The development of new medical education initiatives promotes the deep integration of artificial intelligence with laboratory medicine education, imposing higher demands on the teaching and research competencies of medical laboratory educators. Clinical micro - biology testing constitutes a core course in medical laboratory science, yet traditional teaching and research models suffer from numerous limitations—including rigid instructional approaches, restricted practical training opportunities, and inefficient data mining for research purposes—all of which hinder faculty professional development. Using the clinical microbiology testing curriculum as a case study, this paper explores the value and application scenarios of AI-driven enhancement of laboratory educators' teaching and research capabilities. It identifies current challenges such as inadequate technological compatibility, weak digital teaching and research capacities, insufficient resource systems, and data ethics risks, and proposes optimization strategies across four dimensions: technological refinement, faculty training, resource development, and risk mitigation. The aim is to facilitate the deep integration of AI into laboratory medicine education, support the cultivation of interdisciplinary faculty teams, and provide insights for teaching reform and disciplinary innovation in medical 1 引言 随着数字医疗与智慧医学教育的快速迭代，人 工智能、大数据、机器学习等技术全面渗透检验医 学教学、临床、学科科研全领域，推动检验医学从 传统经验模式向数据驱动、智能精准模式转型 [1] 。 全国高等院校医学专业教学改革明确提出，需推进 多学科交叉融合，培育适配智能医疗发展的复合型 师资与人才队伍。《临床微生物学检验》是衔接基 础医学与临床感染性疾病诊疗的核心课程，涵盖病 原微生物辨识、分离培养、菌种鉴定、药敏分析、 感染病例研判等核心内容，是医学检验专业教学改 革的重点与难点。 传统《临床微生物学检验》教学教研体系存在 一些短板，教学层面依赖线下实训与人工镜检，高 危菌种、罕见病原实训难以开展，同质化教学难以 适配分层育人需求；科研层面存在病原数据、药敏 数据、临床病例数据体量庞大但人工分析低效、创 新切入点匮乏等问题，极大制约了检验专业教师教 学创新与科研突破 [2-3] 。近年来，大语言模型、病原 图像智能识别、检验大数据分析等 AI 技术在检验医 学教育中广泛应用，为破解师资素养培育难题、推 动课程教学改革提供了全新路径。 基于此， 本文以 《临 床微生物学检验》课程为切入点，探究人工智能赋 能医学检验教师教学与科研素养提升的有效路径， 为临床微生物检验教学改革与师资建设提供理论支 撑。 2 人工智能赋能检验教师教研素养升级的核心价值 2.1 革新教学模式，助力教学素养迭代升级 传统《临床微生物学检验》教学模式固化，教 师多依托固有教学经验开展授课，实训教学受标本 资源、实验场地、高危实验限制较大，难以开展创 新性、沉浸式教学。人工智能虚拟仿真平台、智慧 教学系统打破了传统教学的时空与资源壁垒，整合 海量标准化病原图像、疑难感染病例、规范化实验 操作流程等优质资源，助力教师重构课程内容、创 新教学设计 [4] 。教师可依托 AI 工具开展 AI+CBL （Case-Based Learning, CBL）病例教学、翻转课堂、 分层实训教学等新型教学模式，有效解决传统课程 内容陈旧、 实训形式单一、 疑难案例匮乏的教学痛点。 同时，AI 学情分析系统可精准捕捉学生病原辨识、 实验操作、病例分析的能力短板，帮助教师实现精 准化、个性化教学，持续精进智慧教学与精准育人 能力，推动教学素养全方位升级 [5] 。 2.2 赋能科研创新，破解学科科研发展瓶颈 临床微生物学相关科研主要依赖海量临床数据， 包括病原形态数据、药敏试验数据、耐药基因数据、 感染病例诊疗数据等，传统人工数据筛选、统计分 析模式耗时费力、误差率高，严重制约教师科研效 率与创新能力。人工智能机器学习、大数据挖掘技 术可快速完成检验数据清洗、分类、相关性分析与 模型构建，大幅提升科研数据分析的精准度与效 率 [6] 。同时，大语言模型可辅助教师梳理国内外智 能病原识别、耐药菌智能预测、 AI 检验教学改革等 laboratory science.