人工智能在腫瘤科教學中的應用前景

宋瑾

【摘要】源自于上個世紀80年代左右的人工智能技術，現如今正是迅猛發展的關鍵時期，在各國現代化建設中得到了廣泛的應用，我國以及歐洲發達國家的發展戰略中，人工智能技術的發展備受重視。由于人工智能優勢獨特，可以挖掘數據、智能識別，故而越來越備受醫學領域的推崇。

【關鍵詞】人工智能;腫瘤科;臨床教學;應用前景

【中圖分類號】R73 【文獻標識碼】A 【文章編號】1004-597X（2019）17-0001-01

腫瘤學科綜合性較強，涵蓋人體全身多個系統，其診療技術也在不斷完善。隨著現代互聯網的快速發展，傳統的教學模式已經與時代脫節，信息化教學模式的出現，滿足了新時代發展所需，而人工智能的廣泛應用，為臨床實施智能教育提供了技術支持。現代人工智能結合傳統教學模式，進一步拓寬了腫瘤科醫學生獲得最新信息的渠道，在模擬應用、理論知識的掌握以及臨床實際工作中，作用十分重大。

1虛擬學習系統

人工智能存儲量較大，可采集、分析專業文獻。利用計算機模擬病人，讓醫學生單獨進行觸診、問診、叩診、視診以及聽診，培養其醫學操作技能，并針對實際操作中的不足之處，提供建議、評價，進而促使其操作更加規范、標準。與此同時，人工智能避免了學生與老師、其他同學之間的直接接觸，這樣一來，可以減輕學生面對他人時的遲疑、緊張不安、害怕等負面心理，意識到自己的不足之處，圍繞個人特點，制定針對性的學習內容。既往臨床教學過程中，經驗不足的年輕醫師診療患者期間，難以贏得患者信任，通過人工智能進行反復實踐操作，便于年輕醫師熟練掌握醫療技能，為其鍛煉、豐富自我技能知識提供了更多的機會。

2影像學與病理學診斷

2.1影像學輔助診斷

CT、X線、MRI等影像學檢查技術，在腫瘤科比較常見，對影像學檢查結果進行閱讀、判斷，是每位醫師必須要掌握的技能，同時也是為患者制定有效治療方案的主要依據。而在人工智能技術中，圖像識別技術較為成熟，在幫助醫師診斷、鑒別、獲取影像細節等方面，作用十分重大。計算機輔助診斷系統在上個世紀80年代左右開始普及于影像學領域，目前隨著技術的快速發展，在判斷腫瘤性質、自動識別放療靶器官等方面，人工智能的應用研究越來越多，發展前景十分廣闊。比如計算機輔助診斷系統模型能夠分級、定性乳腺x線圖像中的可疑區域，并提出客觀性的建議，進一步提高早期乳腺癌診斷的特異度、靈敏度。早期肺癌、肺部結節的篩查診斷，同樣也是臨床醫師工作中時常面臨的困難。計算機輔助診斷系統能夠避免主觀判斷失誤，還可以減輕臨床醫師工作負荷量，規避假陽性、假陰性，結合傳統閱讀模式，有助于年輕醫師快速確診。

2.2病理學輔助診斷

病理組織學檢查結果是臨床診斷的“金標準”，在診斷、指導腫瘤治療方面，意義十分重大。目前，傳統病理組織學檢查面臨著嚴峻的挑戰，比如水平參差不齊、患者數量較多、診斷結果容易受到主觀影響、專業人才缺失等等。而人工智能在提取特征方面，能力較為強大，可進行病理定量診斷，故而臨床應用價值較高，另外，在判斷疾病預后、形態定量分析以及腫瘤分期等方面，人工智能的表現也十分突出，故而臨床應用范圍越來越廣。既往人工教學過程中，病理、影像、檢驗等結果的分析、判斷、閱讀為薄弱環節，而人工智能技術的出現，因為較強的客觀性、較快的診斷速度、較高的準確率而在腫瘤科教學中，發揮了客觀、全面、準確、實時指導學習的作用。

3治療決策

而人工智能學習能力、分析能力較強，與專家經驗、相關指南結合，能夠為臨床完善治療方案提供更加客觀、全面建議。目前腫瘤治療領域中，沃深腫瘤診療系統的應用最為廣泛，同時也是最為成功的一項系統，擁有期刊、專業著作、真實案例、文獻資料，涉及諸多癌癥種類，同時處理能力快速、強大，能夠幫助醫師全方位的分析、判斷患者實際病情，并為醫師提供參考，進而制定有效治療方案。

4總結

總而言之，人工智能技術的應用，能夠讓年輕醫生或者是醫學生反復實踐操作，更加豐富自己的醫療技能，切實的將實踐與理論結合，在現代醫學教學過程中，人工智能技術的融入，也進一步擴大了醫學教學發展空間。