人工智能在醫學影像教育中的應用

余 苗

（徐州醫科大學 江蘇徐州 221000）

引言

隨著我國大力推進“雙一流”本科教育的建設，“新醫科”成為我國教育強國、建設健康中國的一個重要組成部分。醫學影像技術作為臨床的一個重要領域，在疾病診斷、治療、療效評價等領域有著無可取代的地位。提高醫學院校的教學質量，培養具有綜合知識、創新能力和高素質的人才，是目前我國醫學教育面臨的一個重大問題。醫學教育中的人工智能技術，促進了醫學影像教育的改革，使教學效果和教學質量得到了顯著改善，在醫療教學中取得了很好的效果，是當前國際上的一個熱點問題，將人工智能技術與傳統教學模式有機地融合在一起，也是未來醫學影像教育發展的一個重要方向。隨著人工智能技術的迅速發展，以及它在醫學教育中的應用，越來越受到人們的重視。

一、傳統醫學影像學教學存在的問題

1.傳統的教學觀念、教材和教學設備不能適應教學需要

當前，我國大部分醫學影像教育的問題，主要是由于其教育觀念太過傳統。從教學設施、教學內容等方面來看，目前的教學缺少醫療影像器材，多是依靠教材的講解，導致學生缺乏實踐經驗，也不具備臨床診斷的能力[1]。目前，大部分的醫學影像學教材都比較陳舊，教材上的設備也跟現代的影像學設備有很大的區別，而且教材中的內容也比較簡單，雖然有關于影像學的介紹，但并不是很詳盡，只是讓學生對各種影像學的影像特點有一個大致認識。但是，隨著醫療技術的進步，影像學的分類也越來越精細，如放射科、超聲科等，各科室使用的儀器、儀器和影像學檢查的結果也各不相同。因此，傳統的教學理念、陳舊的教學材料和教學器材已經不能適應學生的基本學習需要，也不能使學生的綜合素質和實踐能力得到有效提高。

2.教學內容、模式與學時的配置不合理

就當前的醫療影像學來說，它所涵蓋的內容非常寬泛，同一種類的影像學儀器種類繁多，不同的影像學檢查結果之間的區別，以及各種疾病之間的區別，使得醫學影像學的教學內容涵蓋了太多的領域，因而，如何合理進行教學內容、模式、學時的安排就成了一個非常關鍵的問題。由于不同的放射設備，對不同的患者和病癥都有不同的檢測手段，所以，要保證正確的診斷結果，必須要有一定的實踐經驗。教學內容、教學方法、成像時間安排不合理，如超聲、X線、MRI等成像學科安排不合理，容易造成學生不熟悉某一種影像學檢查、診斷方法，造成學生誤診的概率，增加醫患糾紛風險。

二、人工智能趨勢下醫學影像人才的新要求

1.扎實的基本功

醫學影像專業的教學重點是對學生的影像診斷能力的培養，重點是對臨床表現、圖像的分析，而在人工智能時代，則要學習如何運用分析的方法，找到其中的規律，并進行深層次的挖掘。只有擁有深厚的基礎和深厚的專業知識，學生們才能主動地面對信息時代的機會和挑戰，從海量的資料中發掘出許多潛在的關鍵信息，從點到面地提高個體的能力，進而將自己的專業知識與人工智能技術應用于臨床醫療服務中。

2.具有跨領域的跨領域問題分析

醫學影像是一種綜合的科學。它的教學范圍很廣，包括Dr、CT、MRI、Pets、B超等，同時也涉及自然學科、工程學、生物學、醫學等多個領域。隨著人工智能技術的不斷發展，醫學影像的發展也逐漸向計算機繪圖領域延伸。如果學生只是一味地學習理論知識，就會很容易陷入“只知正確，不知原因”的困境[2]。

3.醫學人文精神高尚

高尚的醫德修養有利于建立醫患關系，促進醫患關系的順利解決，既能保障患者的合法權利，又能樹立良好的社會形象，促進醫患關系的和諧。隨著時代的發展和發展，人們在求醫過程中的維權意識逐漸提高，對醫院的醫療質量要求也隨之提高。因此，提升學生的醫學人文素養是非常重要的。

三、人工智能在醫學影像教育中的應用策略

人工智能的理論教學在實踐教學中起到了引導作用，而實踐教學則是對人工智能理論的反饋，兩者是互補的。高校要加強與科研機構、醫院、設備制造商等的協作，大力發展人工智能教育資源。將人工智能技術和醫學影像技術有機地結合在一起，使醫學教育的目標和企業的發展需要緊密地聯系在一起。在醫學影像學的教學中，教師要主動地投入到人工智能的教學中，把各個學科和人工智能有機地結合起來，將智能醫學影像處理、深度學習、醫學大數據挖掘等技術運用于醫學影像系統、醫學影像診斷等學科，讓學生在學習相關學科知識的基礎上，更好地把握未來的發展方向，從而培養出一批有遠見、有豐富知識的創新型人才。

1.建立新的教育觀念

要改變教師的教學觀念，使他們充分意識到人工智能技術在醫學影像教學中的作用，首先，要定期組織醫學影像學教師參加培訓，了解國家教育信息化和人工智能技術應用的相關政策，并將其與大學醫學專業的教學理念相結合，促進師生之間的交流。其次，教師要學會利用網絡和虛擬世界的平臺來授課和與學生進行交流和溝通，使學生的學習環境不再局限于學校，而是通過網絡和其他途徑進行基礎理論的學習，幫助教師有效地縮短理論和實踐的時間，提高學生的綜合素質。最后，重視人文精神的培養。人文精神的培養可以在社會主義核心價值觀指導下，積極地引導和激發醫學生的主體性和主動性，使其樹立正確的職業道德，實現“潤物育人”的協同效應。在課程設置上，教師要從思想和政治兩個方面對課程進行全面的考察，把顯性的專業知識和隱性的人文教育有機地結合起來，形成互為補充的課程內容，以培養學生的高度的醫學人文精神。

2.對教育和訓練的目標進行修改

以前的教學內容僅局限于教材或大綱，強調理論知識的記憶而忽視實操能力，重結果而輕過程。在如今的人工智能時代，醫學影像教學的目的必須被重新界定，在傳授知識的同時，也要注重學生的創造性和批判性。在教學計劃上，不應以提高學生基本概念的筆試成績為主要目標，而應注重臨床影像學的臨床應用與診斷。通過改革教學方案，合理安排教學內容、教學模式和教學時數，保證醫學生在實踐操作方面的課時，保證醫學生有足夠的時間來學習各種醫療設備的操作、診斷結果，從而獲得更多的實踐經驗。同時，要注重個性化的教學，由于醫學影像技術的應用面很廣，所以，在教學中可以針對學生的學習特點，設計出不同的學習內容和模式[3]。

3.轉變教學模式，構建新型教育體系

在人工智能迅猛發展的今天，數字化的浪潮，不僅使教學方式發生了改變，而且還使教育觀念、方法發生了改變。傳統的以“教材”為基礎的LBL教學模式，其核心是“教師”，而“教材”是其主體。知識比較落后，內容比較抽象，不容易理解。目前，我國醫學院校普遍存在著“死記硬背”“高分低能”現象。在醫學影像技術飛速發展的今天，傳統的影像教學模式已無法適應現代教育與科技的需求，人工智能的興起，為醫學影像教學模式的變革提供了新的技術平臺。人工智能是以計算機為基礎，模擬人類的思維與行為。人工智能和LBL的教學方式各有千秋，互為補充。在人工智能的幫助下，傳統的“雙師”教學模式將二者有機地結合起來。老師們會和虛擬的網絡助理一起工作。它的主要特征是：首先，利用虛擬的網絡助手，利用欣賞課、翻轉課、微課等在線視頻資源，并結合案例，引導學生進行自主學習；其次，打破了LBL教學的時空局限，使學生在任何時候、任何地點都能學到知識。同時，利用虛擬助教，可以幫助學生了解教育資源、評價學習效果、解答問題、減少重復勞動、提高教學質量。特別是醫學影像的知識點比較多、圖像比較分散，不可能在同一時間內將圖像、CT、MRI、B超等圖像資料進行完整的展示，從而影響到學生對圖像的認識和判別。運用人工智能技術，以“器官系統”為中心，通過實例、視頻、音像等多種表現方式，從多層面構建了影像病歷圖譜。在教學評價上，運用人工智能技術進行教學評價，逐步收集、評價和總結學生的學習狀況，從而使學生在學習過程中發現問題，從而達到個性化教學的目的。

4.加強學科基礎教學

隨著醫學影像技術的迅速發展，對基本理論有較深了解，對今后的工作具有較強的可塑性。所以，在課程的定義、內容、學時等各方面都有其特殊性。要注重基礎課程的教學，把基礎課程與學科專業發展相結合，兼顧現實的社會需求和社會的長期發展。在素質發展上，教師應積極地組織學生參加主題沙龍、研討會、學術講座、學術論壇等活動，以推動基礎學科的發展與跨學科的融合，提高學生的學術能力，培養學生的綜合素質。同時，科學研究是醫療科技迅速發展的推動力，加強醫學生的創造性思維是我們必須重視的問題。因此，在提高臨床科研水平的同時，教師要注意把臨床實習和科學研究的思考有機地結合起來，把科研能力的培養貫穿于教學中，強化循證思維，把數學和統計學有機地結合起來，積極開展科研活動，開展創新創業活動。此外，要注重臨床實踐，注重臨床觀察，注重分析總結，注重問題解決，并開設符合國際醫學生特點的醫學英語等專業，為將來走向世界做好準備[4]。

5.整合及優化教育資源

醫學影像學是一門綜合、實用的學科。它涵蓋了人體的各個器官、系統。以前所學到的知識和影像大都是片斷的，不成系統也不能切合實際。常規的醫學影像專業包括B超、CT、MRI、核磁共振，相同疾病的不同檢查方法會由不同的設備教師教，這違背了近幾年所提倡的“以系統器官為中心”教育準則。人工智能能夠將國內外海量的影像知識與資源進行有機的集成與優化，構建以“器官系統”為中心的影像學報圖庫，通過視頻、音頻、視頻等實例，真實地展現各個系統的真實情況，提供直觀、清晰、豐富的真實場景。輔助各種影像方式的綜合與互補，讓各種影像裝置的復雜原理與知識變得更容易理解。同時，綜合分析各種醫學影像檢測技術的專業理論知識，使臨床實踐和理論緊密結合，使學生由點到面地掌握這一體系的知識。另外，由于各地經濟發展的不均衡，導致不同學校所收患者的病種分布也不一樣。目前，有些地區師資力量不足，若能將MOOC等線上教學平臺整合起來，就能更好地發揮教師的潛能，實現教育均衡，更好地利用教育資源。

6.提高大學生的創新意識和自主性

在人工智能的基礎上，計算機在知識的儲存與檢索上有了很大的突破。教育理念由“知識”向“自主”“創新”轉變，而傳統的“一對多”的講話式教學方式，對學生的自主性和解題能力有很大的影響。在學習過程中，人工智能和LBL教學模式的持續結合，可以增強學生的自學能力、解決問題的能力和創造性思維能力：①虛擬現實的臨床環境為學生的自主學習和感官認知創造了一個良好的學習環境。師生在線教學，“一對一”情景教學，培養學生的自主思維和問題解決能力；②各種以人工智能為基礎的學習軟件和平臺不斷涌現，能夠適應不同的學習需要。學生可以規劃學習內容，選擇學習方式，展示知識，進行視頻講座、激勵課程、微課程、文獻回顧等。在課堂上，引導醫學生了解影像異常癥狀、診斷及鑒別診斷等基礎醫學知識，并與同學進行網上溝通，解答各類疑難題目，提升學習興趣。同時，網絡輔導員也能為醫學生解答問題，提高課堂教學的實效性。③人工智能技術可以把醫學影像的枯燥知識與網絡教室緊密結合起來，既可以防止教學脫離，又可以和現實中的案例進行交互，使所學的知識與實際的案例相互融合，并能有效地掌握放射、超聲、核醫學等學科的影像學，從而提高學生的自主性和創造性[5]。

結語

綜上所述，隨著醫學影像技術和人工智能技術的不斷結合，不但可以提高學生的創造性和自主性，而且可以對師資隊伍的建設起到積極的推動作用，進而給醫學影像技術帶來巨大的發展機會。醫學院校的影像教師要不斷更新教育理念，主動迎接新的挑戰與機會，以人工智能為核心，不斷改進教學計劃，不斷提升醫學生的整體素質，以培養全面、創新型、高素質的影像專業人才，適應新時代醫療發展的潮流。