基于AI的皮膚性病學(xué)臨床教學(xué)實(shí)踐

中圖分類號(hào)：G64 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：0450-9889（2025）09-0045-04

皮膚性病學(xué)作為臨床醫(yī)學(xué)的重要分支，其教學(xué)體系正面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)。學(xué)科特有的復(fù)雜知識(shí)體系要求醫(yī)學(xué)生既要掌握2000余種皮膚疾病的病理特征，又需具備精準(zhǔn)的視覺診斷能力與臨床決策能力。然而，傳統(tǒng)教學(xué)模式在應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)時(shí)逐漸顯現(xiàn)出系統(tǒng)性困境：病理圖譜的二維呈現(xiàn)方式難以承載皮膚病變的立體特征；臨床見習(xí)機(jī)會(huì)受制于患者隱私保護(hù)與病例稀缺性；教師個(gè)體經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)的教學(xué)質(zhì)量存在顯著差異。這些結(jié)構(gòu)性矛盾導(dǎo)致醫(yī)學(xué)生的臨床思維培養(yǎng)常陷入“理論一實(shí)踐”斷裂的困境。

而將人工智能（以下簡稱“AI”技術(shù)引入皮膚性病學(xué)臨床教學(xué)體系，不僅有望為傳統(tǒng)教學(xué)模式帶來革新，而且能為學(xué)生提供更為豐富、立體且富有個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，為破解上述困境提供了一個(gè)創(chuàng)新解決方案。如基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別技術(shù)可構(gòu)建動(dòng)態(tài)病理演化模型，可重現(xiàn)皮膚病變的立體演化過程；增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)構(gòu)建的虛擬診療場域，突破傳統(tǒng)臨床教學(xué)的物理與倫理邊界，形成“視覺一觸覺一認(rèn)知”的多模態(tài)訓(xùn)練體驗(yàn)。這些技術(shù)創(chuàng)新不僅重塑了皮膚科教育的實(shí)施路徑，更有利于構(gòu)建“理論認(rèn)知—虛擬實(shí)踐一智能評(píng)估”的閉環(huán)培養(yǎng)體系。通過將臨床教師的經(jīng)驗(yàn)智慧轉(zhuǎn)化為可計(jì)算、可擴(kuò)展的智能教育資源，AI技術(shù)正在推動(dòng)醫(yī)學(xué)教育由經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)型向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型的范式躍遷，為培養(yǎng)具有全病種認(rèn)知能力和精準(zhǔn)診療思維的新一代醫(yī)師提供可擴(kuò)展的解決方案[1，2]。以下，將詳細(xì)探討AI技術(shù)在皮膚性病學(xué)教學(xué)中的創(chuàng)新應(yīng)用實(shí)踐，包括三維知識(shí)體系的智能重構(gòu)、虛擬臨床診療平臺(tái)的建設(shè)以及個(gè)性化能力培養(yǎng)系統(tǒng)的實(shí)施。

一、AI實(shí)現(xiàn)皮膚病三維認(rèn)知重構(gòu)

在皮膚性病學(xué)這一復(fù)雜而深?yuàn)W的學(xué)科中，理解疾病本質(zhì)、提升診療水平的關(guān)鍵所在是把握病理特征與臨床表現(xiàn)之間的緊密關(guān)聯(lián)。然而，傳統(tǒng)的二維圖譜和教材往往難以全面、立體地展示皮膚病變的復(fù)雜形態(tài)和動(dòng)態(tài)演變過程，這給醫(yī)學(xué)生的學(xué)習(xí)和理解帶來了不小的挑戰(zhàn)。為了突破這一局限，可以借助AI技術(shù)的數(shù)據(jù)處理和模擬能力，為皮膚性病學(xué)教學(xué)帶來革命性的變革[3]。

一是通過動(dòng)態(tài)病理建模系統(tǒng)和智能知識(shí)圖譜引擎，依托AI技術(shù)直觀理解病變過程。該路徑極大地豐富了教學(xué)手段，提升了教學(xué)效果。動(dòng)態(tài)病理建模系統(tǒng)作為這一變革的核心組成部分，采用了先進(jìn)的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）技術(shù)，能夠基于大量的皮膚病變數(shù)據(jù)，構(gòu)建高度逼真的皮膚病變演化模型。以銀屑病的教學(xué)為例，這一系統(tǒng)能夠模擬完整的銀屑病從紅斑期到鱗屑期的三維動(dòng)態(tài)變化過程，可讓學(xué)生在模擬過程中清晰地看到病變皮膚在不同階段的形態(tài)特征，通過系統(tǒng)直觀地掌握病變過程中的病理機(jī)制。這種動(dòng)態(tài)模擬不僅有助于學(xué)生深入理解病變過程，而且能實(shí)現(xiàn)病理特征與臨床表現(xiàn)的時(shí)空關(guān)聯(lián)，使學(xué)生能夠更加直觀地掌握疾病的發(fā)展規(guī)律，增強(qiáng)學(xué)習(xí)的直觀性和互動(dòng)性。

二是通過智能知識(shí)圖譜引擎工具幫助學(xué)生構(gòu)建皮膚病的三維知識(shí)體系。該工具以經(jīng)典教材（如《中國臨床皮膚病學(xué)》）為基礎(chǔ)，對(duì)教材中的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行深入的解構(gòu)和重構(gòu)。系統(tǒng)將教材中的知識(shí)點(diǎn)細(xì)化為多個(gè)知識(shí)節(jié)點(diǎn)，涵蓋了皮膚病的病因、病理、臨床表現(xiàn)、診斷、治療等多個(gè)方面。通過AI知識(shí)圖譜引擎，系統(tǒng)建立了這些知識(shí)節(jié)點(diǎn)之間的診斷邏輯鏈。以MF型蕈樣肉芽腫為例。智能知識(shí)圖譜引擎工具系統(tǒng)會(huì)自行收集常見皮膚疾病的臨床表現(xiàn)、組織病理學(xué)特征、免疫表型以及分子生物學(xué)等多方面數(shù)據(jù)，如在臨床表現(xiàn)方面，能自動(dòng)分類其不同階段皮膚損害的特點(diǎn)；在組織病理學(xué)上，聚焦淋巴細(xì)胞浸潤、表皮內(nèi)Pautrier微膿腫等關(guān)鍵特征；免疫表型則涉及 CD4+1 CD8+ 淋巴細(xì)胞比值變化等信息。這些數(shù)據(jù)作為知識(shí)節(jié)點(diǎn)，成為重構(gòu)三維知識(shí)體系的基石。在教學(xué)中，學(xué)生通過VR設(shè)備和觸控操作，將觀察到的表皮與真皮界面分離、淋巴細(xì)胞浸潤特征以及Pautrier微膿腫三維結(jié)構(gòu)等組織病理學(xué)特征與臨床表現(xiàn)（如皮膚損害演變過程）相關(guān)聯(lián)。同時(shí)， CD4+/CD8+ 淋巴細(xì)胞比值變化的動(dòng)態(tài)可視化模型又與病理機(jī)制緊密相連。智能知識(shí)圖譜引擎工具運(yùn)用算法，不僅向?qū)W生展示疾病相關(guān)的三維結(jié)構(gòu)，而且也展示了知識(shí)節(jié)之間存在的邏輯關(guān)系，將孤立的知識(shí)點(diǎn)串聯(lián)成有機(jī)整體，從疾病早期皮膚癥狀，到組織病理學(xué)上淋巴細(xì)胞開始浸潤的變化，再到免疫表型中淋巴細(xì)胞比值改變，呈現(xiàn)出一條從臨床表現(xiàn)到病理機(jī)制的連貫知識(shí)脈絡(luò)，使學(xué)生能夠全面理解疾病的發(fā)展過程。借助智能知識(shí)圖譜引擎工具，可以實(shí)現(xiàn)知識(shí)的深度和廣度拓展，完成對(duì)MF型蕈樣肉芽腫三維知識(shí)體系的智能重構(gòu)，為醫(yī)學(xué)教育帶來全新的教學(xué)模式與學(xué)習(xí)體驗(yàn)，讓學(xué)生能夠更加深入地掌握皮膚病的病理機(jī)制和臨床表現(xiàn)之間的關(guān)聯(lián)，為未來的臨床工作打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

二、AI構(gòu)建虛擬診療決策訓(xùn)練體系

皮膚科的醫(yī)學(xué)生需要高效率地積累臨床經(jīng)驗(yàn)和提升技能水平，然而，傳統(tǒng)的臨床教學(xué)方式往往存在諸多限制，如有限的病例資源、患者配合的程度不高以及臨床操作的風(fēng)險(xiǎn)較大等。AI技術(shù)在皮膚科教育中的深度應(yīng)用使突破這些限制成為可能。在皮膚科臨床教學(xué)改革中，以“臨床思維可視化、診療決策結(jié)構(gòu)化、能力培養(yǎng)系統(tǒng)化”為核心理念，基于教學(xué)普遍規(guī)律與人工智能的深度耦合，構(gòu)建了AI賦能的虛擬診療教學(xué)體系4，實(shí)現(xiàn)了臨床能力培養(yǎng)范式的根本性變革。

首先，AI可實(shí)現(xiàn)臨床思維的可視化，構(gòu)建三維認(rèn)知轉(zhuǎn)化體系。在AI驅(qū)動(dòng)的虛擬皮膚科診療決策訓(xùn)練體系構(gòu)建中，臨床思維可視化技術(shù)突破傳統(tǒng)教學(xué)維度限制，實(shí)現(xiàn)了醫(yī)師能力培養(yǎng)的系統(tǒng)化升級(jí)。針對(duì)皮膚科醫(yī)學(xué)生臨床思維具象化不足的痛點(diǎn)，虛擬診療平臺(tái)通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，將皮膚鏡影像、共聚焦顯微數(shù)據(jù)與數(shù)字病理切片進(jìn)行三維空間重構(gòu)，形成從宏觀形態(tài)到分子機(jī)制的全維度認(rèn)知轉(zhuǎn)化模型[5]。如在基底細(xì)胞癌的臨床思維解構(gòu)實(shí)踐中，虛擬診療平臺(tái)通過三級(jí)認(rèn)知架構(gòu)實(shí)現(xiàn)教學(xué)要素轉(zhuǎn)化：在形態(tài)學(xué)層面，基于特征編碼技術(shù)將皮膚鏡影像中的藍(lán)灰卵圓形巢、樹枝狀血管等診斷要素轉(zhuǎn)化為可量化識(shí)別的數(shù)字標(biāo)記物，建立可視化的特征識(shí)別圖譜；在組織病理層面，借助虛擬斷層掃描穿透“表皮一真皮”界面，將腫瘤細(xì)胞柵欄狀排列模式轉(zhuǎn)化為可交互操作的三維動(dòng)態(tài)模型；在分子機(jī)制層面，通過信號(hào)通路動(dòng)態(tài)建模將Hedgehog通路異常激活過程解構(gòu)為可視化功能模塊，直觀展示配體結(jié)合、信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)等關(guān)鍵生物過程。學(xué)生通過特征提取、空間重構(gòu)、機(jī)制推演等標(biāo)準(zhǔn)化訓(xùn)練，逐步形成兼具特征溯源能力與機(jī)制關(guān)聯(lián)分析的臨床思維路徑，實(shí)現(xiàn)從碎片化認(rèn)知到系統(tǒng)化思維的能力躍遷。

其次，AI賦能診療決策結(jié)構(gòu)化，構(gòu)建階梯式智能訓(xùn)練系統(tǒng)。“AI賦能診療決策結(jié)構(gòu)化”是指利用AI技術(shù)優(yōu)化和規(guī)范診療決策過程，使其更加系統(tǒng)化和高效。具體來說，AI通過整合與分析大量醫(yī)療數(shù)據(jù)（如病歷、影像、實(shí)驗(yàn)室結(jié)果等），輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷，提供個(gè)性化治療建議，并實(shí)時(shí)支持臨床決策。在運(yùn)用AI深度賦能構(gòu)建虛擬皮膚科診療決策訓(xùn)練體系中，臨床決策能力的系統(tǒng)化培養(yǎng)通過精心設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)化診療路徑得以高效實(shí)現(xiàn)。AI平臺(tái)通過深度挖掘臨床專家經(jīng)驗(yàn)，將復(fù)雜的診療流程精準(zhǔn)解構(gòu)為多個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)化決策樹，最終形成層級(jí)遞進(jìn)、邏輯嚴(yán)密的智能訓(xùn)練框架。以痤瘡診療模擬為例，系統(tǒng)通過邏輯嚴(yán)密的決策網(wǎng)絡(luò)引導(dǎo)學(xué)員完成虛擬問診：當(dāng)涉及避孕藥使用史的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)時(shí)，初級(jí)提示以視覺標(biāo)記突出信息采集要素；若學(xué)員連續(xù)兩次忽略該節(jié)點(diǎn)，系統(tǒng)自動(dòng)推送循證醫(yī)學(xué)摘要，強(qiáng)化藥物關(guān)聯(lián)認(rèn)知；當(dāng)進(jìn)入處方環(huán)節(jié)時(shí)，決策引擎強(qiáng)制激活藥物相互作用學(xué)習(xí)模塊，動(dòng)態(tài)生成藥物配伍禁忌提示。這種基于臨床路徑邏輯的階梯式干預(yù)機(jī)制，既保證了診療決策的連貫性與規(guī)范性，又通過結(jié)構(gòu)化的知識(shí)嵌入實(shí)現(xiàn)了對(duì)決策盲點(diǎn)的系統(tǒng)性修補(bǔ)。學(xué)員在虛擬訓(xùn)練中，通過反復(fù)推演與即時(shí)反饋，逐步構(gòu)建起既符合臨床規(guī)范又具有個(gè)性化適配能力的決策思維框架，為臨床實(shí)踐奠定了扎實(shí)的認(rèn)知基礎(chǔ)。

最后，AI可實(shí)現(xiàn)能力培養(yǎng)系統(tǒng)化，構(gòu)建多維聯(lián)動(dòng)的智能訓(xùn)練環(huán)境。AI賦能的虛擬皮膚科診療決策訓(xùn)練體系，通過融合臨床決策、操作訓(xùn)練與知識(shí)建構(gòu)的有機(jī)聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)了醫(yī)師能力培養(yǎng)的系統(tǒng)性進(jìn)階。在診療決策層面，系統(tǒng)基于藥物代謝動(dòng)力學(xué)模型與患者個(gè)體化特征構(gòu)建動(dòng)態(tài)模擬環(huán)境，當(dāng)學(xué)員選擇四環(huán)素類藥物治療過敏病例時(shí)，AI引擎通過實(shí)時(shí)生成的肝酶代謝動(dòng)態(tài)曲線，直觀呈現(xiàn)藥物選擇與器官功能間的系統(tǒng)性關(guān)聯(lián)，形成基于臨床邏輯的負(fù)反饋訓(xùn)練機(jī)制。操作技能培養(yǎng)中，觸覺反饋系統(tǒng)與三維生物力學(xué)建模技術(shù)的協(xié)同作用，將皮膚活檢等臨床操作轉(zhuǎn)化為多模態(tài)感知訓(xùn)練單元：學(xué)員通過力反饋裝置感知表皮層、真皮層與皮下組織的差異化力學(xué)特征，同步接收器械軌跡與組織形變的視覺映射，構(gòu)建“觸一視”聯(lián)動(dòng)的感知閉環(huán)。每次操作后系統(tǒng)生成數(shù)字孿生報(bào)告，并將之與專家的操作模型進(jìn)行對(duì)比，精細(xì)化修正器械角度、進(jìn)針深度等關(guān)鍵參數(shù)。知識(shí)圖譜支撐的智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)則根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)適配學(xué)習(xí)資源，當(dāng)學(xué)員在藥物代謝模塊出現(xiàn)認(rèn)知偏差時(shí)，自動(dòng)關(guān)聯(lián)推送相關(guān)文獻(xiàn)、典型病例及三維解剖演示，完成“決策失誤一即時(shí)反饋一知識(shí)強(qiáng)化”的提升路徑。這種整合思維訓(xùn)練、技能打磨與知識(shí)迭代的多維培養(yǎng)體系，通過虛實(shí)融合的動(dòng)態(tài)演進(jìn)機(jī)制，系統(tǒng)性塑造皮膚科醫(yī)師的臨床勝任力。

總的來說，虛擬皮膚病臨床診療平臺(tái)的建設(shè)為皮膚科教學(xué)帶來了全新的教學(xué)模式和體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了臨床思維的可視化、診療決策的結(jié)構(gòu)化和能力培養(yǎng)的系統(tǒng)化。學(xué)生在這一平臺(tái)上能夠進(jìn)行全方位、多角度的學(xué)習(xí)和實(shí)踐，為未來的臨床工作打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

三、AI支撐個(gè)性化能力培養(yǎng)系統(tǒng)

在皮膚科教育中，學(xué)生的個(gè)體差異是一個(gè)不可忽視的因素。這不僅體現(xiàn)在他們的知識(shí)基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)能力方面，更深入到他們的興趣方向和對(duì)專業(yè)知識(shí)的接受程度上。傳統(tǒng)的“一刀切”教學(xué)方式，往往按照固定的課程大綱和統(tǒng)一的教學(xué)進(jìn)度來推進(jìn)，這種模式在很大程度上忽視了學(xué)生的個(gè)性化需求，難以滿足不同層次和興趣偏好的學(xué)生。因此，探索一種更加靈活、個(gè)性化的教學(xué)方法顯得尤為迫切。在此背景下，AI技術(shù)以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和智能化算法，為皮膚科教育帶來了革命性的變革。

AI驅(qū)動(dòng)的能力診斷矩陣作為個(gè)性化教學(xué)的核心引擎，構(gòu)建了包含基礎(chǔ)理論、臨床決策、實(shí)踐操作三重維度的評(píng)估體系，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)?；A(chǔ)理論維度聚焦皮膚解剖層次認(rèn)知、生理生化機(jī)制理解及疾病病理演變規(guī)律掌握；臨床決策維度涵蓋皮損特征辨識(shí)、鑒別診斷邏輯推導(dǎo)、循證治療方案制定等關(guān)鍵能力；實(shí)踐操作維度則涉及無菌操作規(guī)范、器械使用精度及醫(yī)患溝通技巧等臨床素養(yǎng)。再以銀屑病鑒別診斷為例，系統(tǒng)通過分析學(xué)員對(duì)鱗屑形態(tài)特征、甲改變觀察及組織病理學(xué)關(guān)聯(lián)的認(rèn)知盲區(qū)，精準(zhǔn)定位其在該疾病譜系中的薄弱環(huán)節(jié)。

能力診斷矩陣通過對(duì)學(xué)生在這方面的表現(xiàn)進(jìn)行分析，能夠迅速定位學(xué)生的知識(shí)盲區(qū)，并為他們提供針對(duì)性的學(xué)習(xí)資源和練習(xí)題。這些資源和練習(xí)題通常包括詳細(xì)的疾病解析、對(duì)比圖表、病例分析等，幫助學(xué)生加強(qiáng)相關(guān)知識(shí)的學(xué)習(xí)和理解，提高他們的鑒別診斷能力。同樣，在制定治療方案方面，能力診斷矩陣也能發(fā)揮其獨(dú)特的優(yōu)勢。有些學(xué)生可能對(duì)不同治療方案的適應(yīng)癥、禁忌癥以及可能的不良反應(yīng)等方面的知識(shí)了解不夠深入，導(dǎo)致所制定的治療方案缺乏靈活性。能力診斷矩陣能夠識(shí)別出這一問題，并為這些學(xué)生提供相關(guān)的病例分析、治療指南和學(xué)習(xí)資源。通過這些資源的學(xué)習(xí)，學(xué)生可以更加深入地了解不同治療方案的特點(diǎn)和適用情況，從而提高他們制定治療方案的能力。

而自適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎，則是根據(jù)能力診斷矩陣的結(jié)果，動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)生的學(xué)習(xí)路徑和資源。它能夠根據(jù)學(xué)生在各個(gè)維度上的表現(xiàn)，智能推薦適合他們的學(xué)習(xí)內(nèi)容和難度。這種個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦，不僅有助于提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率和學(xué)習(xí)興趣，還能幫助他們更好地掌握皮膚科知識(shí)和技能。在皮膚鏡診斷訓(xùn)練中，自適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎的作用尤為突出。對(duì)于初學(xué)者階段的學(xué)生，系統(tǒng)會(huì)突出顯示皮膚鏡下的典型特征，如基底細(xì)胞癌的藍(lán)灰色卵圓形巢與樹枝狀血管等。同時(shí)，系統(tǒng)會(huì)提供相關(guān)的病例圖片、診斷要點(diǎn)和解題思路，引導(dǎo)學(xué)生逐步掌握皮膚鏡診斷的基本方法。而對(duì)于進(jìn)階階段的學(xué)生，自適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎則要求他們鑒別更加細(xì)微的差異，如脂溢性角化病的“腦回樣”結(jié)構(gòu)與黑色素瘤的“藍(lán)白幕”征等。系統(tǒng)隨后會(huì)提供一系列具有挑戰(zhàn)性的病例，讓學(xué)生在實(shí)踐中鍛煉自己的鑒別診斷能力。同時(shí)，系統(tǒng)還會(huì)根據(jù)學(xué)生的表現(xiàn)及時(shí)給予反饋和建議，幫助他們不斷提升自己的診斷水平。

綜上所述，皮膚性病學(xué)臨床教育體系的數(shù)字化轉(zhuǎn)型本質(zhì)上是醫(yī)學(xué)教育范式對(duì)智能技術(shù)革命的戰(zhàn)略性響應(yīng)，是教學(xué)范式的結(jié)構(gòu)性變革。AI技術(shù)通過智能化的學(xué)習(xí)系統(tǒng)、虛擬實(shí)踐環(huán)境、智能病例系統(tǒng)和智能輔導(dǎo)系統(tǒng)與教學(xué)融入，極有可能為皮膚科教學(xué)提供一種全新的解決方案。通過構(gòu)建動(dòng)態(tài)知識(shí)體系、虛擬診療場景與個(gè)性化培養(yǎng)路徑，AI有效破解了傳統(tǒng)教學(xué)中的認(rèn)知斷裂、實(shí)踐缺失與評(píng)估滯后等核心問題，在提升教學(xué)效果和質(zhì)量的同時(shí)還有助于高效培養(yǎng)學(xué)生的臨床思維和診斷能力。未來，隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，皮膚科教學(xué)將更加智能化、個(gè)性化和高效化，在可以預(yù)見的未來，AI技術(shù)在醫(yī)學(xué)范疇的三個(gè)關(guān)鍵探索方向是：建立跨機(jī)構(gòu)病例數(shù)據(jù)共享機(jī)制以豐富訓(xùn)練樣本、開發(fā)支持多人協(xié)作的虛擬診療平臺(tái)、構(gòu)建醫(yī)學(xué)教育AI倫理審查框架。這些探索不僅將推動(dòng)皮膚科教育的質(zhì)量躍升，更為其他臨床學(xué)科的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供可復(fù)制的范式參考，為實(shí)現(xiàn)“健康中國”戰(zhàn)略目標(biāo)提供關(guān)鍵支撐。

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（責(zé)編 羅異豐）