意见》，明确提出要推动医科与工科、理科的深度交融与跨界创新，将前沿性医学研究成果、智能化技术手段，全面融入医学教学培养体系。立足党的二十大关于全面推进健康中国建设、深化民生领域改革的战略部署，衔接国家“十五五”规划筹备实施阶段卫生健康事业的全新发展要求，新时代健康中国建设的全面提质增效，需要聚焦医疗卫生治理体系的现代化迭代升级、医疗核心设备的数字化自主研发、精准化诊疗服务方案的全域普及这三大核心方向，持续完善全民健康服务体系，让优质、高效、精准的医疗健康服务惠及更多人民群众。

　　神经病学是临床医学中极重要的一个分支，目前要应对神经系统疾病多发、病理较复杂以及诊疗要求精确的难题。对临床思维的掌握是神经病学诊疗的基本能力，有必要以新思路改革旧式教学，发展智能、个体化的教育方法。数字孪生技术属于新一代信息技术同医疗结合的成果，在工业或城市设计上已有成功实例。它把实际物体变为可操作的虚拟模型，使系统有动态表现、能即时互动并作出预测，是医学教育的一大革新性资源。针对神经病学来说，数字孪生可以再现病人状态的全过程，给出高度真实的临床情境，促使学习由“死记”过渡到“思辨”。所称的数字孪生（Digital Twin）是按数据规律来构造虚拟中的物理实体镜像，以高保真形式把现实世界和信息世界作对应、让二者互为因果地联系起来。若把数字孪生用于神经病学有关的临床思考，那么其理论根据及实际意义应从三个基本层次加以说明。

　　实现疾病演变的动态可视化。一般所用的解剖图或病理切片只是有关疾病某一状态的“快照”，而数字孪生方法可以建立其全生命周期的动态模型。利用多物理场耦合（即同时考虑神经电活动如EEG的慢波扩展、血液流动如ASL所示的灌注变化）来分析，就能对脑卒中缺血半暗区、阿尔茨海默病β 淀粉样蛋白及记忆衰退作出时间顺序上的模拟。所称的“可观、可调、可计算”类动态模型，对教学而言是极大的助力，能真正令学生把握时空上有关疾病的规律，彻底扭转过去“靠静止说动态”的习惯。

　　构建沉浸式临床场景。培养临床思维一般要求用大量病例做训练，而现实中学生较难获得足够多的复杂或罕见病例资料，也受医疗安全所限。数字孪生是制作高度仿真的虚拟临床环境的好方法（包括急诊、门诊乃至多学科会诊）——对各种困难病例可作多次、安全的诊断性练习。伦敦帝国理工学院曾以心脏病为模型说明病理与症状如何对应，卡罗林斯卡医学院对产科作了相应的数字孪生设计，把复杂情形纳入模拟训练范围。所列实例都证明数字孪生能较好地解决目前教学资源不足的问题。。

　　实现思维过程的数据化与可视化。按传统方法做评价不能了解学生所用的思考方法。数字孪生系统对诊断全过程作完整跟踪（即信息搜集、假设、证据、结论各阶段）并保存记录，因而能给出可查证、可分析的“思维路径图”。用自然语言处理来考察诊断时的书写内容，用眼动资料来定位观察或判断的轨迹，有助于发现“过早定论”“遗漏早期现象”“治疗时间不当”一类的15种思维缺点。所称的“过程性评价”正好使思维透明化，又为因人施教提供数据支撑。 要建立用数字孪生方法来进行神经病学临床思维训练的体系，就必须把病例库、课程模块及评估系统三者都考虑进去。

　　建设动态化数字孪生病案库。病例对于临床思维训练来说具有根本意义。现在计划把2000多例神经系统类病史纳入分析范围，形成有关30种以上疾病的数字孪生病案库。所含病例应至少有5种病程演变的可能分支，即要将神经变性、脱髓鞘、神经免疫类疾病都列入基本谱系。从技术角度说，病案库要设法解决多物理场耦合建模所遇的困难。对脑卒中这类病而言，需利用CT灌注、功能MRI和脑电信息做多模态分析，把缺血半暗带纳入动态预测体系；对阿尔茨海默病而言，可借助深度学习分割MRI所见β 淀粉样蛋白区，用认知量表对认知衰退作量化对应分析。这种“解剖- 功能- 病理- 治疗”各环节统一的病例设计有助于学生获得完整临床思路。按内容逻辑划分，病例库宜采用“基础- 进阶- 综合”三层次的架构。基础层集中于典型病种的规范处理（例如脑梗死溶栓流程的决策树），进阶层以多分支判断展开讨论（如多发性硬化和视神经脊髓炎的鉴别），综合层把多学科资料汇编起来，用神经电生理或脑脊液结果作辅助说明。

　　开发三级递进式训练模块。临床思维的培养有其内在的认知规律——从基础认知到综合分析，从简单决策到复杂判断。据此，应设计“基础认知-进阶分析-综合决策”三级递进式课程模块。基础认知层聚焦神经解剖与功能的基础认知。采用虚拟现实（VR）技术实现神经传导通路的三维动态演示，让学生“走进”神经系统，直观理解从皮层到肌肉的信号传递路径。这一层级的核心目标是建立扎实的解剖与功能认知基础。进阶分析层聚焦临床推理与鉴别诊断。基于强化学习的智能病例系统，能够根据学生的学习表现动态生成个性化诊疗挑战。系统可以针对低年资学生隐藏罕见病特征，降低认知负荷；对高年资学生则开放多分支决策树，增加训练难度。这种自适应机制确保了训练始终处于学生的“最近发展区”。综合决策层聚焦多学科协作与复杂决策。构建多模态交互平台，支持多学科会诊（MDT）模拟。学生需要整合神经电生理、脑脊液检测、影像学等多源信息，在团队协作中完成从诊断到治疗方案的完整决策。这一层级不仅训练临床思维能力，更培养沟通协作与系统决策素养。

　　创建双通道智能评估系统。评估作为教学的“指挥棒”具有重要意义。传统评估所依赖的思路有“重结果、轻过程”的局限，而数字孪生可使过程性评价成为技术现实。应考虑“规则引擎+数据引擎”两种通道的配合运用。规则引擎根据诊疗标准及专家意见来组织神经病学决策树，所涉节点有100多个。对学生的诊疗步骤作自动检查：是否用NICE指南、是否把必要鉴别诊断列入考虑范围等。这种通道对基本训练作规范性保障。数据引擎采用深度学习方式（LSTM+Attention）处理思维路径类信息。利用所建模型识别“诊断太早”“忽略前期征兆”或“证据利用不当”等15种思维错误，又以t - SNE方法对思维路径做聚类与可视化。所获分析是有关思维的较深层信息，适合用于具体指导。两个通道结合之后，教学由“结果判断”进入“过程分析”，由“靠经验”变为“以数据说话”。而且系统能给出实时反馈——每做完一步就得到诊断提示或修正建议，做到“边练边查、边查边改”。

　　分阶段推进与迭代优化。有关数字孪生技术所促成的临床思维训练是整体性的方案，要真正加以运用就得按合理的方法去做，要有足够保障。 应把工作分为阶段来做，同时注意不断优化。按“数据整合- 平台开发- 教学验证- 成果转化”思路分阶段加以推进。第一阶段以数据整合及平台开发为主：将30多类疾病病例作归纳整理、按发展过程建模，设计三级训练模块的原型系统。第二阶段集中于系统改进和教学实验：做三次以上迭代测试，用认知负荷理论对自适应学习方法做分析，配合多所附属医院完成对照性试验。第三阶段是标准建立及推广运用：编写教学相关的标准性文件，借虚拟仿真手段使教学成果得到较大范围传播。

　　建设跨学科协作团队。有关数字孪生教学的实践不能只用一个学科的知识来解决，而要结合临床医学、计算机学、教育技术诸项内容。宜按“临床- 工程- 教育”思路建立三者合一的协作方式：神经内科医生处理病例逻辑、做医学事实的确认，AI人员设计模型及软件系统，教育专家思考如何教、怎样测效果。所采用的跨学科方法对教学要求与医学本身都是有力的支撑，可避免偏颇或错误。就师资培训而言，应安排循序渐进、较完整的课程，使教师能运用新平台、处理案例、分析所得数据。教师要改变以“灌输知识”为主的做法，要会当学习促进者、信息分析者，根据系统给出的数据提示做个别化辅导。资源保障及院校配合须予以重视。

　　充足的硬件和数据资源支撑。有关硬件和数据资源的充足性问题。从硬件角度说，要配置高速计算群、医学图像处理装置以及VR/AR类工具；就数据而言，应有大量结构化的病例及影像资料。对资源尚不宽裕的地方院校来说，有必要考虑联合办学或资源共享的各种办法——同本地区重点医学院配合，分担病例、模型两类资源；以多中心形式开展研究，争取得到罕见病例信息；利用省级虚拟实验教学所建的共享平台，达成各校间的数据流通。按制度设计来算，学校要将数字医学列入优先发展的方向，设立专门款项资助教学改革，又把教学成效当作职称、岗位的实质性标准。同时应理顺成果归属、利益分配诸项关系，打通学科界限，使跨学科工作有动力、能展开。

　　新医科建设对医学教育改革提出了交叉融合、技术赋能、精准育人的明确要求。神经病学作为临床医学中公认的“最难学科”，其临床思维的培养长期受困于知识传授的静态性与疾病演变的动态性、技能训练的片段性与诊疗决策的系统性、评价方式的主观性与思维路径的不可视性三重矛盾。数字孪生技术的引入，为破解这些矛盾提供了革命性的工具——通过构建高保真的动态病例模型、沉浸式的虚拟临床场景和数据驱动的智能评估系统，临床思维训练有望从“经验驱动”走向“数据驱动”，从“结果导向”走向“过程导向”。医学教育改革的根本目标，是培养专业技能扎实、临床思维系统、人文素养良好的医学人才。正如国际医学教育认证委员会发布的《2030医学教育战略》所强调的，要建立“数字孪生驱动的动态学习生态系统”，但这一生态系统的核心始终是“人”——是教师对学生的引导，是学生对知识的主动建构，是临床实践中的人文关怀。

　　根据湖南省普通本科高校教学改革研究（202502000774）调查分析结果可知，现在生成式人工智能及多物理场耦合类方法都已取得较大技术进展，神经病学所依赖的临床思维训练正要进入智能、个性、沉浸的发展阶段。对这样的发展应持欢迎态度，但不能忘记医学教育的基本职责：即造就为中国健康事业做贡献、能合理判断、有创造精神并怀有关怀之心的现代神经科医师。从数字孪生角度说，这是技术促进医学的最高目标，亦是新医科改革中最为确定、最为珍贵的价值认同与追求。

　　（作者：南华大学衡阳医学院附属第一医院 陈艳芳，曹鹏）