樊榮榮，施曉雷，孫 安，蕭 毅

第二軍醫(yī)大學(xué)長征醫(yī)院影像科，上海 200003

人工智能（artificial intelligence，AI）是通過計(jì)算機(jī)技術(shù)來模擬人類的智能［1］，主要內(nèi)容包括智能機(jī)器人、專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)獲取和處理及自動(dòng)學(xué)習(xí)等，是一門多學(xué)科、多領(lǐng)域交叉的前沿學(xué)科［2］。AI的快速發(fā)展，促使“AI+教育”模式以爆炸式發(fā)展席卷整個(gè)教育行業(yè)，能夠一定程度上緩解教育行業(yè)持續(xù)增長的個(gè)性化需求和日益稀缺的師資之間的基本矛盾。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，住院醫(yī)師規(guī)范化培訓(xùn)（以下簡稱“住培”）是醫(yī)學(xué)生畢業(yè)后教育的重要組成部分［3-4］，對(duì)培訓(xùn)高層次醫(yī)師至關(guān)重要。影像住培基地如何更好地利用稀缺的教育資源在有限的時(shí)間內(nèi)培養(yǎng)高質(zhì)量的畢業(yè)生一直是一個(gè)挑戰(zhàn)，AI的發(fā)展給影像住培帶來了新的契機(jī)和手段。

1 AI促進(jìn)住培教學(xué)模式的改變

住培的目的是使臨床經(jīng)驗(yàn)不足的住院醫(yī)師得到規(guī)范化的培訓(xùn)，保證其將來醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量，縮小各級(jí)醫(yī)院醫(yī)師水平的差距［5］。目前具有住培資質(zhì)的單位主要是一些三級(jí)醫(yī)院，參與住培的學(xué)員包括剛畢業(yè)的本科生以及接受研究生教育的碩士或博士研究生。由于住培學(xué)員的臨床經(jīng)驗(yàn)參差不齊，科室輪轉(zhuǎn)頻繁，培訓(xùn)內(nèi)容繁多，既往傳統(tǒng)教學(xué)模式與帶教過程缺乏有效跟蹤及記錄，學(xué)員的掌握程度和老師的帶教效果也沒有具體數(shù)據(jù)說明［6］，如何保證住培帶教質(zhì)量已成為許多住培單位的難題。AI在醫(yī)學(xué)教育領(lǐng)域的應(yīng)用有可能很好地破解這一難題。

隨著AI的發(fā)展，醫(yī)學(xué)教育模式也將發(fā)生巨大的變革［7-8］。AI為教學(xué)模式的轉(zhuǎn)變提供了前所未有的便捷途徑。當(dāng)前，AI的應(yīng)用場景主要集中在考、評(píng)及學(xué)等方面。通過構(gòu)建院級(jí)應(yīng)用集成整合平臺(tái)，將可以實(shí)現(xiàn)院內(nèi)教、考、評(píng)、學(xué)及管業(yè)務(wù)的無縫連接與數(shù)據(jù)貫通，打造智慧課堂、智能考試、智慧學(xué)習(xí)、智慧管理和智慧環(huán)境五大核心任務(wù)。

將AI應(yīng)用在住培生教育中，學(xué)員可以利用AI自主學(xué)習(xí)和互動(dòng)交流，有助于培養(yǎng)學(xué)員的獨(dú)立思考和解決問題的能力，并能夠記錄每位學(xué)員的學(xué)習(xí)效果。通過AI對(duì)每位學(xué)員考卷的分析、知識(shí)點(diǎn)的測(cè)試，可以輔助帶教老師進(jìn)行分層教學(xué)，這種分層更精準(zhǔn)高效，有利于不同水平的住培生最大限度地提升自己的專業(yè)水平。此外，AI的介入，對(duì)住培生來說，可以根據(jù)自己知識(shí)點(diǎn)的掌握情況，進(jìn)行查漏補(bǔ)缺，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)；對(duì)帶教老師來說，可以更全面考核教師的授課質(zhì)量和授課效果，引導(dǎo)住培教師調(diào)整培養(yǎng)的計(jì)劃和授課的技巧。

2 AI有助于住培教學(xué)圖片庫的構(gòu)建

住培生需要在短時(shí)間內(nèi)把理論知識(shí)演變成實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，要對(duì)多種疾病進(jìn)行學(xué)習(xí)和診斷。越來越多的住訓(xùn)基地建立了基于互聯(lián)網(wǎng)及影像歸檔和通信系統(tǒng)（Picture Archiving and Communication System，PACS）的教學(xué)圖片庫，學(xué)生在教師的引導(dǎo)下自己尋找病灶，進(jìn)行描述分析，并與教學(xué)圖片庫中標(biāo)注有病灶位置、影像特征和診斷要點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)圖片作比對(duì)，從而得出正確的診斷。從教學(xué)效果來看，教學(xué)圖片庫可以增強(qiáng)學(xué)生對(duì)書本上知識(shí)點(diǎn)的理解，變書本上生硬的文字記憶為生動(dòng)的病例、圖片及圖示記憶，且記憶時(shí)間持久。學(xué)生自行閱覽、學(xué)習(xí)，使學(xué)習(xí)變得主動(dòng)、靈活，彌補(bǔ)住培期間因輪轉(zhuǎn)科室多、學(xué)時(shí)有限而造成教學(xué)質(zhì)量下降。

然而，隨著PACS內(nèi)的圖像資料日益增多及非結(jié)構(gòu)化報(bào)告的存在等問題，在眾多的圖像資料中尋找及上傳所需的教材成為難題。AI技術(shù)恰好可以解決這一問題。可以利用計(jì)算機(jī)自然語言技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)以及深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)PACS中的病變進(jìn)行自動(dòng)分類檢索、上傳，形成智能教學(xué)數(shù)據(jù)庫，通過基于字符串查詢檢索病變，或基于數(shù)據(jù)庫中的現(xiàn)有模式提供疾病的檢索學(xué)習(xí)；并根據(jù)不同學(xué)習(xí)需求、學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)等個(gè)性化要素，進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)建模分析和智能決策計(jì)算，通過條件反應(yīng)理論、回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及構(gòu)建知識(shí)圖譜3個(gè)環(huán)節(jié)，將知識(shí)點(diǎn)串聯(lián)成圖譜狀結(jié)構(gòu)，對(duì)住培學(xué)生診斷錯(cuò)誤的知識(shí)點(diǎn)，智能數(shù)據(jù)庫將為之推送相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的病例。

醫(yī)學(xué)正在經(jīng)歷從循證醫(yī)學(xué)（evidence-based medicine，EBM）到模型醫(yī)學(xué)（model-based medicine，MBM）的轉(zhuǎn)變。通過大數(shù)據(jù)同病異影、異病同影的教學(xué)庫建設(shè)，住培生的學(xué)習(xí)將更加客觀、理性和個(gè)性化。在這個(gè)過程中，還可以不斷共享優(yōu)質(zhì)網(wǎng)絡(luò)課程資源，豐富醫(yī)學(xué)教育資料庫，最終打造智能共享式的住培教育平臺(tái)。

3 AI對(duì)住培效果的影響

除了促進(jìn)學(xué)習(xí)模式的改變及智能影像學(xué)習(xí)資源的建立，AI在臨床工作中發(fā)揮著越來越重要的作用，同時(shí)也給住培帶來了挑戰(zhàn)。醫(yī)療AI已應(yīng)用于臨床工作中，并在多個(gè)領(lǐng)域取得了諸多成果［9-12］。如在肺結(jié)節(jié)醫(yī)學(xué)影像的判讀中，AI的應(yīng)用得到了廣大臨床醫(yī)師的認(rèn)可。胸部CT是目前肺癌篩查的常用檢查方法，胸部CT圖像較多，以往這些數(shù)據(jù)均需要人工分析。由于醫(yī)師僅能憑借經(jīng)驗(yàn)去辨別，往往缺乏量化的標(biāo)準(zhǔn)，容易造成誤判，不可避免地會(huì)產(chǎn)生誤差及視力疲勞。利用AI尋找肺結(jié)節(jié)可疑病灶，將緩解醫(yī)務(wù)人員的工作壓力，極大地提高醫(yī)務(wù)人員的工作效率，避免住培學(xué)員由于經(jīng)驗(yàn)不足或視覺疲勞導(dǎo)致漏診的發(fā)生，也能一定程度上降低住培單位的醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)。經(jīng)驗(yàn)不足的住培學(xué)員在書寫影像診斷報(bào)告時(shí)，可以參考AI的分析結(jié)果，避免漏診的發(fā)生，降低醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)；也可以針對(duì)判斷有誤的病灶采用數(shù)字化和充滿活力的方式進(jìn)行反饋，為住培學(xué)員提供了更多參與的機(jī)會(huì)，這些是在既往教科書或教室的固定環(huán)境中無法實(shí)現(xiàn)的［13］。

然而，醫(yī)療AI在帶來諸多益處的同時(shí)，也會(huì)給住培學(xué)員帶來一些不利影響。由于AI的廣泛應(yīng)用，一些住培學(xué)員可能會(huì)對(duì)AI技術(shù)產(chǎn)生過度依賴，而一些簡單、繁瑣的工作，比如尋找可疑病灶，恰好就是住培學(xué)員需要練習(xí)的基本技能。因此，住培學(xué)員在使用AI輔助臨床工作的同時(shí)，不能忽視臨床基本技能的訓(xùn)練，只有訓(xùn)練了扎實(shí)的基本技能，了解行業(yè)的前景，才能達(dá)到規(guī)范化培訓(xùn)的要求。

4 住培學(xué)員面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

AI已經(jīng)越來越多地介入醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。住培學(xué)員在面臨AI帶來機(jī)遇的同時(shí)，也面臨AI帶來的挑戰(zhàn)。首先，目前AI尚處于初級(jí)階段，更多的是圍繞某單一任務(wù)研發(fā)解決方案［14-15］。醫(yī)療AI的研究需要很多臨床一線工作者的參與，這為住培學(xué)員提供了參與科研的機(jī)會(huì)。住培學(xué)員都是剛畢業(yè)的大學(xué)生或研究生，對(duì)新鮮事物具有極大的興趣，因此參與AI的研究能調(diào)動(dòng)住培學(xué)員的積極性，也能合作研發(fā)出適合臨床應(yīng)用場景的產(chǎn)品。其次，目前各類AI與人類的挑戰(zhàn)賽成為新聞熱點(diǎn)，這些挑戰(zhàn)賽雖然缺乏標(biāo)準(zhǔn)化、專業(yè)化設(shè)計(jì)，但每次報(bào)道AI戰(zhàn)勝人類的消息，總會(huì)讓初級(jí)醫(yī)師產(chǎn)生自己將要被AI取代的錯(cuò)覺。因此，AI協(xié)助住培學(xué)員完成臨床工作的同時(shí)，也對(duì)住培學(xué)員培養(yǎng)目標(biāo)提出了更高的要求。AI技術(shù)的應(yīng)用不止于簡單的診斷和分析，應(yīng)促使不同模態(tài)的信息（如文本、語音）產(chǎn)出更有價(jià)值的應(yīng)用成果。諸如手術(shù)室等復(fù)雜環(huán)境中對(duì)成像和圖像的分析研究，發(fā)散思維，挖掘機(jī)器可能幫助醫(yī)師提高工作效率、提升服務(wù)質(zhì)量的任務(wù)環(huán)節(jié)。所有的技術(shù)都是為人類服務(wù)的，住培學(xué)員應(yīng)與AI技術(shù)團(tuán)隊(duì)密切協(xié)作，深入探討臨床問題，成為AI的推動(dòng)者。

5 總結(jié)與展望

近年來，AI在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展迅猛，其在臨床、教學(xué)及科研等方面均得到廣大醫(yī)療工作者的關(guān)注。AI推動(dòng)了個(gè)性化教學(xué)的可行性，它可以進(jìn)行定制式智能教學(xué)，如系統(tǒng)能夠根據(jù)住培學(xué)員診斷錯(cuò)誤率自動(dòng)判斷學(xué)員的知識(shí)圖譜，并精確、有的放矢地提供訓(xùn)練病例。更準(zhǔn)確、互動(dòng)式和體驗(yàn)式的教學(xué)模式，高度集成的資源共享，隨時(shí)可得的優(yōu)質(zhì)資源，讓住培變得快捷有效。住培教師的精力將會(huì)更多地投入到創(chuàng)新引領(lǐng)、思維建構(gòu)中，住培教育將會(huì)更加具體，更有溫度和深度。