人工智能輔助臨床技能評估系統在醫學教育中的應用

關鍵詞：人工智能；臨床技能；醫學教育；評估系統；深度學習doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.07.051中圖分類號：G434;R-4;TP391.1 文獻標志碼：A文章編碼：1672-7274（2025）07-0158-03

Application of Artificial Intelligence Assisted Clinical Skills Assessment System in Medical Education

FengChao，YuanXin-xin （YubeiMedical College，Xinxiang，453ooo，China）

Abstract：The artificial intelligence assisted clinical skills assessment system achieves real-time evaluation of medical students'clinical operational skils through deep learning algorithms.Thisarticle selects240 clinical medicine students from a medical college as the research subjects，randomly divided intoan experimental groupof 120 people who are trained using an intellgent evaluation system，and a control group of 120 people who are scored using traditional examiners.12 week comparison showed that the experimental group scored 92.5% in terms of operational standardization， significantlyhigher than the control group's 85.7% ；Inclinical thinkingassessment，the experimental group scored higher than the control group in the formulation of diagnosis and treatment plans （Plt;0.05） The experimental results show that the inteligent evaluation system enhances the objectivity of medical education evaluation，improves the monitoring efectof teaching quality，optimizes the clinical skills training system，and provides innovative ideas for the reform of medical education evaluation methods.

Keywords： artificial intelligence; clinical skils; medical education; evaluation system; deep learning

醫學教育改革深入推進背景下，臨床技能評估科學性客觀性直接影響醫學人才培養質量。傳統評估依賴考官主觀判斷，評分標準不統一，評估效率低下。計算機視覺技術配合深度學習算法，可實現臨床操作智能識別評估，建立客觀評價體系。醫學院校亟需開發智能化評估工具，提升臨床技能培訓效果。人工智能輔助評估系統開發應用，對探索創新型醫學教育模式具有重要意義。

1 人工智能輔助臨床技能評估體系構建

人工智能輔助臨床技能評估體系的構建立足于深度學習與計算機視覺技術，通過多模態數據采集設備實時捕捉醫學生臨床操作細節[1]。評估體系采用分層架構，底層依托高性能計算平臺，搭載改進型YOLOv5目標檢測算法與OpenpPose人體姿態識別模型，實現對操作手法、器械使用、體位配合等技能要素的智能識別。中層設計臨床思維評估模塊，融合知識圖譜與注意力機制，構建臨床決策推理模型，評估醫學生的診療思路與應急處置能力。頂層開發智能評分引擎，基于加權融合算法，將客觀操作評分與臨床思維評估有機結合，生成全方位的技能水平評定報告。該評估體系還整合了自適應學習反饋模塊，根據評估結果為學生提供個性化的改進建議和針對性訓練方案。

2 臨床技能評估系統的設計與實現

2.1系統整體架構設計

人工智能輔助臨床技能評估系統采用分布式微服務架構，系統整體劃分為數據采集層、算法處理層、業務邏輯層和應用展示層四個主要層級（見圖1）。數據采集層部署高清攝像設備和多模態傳感器陣列，通過5G網絡實現多源數據的實時傳輸與同步[2]。算法處理層基于Kubernetes容器集群，構建深度學習推理引擎，部署目標檢測、姿態識別等核心算法模型。業務邏輯層采用SpringCloud微服務框架，實現用戶管理、權限控制、評估流程、數據分析等功能模塊。應用展示層采用Vue.js框架開發Web端操作界面，并通過WebSocket技術實現實時評估反饋。

圖1系統整體架構設計

2.2臨床技能評估模型構建

臨床技能評估模型是系統核心組成部分，通過構建科學的評估指標體系、嚴謹的數學模型和有效的優化方法，實現對醫學生臨床技能的精準評估。

2.2.1評估指標體系

臨床技能評估指標體系采用層次分析法構建，涵蓋操作規范性、臨床思維能力和綜合表現三個維度[3]。操作規范性評估基于深度學習目標檢測結果，計算操作軌跡準確度得分 ?S_acc 。設定標準操作軌跡集合P={p₁，p₂，…，p_n} ，實際操作軌跡集合 Q={q₁，q₂，...，q_n} 則軌跡準確度計算公式為

式中， w_i 為第i個關鍵點的權重系數； d（p_i，q_i） 表示點對之間的歐氏距離； n 為關鍵點總數。臨床思維能力評估采用知識圖譜相似度計算方法，構建診療決策路徑的評分模型。

2.2.2評分模型數學表達

評分模型整合多維度評估指標，建立綜合評分函數。設操作規范性得分為 S_op ，臨床思維得分為 S_cl ，時間效率得分為 S_t ，則綜合評分計算公式為

式中， a，β r γ 為權重系數，且 a+β+γ=1 臨床思維得分 S_cl 通過LSTM網絡計算：

式中， W_h 、 W_x 為權重矩陣； h_t 為隱藏狀態； x_t 為當前

輸入； b 為偏置項； σ 為激活函數。

2.2.3模型訓練與優化

模型訓練采用迭代優化策略，通過最小化損失函數來優化模型參數。定義損失函數：

式中， Score_pred 為模型預測分數； Score_expert 為專家評分； R（θ） 為正則化項； λ 為正則化系數。

通過交叉驗證方法評估模型性能，選擇最優參數組合。在實際應用中，根據不同臨床技能項目的特點，動態調整模型參數，確保評估結果的準確性和可靠性。

2.3系統功能模塊開發

核心功能模塊包括實時評估、數據分析、個性化反饋三個子模塊（見圖2）。實時評估子模塊基于WebRTC技術實現視頻流實時處理，集成深度學習推理引擎，提供毫秒級的評估反饋。數據分析子模塊整合ApacheSpark大數據分析框架，實現多維度數據挖掘和可視化展示，支持評估數據的統計分析和趨勢預測[4]。個性化反饋子模塊基于強化學習算法，根據學生的技能水平和學習進度，動態生成改進建議和練習方案。擴展功能模塊包括遠程指導、虛擬訓練、評估報告生成等功能，通過RESTfulAPI接口實現模塊間的數據交互和功能擴展。系統采用前后端分離架構，后端使用JavaSpringBoot框架提供微服務接口，前端基于Vue.js框架構建響應式用戶界面，確保提供良好的用戶體驗。

圖2系統功能模塊架構

3 系統應用效果與評價

3.1實驗設計與實施

實驗在某醫學院校臨床技能實訓中心開展，選取2023年秋季學期臨床醫學專業三年級學生240名作為研究對象。采用隨機數表法將學生分為實驗組和對照組各120人，兩組學生在性別比例、年齡構成、學習成績等方面差異無統計學意義 （Pgt;0.05） 。實驗組使用人工智能輔助臨床技能評估系統進行訓練和考核，對照組采用傳統教師評分方式訓練和考核。實驗內容包括心肺復蘇、靜脈穿刺、無菌操作等十項基礎臨床技能，實驗周期為12周。實驗過程中，兩組學生均接受相同的理論知識講解和實踐指導，每周安排4學時的技能訓練時間。系統記錄實驗組學生每次訓練的操作視頻、評估數據和反饋信息，對照組由3名具有副高及以上職稱的臨床教師進行評分。為保證數據可靠性，實驗期間保持訓練環境、設備配置和考核標準的一致性，并建立了完整的實驗記錄和數據備份機制（見圖3）。

圖3實驗流程設計

3.2應用效果分析

表1實驗組與對照組數據對比及提升效果分析表

注：所有計量資料以均數 ± 標準差 （ρ_X±ρ_S） 表示， Plt;0.01 表示差異具有極顯著統計學意義， Plt;0.05 表示差異具有統計學意義，提升幅度 （%）= [（實驗組-對照組）/對照組] ×100% ，操作時間減少屬于正向改善，自主訓練時長增幅最顯著，表明系統有效提升了學習積極性。

通過對實驗數據的統計分析，人工智能輔助評估系統在提升臨床技能培訓效果方面展現出顯著優勢[5]。實驗組學生在期末綜合考核中的平均分為 88.6±4.2 分，顯著高于對照組的 82.3±5.1 分1 |Plt;0.01? 。技能操作規范性評分方面，實驗組達標率為 92.5% ，超過對照組的 85.7% 。臨床思維評估中，實驗組在診療方案制定、應急處置等方面的得分均高于對照組 （Plt;0.05 ）。系統反饋的及時性和針對性得到學生高度認可，滿意度調查結果顯示實驗組學生對系統的總體滿意率達 94.2% 。教師問卷調查結果反映，系統顯著減輕了臨床技能教學評估工作負擔，評估效率提升了 65% 。數據挖掘結果表明，實驗組學生的技能進步曲線更為平穩，學習積極性和自主訓練時間明顯增加。通過對比分析，系統在評分一致性、反饋實時性和評估全面性等方面均優于傳統方法。

3.3系統優化建議

基于實驗過程中收集的用戶反饋和系統運行數據，提出系統優化的具體建議。在技術層面，建議優化深度學習模型的實時性能，通過模型量化和算法優化，將評估反饋延遲降低到 100ms 以內；擴充訓練數據集，針對不同臨床專科特點，增強模型的泛化能力。在功能層面，建議開發移動端應用，支持學生隨時查看訓練記錄和個性化建議；增加虛擬現實（VR）模塊，提供沉浸式操作訓練體驗；完善評估報告系統，生成更詳細的技能分析報告。在應用推廣方面，建議建立跨院校的臨床技能評估標準化體系，促進評估數據的共享與互通；開發標準化接口，支持與現有教學管理系統的無縫對接。同時，加強系統安全性建設，引入區塊鏈技術保障評估數據的可信度和防篡改性，建立完善的數據備份和恢復機制。

4 結束語

人工智能輔助臨床技能評估系統實現了評估過程標準化、結果客觀化。實驗數據證實，評估系統提高了醫學生臨床技能水平，改善了教學效果。評估系統在醫學院校推廣應用，積累了寶貴實踐經驗。未來需要持續優化系統功能，擴大應用范圍，完善評估標準。建議醫學院校加強智能評估系統建設，推動醫學教育信息化進程，將助力醫學人才培養工作，推動醫學教育高質量發展。

參考文獻

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