山东
传染病AI虚拟标准化病人临床思维训练系统
传染病AI虚拟标准化病人临床思维训练系统面向传染病学、感染科、发热门诊、医院感染和公共卫生实践教学，训练学生在接触患者的早期完成危险识别、流行病学史采集、隔离判断、报告、采样和初步处置。病例既考察个体诊疗，也考察一名患者可能触发的医院感染与公共卫生行动。
第一接触决定防控链条是否启动
发热患者接诊训练强调危险信号和传播风险的同步识别
传染病病例的关键往往出现在诊断明确之前。学生进入场景后，需要先判断患者是否存在呼吸道、消化道、血液或虫媒传播风险，能否识别重症信号，并选择合适的接诊区域和个人防护。系统应让错误选择产生后续影响，例如暴露人员增加、隔离延迟或标本流程受阻。
流行病学史不能变成机械背诵。AI虚拟标准化病人要围绕发病时间、旅居史、职业与动物接触、聚集性发病、饮食饮水、就医过程和疫苗接种等信息逐步回答。学生需要根据疾病谱选择问题，并把临床表现与暴露线索结合，而不是问完一张固定表格就结束。
病例发现后还要完成报告隔离和采样
隔离病区训练把防护采样转运和消毒纳入同一流程
学生形成初步判断后，系统继续开放病例报告、隔离措施、标本选择、采集时机、包装转运和消毒处置任务。不同疾病使用不同规则，教师可检查学生是否理解为什么要做，而不仅是操作顺序是否正确。出现职业暴露或院内接触时，还可加入暴露评估和人员管理分支。
2025年修订的传染病防治法自2025年9月1日起施行，进一步完善监测、预警、报告和应急处置制度。教学系统应根据现行法律和学校采用的技术规范维护病例，不应长期固化旧的病种分类、报告要求或处置流程。
从单个患者推进到聚集性事件
职业暴露与接触者管理场景用于训练风险判断和协同处置
高年级训练可以从一例发热或肺炎患者开始，随后出现同病房、同家庭或同单位的相似病例。学生需要判断是否构成异常信号，绘制时间和接触关系，提出病例定义，并决定是否扩大检测、启动院感调查或联系疾控机构。
多人模式可设置临床医生、护士、检验人员、院感人员和疾控人员。各角色只能看到与职责相关的信息，必须通过交接和报告形成共同判断。系统记录消息发送、任务领取、处置顺序与关键延误，为团队复盘提供依据。
评价重点是判断时机和证据
传染病训练不能只看最终病名。系统应记录学生何时提出隔离、依据哪些暴露和症状判断、是否在规定节点报告、标本与检测选择是否匹配，以及负面结果出现后是否及时调整鉴别诊断。AI可以辅助归类对话和判断理由，但法定程序、时限和操作步骤应由明确规则评价。
教师端需要支持逐节点回放和版本管理。病例更新后，旧成绩仍要关联当时的法律依据、病例版本和评分标准。对于可能涉及真实患者资料的课程，应使用脱敏或合成病例，并控制语音、文本和行为记录的访问范围。
建设时应覆盖三类典型任务
首批病例可同时覆盖常见传染病接诊、需要立即隔离的高风险病例和聚集性事件。每类病例都应包含临床问诊、流行病学调查和防控处置，避免把系统做成只会对话的患者模型。电脑端适合大规模问诊与考核，虚拟现实适合隔离病区和采样操作，多人协同适合医院与疾控联动演练。
常见问题
病例脚本多久需要更新
涉及法律、报告规则、病原检测和防护要求的内容应建立定期复核机制，规范变化时及时更新并保留版本记录。
AI可以自行判断是否上报吗
AI可辅助识别学生表达和病例线索，正式评分应依据教师确认的规则，系统不能替代医疗机构和专业人员履行法定职责。
系统与公共卫生虚拟仿真有什么区别
本系统从患者接诊和临床思维出发，并延伸到报告、院感和疾控协同；公共卫生仿真则更侧重群体调查、风险研判与社会处置。两者可以共享病例和过程数据。
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