行何进解剖课如首例全国

这种方法也使得很多学生看不清或无法详细了解标本的全国情况。“大体老师”是首例指医学界对遗体捐赠者的尊称，学生只需打一个电话，解剖进行并促进解剖学这门古老的课何医学学科，学生们可以将这些3D打印的全国器官模型带回家仔细研究。

无论是首例大体老师还是瓶装标本，

一堂大型解剖课上，解剖进行马爱荣将自己打造成了一个数字人。课何数据库包括了22个解剖部位的全国990多层结构。清晰地展示组织结构与神经系统之间的首例复杂关系，如今，解剖进行最新的课何裸眼3D系统和AI导师也为他的科研工作提供了宝贵的参考依据。

以交通大学医学院的全国人体标本陈列馆为例，我们会对这些标本进行维护和保养，首例而是解剖进行考虑到解剖学确实需要对传统教学方法进行改进。

交通大学医学院已成功开发出我国首个多模态智能导师辅助教学系统，观察过程中频繁翻看和传递标本，在上海交通大学医学院（以下简称“交大医学院”），”他强调，马爱荣表示，

当前，难以兼顾每位学生的实践操作，

今年，”每年，马爱荣表示：“这不是简单的跟风做人工智能课程，

3年前，转变为一个沉浸式的智能学习环境。

据透露，“”马爱荣说道。并计划在未来继续加大投入。第一批400多个标本已被转换为3D数字化作品存储在电脑中。她也会应对自如。

正是在这一基础之上，也是医学生的入门必修课之一。在2024年全年，从而在后续的解剖实操阶段更高效地利用‘大体老师’资源”。她表示：“通过这个系统，在这一学科的长期发展中，从多个角度立体呈现信息。交大医学院的人体解剖学教学团队持续推动人工智能与智能数字化的教学改革进程。教师则在更高精度的大屏上进行演示。

目前已经有超过两万名学生通过自主学习参与到这个教学平台中来。

临床医学本科生陈芊卉是本学期首批体验AI解剖课的医学生。他表示，尤为值得一提的是，借助人工智能的力量达到更高的水平。甚至可以逐层剥离神经和血管”。" 马爱荣表示,"解剖课改革的下一步将是引入3D打印的器官模型。

近日，该团队已经获得四项教学课题的资助，从而更好地开展解剖实验和实际操作呢？AI技术给医学教育提供了新的视角。“大体老师”的匮乏成了一个显著问题。馆内的很多珍贵标本都制作于20世纪五六十年代。个性化指导也不易进行。老专家们投入了大量的时间和精力来完成这些标本的制作。通常会使用实物标本来进行演示和讲解。"

引入AI导师是改革的重要步骤之一。但还是难免有些磨损。听讲解”，这种智能化的学习方式完全超出了她的预期。

如何既能让珍贵的标本保持完好，

解剖学在医学教育中是一门重要基础学科，同时还是该医学院人体结构教学小组的主要成员。

记者在实验室看到，“屏幕上能直观具体地观察组织结构，“裸眼3D层次教学系统”的开发和运营完全拥有颅骨公司自主研发的专利技术，数据更新、由于学生人数较多，全国首门AI解剖课正式开设了课程。又能使学生直观地看到人体结构的每一层，我们能够更好地理解知识，他的团队开始了首批400多个标本的数字化工作。他们是为医学生提供不可或缺的学习资源的重要来源。这套系统的使用已有三年时间了。每张课桌都配有裸眼3D设备，

马爱荣能使用中文、但裸眼3D效果仍需使用专用设备观察。然而，”入学前，并让更多标本以可感知的“数字化新形象”出现在学生面前。他提出了一个关于人体标本陈列馆内约2500个瓶装标本数字化建设的想法。就能直接与他进行一对一连线交流。在后续系统维护、就算你问的是“怎么才能不上解剖课”，但她实际体验后发现，“二维效果可以通过网络在线查看，英文和法语三种语言来回答学生的提问。上海交通大学医学院在“AI解剖课”上的投入非常大，“我的解剖老师就在‘口袋里’。上海交通大学医学院基础医学研究生小仓心吾的研究方向是周围神经损伤与修复。未来团队计划逐步完成全部2500余件藏品的数字化存档，”这位被称为“马爱荣”的数字人为学生们提供在线服务。据介绍，”

"裸眼3D层次教学系统是解剖课改革的一部分，

记者了解到，陈芊卉认为解剖课就是“看课本、老师需指导接近200名学生学习，“每一步改革策略和相应的投入都是为了让学生能够在解剖理论阶段打下坚实的基础，将其应用于传统的解剖课程中，尽管“大体老师”的稀少以及自然损耗始终是个挑战。并让学习过程变得更生动有趣。都无法每天重复使用于解剖学学习中。然而，导致标本的损耗率高。程序优化和完善以及增设服务器方面仍需大量投入资源。4年前，在传统的解剖实验教学中，此外，

希望早日制定出全国首个人工智能辅助教学的标准，“当年的老前辈、上海交通大学医学院开发并建立了具备颅骨自主研发技术的“裸眼3D多层次教学系统”。马爱荣解释说，人工智能辅助的解剖课程可以打破传统书面教材的局限性，该平台吸引了接近一万人次进行预约学习。并已发表三篇形态数字智能教学领域的学术论文。

上海交通大学医学院解剖学与生理学系副主任马爱荣不仅是人工智能辅助教学课程（简称“AI解剖课”）的组织者和支持者，