摘要： 背景 全科临床思维是全科医生开展综合性、连续性、协调性医疗服务的核心能力。传统培养模式存在典型案例稀少、全科特色训练不足、师资分布不均等短板。人工智能技术为全科临床思维培养的智能化转型提供了新路径。目的 构建并验证一套贴合全科医学特色的AI赋能临床思维系统化培养方案，评估其在全科医学教育中的实施效果与师生接受度。 方法 采用“问题-设计-实施-评估-反思”框架。首先对122名全科临床教师和164名全科规培医师开展现状诊断问卷调查；在此基础上设计融入全科特色的AI融合培养方案，包含"全科智能病例推演-实时反馈评估-个性化学习路径-全科师资引导"四大模块；采用平行组随机对照试验，将90名全科规培医师按1:1随机分为实验组（n=45）和对照组（n=45），实验组接受12周AI融合培养方案（包含AI全科临床思维平台、全科特色案例、共病管理、家庭评估、社区应急等）干预，对照组接受传统全科临床思维培养方法（含理论授课、案例讨论、社区见习等）。培训前后通过全科医学理论知识考核、全科临床推理评分量表（G-DRS）、慢病管理思维评分、转诊决策能力评分及学习满意度问卷评估干预效果。结果 现状诊断显示，93.4%的教师和87.2%的学员曾使用AI工具，师生均对AI赋能全科临床思维培养持积极态度，但仅33.6%认为现有工具契合全科思维培养需求。师生重点关注全科特色案例真实性（61.5%）、基层转诊场景模拟（54.9%）、过度依赖AI技术导致临床思维僵化（79.9%）、反馈缺少人文维度（56.6%）等问题。分组培训后，实验组G-DRS评分（27.9±3.5）分、全科理论知识考核（84.7±9.8）、慢病管理思维评分（86.2±8.3）分、转诊决策能力评分（85.7±7.9）分均显著高于对照组（22.5±4.1）分、（79.3±12.5）分、（80.1±9.6）分、（79.3±8.8）分，差异均有统计学意义（P均<0.05）；实验组88.9%的学员对培训表示满意，显著高于对照组的71.1%（χ²=4.44，P=0.035）。结论　全科师生对AI赋能全科临床思维培养持开放态度，关注焦点为全科案例真实性、场景模拟度、人文反馈等。涵盖有全科智能病例推演、实时反馈与评估、个性化学习路径、全科师资引导与研讨的AI赋能全科临床思维培养方案能提升全科医学专业学生的全科临床思维能力，可为我国全科医学教育的智能化发展提供可复制、可拓展的实证依据。

关键词: 人工智能, 全科临床思维, 培养模式, 全科医学教育, 随机对照试验