智慧醫療師資培訓遠程可視化研究

吳昊石　王雪純　魏曉光

摘? ?要：近年來，人工智能、大數據分析、VR，AR技術以及遠程診療等技術逐漸興起，并在醫療領域不斷發展與結合，逐漸形成智慧醫療模式。文章指出，智慧醫療模式可以通過現階段的系統平臺利用可視化技術進行醫師培訓，利用基于人機交互的、符合人認知規律的分析方法，直觀地將信息傳遞給醫生，更利于醫生學習借鑒。

關鍵詞：智慧醫療;醫師培訓;可視化

1? ? 相關概念與研究的提出

1.1? 智慧醫療的發展

智慧醫療起源于IBM在2009年1月28日參與的美國工商業特殊圓桌會議，同年被引入中國。我國智慧醫療研究時間較短，處于探索階段，近年來，人工智能技術的突飛猛進和醫療大數據爆炸式的產生，為智慧醫療的發展提供了良好基礎條件，未來智慧醫療的應用將更為普遍。

1.2? 可視化技術的應用

可視化技術包含傳統的科學可視化和信息可視化，可以利用大數據分析技術挖取信息和取得知識。將可視化技術應用于醫療師資培訓，使大量冗雜多變的數據直觀呈現出來，提高數據使用效率，可視化技術已在多個領域發揮重要作用。

1.3? 智慧醫療師資可視化培訓的提出

隨著我國醫療改革的深入開展，人工智能與醫療的結合將會越來越完善，并將發揮巨大的作用。但由于我國長時期以來各地經濟發展不均衡等，導致醫師資源分配嚴重不均。如圖1所示，2018年年末，在衛生人員總數中，衛生技術人員952.9萬人，而鄉村醫生和衛生員僅90.7萬人，不足總數的10%;醫師水平差距大，豐富的醫師資源大都集中在發達地區，而基層醫師資源薄弱，2018年總診療人次中，醫院35.8億人次占43.1%，基層醫療衛生機構44.1億人次占53.1%，同年的基層衛生醫療人員數量卻不足總數的1/3，由此可見我國醫師資源分配不均問題亟待解決。

本文結合智慧醫療平臺研究醫療師資的高效、高質量培訓，針對醫療大數據類型多態性、多維性等特性，利用可視化技術，增強醫療大數據的可讀性，從而實現可視化技術與醫療師資遠程培訓的有機結合。

2? ? 師資培訓可視化技術的應用

可視化技術將以智慧醫療平臺為基礎，并從建立智慧醫療大數據庫、收集整合數據構建醫療數據庫、搭建立體化綜合培訓教學系統、制定個性化醫療師資培訓方案、輔以監管系統方面對教學質量進行測評，從5個方面對智慧醫療師資可視化培訓系統進行搭建和研究。

2.1? 構建醫療師資遠程可視化培訓平臺

通過物聯網技術，建立智慧醫療技術支持下的醫療師資遠程可視化培訓平臺，同時，利用人工智能技術將在線學習平臺與學習測量相結合，實現醫療師之間的良性互動，打破傳統師生交互方式與學習評價方式的教育模式，并利用互聯網平臺的優勢大大擴展了醫療教學培訓范圍和提高培訓便利度，實現醫學資源的共享，讓偏遠地區的醫師也能接觸到先進的醫療方法和技術，在一定程度上平衡了我國醫師資源。

2.2? 智能化醫療數據資料分析庫

依托醫療大數據和人工智能數據分析技術建立醫療數據資料分析庫，基于臨床數據的動態分析，廣泛且完整地收集各地區醫療師的診治信息，為教學提供真實、可靠、數據。并且實時更新數據倉庫，利用可視化技術對各種醫療數據進行處理和分析，增強數據的可讀性，實現師資信息和患者信息的遠程對接，從而提高醫師培訓的效率與質量，為以后對醫師進行針對性精準培訓打下堅實的數據基礎[1]。

2.3? 3D立體化綜合培訓教學系統

利用可視化技術，通過VR，AR技術建立虛擬3D立體化師資培訓場地，減少時間、場地和資源短缺等傳統模式的制約，充分調動醫師的各種感官系統，提升其學習興趣，同時立體化使培訓更加真實、精確，符合醫療教學培訓的嚴謹性要求，讓醫師在遠程可視化培訓平臺中獲得更有效的學習體驗，提高學習效率。

2.4? 個性化定制化醫師資培訓

針對不同地區、不同醫師面對的不同患者病情，基于醫療數據資料庫的建立，通過智能分析實現個性化醫師資培訓，做到及時推薦給醫師所需的醫療知識，并設計相應的課程，利于醫師自主學習，提升醫師診治的準確度，提高醫治效率，實現個性化定制化的醫師資管理培訓模式。

2.5? 智能監管系統

隨著大數據和云計算的日益發展，通過智能監管系統分析醫師在遠程可視化培訓平臺學習的具體學習情況和效果。依托于大數據智能的遠程可視化培訓平臺，把學習分析和培訓數據挖掘相結合，收集醫師的學習環境數據，利用統計、機器學習等技術進行分析，并對培訓數據進行挖掘與智能化分析、實時跟蹤與反饋，實現對醫師的智能測評、學習分析和數字畫像，實現智慧醫療背景下，以醫師為中心的智能可視化平臺培訓機制[2]。

綜上，基于智慧醫療技術的醫療師資遠程可視化培訓平臺，在優化培訓方式與路徑、增強培訓效果，提升平臺管理效率等方面產生了巨大作用，為以后人工智能、大數據技術與醫療教育的結合打下深厚基礎。

3? ? 可視化技術應用師資培訓的特點

（1）數據呈現形式新穎。在醫療師資遠程培訓平臺的建設中加入可視化的元素，改變冗雜同一的數據現狀，提升醫師體感。

（2）平臺信息資源充足。利用互聯網大數據信息技術保證平臺信息的充足可靠，保證醫師學即有正規可靠資源。

（3）培訓效率高。利用可視化技術以直觀、簡明的方式進行數據展示，傳遞醫療數據有明確的目標性，避免與目的無關或不重要的醫療數據，縮短醫師查找數據的時間，從而提高培訓效率。

（4）圖形和數據具有美感。醫療師資遠程可視化培訓平臺利用可視化進行3D模擬培訓，注意圖形及數據的美感，醫療師對美感強的圖形和數據會有更強的興趣和印象。

4? ? ?可視化應用于醫療師資遠程培訓對于社會的意義

4.1? 提高醫療水平

醫療師資遠程可視化培訓平臺利用了大數據可視化和人工智能等新興技術，推廣了智慧醫療模式，促進了醫療領域的改革與發展。

4.2? 合理分配醫療資源

醫療師資遠程可視化培訓平臺提高了醫師培訓效率，利于社會醫師資源的合理分配，進而促進國家醫療資源分配不均問題的解決，更好地為人民服務。

4.3? 創新醫療培訓模式

讓互聯網大數據技術、人工智能與醫療、教育相互聯系。醫療師資遠程可視化培訓平臺創新了醫療師資培訓的方式，構建了新型教育體系。

4.4? 推動科技創新進步

醫療師資遠程可視化培訓平臺占領科技高地，促進我國醫療領域發展的同時，也對大數據可視化技術與人工智能技術的發展提出了新要求、新挑戰。

5? ? 醫療師資遠程可視化培訓平臺面臨的挑戰

建立醫療師資遠程可視化培訓平臺，尤其搜集多方數據庫需要大量資金支持，成本巨大，在一些專業醫療知識領域還需要更謹慎、更長遠的研究探索。

醫療數據信息共享的隱私性和片面性，醫療大數據的繁雜多樣，目前研究狀況下，現有的可視化技術能否完全分析并共享醫療數據、能否有效控制資源共享后的信息庫合理運行還有待考察。

醫療數據的可讀性和可理解性有待提升，醫療數據與知識本就復雜難懂，在培訓過程中利用人工智能技術增加醫療數據輸出的可讀性和可理解性就顯得十分重要。

[參考文獻]

[1]陳其昶.“互聯網+”時代智慧醫院建設與探討研究[J].電腦編程技巧與維護，2019（6）：158-160.

[2]蘇麗.物聯網技術在智慧醫療系統的應用及發展[J].黑龍江科學，2019（11）：134-135.

Abstract：In recent years， the rise of artificial intelligence， big data analysis， VR， AR technology and remote diagnosis and treatment technology， and the continuous development and combination in the field of medical treatment， the intelligent medical model has gradually formed. This paper points out that the intelligent medical model can use visualization technology to train doctors through the system platform at this stage， and use the analysis method based on human-computer interaction， which accords with the cognitive law of human beings， to transmit the information to doctors intuitively， which is more beneficial for doctors to learn from.

Key words：intelligent medical; physician training; visualization