人工智能(Artificial intelligence,AI)在血液肿瘤专科的深度应用提升了诊疗效率,但也带来"AI诱导的从未习得"风险——实习医生在AI辅助下可能未能发展独立临床推理所需的基础能力.血液肿瘤专科因疾病谱复杂、诊断依赖多模态数据整合、治疗高度个性化且危重病例多见,对独立推理能力要求尤为严苛.当前国内血液肿瘤专科住培中AI 辅助教学缺乏系统化的能力保护性设计.本文分析AI临床应用现状及教学风险,借鉴能力保护性框架与DEFT-AI模型,提出三阶段策略:第一阶段设立"AI禁入期",学员独立完成骨髓涂片判读等核心任务,建立基础能力;第二阶段通过 DEFT-AI 结构化对话框架(诊断—证据—反馈—教学—推荐)训练批判性校准能力;第三阶段在监督下整合AI,通过素养课程、"AI关闭"演练及动态监测确保能力保护.该框架为AI 时代血液肿瘤专科住培改革提供了系统化思路与可操作路径,目标是培养能批判性驾驭AI、在技术失效时仍能从容应对的专科医生.