響應中國(guó)解剖學會(huì)《AI+解剖學倡議(yì)書(shū)》，全面升級智能(néng)醫(yī)學教育産&品布局

AI+解剖學，開(kāi)啓醫(yī)學教育新時(shí)代

        近(jìn)日(rì)，中國(guó)解剖學會(hu♥ì)正式發布《關于加快(kuài)人(rén)工(gōng)智能(néng)在解剖學科(kē)全方位應用(±yòng)（AI+解剖學）的(de)倡議(yì)書(shū)》，呼籲行(xíng)業(yè)推動人(rén)工(gōng)智能(néng)技(jì)術π(shù)與解剖學深度融合，助力醫(yī)學教育創新發展。作(zuò)為(wèi)中國(guó)解剖學會(huì)的(de)會(huì)員(↔yuán)單位，廈門(mén)科(kē)睿達通(tōng)科(kē)技(jì)有(yǒu)限公司積極響應倡議(yì)，依托多(duō)年(nián)醫(←yī)學數(shù)字化(huà)教育經驗，率先完成産品智能(néng)化(huà)升級，形成以“XR數(shù)字人(rén)體(tǐ)”<為(wèi)基座、“AI大(dà)模型”為(wèi)核心的(de)完整智能(néng)教育解決方案，為(wèi)醫(yī)學院校(xiào)、醫(yī)療機(jī)構提供更高(gāo)效、更精準的(¥de)教學工(gōng)具。

（倡議(yì)書(shū)部分(fēn)截圖）

産品體(tǐ)系全景圖：XR與AI的(de)雙向賦能(néng)

科(kē)睿達通(tōng)的(de)産品布局圍繞“數(shù)字化(huà)載體(tǐ)+智能(néng)化(huà)內(nèi)核”展開(kāi)，形成三層架構：

1. 底層：XR數(shù)字人(rén)體(tǐ)基座（數(shù)據與交互層）

▪ XR數(shù)字人(rén)體(tǐ)軟件(jiàn)：高(gāo)精度3D解剖模型庫，覆蓋全身(shēn)系統，支持多(↑duō)終端交互。

▪ MR虛拟可(kě)視(shì)人(rén)：混合現(xiàn)實技(jì)術(shù)實現(xiàn)“虛實融合”解剖，解決标本損耗問(wèn)題。

▪ 數(shù)字人(rén)體(tǐ)解剖學系統：院校(xiào)級教學平台，含标本掃描重建、結構标注等功能(néng)。

▪ KRVR.CN醫(yī)學資源課件(jiàn)平台：雲端标準化(huà)課件(jiàn)庫，支持教師(shī)自(zì)定義編輯。

2. 中層：AI核心能(néng)力引擎（分(fēn)析與決策層）

▪ 小(xiǎo)睿AI：醫(yī)學教育垂直大(dà)模型，具備解剖學知(zhī)識問(wèn)答(dá)、操作(zuò)步驟推理(lǐ)（如(rú)“示教闌尾切除術©(shù)路(lù)徑”）、多(duō)模态輸入輸出（文(wén)本、圖像、語音(yīn)交互）等豐富功能(néng)。

▪ 超級教授計(jì)劃：包含智能(néng)導師(shī)，可(kě)24小(xiǎo)時(shí)答(dá)疑的(de♥)AI助教，支持SOP化(huà)技(jì)能(néng)訓練與AI數(shù)字人(rén)分(fēn)身(shēn)，教師(shī)Ω可(kě)克隆虛拟形象，自(zì)動生(shēng)成雙語教學視(shì)頻(pín)。

3. 頂層：場(chǎng)景化(huà)應用(yòng)（教學落地(dì)層）

▪ 醫(yī)學課件(jiàn)AI智能(néng)體(tǐ)：自(zì)動将教材轉化(huà)為(wèi±)交互式3D課件(jiàn)（如(rú)“心髒瓣膜動态演示”）。

▪ AI人(rén)體(tǐ)生(shēng)命科(kē)學館：融合AI技(jì)術(shù)、跨學科(kē)、跨領域綜合型人(rén)體(tǐ)生(shēng)命科(kē)學館。

▪ 護理(lǐ)學虛拟實驗室：AI引導靜(jìng)脈穿刺、導尿等操作(zuò)訓練，實時(shí)糾錯(cuò)。

科(kē)睿達通(tōng)産品協同運作(zuò)均遵循同一(yī)技(jì)術(shù)框架，四步閉環驅動智能(n↕éng)教學：

1. 數(shù)據采集：通(tōng)過XR設備、院校(xiào)解剖實操記錄等獲取多(duō)模态教學數(shù)據$。

2. AI處理(lǐ)：小(xiǎo)睿AI對(duì)數(shù)據清洗、标注，生(shēng)成結構化(huà)知(zhī)識圖譜。

3. 模型輸出：輸出3D可(kě)視(shì)化(huà)內(nèi)容、智能(néng)測評報(bào)告、個(gè)性φ化(huà)學習(xí)路(lù)徑。

4. 場(chǎng)景反饋：學生(shēng)/教師(shī)使用(yòng)數(shù)據反哺AI模型叠代，形成閉環。

典型案例：
學生(shēng)使用(yòng)MR虛拟可(kě)視(shì)人(rén)學習(xí)“臂叢神經”時(shí)，AI會(αhuì)：
① 自(zì)動記錄其觀察視(shì)角停留時(shí)間(jiān) → ② 判斷重點掌握偏差 → ③ 推送針對(duì)性測試題 $→ ④ 調整後續VR訓練內(nèi)容。

展望：攜手行(xíng)業(yè)，共築智能(néng)醫(yī)學教育未來(lái)

       科(kē)睿達通(tōng)将持續深化(huà)與中國(guó)解剖學會(huì)、醫(yī)學院校(x®iào)的(de)合作(zuò)，推動AI技(jì)術(shù)在解剖學教育中的(de)标準化(huà)、普及化(huà)落地(d ì)。未來(lái)，我們還(hái)将探索AI輔助手術(shù)模拟、數(shù)字孿生(shēng)人(rén)體(tǐ)等↑創新應用(yòng)，為(wèi)醫(yī)學人(rén)才培養提供更強助力！