Volume 4,Issue 9
外科技能评价工具在医学教育中的演进：从客观结构
化临床技能评估到人工智能辅助评价
外科技能培养长期依赖师承经验传授。随着住院医师规范化培训与能力本位教育的深化，仅凭主观印象已无法满足公平、可追溯与可改进的评价需求。客观结构化临床技能评估（OSATS）的出现，标志着外科技能评价从经验判断转向科学测量。其核心是将复杂操作分解为可观察的行为维度，为教学反馈提供共同语言。随后，程序特异性评价、工作场所评估、模拟训练及视频评价等方法不断发展，推动评价体系从单一量表扩展为多情境、多数据源的复合系统。近十年来，计算机视觉与深度学习等技术融入外科教育，形成人工智能（AI）辅助评价新范式。该范式旨在通过视频或运动学数据实现自动化分析，以提供更即时、一致的反馈。然而，其广泛应用仍面临金标准缺失、模型泛化能力不足、可解释性欠缺及数据治理模糊等挑战。本文围绕外科技能评估工具的演进脉络，梳理从OSATS 到AI 辅助评价的证据基础与现实瓶颈，并结合课程与质量管理需求提出实施建议，以期为外科教育评价体系的更新提供参考。
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