人工智能知識在新疆本科影像學教學改革中的作用*

甘曉晶 田蔚莉 余瑩瑩 周 誠

（新疆醫科大學附屬腫瘤醫院影像中心 新疆烏魯木齊 830054）

引言

教育教學是立足于實踐，著眼于未來的一項重要事業，其主要的任務是為社會培養出更加專業性的人才。人工智能的誕生與發展，已經越來越多地運用于各行各業。但在現今我國各醫學教育領域很少涉及，人工智能技術可彌補當前教育過程中存在的弊端，對于實現教學現代化，推動教育發展改革具有重要的價值。醫學影像對于臨床疾病的診斷、治療效果的評估、療效預測等方面都具有非常重要的意義，也是臨床診治過程中必不可少的診斷輔助工具，對于帶動臨床醫學發展是非常必要的。

一、人工智能簡述

人工智能又名AI，是一門新興技術，主要運用于研究、開發運用于模擬、延伸與拓展人智能的理論、方法、技術、應用系統的一門新技術科學。同時，人工智能也隸屬于計算機科學，其期望對智能的實質進行掌握，并生產出類似于人類智能反應的職能機器設備。此項領域主要涉及機器人、語言、圖像識別、語言處理及專家系統等。自人工智能出現至今，人工智能理論及技術發展日趨完善，其應用范圍也持續擴大，給社會帶來了福音。在人工智能發展過程中，醫學領域屬于較為重要的一部分，其主要經過熟悉、分析并學習人類豐富的經驗知識，善于解決醫學診療期間存在的難題，同時依據不同領域主治醫師、專家的個人經驗對患者病情進行推斷，給予患者更加符合自身實際情況的解決方案，對于患者的治療工作開展具有積極意義[1]。

二、醫學影像學教學現狀分析

從多年發展歷史來看，醫學影像學的主要教學方式仍然以傳統教學模式為主，教學地點局限于校園課堂，課程內容枯燥、抽象。此教學模式的弊端主要在于，對于書本知識和考核成績重視度過高，不關注學生的學習過程；同時教學課程具有固定性，教師授課與學習的自主性受到影響，知識講授以“填鴨式”教育為主，不同學生對知識的理解能力與接受能力存在一定的差異性。部分教師不了解全體學生學習的具體情況，僅著重地講解常出現的問題、知識等，同時學生在發現知識漏洞時，無法及時地與教師和其他同學交流，師生交流較少，因而限制教學效果。當前背景下，影像醫學教學因欠缺互聯網技術的支持，造成圖像資源不豐富，學生對于圖像的理解能力與分析能力較弱，常會出現與臨床脫節的現象[2]。

上述教學模式已無法滿足當前社會對于本科教育教學的需求，因此需要究其問題采取針對性解決措施，才能讓問題得到更全面地解決，讓教育模式順應時代發展趨勢。

三、人工智能運用于醫學影響專業教學中的優勢

醫學影像專業教育將人工智能知識加入教學中，可讓教育方式、教學理念持續地更新，可有效地提升教學內容的豐富性，對于提升本科學生專業能力、轉變臨床思維方式、提高思維能力具有重要的價值。

1.人工智能可提升教學質量與教學效率

當前，在人工智能持續加速發展過程中，其技術手段也不斷地創新并取得新成就。人工智能具有很好的可重復性和持續性，去除影像診斷中人為的差錯因素，在短時間內給予患者較為準確的診斷報告，對于提升影像學工作效率提升具有重要的價值。同時，人工智能獲取的信息資源較豐富，能夠在教學過程中，給予學生更加順應時代背景、信息量豐富、圖文并茂的影像學教學資料，不但能夠吸引學生的注意力，還能強化學生對知識的認識度，提升教學質量。與此同時，人工智能可輔助教師完成復雜、煩瑣的教學課程，對教學過程給予極高的關注度，提升教學效率和教育水平[3]。

2.人工智能可整合并完善影像學教育資源與專業知識

醫學影像學現可劃分為兩個領域：醫學影像診斷及醫學影像技術。前者將培養臨床診斷醫師作為主要目的，內容則以臨床基礎課程、基礎影像學診斷為主，為教學增添新的科學內容至關重要。影像學診斷技術是借助科學技術發展而得以改革的，所以新技術必須作為教學過程的一部分，并且將其完善于對學生教學期間，能夠讓學生在學習過程中的知識結構與實際臨床實踐相一致，將教學與臨床應用相結合，在教學過程中取得真正的進步，避免學生的知識無法運用于實際工作中。醫學影像學學科知識中主要含有DR、MRI、CT等，并且可涉及機體全身各器官組織，傳統醫學影像主要將同一系統的影像授課劃分為B超、醫學影像技術、核醫學等，但是不同疾病由于受到檢查設備差異的影響，是由不同的老師負責講解。例如，循環系統診斷主要著重于MRI、CT等，但是不會涉及B超部分，B超知識又需要老師單獨介紹。這樣可能會造成學生對于一種疾病學習時，不明白各診斷方式的優劣勢，無法將教學內容進行有效整合。人工智能的運用則可將大量影像資源進行完善、整合，構造各系統圖譜，并且利用視頻、聲像等形式對不同疾病患者就診實際場景進行模擬，從而讓學生能夠更加直觀地了解疾病，并且增加實景感受。同時，人工智能還能將各影像學診斷方式進行完善和補充，對其成像原理、診斷疾病的優劣勢進行準確闡釋，讓學生能夠在最短時間內掌握最準確的知識，達到實踐與理論相結合的目的，讓學生能夠對知識進行更加系統化的了解[4]。

3.人工智能能夠發散學生創新思維，提升其自主學習能力

在人工智能背景下，學生死記硬背、機械地記憶信息已無法滿足當前教育發展的需求。因此教學理念也需要更加注重“授之以漁”而非“授之以魚”，培養學生自主學習能力與創新思維改變。第一，為學生創設更加具有真實性的環境，給予更加豐富的教學資源，讓學生能夠在此學習氛圍內主動地參與到學習過程中，師生可經過在線學習、一對一情境教學等方式，讓學生的獨立自主解決問題的能力得到提升，并且教師也可參與其中，及時與學生進行溝通，并了解其學習中薄弱之處進行指導，從而提升師生交流與溝通的能力，相較于“填鴨式”知識宣教具有更加顯著的效果。第二，現今人工智能技術各類學習軟件、平臺紛紛涌現，可豐富學生多元化學習需求，不同學生可通過自我對知識的掌握度進行學習內容自我規劃、學習風格等設置，并且還能通過課前預習、查閱文獻等開展自主學習，讓學生學習如何明確疾病在影像學上的異常征象表現，掌握診斷、鑒定基本技術，并且還能經網絡搜索各種病例信息，解決多種疑問，從而提升學生學習的積極性。第三，人工智能輔助教學還能讓醫學理論知識與課堂密切聯系，以免出現教、學分離情況，同時還能通過與真實患者互動，達到學以致用的目的。提升學生對于不同系統影像學知識的掌握度，培養自主學習能力與創新能力[5]。

4.人工智能可建設專業師資隊伍，提高教學質量水平

當處于人工智能時代時，教師的任務已從傳授者變為引導者，但是其在教育教學的地位仍然處于較高水平。為了更好地將人工智能知識添加進教育教學過程中，教師需要主動地轉變教學觀念，創新教學理念，積極地更新人工智能方面的知識，豐富自己在人工智能知識運用于臨床方面的知識。人工智能具體知識的學習、掌握，可以用網絡教學視頻、文字、圖片等資源進行匯總，創設網絡體驗式平臺等方式。同時，結合線上與線下教學模式，督促學生在課后自主完成線上學習并總結遇到的問題，在線下學習時解決此類難題，從而提升學生學習積極性，提高教學質量[6]。

四、人工智能在醫學影像專業教學中存在的不足

人工智能運用于疾病診斷中的頻率不斷提升，并且在世界頂級期刊發表的高水平文章已超過400篇，主要涉及MRI、CT等診斷方式、腦動脈瘤、新冠肺炎等疾病，可提升診斷效率，節約人力物力，縮短患者診斷時間，提升工作效率，其優勢性值得肯定。但是，仍然存在一定的弊端，人工智能在實際工作中的應用存在缺陷，投入資金高，在基層醫院普及度低，并且尚處于不斷地完善過程中，不能僅依靠人工智能診斷結果進行疾病診斷，仍然需要將影像學專家意見作為診斷依據。目前，新疆許多大型醫院都引入了不同功能的人工智能軟件，并同這些人工智能軟件公司合作進行一些科研項目，基層部分縣級醫療機構也引進了X光片診斷的人工智能系統，可有助于提升診斷準確率。但是，人工智能知識目前在新疆醫學院校本科影像學教學中極少涉及，需要提高人工智能在學校教學中的重視度[7]。

五、人工智能背景下醫學影像教育模式運用

目前，國家對于新疆鄉村醫療幫扶力度擴大，在鄉村醫療中投入大量資金，主要用于購入大量CT、MRI等設備，運用于群眾各類疾病診斷過程中，并且可達到較好的診斷效果。諸多鄉鎮醫院已可實施疾病CT檢查，但是受到影像學診斷人員匱乏的影響，同時各鄉鎮衛生院的診斷人員并未具備專業影像學資格證，僅能完成基礎影像學檢查操作工作，無法結合影像學資料得出準確診斷結果，診斷結果的判斷仍然需要縣級醫院影像學專業醫師進行，讓縣級醫院工作壓力增大，并且還延長患者就診的時間，恐耽誤其病情診斷和治療。但是，現今人工智能在臨床中的優勢較為突出，運用于基層肺結核平片篩查診斷中，可有效地緩解新疆基層醫療機構的診斷壓力。

當前，醫學影像技術專業的重要任務為培育影像技術人才，涉及醫學工作技術人員等。而計算機輔助診斷在影像學領域的優勢為可讓數字化醫學圖像更加簡單化，包括對乳腺疾病進行診斷等。但是，人工智能輔助技術在影像學方面主要源自于計算機技術對圖像處理發展，而人工智能領域進展重點是輸出計算機能力與圖像處理。因此，影像學技術專業學生在學習期間，不但需要注重影像學基礎知識、影像器械應用、維護、計算機基礎等方面知識的學習，其學習知識體系與人工智能技術應用要求具有一致性，影像學技術學生所具有的醫學知識是計算機技術人員不具備的，可作為計算機技術、醫學影像結合的紐帶，在正確地掌握計算機圖像處理技術期間，還能與醫院進行更加有效的溝通，提出人工智能在醫院實際運用過程中的發展情況及存在的弊端問題，從而提升人工智能在影像診斷領域中的發展速度。同時，曾經影像學技術專業人員大多選擇在醫院參與相關工作，部分學生選擇進入醫療器械公司從事設備維修工作。現目前，伴隨著人工智能技術的不斷崛起，給在校影像學技術學生就業方向進行拓展，同時對于影像學技術專業的科研創造一定的基礎[8]。

結語

科學技術的發展進一步促使影像學技術水平的提升。在臨床醫學中，人工智能技術的出現無疑給影像學技術的發展創造一個良好的發展機遇，給臨床診斷、影像學教育教學等均帶來極大的優勢。在影像學技術學生學習期間，予以傳統教學模式，由教師完成“填鴨式”知識教育，存在一定的弊端，無法根據學生的學習能力、學習興趣等進行個體化差異劃分，讓學生既無法更加準確地掌握影像學診斷技術知識，也無法將理論知識與實踐進行結合，從而導致正常診斷工作開展存在缺陷。為學生創設良好的學習環境，將人工智能知識與影像學技術知識相結合，可提升學生的學習興趣與積極性，為學生適應工作與開拓科研思路打下良好基礎，并且還能拓展學生從事工作的就業面，為基層培養出更多高精尖人才，同時有利于推動影像學自身發展技術水平。