數字化技術在精神醫學教育中的應用及挑戰

周東東 艾明

隨著科技的快速發展，數字化技術在各個領域中的應用變得越來越普遍，同樣為高校教育帶來了新方法和新機遇[1]。其中，精神醫學作為一個研究人類異常心理活動的學科，更是與這些技術發生了緊密的交織。從神經影像技術對大腦結構和功能的深入探索，到人工智能在大數據處理與診斷中的應用，再到虛擬現實技術為精神病患者提供的沉浸式治療環境，每一種技術都為精神醫學教育開辟了獨特的視野。對于精神醫學專業的學生而言，這些前沿技術不僅是他們進入這一領域的“敲門磚”，更是他們未來臨床實踐與開展研究的關鍵工具。然而，任何技術的引入和應用都不是毫無障礙的，在充滿機遇的同時總是伴隨著不可忽視的挑戰。因此，對于精神醫學教育而言，如何合理、高效地利用這些技術實現高質量的精神醫學教育，成了一個亟待解決的問題。精神醫學教育廣義上包括本科生教育、研究生教育，以及正在精神心理相關崗位工作的醫護人員的畢業后繼續教育。文章旨在探討精神醫學教育中數字化技術的應用、其帶來的挑戰以及可能的解決方案。希望能為廣大的精神醫學教育者和管理者提供一些有價值的思考與啟示。

1 在線課程和教育平臺

1.1 應用

作為對傳統授課方式的補充，在線課程和教育平臺的建設具有重要的意義[1]。尤其是在不能正常開展線下教學的情況下，在線課程和教育平臺發揮了不可替代的作用[2]。在線課程和教育平臺使學生能夠訪問來自世界各地的專家講座、病例研究、模擬視頻和文獻資料。且通過模擬病例、互動問答、小組討論等方式，學生可以獲得更加動態和互動的學習體驗。學生可以利用在線平臺進行持續的專業發展和學習，不斷更新和擴展他們的知識，甚至可以與其他學科的學者和其他國家的同行交流，分享最佳實踐和研究進展。馮莉等[3]對醫學線上課程現狀調查結果表明，學生對線上教學的認可度普遍較高，88.83% 的學生認為在線課程很有必要，可以自由安排時間是其最大的優點。

1.2 挑戰

首先，可能存在技術門檻和資源權限問題。并不是所有的學生和精神科醫護人員都具有訪問和使用高質量在線資源的權限以及技術能力。其次是在線資源的內容和質量參差不齊，如何鑒別和選擇高質量的資源是一個挑戰。再次是實際操作的缺失，在線學習可能過于重視理論知識，而忽視實際操作技能的培訓。最后是在線課程通常需要學生具有較好的時間管理能力、自我管理能力和較高的學習動機。鄒雨蕓等[4]指出缺乏培訓技能、時間管理問題和缺乏基礎設施，是線上教育需要考慮的挑戰。馮莉等[3]指出線上教學存在學生自律性低下、教師與學生的互動缺乏、網絡教學平臺建設不足以及臨床實踐和實驗室操作培訓欠缺等問題。這些均是在線課程和教育平臺必須面對的一些挑戰。

1.3 可能的解決方案

針對技術門檻與資源權限等問題，高校和培訓機構可以提供技術培訓和資源宣傳，確保每位學生都能充分利用在線資源。對于參差不齊的質量問題，可以邀請行業專家、學者和教育工作者共同建立和維護一個公認的質量標準和審核機制，確保高質量的在線資源。此外，線上學習可以與線下學習，如實習、工作坊和實際操作培訓等互相結合，確保學生獲得全面的教育體驗。既往學者報道線上與線下互相結合的混合教育模式在醫學生培養教育中具有一定的優勢[5-6]。至于如何量化學生是否學習了線上課程的問題，線上課程的制作方可考慮增設練習測試，以及后臺量化學生對教學視頻材料的觀看時長，建立相關獎懲制度。周平等[7]調查表明，需要加強學生對線上課程自主學習意識的培養。因此，從根本上應考慮增加學生的學習興趣與強化學習動機，以及增強學生的自我管理和時間管理能力。

2 移動應用程序

2.1 應用

線上課程可以在電腦上開展，但同樣也能夠在移動手機上進行，比如建設以手機應用程序（application，APP）為教育教學平臺。基于移動手機的教育平臺較電腦端具有明顯的優勢，允許學生和醫生在任何時間、任何地點進行學習，提供了極大的便利性。曹雪明等[8]研究了移動學習平臺在醫學教育中的應用，結果表明：同時接受了傳統醫學教育和移動平臺教育的學生，在基礎知識、專業知識、臨床思維和操作技能方面的得分均高于僅接受傳統醫學教育的學生。涂靜等[9]研究表明，通過移動手機端進行實時會議、在線問卷、微信公眾號等方式移動培訓住院醫師、帶教老師以及管理人員，基本能夠滿足住院醫師規范化培訓的目標要求。且移動應用程序可以即時提供學習反饋，幫助學生了解自己的進度和需要改進的地方。根據學生的進度和需求，應用程序可以推薦個性化的學習資料和資源。此外，移動應用程序還有助于學習社區網絡的構建，促進知識交流和經驗分享。

2.2 挑戰

前述在線課程和教育平臺的挑戰同樣適用于移動應用程序。此外，移動應用程序具有某些固有的缺陷，如相對于電腦桌面或在線平臺，移動設備的屏幕大小和性能可能限制某些復雜應用的運行。另外，大多數現有移動端教育平臺的知識并不能實時地進行更新，霍達等[10]指出較快的內容更新對網絡、移動終端等硬件設備以及制作和維護等方面的要求較高。在涉及病例討論或患者數據時，如何確保信息的隱私和安全是一個關鍵問題。最后，目前應用市場上存在大量的醫學應用程序，如何選擇和評估高質量的應用成了一個問題。趙亮等[11]通過探索移動平臺在神經外科教學中的應用，指出目前移動應用教學還存在結構體系不完善、APP 種類繁多但質量欠佳以至于教學效果不佳、學生使用率低下等問題。該研究充分說明了移動應用程序在教學中成熟開展尚有一段路程要走。

2.3 可能的解決方案

針對移動設備的特點，設計簡潔、直觀且響應迅速的教學應用界面，預期可以顯著改善學生的學習體驗，但這需要教育機構與移動應用程序相關公司開展合作以實現該目的。此外，應安排專門的教師負責定期進行移動端教學內容的實時更新。對于隱私安全問題，可采用先進的加密技術和嚴格的數據訪問權限管理，確保應用程序中的信息安全。對于琳瑯滿目的教學移動端應用，應建立一個由專家評審和用戶反饋組成的應用評價系統，以幫助學生和醫生選擇合適的應用程序。最后，還可為學生和醫生提供如何有效使用移動應用進行學習的培訓和指導，確保他們能夠最大化利用這些工具。

3 虛擬現實（virtual reality，VR）

3.1 應用

虛擬現實技術為醫學教育提供了一個獨特的方式[12]，對于精神醫學領域更是如此[13]。VR 使學生得以體驗精神疾病的各種癥狀，進而加深對其的理解。如模擬患者的經歷、進行沉浸式治療等。模擬患者經歷是指通過模擬精神疾病患者的真實體驗，學生可以更加深入地了解患者的感受和癥狀，如幻覺、妄想等。這種沉浸式的體驗對于提高學生對癥狀學的理解和培養對精神疾病患者的同理心十分重要。此外，VR 技術還為精神醫學提供了沉浸式治療方法。學生可以學習如何使用VR 來治療焦慮癥、創傷后應激障礙等，通過模擬安全的環境幫助患者面對和處理他們的恐懼[14-15]。李晶晶等[16]通過調研VR 在全科住院醫師規范化培訓中的應用效果，指出傳統授課模式結合VR 技能培訓，有利于提高培訓學員的專業知識掌握程度，在住培教學中具有一定的應用價值。

3.2 挑戰

盡管VR 技術為精神醫學帶來了諸多好處，但在教育應用中也面臨一些挑戰。首先是成本問題：高質量的VR 設備和軟件通常價格昂貴，這可能會給教育機構帶來經濟壓力。另外，維護和更新這些設備也需要額外的成本。其次，在使用VR 的過程中可能出現生理和心理的不適：長時間使用VR 可能會導致一些學生出現頭暈、惡心等身體不適，稱為VR 暈動癥。此外，對于某些情感觸發內容，如模擬重度精神疾病的經歷，可能導致學生的心理壓力和不適。最后，VR可能存在過度簡化的問題：雖然VR 可以模擬患者的經歷，但由于技術限制，它可能過于簡化或者漏掉某些重要的細節，從而使學生得到的體驗與真實情況有所偏差。

3.3 可能的解決方案

對于上述挑戰可考慮以下解決方案：首先，針對成本問題可以考慮適度增加VR 方面的預算，建立教育機構與VR 等高科技企業的良好合作關系。其次，為了避免可能出現的生理和心理不適感，應確保學生在使用VR 時每次的時間不要過長，并提供足夠的休息時間以減少不適發生的可能性。最后，雖然VR 是一個新穎且強大的工具，但它不能完全替代傳統的教學方法，而是作為一種輔助工具結合真實世界中的臨床實習和病例分析，可以幫助學生獲得更全面的學習體驗。

4 人工智能（artificial intelligence，AI）

4.1 應用

隨著人工智能技術的快速發展，其在醫學領域的應用將越來越普遍[17]。首先是數據分析與輔助診斷方面的應用，AI 可以從大量患者數據中提取有用的信息，用于個體水平的輔助診斷[18]。特別是在對于某些復雜的病例，AI 可以為醫生提供可能的疾病模型和預測。其次是AI 可以提供個體水平的治療計劃：基于患者的歷史數據和當前癥狀，AI 可以為醫生提供個性化的治療建議，從而有效避免過度醫療以及提升治療效果[19]。再次，學生可以學習如何利用AI 驅動的心理健康應用工具，如聊天機器人，來為患者提供初步的咨詢和支持。

4.2 挑戰

盡管AI 技術為精神醫學帶來了眾多機會，但同時也伴隨著挑戰。首先是數據隱私和倫理問題：與患者相關的數據涉及隱私和倫理問題，特別是在訓練AI模型時，如何確保數據的安全性和匿名性是一個重要的議題[20]。其次是對AI 的過度依賴，學生很可能過于依賴AI 進行決策，忽略了自己的判斷和經驗。這可能不利于學生鞏固和利用自己所學到的理論知識。最后是技術透明性的問題。由于大多數AI 模型的工作原理對于非專家來說是不透明的，學生可能很難理解其決策依據，從而對其結果缺乏信心。

4.3 解決方案

對于上述挑戰，筆者提出以下幾種可能的解決方案。首先需要加強使用者的數據保護意識：在使用患者數據進行AI 訓練之前，確保已經去除了所有可以識別個人身份的信息，并且確保數據存儲和傳輸的安全性。其次，強調在精神醫學的教育中AI 只是一個輔助工具，學生應該更多的自主進行獨立與思考，并嘗試分析AI 的決策與自己決策的異同及其潛在原因。最后，可以嘗試讓學生不僅了解如何使用AI工具，還理解其背后的原理和局限性。這可以幫助他們更加自信地使用這些工具，并對其結果保持批判性的思考。

5 神經影像技術

5.1 應用

神經影像技術，特別是功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging，fMRI）和正電子發射斷層掃描（positron emission tomography，PET），為精神醫學領域提供了強有力的工具來探索大腦的工作機制及其與心理和行為的關系，對于提升精神醫學教學效果具有重要意義[21]。首先神經影像技術可以幫助學生更好地理解大腦的結構與功能。通過神經影像技術，可以直觀地觀察到大腦的活動區域、大腦的連接模式以及不同腦區的功能，這對于理解精神疾病的生物學基礎至關重要。其次是輔助診斷方面的應用，在精神分裂癥、重度抑郁癥等精神疾病中，特定的腦區活動模式可能與疾病的病理生理過程相關。神經影像技術可以作為診斷和評估疾病進程的輔助工具。最后是療效評估方面的應用，對于某些治療手段，如認知行為療法或藥物治療，神經影像技術可以幫助評估治療對大腦功能的影響，從而讓學生明白精神疾病治療的潛在神經生物基礎。

5.2 挑戰

盡管神經影像技術為精神醫學提供了寶貴的視角，但在教育中的應用存在下述挑戰。首先是高昂的設備和操作成本，神經影像相關設備通常非常昂貴，且操作和數據分析需要專門的技能和知識。其次是神經影像方面的數據解釋問題，雖然神經影像可以顯示大腦的活動，但如何正確地解釋這些數據并將其與心理行為聯系起來仍然是一個巨大的挑戰，對于很多精神疾病目前并沒有建立一個公認的病理生理機制。如果誤導性地解釋則可能會導致學生錯誤的認知。最后是技術與倫理的平衡問題。在某些情況下，例如研究某些高風險行為與大腦功能的關系，可能會涉及醫學倫理相關的問題。

5.3 解決方案

對于上述挑戰，筆者提出以下幾點可能的解決方案。首先對于成本方面的問題，可以通過合作或創建共享中心的方式，集中資源進行高質量的神經影像研究和教學。其次確保學生接受嚴格的神經影像數據分析和解釋方面的培訓，結合自己的理論知識辯證批判地看待相關結果。最后，必須提供學生以必要的倫理知識，在涉及敏感和高風險的研究中，應確保有明確的倫理指導和審查流程，從而規避可能存在的倫理風險。

隨著數字化技術在醫學領域的日益普及，精神醫學教育也正在經歷一場深刻的變革。這種變革為教育者和學習者帶來了前所未有的機會，但同時也帶來了一系列挑戰。如何有效地整合及利用數字化技術來提高精神醫學的教育質量是一個極其重要的議題。數字化技術為精神醫學教育消除了傳輸知識與經驗交流的距離障礙，為學生提供了與專家教授以及其他同行實時互動的機會，這對于地理位置偏遠或資源有限的地區特別有益。此外數字化技術提供了個性化學習的機會和平臺，尤其是在虛擬現實下學生可以在安全的環境中模擬真實的醫療場景，從而獲得寶貴的實踐經驗。為了充分發揮數字化技術在精神醫學教育中的潛力并克服其潛在的挑戰，精神醫學教育者、數字技術等科技公司、教育政策制定者和教學管理人員需要緊密合作。首先，需要增加這些數字化技術的普及性，讓有精神醫學教育需求的受眾都能獲得使用這些數字化技術的條件以及知曉如何科學使用的方法。其次，定期的內容更新是必要的，以確保數字化教育內容的質量和即時性。最后，應綜合運用傳統的培訓教育和數字化技術教育，使之相輔相成，發揮協同作用，增強教育效果。希望文章能夠為廣大的精神醫學教育者和管理者帶來參考和啟示。