“人工智能+” 用于口腔黏膜病教學(xué)的價值研究

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.06.044

中圖分類號：G71；TP18 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）06-0132-03

Research on the Value of \"Artificial Intelligence+\" in Teaching Oral Mucosal Diseases LIU Huanxia

（He'nan NursingVocational College，Anyang 455ooo，China）

Abstract： With the continuous improvement of information technology such as artificial intelligence，its role in dental education is becoming increasingly prominent. Compared with traditional teaching methods，artificial inteligence based oral mucosal disease teaching can play a greater role in promoting the rapid development of oral medicine education.The main content of oral mucosal disease teaching includes the causes，mechanisms，diagnosis， treatment，and disease preventionand control of the disease.The complex etiologyand difficult treatment of this disease makeoral mucosal disease teaching highly complex.The application of artificial inteligence technologycan effectivelysolve this problem.Inthisarticle，wewillfirstconductresearchonthechallenges faced inteachingoralmucosal diseasesundertheackgroundofartifical intelligence.Onthisbasis，thedevelopmentstatusof \"artificialintellgence+\"in oral mucosaldisease teachingandthedevelopmentsuggestionsof \"artificialinteligence+\"inoralmucosal diseaseeaching are studied.Through this study， we hope to further improve the teaching level of oral mucosal diseases.

Keywords：oralmucosal disease;Medical education;Artificial IntelligencePlus

0 引言

在口腔醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，口腔粘膜病學(xué)是研究口腔黏膜和相關(guān)疾病的重要學(xué)科分支之一。口腔黏膜病教學(xué)的具體內(nèi)容主要分為基礎(chǔ)理論和臨床診治兩個部分。鑒于該疾病和部分全身性疾病存在比較密切的聯(lián)系，因而口腔黏膜病的教學(xué)過程中需要加強(qiáng)口腔醫(yī)學(xué)和其他醫(yī)學(xué)分支的聯(lián)系。在臨床上，口腔黏膜類疾病的鑒別診斷和治療難度均較大，導(dǎo)致教學(xué)完成后學(xué)生對相關(guān)知識的掌握程度存在較大差異。因此，口腔黏膜病教學(xué)逐漸成為口腔醫(yī)學(xué)教學(xué)領(lǐng)域的難點之一。本文針對“人工智能 + ”用于口腔黏膜病教學(xué)的價值以及其他相關(guān)問題進(jìn)行研究，旨在深入了解“人工智能 + ”技術(shù)在口腔黏膜病教學(xué)中的具體應(yīng)用方法和教學(xué)過程中遇到的問題。在此基礎(chǔ)上，通過制定針對性的解決方案促使“人工智能 + ”技術(shù)在口腔黏膜病教學(xué)中得到更加科學(xué)的應(yīng)用。同時，推動口腔黏膜病教學(xué)水平的提升。

1 人工智能背景下口腔黏膜病教學(xué)的困境

1.1教學(xué)時間與資源不足

在我國的口腔醫(yī)學(xué)本科教育體系中，口腔黏膜病學(xué)占據(jù)了比較重要的地位，但教學(xué)時間和資源的不足導(dǎo)致口腔黏膜病的教學(xué)水平難以得到進(jìn)一步提升。具體來說，首先，在現(xiàn)有的口腔醫(yī)學(xué)本科教育體系中，口腔黏膜病相關(guān)課時的占比不足 10% 。這種在教學(xué)時間上存在的限制一方面導(dǎo)致教師難以在課堂上深入講解相關(guān)知識，另一方面則增加了學(xué)生學(xué)習(xí)相關(guān)知識的難度[2]。同時，口腔粘膜病是一系列口腔黏膜類疾病的總稱，鑒別診斷和治療的難度較大。在實際教學(xué)過程中，只進(jìn)行短時間的課堂教學(xué)并不能幫助學(xué)生全面掌握相關(guān)知識。在教學(xué)資源方面，口腔黏膜病教學(xué)存在資源分配不均衡以及資源質(zhì)量差異大等需要解決的問題。具體來說，目前我國不同地區(qū)的醫(yī)學(xué)院校在辦學(xué)實力、歷史底蘊、資金投入等方面存在顯著差異，導(dǎo)致口腔黏膜病教育資源的分配不均衡。在一些重點醫(yī)學(xué)院校或重點高校的醫(yī)學(xué)院系，教育資源不僅數(shù)量多，而且質(zhì)量處于較高水平。而在大多數(shù)普通醫(yī)學(xué)院中，負(fù)責(zé)教授口腔黏膜病學(xué)的教師大多數(shù)并非本領(lǐng)域的專業(yè)教師，而是其他口腔醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的教師兼職負(fù)責(zé)該專業(yè)的教學(xué)。在課堂上，教師只能進(jìn)行簡單的“照本宣科”教學(xué)，難以對教學(xué)方法進(jìn)行更大力度的創(chuàng)新[3]。

1.2教學(xué)模式有待創(chuàng)新

在近幾年，我國的口腔醫(yī)學(xué)教育領(lǐng)域呈現(xiàn)出了教學(xué)改革不斷深化的變化趨勢，加強(qiáng)粘膜病的教學(xué)方法在這一背景下出現(xiàn)了較大幅度的變化。除了傳統(tǒng)的多媒體教學(xué)外，還進(jìn)行了更多的教學(xué)方法創(chuàng)新嘗試。當(dāng)前新出現(xiàn)的口腔黏膜病教學(xué)方法包括案例式教學(xué)、翻轉(zhuǎn)課堂等。但是，上述教學(xué)方法側(cè)重于對常見口腔粘膜病的教學(xué)，對發(fā)病率較低的口腔黏膜病，上述方法的教學(xué)效果存在較大的提升空間。同時，相當(dāng)一部分口腔黏膜病與全身性疾病存在較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，傳統(tǒng)教學(xué)方法在這一方面也難以取得理想的教學(xué)效果。在各類口腔粘膜病的鑒別診斷方面，常規(guī)的教學(xué)方法也難以直觀地展示不同類型口腔黏膜病的臨床表現(xiàn)和對患者口腔造成的損傷。為解決上述問題，部分醫(yī)學(xué)院校開始嘗試將更多信息技術(shù)手段融入口腔黏膜病的教學(xué)中，但并未制定和實施具體的融合方案[4。只有解決了上述問題，才能確保“人工智能 + ”在口腔黏膜病的教學(xué)中體現(xiàn)出足夠的應(yīng)用價值。

1.3理論與實踐教學(xué)未能有效結(jié)合

在當(dāng)下，口腔粘膜病的本科教學(xué)中存在理論知識占比過多，實踐教學(xué)占比過少的問題，導(dǎo)致學(xué)生很難將學(xué)習(xí)到的理論知識轉(zhuǎn)化為實際操作能力和經(jīng)驗，這一問題同樣導(dǎo)致口腔黏膜病教學(xué)水平難以得到進(jìn)一步提升。由于理論教學(xué)和實踐教學(xué)存在脫節(jié)問題，學(xué)生在臨床實習(xí)中難以將遇到的各類病例與自己學(xué)習(xí)的理論知識進(jìn)行快速結(jié)合。口腔黏膜病與全身性疾病的關(guān)聯(lián)性，進(jìn)一步導(dǎo)致學(xué)生在實習(xí)時面對復(fù)雜的病例手足無措，增加實際運用相關(guān)理論知識的難度。傳統(tǒng)的口腔黏膜病學(xué)之所以存在上述問題，主要原因包括以下兩個方面：第一，口腔黏膜病學(xué)相關(guān)理論知識較多且比較復(fù)雜。因此，教師只能將有限的教學(xué)時間大多投入理論知識教學(xué)中，確保學(xué)生通過學(xué)習(xí)形成相對完整的知識體系，難以在臨床技能培訓(xùn)方面投入更多的時間和精力。第二，當(dāng)前大多數(shù)醫(yī)學(xué)院校并未建立標(biāo)準(zhǔn)化的實踐技能培訓(xùn)體系，導(dǎo)致實踐技能培訓(xùn)效果不佳。

2 “人工智能+”在口腔黏膜病教學(xué)中的發(fā)展現(xiàn)狀

在當(dāng)下，人工智能技術(shù)已經(jīng)在部分醫(yī)學(xué)院校的口腔黏膜病教學(xué)中得到了比較廣泛的應(yīng)用。在應(yīng)用過程中，部分院校的口腔醫(yī)學(xué)專業(yè)通過人工智能模擬系統(tǒng)，創(chuàng)建了大量不同類型、不同嚴(yán)重程度的口腔黏膜病虛擬病例，這些病例具有高度逼真的癥狀、體征和病史等，克服了傳統(tǒng)教學(xué)中病例數(shù)量有限、病種單一的問題，為學(xué)生提供了多樣化的實踐機(jī)會，使其更好地掌握診斷和治療方法。同時，以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)，部分教師結(jié)合學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度、知識掌握程度和學(xué)習(xí)習(xí)慣等，為每個學(xué)生量身定制個性化的學(xué)習(xí)計劃和路徑[5]。對于口腔黏膜病中較難理解的知識點，如某些罕見病的病理機(jī)制，系統(tǒng)可以自動推送相關(guān)的學(xué)習(xí)資料、視頻講解和練習(xí)題等，幫助學(xué)生有針對性地進(jìn)行學(xué)習(xí)和鞏固。而針對人工智能技術(shù)的具體應(yīng)用情況進(jìn)行調(diào)查可以發(fā)現(xiàn)，口腔黏膜病教學(xué)中常用的人工智能技術(shù)包括虛擬標(biāo)準(zhǔn)化病人技術(shù)、知識圖譜技術(shù)等。例如，吉林大學(xué)的“口腔組織病理學(xué)”AI課程，通過分析齲病、牙髓病、根尖周病、牙周病、口腔黏膜病等口腔常見病的病理變化和診斷及鑒別診斷要點，讓學(xué)生將理論知識與臨床實踐相結(jié)合，更深入地理解相關(guān)疾病。但是需要看到，現(xiàn)階段的人工智能在口腔黏膜病教學(xué)中的應(yīng)用仍存在一定的技術(shù)瓶頸，如虛擬病例的真實性和復(fù)雜性還不能完全替代真實患者，對于一些特殊情況和罕見病例的模擬可能不夠準(zhǔn)確。

3 “人工智能+”在口腔黏膜病教學(xué)中的發(fā)展建議

3.1充分發(fā)揮在教學(xué)和實訓(xùn)中的紐帶作用

在利用“人工智能 + ”開展口腔粘膜病教學(xué)的過程中，教師需通過以下措施使充分發(fā)揮“人工智能 + ”技術(shù)在教學(xué)和實訓(xùn)中的紐帶作用。具體來說，第一，教師需利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)對教學(xué)資源的有效整合。在這一方面，需利用人工智能技術(shù)構(gòu)建統(tǒng)一的口腔黏膜病教學(xué)資源平臺，整合教材、學(xué)術(shù)論文、臨床病例、手術(shù)視頻等多類型資源。將碎片化的知識進(jìn)行系統(tǒng)梳理，以疾病種類、發(fā)病機(jī)制、診療流程等為模塊分類存儲，方便教師教學(xué)取用與學(xué)生自主學(xué)習(xí)。例如，教師在講解扁平苔蘚這一常見口腔黏膜病時，可一鍵調(diào)取該病的典型病例資料、前沿研究成果、專家診療視頻等，為課堂注入豐富內(nèi)容；學(xué)生課后復(fù)習(xí)也能在平臺上迅速定位所需知識，實現(xiàn)理論學(xué)習(xí)的連貫性[6]。第二，教師還需要利用人工智能技術(shù)強(qiáng)化對實訓(xùn)的模擬。在口腔黏膜病的實訓(xùn)教學(xué)中，教師需進(jìn)一步拓展人工智能虛擬仿真技術(shù)的應(yīng)用范圍。開發(fā)高精度的口腔黏膜病虛擬實訓(xùn)系統(tǒng)，模擬從患者初診接待、口腔檢查、病情診斷到制定治療方案的全過程。系統(tǒng)設(shè)置不同難度級別、多種突發(fā)狀況的實訓(xùn)場景，如模擬患者在檢查過程中突發(fā)嘔吐反應(yīng)，考驗學(xué)生的應(yīng)急處理能力；同時引入觸覺反饋技術(shù)，讓學(xué)生在使用口腔器械操作虛擬模型時，能感受到類似真實人體組織的質(zhì)地與阻力，增強(qiáng)實訓(xùn)的真實感，使學(xué)生通過反復(fù)練習(xí)熟練掌握臨床技能，無縫銜接未來職業(yè)需求。

3.2制定并實施更加個性化的教學(xué)方案

教師開展口腔黏膜病教學(xué)的過程中，需利用人工智能技術(shù)對學(xué)情進(jìn)行精準(zhǔn)的分析。在這一方面，教師可充分利用人工智能的大數(shù)據(jù)分析功能，深度挖掘?qū)W生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，包括學(xué)習(xí)時長、知識點停留時間、答題正確率、作業(yè)完成速度等。通過對這些數(shù)據(jù)的分析，精準(zhǔn)洞察每個學(xué)生的學(xué)習(xí)短板、興趣偏好以及學(xué)習(xí)節(jié)奏，為個性化教學(xué)方案制定提供科學(xué)依據(jù)。例如，若發(fā)現(xiàn)某學(xué)生在口腔黏膜病的病理診斷部分反復(fù)出錯且學(xué)習(xí)耗時較長，系統(tǒng)自動標(biāo)記該生在這一領(lǐng)域的學(xué)習(xí)困難，提示教師重點關(guān)注并給予針對性輔導(dǎo)。同時，教師還需結(jié)合人工智能技術(shù)的特點與學(xué)生的具體情況對教學(xué)方法進(jìn)行動態(tài)調(diào)整[7]。在這一方面，教師需采取的主要措施是結(jié)合學(xué)情分析結(jié)果，人工智能協(xié)同教師實時調(diào)整教學(xué)內(nèi)容與進(jìn)度。對于基礎(chǔ)薄弱的學(xué)生，推送基礎(chǔ)強(qiáng)化課程、簡易病例分析練習(xí)，放緩教學(xué)節(jié)奏；針對學(xué)有余力的學(xué)生，提供拓展性學(xué)習(xí)資料，如罕見口腔黏膜病的國際前沿研究動態(tài)、復(fù)雜病例的多學(xué)科聯(lián)合診療案例等，加快教學(xué)進(jìn)程，激發(fā)學(xué)生的探索欲，確保每個學(xué)生都能在自己的“最近發(fā)展區(qū)”內(nèi)高效學(xué)習(xí)，提升教學(xué)效果。

3.3突破技術(shù)性限制

在突破技術(shù)限制方面，教師首先需要對教學(xué)用虛擬模型的精度進(jìn)行優(yōu)化。在這一方面，負(fù)責(zé)口腔黏膜病教學(xué)的教師需聯(lián)合計算機(jī)科學(xué)、醫(yī)學(xué)工程等多領(lǐng)域?qū)＜遥度胙邪l(fā)力量攻克當(dāng)前人工智能在口腔黏膜病教學(xué)應(yīng)用中的技術(shù)難題。針對虛擬病歷模型不夠真實、精細(xì)的問題，運用更高分辨率的成像技術(shù)、更先進(jìn)的建模算法，提升模型對口腔黏膜病微小病變、組織紋理等細(xì)節(jié)的還原度。例如，模擬口腔白斑病變時，精確呈現(xiàn)白斑表面的細(xì)微鱗屑、顏色漸變等特征，使學(xué)生在虛擬學(xué)習(xí)環(huán)境中也能精準(zhǔn)識別病癥細(xì)節(jié)，提高診斷能力。此外，教師還需進(jìn)一步拓展智能交互功能。需要加強(qiáng)人工智能系統(tǒng)的自然語言處理與人機(jī)交互能力研發(fā)，實現(xiàn)學(xué)生與虛擬教學(xué)環(huán)境的深度溝通[8]。學(xué)生不僅能通過文字輸入，還能以語音指令的方式操控虛擬實訓(xùn)系統(tǒng)、查詢知識；虛擬“教師”或“患者”能理解學(xué)生的提問意圖，給予準(zhǔn)確、人性化的回應(yīng)，模擬真實的師生交流與醫(yī)患溝通場景，提升學(xué)生的溝通技能與學(xué)習(xí)體驗。

4 結(jié)束語

綜上所述，越來越多的醫(yī)學(xué)院校開始嘗試將“人工智能 + ”技術(shù)用于口腔黏膜病的教學(xué)中，并取得了較好的應(yīng)用效果。同時，“人工智能 + ”的應(yīng)用，也暴露出了傳統(tǒng)教學(xué)模式存在的一些問題，影響了“人工智能 + ”技術(shù)的應(yīng)用效果。為此，本文制定了充分發(fā)揮在教學(xué)和實訓(xùn)中的紐帶作用、制定并實施更加個性化的教學(xué)方案，希望能夠促進(jìn)口腔粘膜病教學(xué)水平的進(jìn)一步提升。

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