AI技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像教育教學(xué)中的應(yīng)用研究

閆悅 劉紅霞 屠瑊雯 高鑫

摘要：本文研究了AI技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像教育教學(xué)的具體策略，系統(tǒng)分析了傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)影像教學(xué)模式存在的局限性和不足。本文認(rèn)為，在醫(yī)學(xué)影像教學(xué)中，教師可以結(jié)合AI技術(shù)，實(shí)施自動(dòng)化影像識(shí)別和分析、虛擬仿真和互動(dòng)學(xué)習(xí)環(huán)境、個(gè)性化學(xué)習(xí)和教育輔助等，從而提升醫(yī)學(xué)影像教育教學(xué)質(zhì)量，培養(yǎng)具有實(shí)踐和應(yīng)用能力、跨學(xué)科合作和綜合能力的醫(yī)學(xué)影像人才。

關(guān)鍵詞：AI技術(shù)；醫(yī)學(xué)影像教育；虛擬仿真教學(xué)

引言

隨著科技的發(fā)展，人工智能（AI）技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用日益廣泛，醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域也不例外。AI技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的應(yīng)用為診斷、治療和科研帶來了前所未有的便利，成為醫(yī)學(xué)影像教學(xué)中的新質(zhì)生產(chǎn)力。提高醫(yī)學(xué)影像教育教學(xué)質(zhì)量和培養(yǎng)具有全面素質(zhì)的醫(yī)學(xué)影像人才作為醫(yī)學(xué)影像教育的重要任務(wù)，面臨著教學(xué)模式滯后等困境，無法滿足現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像教育的發(fā)展需求，影響著醫(yī)學(xué)影像教育的高質(zhì)量探索[1]。本文旨在探討AI技術(shù)與醫(yī)學(xué)影像教育教學(xué)的融合策略，為醫(yī)學(xué)影像教育領(lǐng)域的創(chuàng)新和發(fā)展提供理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)。

1. 傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)影像教育教學(xué)的問題與需求變化

1.1 傳統(tǒng)教學(xué)模式的局限性和不足

1.1.1 被動(dòng)接受教育模式的限制

在傳統(tǒng)教學(xué)模式下，學(xué)生通常是被動(dòng)地接受教師的知識(shí)傳授，缺乏主動(dòng)參與和探究的機(jī)會(huì)，學(xué)生只需要記住教師所講的知識(shí)點(diǎn)，并進(jìn)行簡單的模式識(shí)別和判斷。然而，這種被動(dòng)的學(xué)習(xí)方式往往難以激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和主動(dòng)性，影響了他們的學(xué)習(xí)效果。例如，傳統(tǒng)教學(xué)模式中，由于醫(yī)學(xué)影像的復(fù)雜性，學(xué)生往往只能依靠教師的講解來理解不同組織和病變的表現(xiàn)，而僅憑文字和靜態(tài)圖像很難準(zhǔn)確傳達(dá)出影像的三維結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)過程，這給學(xué)生的學(xué)習(xí)帶來了困難，學(xué)生無法真正地觀察、理解和分析圖像，無法理解圖像背后的解剖學(xué)和病理學(xué)基礎(chǔ)，導(dǎo)致學(xué)生對醫(yī)學(xué)影像的理解程度和分析能力有所欠缺[2]。

1.1.2 忽視學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)需求

在傳統(tǒng)教學(xué)模式下，教師通常采用一刀切的教學(xué)方法，無法滿足不同學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和需求，學(xué)生被迫按照教師的教學(xué)節(jié)奏和方式學(xué)習(xí)，不能根據(jù)自己的興趣和能力深入學(xué)習(xí)和探索。例如，學(xué)生可能對心臟影像學(xué)或乳腺影像學(xué)感興趣，希望深入學(xué)習(xí)和了解這些領(lǐng)域，而在傳統(tǒng)教學(xué)模式下，教師通常只會(huì)簡單地介紹這些領(lǐng)域的基本知識(shí)，無法滿足學(xué)生對于深入學(xué)習(xí)的需求，學(xué)生可能因?yàn)槿狈@些領(lǐng)域的深入了解而感到困惑和失望[3]。

傳統(tǒng)教學(xué)模式也無法滿足學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)的需求，不同學(xué)生具有不同的學(xué)習(xí)風(fēng)格和能力，他們對于學(xué)習(xí)的需求也不盡相同，有些學(xué)生可能更擅長視覺學(xué)習(xí)，更喜歡通過觀看圖像和模擬實(shí)例來學(xué)習(xí)，然而，在傳統(tǒng)教學(xué)模式下，學(xué)生往往無法得到滿足，因?yàn)榻處熤饕揽靠陬^講解和書面材料來傳授知識(shí)。

1.1.3 教師資源分配不均衡

在傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)影像教育教學(xué)中，教師資源的分配存在不均衡的問題，導(dǎo)致教學(xué)質(zhì)量的差異化。傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)影像教育教學(xué)中，高水平的醫(yī)學(xué)影像教師資源有限，學(xué)生無法獲得足夠的實(shí)踐指導(dǎo)和專業(yè)培訓(xùn)。此外，在傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)影像教育教學(xué)中，課堂教學(xué)和書面資料仍然是主要的教學(xué)形式，導(dǎo)致學(xué)生在實(shí)踐操作方面的訓(xùn)練相對不足，無法真正掌握醫(yī)學(xué)影像診斷技能。

1.2 醫(yī)學(xué)影像教學(xué)需求的變化

1.2.1 醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的快速發(fā)展

醫(yī)學(xué)影像技術(shù)日新月異，使得教育教學(xué)內(nèi)容需要不斷更新。以計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）為例，從最初的單層掃描到如今的多層螺旋掃描，技術(shù)的發(fā)展使得圖像分辨率和質(zhì)量得到極大提升。然而，許多傳統(tǒng)教學(xué)教材和資源庫里的案例圖像仍為較早時(shí)期的單層掃描圖像，這導(dǎo)致學(xué)生在實(shí)際工作中難以適應(yīng)現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的應(yīng)用[4]。醫(yī)學(xué)影像教學(xué)要求教師以更新的教學(xué)內(nèi)容和資源滿足學(xué)生對醫(yī)學(xué)影像技術(shù)發(fā)展的需求，培養(yǎng)學(xué)生具備適應(yīng)未來發(fā)展的能力。醫(yī)學(xué)影像教學(xué)需求的變化還體現(xiàn)在臨床實(shí)際應(yīng)用中，隨著醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的不斷創(chuàng)新，新的檢查方法和診斷手段不斷涌現(xiàn)。例如，磁共振成像（MRI）技術(shù)在神經(jīng)、肌肉骨骼等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，但相關(guān)教材和教學(xué)資源相對匱乏。

1.2.2 實(shí)踐和應(yīng)用能力的強(qiáng)調(diào)

傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)影像教育教學(xué)注重理論知識(shí)的傳授，但對實(shí)踐和應(yīng)用能力的培養(yǎng)較為薄弱，學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中往往只停留在被動(dòng)接受知識(shí)的層面，缺乏主動(dòng)實(shí)踐和解決問題的機(jī)會(huì)，這使得學(xué)生在實(shí)際工作中難以應(yīng)對復(fù)雜的臨床情況和現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的應(yīng)用需求。以深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)為例，其在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，然而，在傳統(tǒng)教學(xué)模式下，學(xué)生對這種新興技術(shù)的了解往往僅限于理論層面，缺乏實(shí)際操作和應(yīng)用的機(jī)會(huì)[5]。

為滿足學(xué)生對實(shí)踐和應(yīng)用能力的需求，教師可以采取多種教學(xué)手段和方法。例如，開展醫(yī)學(xué)影像實(shí)踐操作課程，讓學(xué)生通過親自操作醫(yī)學(xué)影像設(shè)備和軟件進(jìn)行診斷，培養(yǎng)其實(shí)踐技能和臨床應(yīng)用能力，引入真實(shí)臨床案例作為教學(xué)素材，讓學(xué)生通過解決實(shí)際病例中的醫(yī)學(xué)影像問題，鍛煉問題解決能力和創(chuàng)新思維。

1.2.3 跨學(xué)科合作和綜合能力的要求

傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)影像教育教學(xué)往往局限于本專業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)傳授，較少涉及與其他學(xué)科的交叉和融合，然而，在實(shí)際的醫(yī)學(xué)影像工作中，與其他專業(yè)如內(nèi)科、外科、病理科等的緊密合作至關(guān)重要。以神經(jīng)影像學(xué)為例，涉及神經(jīng)內(nèi)科、神經(jīng)外科、放射科等多個(gè)學(xué)科。在神經(jīng)影像教學(xué)中，應(yīng)關(guān)注學(xué)生對神經(jīng)系統(tǒng)疾病診治的理解，以及與其他學(xué)科專業(yè)人員的協(xié)作能力，通過與其他相關(guān)專業(yè)的學(xué)生共同開展病例討論、實(shí)踐操作等，培養(yǎng)學(xué)生跨學(xué)科合作和綜合能力。

此外，醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的發(fā)展也推動(dòng)了人工智能、大數(shù)據(jù)、生物信息學(xué)等領(lǐng)域的交叉融合，醫(yī)學(xué)影像教育教學(xué)應(yīng)關(guān)注學(xué)生在這些領(lǐng)域的學(xué)習(xí)，以培養(yǎng)具備綜合能力的醫(yī)學(xué)影像專業(yè)人才。例如，在教學(xué)過程中可以引入醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)分析和挖掘的相關(guān)課程，讓學(xué)生了解和掌握相關(guān)技術(shù)，提高其在醫(yī)學(xué)影像診斷和治療中的應(yīng)用能力。

2. AI技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像教育教學(xué)中的具體應(yīng)用

2.1 自動(dòng)化影像識(shí)別和分析

2.1.1 應(yīng)用AI輔助影像分析

在醫(yī)學(xué)影像診斷中，自動(dòng)化影像識(shí)別和分析技術(shù)可以幫助醫(yī)生快速準(zhǔn)確地識(shí)別病變部位，提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。以肺癌診斷為例，傳統(tǒng)的影像學(xué)診斷主要依賴醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷，而AI技術(shù)可以通過對肺部CT掃描圖像的自動(dòng)化識(shí)別和分析，準(zhǔn)確識(shí)別出肺癌病變部位，為醫(yī)生提供更加客觀、準(zhǔn)確的診斷依據(jù)，還可以對圖像進(jìn)行定量分析，如測量病灶大小、分析腫瘤周圍血管等，為醫(yī)生提供更加全面的診斷信息[6]。在實(shí)際教學(xué)中，教師可以通過引入AI輔助影像分析技術(shù)，讓學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中了解和掌握最新的醫(yī)學(xué)影像技術(shù)。例如，可以讓學(xué)生通過觀察AI輔助分析的圖像，了解病變部位的特征和變化規(guī)律，從而更好地掌握醫(yī)學(xué)影像診斷的技能。

2.1.2 充分利用AI技術(shù)提升醫(yī)學(xué)影像識(shí)別和分析能力

AI技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像識(shí)別和分析中的應(yīng)用可以顯著提高學(xué)生學(xué)習(xí)效率。以乳腺超聲圖像分析為例，AI技術(shù)可以自動(dòng)識(shí)別和分析乳腺超聲圖像中的病變特征，如惡性病變的形態(tài)、邊界、血流等，學(xué)生可以通過觀察AI識(shí)別和分析的結(jié)果，快速掌握乳腺病變的診斷要點(diǎn)，提高學(xué)習(xí)效果。同時(shí)，教師可以利用AI技術(shù)對學(xué)生的醫(yī)學(xué)影像識(shí)別和分析能力進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和評估，了解學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況。此外，AI技術(shù)還可以為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源和建議，根據(jù)學(xué)生的實(shí)際需求進(jìn)行有針對性的教學(xué)輔導(dǎo)。以肝臟病變?yōu)槔處熆梢宰寣W(xué)生參與構(gòu)建和訓(xùn)練一個(gè)基于AI的肝臟病變識(shí)別模型，在此過程中，學(xué)生需要對肝臟病變的影像學(xué)表現(xiàn)、臨床特點(diǎn)等進(jìn)行深入了解，從而提高對肝臟病變的識(shí)別和分析能力。

2.2 虛擬仿真和互動(dòng)學(xué)習(xí)環(huán)境

2.2.1 利用虛擬仿真技術(shù)實(shí)現(xiàn)真實(shí)案例模擬

利用AI技術(shù)中的虛擬仿真技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像教育教學(xué)中實(shí)現(xiàn)真實(shí)案例的模擬具有重要意義，通過虛擬仿真技術(shù)，可以為學(xué)生提供更加真實(shí)和沉浸式的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，提升其醫(yī)學(xué)影像診斷和分析能力[7]。虛擬仿真技術(shù)可以模擬真實(shí)情景，為學(xué)生提供臨床實(shí)踐和決策訓(xùn)練的機(jī)會(huì)，通過建立虛擬的影像診斷場景，學(xué)生可以模擬接收病人臨床資料、觀察影像、診斷、制定治療方案等過程，在仿真環(huán)境中實(shí)踐應(yīng)用醫(yī)學(xué)影像知識(shí)，培養(yǎng)診斷思維和問題解決能力。以兒科醫(yī)學(xué)影像學(xué)為例，兒童患者的特殊性和影像解讀的復(fù)雜性使得學(xué)習(xí)和實(shí)踐難度較高，利用虛擬仿真技術(shù)，可以構(gòu)建各種兒童病例的模擬情境，讓學(xué)生在虛擬環(huán)境中進(jìn)行兒科醫(yī)學(xué)影像診斷，通過與虛擬兒科患者進(jìn)行互動(dòng)交流、觀察和分析影像，學(xué)生能夠更好地理解和應(yīng)對兒科病例的診斷和治療問題。

2.2.2 基于互動(dòng)學(xué)習(xí)環(huán)境的個(gè)性化學(xué)習(xí)和合作學(xué)習(xí)

通過建立互動(dòng)學(xué)習(xí)環(huán)境，學(xué)生可以根據(jù)自身需求進(jìn)行個(gè)性化學(xué)習(xí)，并通過合作學(xué)習(xí)與他人分享和交流，提升學(xué)習(xí)效果和能力。通過互動(dòng)學(xué)習(xí)環(huán)境，AI技術(shù)可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和特點(diǎn)，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)路徑，基于學(xué)生的學(xué)習(xí)歷史和表現(xiàn)，AI系統(tǒng)可以給予針對性的反饋和建議，幫助學(xué)生發(fā)現(xiàn)自身的學(xué)習(xí)弱點(diǎn)，并進(jìn)行有針對性的提升。以醫(yī)學(xué)影像解讀為例，通過互動(dòng)學(xué)習(xí)環(huán)境，學(xué)生可以根據(jù)自身的學(xué)習(xí)進(jìn)度和興趣選擇學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)路徑，AI系統(tǒng)可以為學(xué)生提供不同難度級別的案例，讓學(xué)生在解讀不同類型、不同難度的影像時(shí)，逐步提高醫(yī)學(xué)影像解讀能力。

2.3 個(gè)性化學(xué)習(xí)和教育輔助

2.3.1 利用AI深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)和教育輔助

AI的深度學(xué)習(xí)算法可以通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)歷史、行為數(shù)據(jù)和測評結(jié)果，建立學(xué)生的學(xué)習(xí)模型，深入了解學(xué)生的學(xué)習(xí)需求和學(xué)習(xí)模式，進(jìn)而為其量身定制個(gè)性化的教育方案和學(xué)習(xí)路徑。以醫(yī)學(xué)影像診斷為例，通過AI的深度學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)可以分析學(xué)生在醫(yī)學(xué)影像學(xué)習(xí)中的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和答題結(jié)果，了解學(xué)生對不同類型病變的辨識(shí)能力和存在的問題，進(jìn)而為學(xué)生提供有針對性的學(xué)習(xí)資源和練習(xí)題，幫助其彌補(bǔ)弱點(diǎn)，加強(qiáng)技能訓(xùn)練。同時(shí)，系統(tǒng)還可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)展和表現(xiàn)，調(diào)整教學(xué)內(nèi)容和難度，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的學(xué)習(xí)過程。

2.3.2 基于學(xué)習(xí)分析的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計(jì)

在AI技術(shù)應(yīng)用中，基于對學(xué)生學(xué)習(xí)的分析，可以設(shè)計(jì)出個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑。通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)歷史、行為數(shù)據(jù)和測評結(jié)果，了解學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格、興趣和需求，進(jìn)而為其設(shè)計(jì)個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑。AI系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，為其推薦相關(guān)的學(xué)習(xí)資源、練習(xí)題和案例，引導(dǎo)其深入學(xué)習(xí)和拓展知識(shí)[8]。以醫(yī)學(xué)影像診斷為例，基于學(xué)習(xí)分析的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計(jì)可以幫助學(xué)生更好地掌握醫(yī)學(xué)影像知識(shí)和技能，AI系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，為其推薦相應(yīng)的醫(yī)學(xué)影像案例和練習(xí)題，同時(shí)根據(jù)其診斷表現(xiàn)和問題，為其提供個(gè)性化的反饋和建議，幫助其提高診斷能力。

結(jié)語

AI技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像教育教學(xué)中的應(yīng)用為提高教學(xué)質(zhì)量和培養(yǎng)具有全面素質(zhì)的醫(yī)學(xué)影像人才提供了新的思路和方向。本文通過對傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)影像教育教學(xué)的分析，發(fā)現(xiàn)其存在諸多局限性和不足，并提出將AI技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像教育教學(xué)的融合策略，包括自動(dòng)化影像識(shí)別和分析、虛擬仿真和互動(dòng)學(xué)習(xí)環(huán)境、個(gè)性化學(xué)習(xí)和教育輔助等方面。未來研究可以進(jìn)一步探討AI技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像教育教學(xué)中的具體應(yīng)用方法和效果，如AI輔助影像分析、虛擬仿真和互動(dòng)學(xué)習(xí)環(huán)境的設(shè)計(jì)與評估、個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計(jì)等，以及如何更好地將AI技術(shù)與醫(yī)學(xué)影像教育教學(xué)相結(jié)合，以培養(yǎng)更多具有全面素質(zhì)的醫(yī)學(xué)影像人才。

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作者簡介：閆悅，碩士研究生，講師，研究方向：醫(yī)學(xué)影像技術(shù)教育教學(xué)。