人工智能在創傷救治及教學中的應用及研究

張昊東,王 港綜述,張賢華,賈婷婷審校

0 引 言

人工智能在醫學領域的應用越來越廣泛。隨著大量醫學影像數據和生物醫學大數據被用于人工智能技術的訓練和開發,人工智能在創傷救治領域取得了一定進展,作為一種新興技術在創傷救治中具有較好的應用前景,能夠快速準確地對患者進行分類分級、精準預測出患者損傷風險和確定最佳手術治療方案,在提高醫療質量、降低漏診率及死亡率等方面發揮著重要作用,但是目前仍處于發展的初級階段,仍需解決諸多問題。人工智能可能會成為創傷治療規劃的一個有用工具,仍然但值得注意的是,未來人工智能在創傷治療規劃中的應用可能會改變我們對臨床實踐的看法。本文主要就近年來人工智能在創傷救治中應用及教學中的應用作一綜述。

1 人工智能簡介

人工智能是一種模擬人類智能的科學和技術,利用計算機、網絡、通訊等技術手段對人類已有的知識進行分析、理解、模擬,從而實現某些人類智能活動[1]。人工智能是一種模擬人類思維和行為的學科,其基本特征是用計算機對問題進行處理,從而達到模擬人類思維和行為的目的。人工智能可分為弱人工智能和強人工智能兩種。弱人工智能是指只能完成特定任務的人工智能;強人工智能則是指能夠完成任何任務的智能機器。目前,人工智能技術主要包括機器學習、知識工程、深度學習等領域,機器學習是應用最為廣泛的人工智能技術之一[2]。

1.1數據來源及應用前景隨著計算機技術的飛速發展,產生了大量的醫學圖像、視頻及生物標志物等數據[3]。人工智能在醫學影像中的應用主要是通過計算機視覺算法將大量的醫學圖像和生物標志物數據轉變為對患者病情評估和治療決策具有參考價值的信息,主要包括 CT、 MRI、超聲等醫學影像[4]。同時,通過機器學習算法可將患者的生物標志物與其他醫學影像數據結合,進一步提高對創傷患者病情的預測能力。隨著人工智能技術的不斷發展,其在醫學領域的應用范圍越來越廣,逐漸從單一學科擴展到多學科交叉領域[5]。近年來,基于機器學習算法構建的人工智能系統在創傷救治中已經取得了一定成果。但目前所使用的人工智能系統基本都是基于計算機視覺技術,還未將人工智能技術應用于創傷救治中[6]?；谝陨戏治?人工智能在創傷救治中具有很大應用潛力。

1.2創傷救治相關算法原理目前,創傷救治相關的人工智能算法主要包括基于機器學習的分類算法、基于神經網絡的分類算法和基于深度學習的分類算法。其中,機器學習是最早、最廣泛使用的人工智能技術,其研究內容包括數據預處理、特征工程、算法開發、模型評估等,為各種類型的創傷患者提供早期預測、治療決策及預后評估[7]。神經網絡是機器學習領域的一個重要分支,其研究內容包括分類、聚類、關聯規則挖掘等。深度學習則是一種基于神經網絡模型,并結合大量數據進行學習和訓練的人工智能算法。目前,深度神經網絡已被廣泛應用于臨床診斷和治療決策中,如腦卒中自動識別、藥物療效預測等[8]。此外,還有許多基于深度學習算法的創傷救治相關軟件產品和系統已相繼問世。

2 人工智能在創傷救治中的應用

近年來,人工智能技術迅速發展,尤其是深度學習、神經網絡、決策樹等技術的出現,使其在醫療領域的應用愈發普遍。根據研究數據顯示,人工智能技術在醫學影像學中的應用最為廣泛和普及。利用計算機視覺技術和深度學習算法可幫助醫師對CT影像進行分析與診斷,實現對疾病診斷的智能化,借助人工智能對大數據的分析處理及自主學習能力,實現疾病的早發現與早診斷。在創傷救治方面,人工智能可應用于創傷的預測和評估、個體化創傷救治方案的制定以及治療效果的評價等[9]。大量臨床研究表明人工智能可顯著提高創傷救治水平,減少或避免嚴重并發癥和死亡風險。

2.1人工智能在損傷風險預測中的應用在創傷救治中,智能預測系統可通過分析大量臨床數據,篩選出具有損傷風險的患者,并根據不同的風險級別進行相應的治療。如美國國立衛生研究院(NIH)的數據顯示,在1990-2015年間,通過人工智能技術對高?；颊哌M行分層,可使患者死亡率降低近10%。在我國,《中國創傷救治專家共識》中提出在創傷救治中應加強早期識別和預防損傷發生的能力[10]。而目前對于高?；颊叩淖R別及分類還缺乏相應的標準和方法,而人工智能技術可以根據不同類型的損傷及風險因素進行精準預測,可提高高?；颊咦R別和分類的效率,并為后續治療方案的制定提供參考。

2.2人工智能在疾病監測中的應用在創傷患者早期階段進行疾病監測可早期發現創傷并發癥,減少病情惡化,并使患者能夠得到及時治療。當前,許多醫學影像技術都能提供患者疾病信息,但是這些信息的準確性和可靠性相對較低。在創傷救治中,影像學數據主要來源于患者的門診、急診和住院檢查。在許多情況下,醫師無法獲取所有信息并進行分析[11]。人工智能通過整合大量數據并利用人工智能技術來增強醫學影像學的分析能力。這些智能分析可幫助醫師進行疾病監測并更好地了解疾病進展情況,從而更好地進行治療[12]。

2.3人工智能在個性化醫療中的應用人工智能在創傷救治中的應用為個性化醫療提供了新的機會,可根據以往治療數據來識別需要額外治療的患者。人工智能還可確定哪些患者需要額外的護理,這可減少不必要的干預和提高醫療服務質量。例如,通過識別出以往可能未接受過治療或未接受過任何特定治療的患者,人工智能可識別出創傷后并發癥的風險因素[13]。這反過來可能會提供一個有針對性的個性化治療計劃,并減少不必要的手術、藥物治療和其他干預。目前,臨床醫師主要依靠經驗來確定最佳治療方案。然而,臨床醫師的經驗在很大程度上是主觀的,并且不同醫師對同一種疾病的理解和診斷可能會有很大差異。因此,傳統的基于經驗的治療方法存在許多局限性。人工智能技術為個性化治療提供了新思路,可根據患者的生理特點、病理情況和治療方案等因素,為患者制定出個性化的治療方案,提高患者的生存質量和治愈率[14]。使用人工智能來個性化定制康復計劃,以滿足每個患者的特定需求,而不是使用相同的計劃。該計劃應包括患者的病史、康復狀況和現有治療方案。這些信息將與醫師和其他醫療專業人員共享,以確定最佳康復方案。這些信息可幫助醫師和其他醫療專業人員更好地為患者提供服務[15]。此外,人工智能還可通過機器學習和數據挖掘來預測患者未來病情的發展趨勢。

2.4人工智能在手術規劃中的應用近年來,人工智能技術在手術規劃領域的應用日益廣泛,其主要通過輔助外科醫師制定手術方案、制定手術計劃、實施手術治療及評估手術效果[16]。例如,利用深度學習算法構建的術前虛擬術野,能夠更準確地為醫師提供術野信息,從而提高手術效率;基于圖像分割算法的術前虛擬術前規劃系統,能夠根據影像分割結果進行術前術中精細操作;基于深度學習的三維重建與可視化技術,可為醫師提供清晰直觀的三維重建圖像及虛擬現實環境。例如,人工智能可分析患者是否有肌肉萎縮、關節僵硬和運動范圍受限等癥狀[17]。

2.4.1減少手術時間在手術過程中,醫師通常需要進行很多次手術,以確定最佳治療方案。一個問題是,治療方案越多,就越難確定最佳治療方案。例如,在一次手術中,醫師可能會考慮多種治療方案。但這樣做也會增加手術時間,因為需要處理的材料越來越多。如果有一個人工智能系統可通過分析大量數據來幫助醫師選擇最佳治療方案,這將極大地減少手術時間[18]。這種類型的應用程序通常通過提供醫療建議來實現,這可在術后24 h內節省數醫療成本。

2.4.2治療復雜的創傷對于復雜的創傷,人工智能在治療方面有很多應用。例如,人工智能可幫助醫師確定哪些患者需要外科手術。還可幫助評估創傷部位的風險,并提供定制的治療方案。如果患者被診斷為復雜的創傷,醫師可使用人工智能來預測患者是否有感染、出血、骨折、需要手術。還可使用人工智能來評估患者是否需要輸血和其他干預措施[19]。當患者接受了手術后,醫師可使用人工智能來跟蹤手術后的進展。然后,他們可在適當的時間對患者進行評估,并根據結果決定是否進行下一步治療。

2.4.3預測患者的恢復情況人工智能在創傷治療中有很多應用,其中之一就是預測患者在康復期間可能發生的任何變化。一些研究表明,人工智能可根據患者在康復期間的癥狀、功能和病史來預測他們何時可開始恢復工作。這些算法使用患者的數據來預測何時可開始工作,并以最小化患者在康復過程中遭受痛苦或殘疾的風險為目標[20]。此外,人工智能還可為治療計劃提供信息和建議,并幫助醫師規劃患者的康復路徑。

2.4.4降低成本為確?；颊叩玫竭m當的治療,必須獲得及時和準確的信息。這意味著需要花費大量時間在手動輸入信息上,而且成本可能很高。通過將患者數據與人工智能應用程序進行比較,醫療保健專業人員可節省時間和精力,因為他們不必擔心手動輸入錯誤或遺漏信息[21]。人工智能應用程序可減少手動輸入的錯誤率,從而提高準確性。

2.5人工智能在術后評估中的應用對于創傷患者的術后評估,目前人工智能技術主要應用于康復效果和康復時間的評估,以及并發癥的識別,并能夠根據結果預測患者后續可能存在的并發癥,在提高治療效果的同時縮短了康復時間,降低了患者死亡率和致殘率。

2.6人工智能在創傷救治中應用的潛在優勢和潛在問題目前,人工智能已在醫學領域廣泛應用于多個方面,包括疾病診斷、藥物研發、醫療管理等。雖然人工智能在創傷救治中有了較大的進展,但還存在一些問題。首先,部分算法由于數據不全面、不統一,可能存在一定的偏差。其次,目前的模型更多是基于大數據建立的,而現實創傷患者臨床特征較為復雜,因此需要針對不同類型的患者進行模型訓練[22]。再者,雖然部分算法已成功應用于臨床,但仍存在一定的局限性。

2.6.1人工智能在創傷救治中應用的潛在優勢①通過深度學習和數據分析,可實現自動提取數據特征,提高診斷的準確性;②通過與生物信息學的結合,可快速獲得個體化治療方案;③利用智能算法、醫療大數據及知識圖譜,可實現對醫學知識的自動化管理和推理,幫助醫師進行精準治療。④改善患者醫療體驗,讓患者更加放方便的進行預約、支付、查詢等,更加便捷的就醫;⑤人工智能的遠程醫療服務可通過遠程會診、遠程手術等手段,幫助患者享受到更快速的醫療服務,也大大增加了醫療資源的利用率。

2.6.2人工智能在醫學領域中應用的潛在問題①算法性能受訓練數據質量的影響;②算法對一些特定領域的數據敏感度較低;③部分算法在處理復雜場景時可能存在偏差[23];④工智能技術在醫學領域的應用可能導致數據隱私泄露、數據安全隱患等問題;⑤人工智能技術在醫學領域的應用還存在倫理和法律問題;⑥人工智能技術在醫學領域的應用可能會阻礙醫療資源公平分配[24]。最后,盡管人工智能技術在創傷救治中發揮了一定作用,但其未來發展還面臨著一定的挑戰,如算法更新、數據質量問題、隱私保護和數據共享等問題[28]。

3 人工智能在戰創傷救治教學中的應用

3.1 我軍戰創傷急救教學的現狀軍事醫學人才的培養教育,特別是戰創傷急救人員的培養教育,是現代化戰爭條件下軍隊衛勤保障工作的重要環節。戰創傷急救作為保障部隊戰斗力的重要力量之一,在現代化軍事醫學中具有十分重要的意義[25]。但由于戰創傷急救涉及面廣、技術多樣、操作復雜,要培養一個能完全勝任該工作的合格人才實屬不易,需要一套行之有效的教學方法[26]。而規范化、專業化的戰創傷急救教學課程在我軍還未真正系統開展,導致教學矛盾突出,難以滿足未來戰爭對于戰創傷急救的高要求。

目前的醫學教學中,由于醫療環境和法規的限制、臨床標本量不足、耗材成本貴重等問題的出現,導致教學成本過高,進而影響教學和訓練成績。戰創傷急救的傳統教學模式是先理論學習,再臨床操作,然而臨床操作練習也僅限于模型的傳統訓練,很難有真正參與到實戰搶救中的“沉浸感“,這就使得學員普遍存在實踐操作能力不足的問題[27]。所以如何讓學員能更好地將理論與實踐相結合,磨礪臨床思維,完成實戰背景下的戰創傷急救任務,是軍隊醫學院校教學方面面臨的一個重要挑戰。模擬訓練,作為一種教學方法,是指通過精心設計安排,借助一些仿真器具或人物模擬,為不同專業背景學員的技能鍛煉提供平臺[28]?；旌犀F實技術就是一種”沉浸感“的模擬訓練,可以幫助達到上述軍事戰創傷的教學需求。

3.2人工智能在創傷救治教學中應用的潛在優勢和潛在問題

3.2.1 人工智能在創傷教學中應用的優勢①利用人工智能對教材深度挖掘,對學生學習情況進行分析,從而有針對性的安排課堂教學內容;②對學生的學習數據進行分析,為每個學生制定個性化學習計劃,提高教學效率;③分析學生對知識點的掌握程度從而提高學習效率,培養學生自主學習能力[29];④促進師生間交流合作,針對不同學生采取不同的教學方法;⑤增加學習趣味性。

3.2.2人工智能在創傷教學中應用的挑戰①人工智能教學缺乏情感交互,難以像人類一樣進行情感交流;②人工智能無法做到處理倫理道德問題,不可避免泄露學生的安全信息等;③人工智能教學基于的算法,缺乏創造力;④可能造成學生產生依賴性,長期以來會影響學生的自主思考能力,怠于學習;⑤自制力差的學生將人工智能“工具”當成“玩具”,大大降低了教學質量[30]。

4 人工智能在創傷救治中的倫理問題

目前,人工智能在創傷救治中的應用主要集中在自動輔助診斷和預測方面,而其潛在的倫理問題并未得到足夠的重視[31]。人工智能在醫學領域的應用需要遵守相應的倫理規范,保證患者在使用人工智能時能夠得到公正、公平的對待。研究發現,應用于創傷救治領域的人工智能系統會涉及到很多倫理問題,包括算法公平、數據隱私和人類利益等。這就需要人工智能研發團隊對醫學倫理進行深入研究和探討,確保臨床使用過程中能夠盡量減少患者及家屬因使用人工智能系統而產生的負面影響[32]。目前,國內外尚無明確關于創傷救治中人工智能系統應用中所涉及倫理問題的研究。

5 結語與展望

人工智能技術在創傷救治中的應用具有較大的潛力,但由于其數據量較大、缺乏統一的標準和質量控制等問題,限制了其在創傷救治中的應用。當前,人工智能技術在創傷救治中還存在著數據處理困難、缺乏統一的質量控制標準和缺乏有效的培訓等問題,這需要我們進一步深入研究,并積極探索解決方案。同時,隨著新一代信息技術的快速發展,如5G、物聯網和區塊鏈等技術也將逐步應用于創傷救治中,這將推動創傷救治朝著更加智能化和精細化的方向發展。雖然目前還存在一些問題和挑戰,如缺少高水平專業人才、數據安全等問題需要解決。相信在不久的將來,人工智能與醫學教育相結合將會使醫學教育產生重大變革,人工智能技術將會與創傷救治深度融合,推動創傷救治水平再上新臺階。