以党建为核心驱动力，深度探索医院师德师风建

2025-08-28 新时代党建教育信息网

以党建为核心驱动力，深度探索医院师德师风建设路径

武汉大学中南医院易跃雄邓力

一、引言
在医疗卫生事业与医学教育紧密结合的当下，医院不仅承担着救死扶伤的重任，同时肩负着培养医学人才的使命。而师德师风教育则是医院教育与医疗服务的重要基石。医院作为医学教育的关键基地，肩负着培育高素质医学人才的重任。如何借助党建工作引领师德师风教育，让医务人员在拥有精湛医术的同时，还具备崇高的职业道德，已然成为基层党组织建设的重要课题。当下，部分医院在师德师风教育方面存在形式化、碎片化问题，尚未形成行之有效的长效机制。同时，随着人工智能（AI）和大数据技术迅猛发展，借助数字化手段提升师德师风教育的精准性、针对性和实效性，成为新时代医院党建与业务融合的重要方向。基于此，本文围绕“以党建为核心驱动力，探索医院师德师风建设路径”，剖析现存在问题，并提出数字化创新路径，以此全面提升医院师德师风水平的策略与方法，力求构建一套行之有效的医教协同长效机制，促进医院在医疗服务与人才培养方面的双重提升。
二、当前师德师风教育的主要问题分析
1.师德师风教育内容形式化，缺乏针对性
当前，医院开展师德师风教育主要依靠传统的集中学习、专题讲座、文件宣贯等方式，内容较为笼统，无法针对不同岗位、不同年龄层的医务人员提供精准指导，致使教育效果大打折扣。此外，部分党员干部将师德师风教育视为管理部门的专属职责，党组织参与度不高，党建引领作用未能充分彰显。
2.师德师风评价标准不完善，考核机制缺失
现有的师德师风考评体系主要以患者满意度调查和科室评价为依据，主观性较强，缺乏科学客观的评价标准。部分医院虽设立了师德师风考评制度，但在执行过程中缺少数据支撑，难以精准衡量医务人员的师德水平，使得考核流于形式，无法与绩效考核、职称评审等实际激励机制有机结合。
3.缺乏大数据与AI技术的深度应用
目前，医院在临床诊疗、科研创新等领域已逐步应用人工智能和大数据技术，然而在师德师风教育和管理方面仍处于探索阶段。例如，缺乏基于数据驱动的个性化师德教育方案，未能借助人工智能技术进行师德风险预警和动态追踪，导致部分医务人员的职业道德问题难以及时察觉和干预。
三、主要改革思路
1.党建引领，构建智能化师德师风教育体系
充分发挥党组织的政治引领作用，推动党建与师德师风教育深度融合。借助大数据、人工智能等技术，实现师德教育的精准化、智能化和可持续化，切实提升教育的针对性和实际效果。
2.建立可量化的师德师风评价体系
构建基于大数据的师德考核系统，通过患者反馈、同事互评、教学评价、科研诚信等多维度数据，实现客观、动态、量化的师德评估，避免考核的主观性和片面性。
3.打造全流程数字化师德管理模式
将师德师风教育、考核、监督、反馈等各个环节纳入数字化管理平台，确保党组织能够实时掌握医务人员的师德发展状况，并进行有针对性的教育引导，实现全流程闭环管理。
四、主要改革措施
1.强化思想引领，构建大语言模型驱动的个性化师德师风学习体系
为提高师德师风教育的精准性与个性化程度，可运用大语言模型（如DeepSeek、通义千问等）搭建智能师德学习平台。该平台具备智能问答、案例分析和政策解读功能，助力医务人员高效获取个性化学习资源。平台基于强化学习（RLHF），对个人学习记录、患者反馈和师德考核结果进行分析，动态生成个性化学习路径，保证教育内容的针对性。
生成式AI（Generative AI）可构建虚拟医患沟通场景，模拟伦理困境，增强医务人员的实践认知。此外，利用大语言模型结合知识图谱构建医疗伦理知识库，将党组织要求、行业法规、医院案例等进行结构化存储，实现智能检索与精准推送。通过联邦学习（Federated Learning），不同医院能够共享最新师德教育案例与政策更新，持续优化知识库，确保党建引领师德教育的时效性和创新性。
2.明确责任主体，构建多模态数据驱动的智能师德考核体系
当前师德考核主要依赖患者投诉和主观评议，缺乏科学量化依据。为提升考核的精准度与公正性，可引入多模态AI分析（文本+语音+视频+行为数据）结合联邦学习与可解释AI（XAI）。
在文本分析方面，通过LLM结合情感分析自动解析患者反馈、病历书写风格，识别职业道德风险；语音分析上，结合语音识别（ASR）与语音情感分析（SER），检测医患沟通中的情绪变化，判断是否存在沟通问题；视频分析则利用计算机视觉（ViTs）结合姿态识别，监测医疗行为，评估操作规范性及非语言交流表现。
在评分机制上，采用可解释AI（SHAP、LIME），保证考核透明度，让医务人员清楚了解评分依据。同时引入联邦学习，实现跨医院数据共享，在保护隐私的前提下提升考核模型的泛化能力。此外，构建智能化考核报告，自动生成师德评分、改进建议和个性化学习推荐，形成闭环管理，并将其纳入职称晋升体系，保障党建引领师德建设的长期实效。
3.创新方法路径，打造区块链+AI舆情分析的师德监督体系
为构建高效的师德监督体系，可运用区块链结合AI舆情分析技术，确保师德管理的透明性与可追溯性。建立基于区块链的师德信用档案，将医务人员的师德行为、患者评价、考核数据等存储于不可篡改的分布式账本，实现跨医院互认，形成长期有效的师德管理机制。
结合AI舆情分析与实时预警系统，利用大语言模型（LLM）与情感分析技术，自动监测社交媒体、医院内部评价系统，精准识别职业道德风险，一旦出现负面舆情或患者投诉增长等情况，医院党组织可迅速介入。构建深度学习智能干预与个性化改进机制，当发现师德问题时，LLM自动生成改进方案，包括补充学习、案例研讨、岗前再培训等，确保师德教育的针对性与持续优化。
4.强化结果应用：将师德师风评价结果与医务人员的绩效考核、职称评定、评优评先等挂钩，对师德师风表现优秀的医务人员给予表彰和奖励，对存在问题的医务人员进行相应的处罚和教育，形成有效的激励和约束机制。
五、预期目标与展望
1.短期目标（1年内）
医院党组织重点建设基于大语言模型（LLM）的智能师德师风学习平台，为医务人员提供个性化的师德师风教育方案。该平台整合智能问答系统，方便医务人员随时查询医疗伦理规范、行业政策及典型案例。同时结合知识图谱技术，构建结构化的医疗伦理数据库。利用强化学习和生成式AI，根据个体需求动态调整学习内容，推送定制化学习路径，确保师德教育的针对性和实效性。
2.中期目标（2 - 3年内）
全面推进多模态AI师德考核体系的部署，提升师德考核的智能化与数据驱动能力。通过自然语言处理（NLP）结合情感分析，精准解析患者反馈和病历文书；利用语音情感识别（SER）结合计算机视觉（ViTs），监测医患沟通与医疗行为，构建多维度、可量化的师德评价体系。
引入ExplainableAI（XAI），使考核评分透明化，保证考核结果公正可信。将师德考核进一步融入职称评定、绩效考核、评优评先等体系，让党建引领师德建设的成效切实落地。
3.长期目标（3年以上）
推动区块链结合AI舆情分析技术的应用，构建标准化、行业互认的师德监督体系。通过区块链技术建立不可篡改的师德信用档案，记录医务人员的职业道德表现，确保考核数据的真实性与可追溯性。
借助AI舆情分析，实时监测社交媒体和医院内部反馈，及时发现潜在的职业道德问题，并由AI生成个性化干预方案，实现党建工作的精准监督与动态调整。最终，医院形成可推广、可复制的智能化师德管理模式，构建党建引领下高效、透明、可持续的职业道德教育与考核体系，助力医院整体高质量发展。
六、结论与建议
党建与师德师风教育的深度融合是医院高质量发展的关键所在。本文提出基于大数据与AI技术的智能化师德教育方案，构建了从教育、考核到监督的闭环管理模式。未来，医院应持续优化智能师德师风管理体系，进一步深化党建引领作用，确保师德师风教育成为推动医疗行业可持续发展的重要力量。

以党建为核心驱动力，深度探索医院师德师风建

党建新闻

为您推荐