醫學虛擬仿真教學的人工智能化前景探討

宋 超,章 文,洪云霞,葉 璟

(1.浙江大學醫學院附屬兒童醫院/國家兒童健康與疾病臨床醫學研究中心,浙江 杭州 310052;2.武漢東湖學院馬克思主義學院, 湖北 武漢 430000)

在現代信息社會以及人工智能飛躍式發展的情況下,為了更好推動教育與信息技術互動融合,發展新時代教育中的新技術、新概念、新方法、新工具,教育部于2018年發布《關于開展國家虛擬仿真實驗教學項目建設工作的通知》,2019年,教育部推動國家虛擬仿真實驗教學項目建設工作。2020年國務院辦公廳發布《關于加快醫學教育創新發展的指導意見》,要求“強化現代信息技術與醫學教育教學的深度融合,探索智能醫學教育新形態,建設400門左右國家級醫學虛擬仿真教學一流課程”。在政策引導下,我國虛擬仿真技術與醫學教育深度融合,醫學虛擬仿真教學蓬勃發展。

虛擬仿真技術(virtual reality, VR) 是利用計算機仿真系統幫助人們創建和體驗虛擬世界,同時利用特定算法實現一種模擬環境,利用一種多源信息融合、交互的三維動態視景和實體行為的系統仿真讓用戶沉浸到該環境中[1]。醫學虛擬仿真教育是以現代計算機技術為核心手段,虛擬仿真患者的軀體結構與病理機能、疾病表現與演變以及對患者的診療過程,從而代替模型及真實患者、真實臨床過程進行教學、實踐訓練和能力評估的教學法[2]。隨著人工智能技術發展,人工智能和虛擬仿真技術在醫學教育領域已經產生了融合發展的前景。這種融合應用雖然還處于起步階段,但國外醫學教育者已經就此進行了一些探索。

1 虛擬仿真技術的發展及個性化數據產生

在醫學教育中,虛擬仿真技術的發展獲得了較多關注,一方面是醫學教育中有使用標準化病人的傳統,即通過模擬的方式進行教學和臨床能力評估,另一方面,醫學教育中也廣泛利用仿真模型進行教學,可以說,“仿真”“模擬”一直都是醫學教育的方法論和關鍵詞。虛擬仿真將擁有傳統醫學教育手段網絡化、虛擬化,是醫學仿真教育手段的創新發展。這種發展和我們時代的多媒體技術以及計算機仿真技術的發展密不可分。

常見的虛擬仿真教學有兩種形式,一是虛擬觀察(演示),比如在免疫熒光試驗虛擬仿真教學中,需要在暗室中觀察熒光,現實觀察受制于教室環境以及正常單元課堂時間,虛擬仿真教學則能提供較好的素材[3]。在虛擬觀察及學生前期學習的基礎上進行虛擬操作,則是虛擬仿真教學的另一種重要形式,比如在CRISPR基因編輯技術的虛擬仿真教學軟件中,直接就包含了原理演示和實訓操作兩個模塊,軟件通過模擬實驗操作過程,學生在虛擬教學平臺上進行操作[4]。這兩個模塊也構成了醫學虛擬仿真教學的核心。虛擬仿真技術在醫學教育中有特定益處, 有觀點認為,虛擬仿真教學有助于推動兒科專業畢業后教育發展,對兒科住院醫師而言,虛擬仿真教學的可接受程度高,可產生更多更豐富的醫學教學應用場景,還有助于保護患兒等[5]。

但這些益處,都是基于“教育”本身而言的,從“學習”角度,我們應當在人工智能快速融于各領域應用的時代,結合醫學教育,從完整的“教與學”角度,從虛擬仿真-人工智能(VR-AI)雙技術協同發展前景來討論醫學教育中虛擬仿真教學的人工智能化學習前景問題。

在虛擬仿真教學的探討中,最容易被忽視,也最可能首先應用人工智能技術的場景在于個性化學習,所謂個性化學習,指的是在虛擬仿真教學過程中,學習者一定會產生具有個性或個體差異的學習數據,這些數據被人工智能技術進行分析處理,產生與學習者本人個性或個體差異相匹配的新的教學流程,并根據特定場景推送符合學習者個性的學習內容[6]。這是在西方國家已經在推動的一項醫學教育改革內容,只是在現實工作中,這種推進依然包含著較多的愿景成分,我們要進一步將這種愿景整合到我們的醫學教育研究與實踐中來。

2 通過機器學習分析虛擬仿真教學產生的數據

2.1 個性化評估

個性化評估是如何產生的?主要是通過虛擬仿真模仿器追蹤人們在虛擬仿真訓練中產生的所有關于操作行為和運動的大數據,進一步通過機器學習算法進行分析。這個方面的工作在醫學工程專業領域正在開展,其中部分研究成果發表在醫學期刊上,部分研究成果發表在計算機科學或工程學期刊上。據一項在虛擬仿真中使用機器學習評價外科手術操作的研究顯示,醫學期刊更擅長討論學習質量,而計算機科學研究期刊則更擅長討論監督式學習與研究設計[7]。本文主要從醫學角度來考慮其可能的前景。

2.1.1 臨床技能訓練的個性化評估與運用

對醫生職業技能的訓練與評估涉及患者的安全和康復,虛擬仿真教學一直發揮了較為重要的作用,虛擬平臺在相對安全的環境中對醫生職業技能訓練的不同方面進行量化,并在量化過程中產生有效數據,而機器學習是人工智能技術的一個子集,其算法有助于幫助計算機在收集數據的同時進入“學習”模式,此模式簡單可以分為監督學習和無監督學習,直白解釋,就是有無“教師”的區別,監督學習,是一種有“教師”有示例的學習。比如,我們將虛擬仿真教學中預先設定一個“專家”評價示例,計算機通過對這個示例進行學習,并將學習結果運用到后續學員學習評價過程中;而無監督學習,是一種沒有示例的學習,就是讓計算機和學員的學習數據進行接觸,并按照算法對數據進行學習,產生可能存在的評價模式和新穎見解。如果涉及對醫生技術的評價問題,筆者更傾向認同于使用有監督的學習算法,因為這種算法適合群體進行明確界定的情況。

以小兒外科住院醫師規范化培訓為例,在有監督學習模式下,我們要充分考慮示例的選擇和標準問題,兒童急診外科住培醫生通常需要在上級醫師指導下完成腹腔引流術、闌尾切除術、胸腔閉式引流術等手術。那么在虛擬仿真培訓中,就要注意收集關于手術中效率、安全、品質的指標,這些指標應當首先由一些經驗豐富的小兒外科醫生提出來,像伯恩茅斯醫院資深醫生就在他們的虛擬仿真手術評估系統中提出了:以手術完成時間等為代表的效率指標,以手術視野暴露、碰撞周圍組織次數、操作時觸碰易損組織的力度以及觸碰速率為代表的安全指標,以引流/切割技術、抽吸技術、縫合技術為代表的品質指標,當然還有更精細化的下一級指標評價[8]。應該借助這些標準找到合適的評價模型,經由機器學習模型將這些標準與現實進行比照。

在個性化評估過程中,我們要注意,在設置指標的過程中如何評價通過機器學習方法所產生的評價參照系可靠性的問題[9]。這個可靠性是通過模型在訓練中不斷迭代實現的,在外科仿真教學中,優秀的模型通過不斷地收集手術器械軌跡數據,達到迭代優化自身的目的。在未來的智能化虛擬仿真教學中,保證規范使用醫學工具將是非常重要的一個環節。同時,我們應當明白,智能化虛擬仿真教學中的技能評估模型都是人類(學習者)可以理解的,因為這些標準都是在人類長期的醫學研究與實踐中產生的,通過機器學習方法產生評估模型也應當基于人類臨床理論和經驗,不能故弄玄虛地看待評估模型,教育者和學習者也能夠認識到評估模型所蘊含的現實意義。

2.1.2 醫學人文教育的個性化評估與運用

現有的虛擬仿真教學還側重于醫學技術、操作的學習與評價,未來結合人工智能的虛擬仿真教學將更好地模仿虛擬醫療環境,學習者將有機會在各種不同醫療環境中進行學習和操作,這種情境教學理念下的技術進步,將更好服務醫學生/醫務人員與他人合作,包括和患者合作、發展人際關系等方面的技能。在一定程度上,這也構成了未來虛擬情境下,個性化評估醫師人文素養的方式之一。這是人工智能與虛擬仿真教學相結合的另外一個有意義的運用。一直以來,醫學人文教育的評價工具以及評價策略都是醫學教育研究中的熱點,也是難點,目前并沒有建立一套關于醫學人文教育的評價體系,虛擬仿真教學和人工智能的結合為量化評價醫學人文教育效果,特別是醫學操作技能里的過程性指標設置提供了新視角。

在一項醫患之間關于手術風險溝通研究中就使用了人工智能和虛擬仿真結合的技術。這種溝通我們稱之為醫患共同決策,這種決策本質上是一種交互性過程,醫生從科學角度分析醫療行為利弊,患者則表達情感訴求、價值觀、期待以及偏好等。人工智能和虛擬仿真結合能在溝通培訓平臺、治療可視化工具、決策支持工具等方面提供應用價值,促進醫患共同決策[10]。除了醫患之間的溝通,二者結合也可以用于評估培訓醫生的溝通技巧[11]。這是屬于醫學、人工智能和心理學、語言學等學科的交叉研究,包括分析被評估醫生的語速、語氣、語言風格甚至包括面部表情等非語言溝通技能。

2.2 個性化學習

如果說個性化評估涉及的是靜態的培訓醫師的評價問題,個性化學習則涉及動態的培訓醫師職業技能發展問題。

人工智能基礎上的虛擬仿真教學可以視為一種數字化學習(E-Learning)系統。如果說高等醫學教育實踐經歷了LBL教學法(lecture-based learning,是教師在課堂講授為模式的教學法)、PBL教學法(problem-based learning)、TBL教學法(team-based learning)的序貫改革之后,現在我們迎來的是一種以學生個性化為導向的醫學教育新模式變革。當這種新的教學模式和仿真技術相結合的時候,會產生新的醫學生學習模式。

這種學習方式首先要完成的就是前面所提到的個性化評估,個性化評估之后,如果學習者表現出不同的知識理解和技能水平,就會出現與之匹配的學習主題和內容。因為目前直接相關的醫學教育文獻很少,主要還是集中在教育學領域,所以,筆者將教育學領域的一些介紹引入醫學教育,進行前瞻性討論。

個性化學習即通過學習者個體化的理解水平來傳遞教學內容[12]。這意味著在虛擬仿真教學中,我們通過人工智能對學習者的分析,可以嘗試提供不同的學習素材。目前的個性化學習技術路徑存在于五種不同的方法研究中,這五種方法也是基于人工智能運用且在虛擬仿真教學中可以交叉借鑒推進的。

①知識追蹤方法,知識追蹤就是在一段時間內隨訪學習者的學習情況,據此完成對學習者學習數據的分析,建立起可以預測學生在未來課程互動中的表現和所掌握知識的模型[13],這種預測將為教師有目的地準備教學計劃和教學課程提供參考。在一項關于放射醫學教育的研究中,研究人員通過人工智能集成框架來加強放射醫學教育,更好地向放射科學員教授相關知識[14]。②項目反應理論,這種技術常用于學生測試,在虛擬仿真教學及其測試中,學生處理復雜病例的難度、操作的精確度、在難度較大環節中所顯示出的能力等將代表學生潛在水平,在一般教學中,教師很難給出有效的標準來評價學生操作能力,存在完成幾項簡單要求就給分的情況,而項目反應理論則要求受試學生具備在虛擬仿真模型上完成一定難度操作的能力。③學習因素分析,這種技術面向的是學習者解決問題的技能。④學習者的等級分類,這種分類有助于發現個性化學習者的學習風格,滿足個體性的需要,以提高學習者成績;針對學習者的個性化學習風格,機器學習技術也推動了個性化教學的產生和發展。⑤學習者層次的聚類,通過識別具有類似特點的學習者,比如學習風格、技能水平、偏好等,識別同質性的學習者群體,從而為每個學習群體找到可能的最佳學習路徑。這種個性化學習在醫學教育中被稱為“精準醫學教育”[15]。

3 前景討論

3.1 人工智能給虛擬仿真教學帶來了“智慧之腦”

首先,傳統上的虛擬仿真技術及其模擬器被認為在醫學教育中只是提供了一種“培訓”作用,是醫學教育中的教具,本身不提供教育相關的知識與信息,而未來的人工智能可以在一種虛擬化的醫學情境中為學習者提供個性化的醫學知識,并通過引導學習者進行個性化學習,獲得對臨床知識深入理解以及解決復雜臨床問題的能力,教育融入了結合人工智能的虛擬仿真技術教學,教師不再僅僅通過經驗,還可以通過設備的幫助獲得對學習者的評價并提供相應的培訓指導。

第二,除了提供知識,人工智能同樣可以給學習者提供基于個體數據分析后的技能培訓機會,每個人使用多長時間模擬器、進行多久操作,這將不再基于統一的課程安排,而是結合項目反應理論、學習者等級分類等智能化方法中的具體評價,設置特定的學習者學習計劃。人工智能也能夠帶來潛在并更加精準的培訓標準及醫師培訓計劃。

第三,有研究認為,仿真模擬技術教學帶來最有價值的指標就是關于“錯誤”的[16],其主要價值在于允許學習者從事一個真實的醫療實踐之前,在一個無后果的環境中犯錯,人工智能引入之后,這個“錯誤”的價值將得到最大的利用,經過機器學習后會更加理解學習者的行為,進一步優化學習。這種有針對性的教學,也提高了培訓的效率。

第四,要注意防范人工智能技術帶給虛擬仿真教學潛在的倫理與法律問題,人工智能給虛擬仿真教學帶來了“智慧之腦”,但不必然帶來“善良之心”,要看到人工智能所帶來技術層面上具有變革性的未來,也要認識到目前學界對人工智能所帶來的倫理和法律擔憂。一旦人工智能技術逐步被引入虛擬仿真教學,那么要在虛擬仿真教學中建立起相應的風險防范機制。“讓算法遵循善法”[17],基于人工智能和個性化數據分析產生并在醫學仿真教學中運用的個性化評估不應當傷害學習者,且需要維護學習者尊嚴。

3.2 虛擬仿真技術教學給人工智能帶來了新的應用場景

人工智能作為一種蓬勃發展的技術,其落地需要恰當的應用場景。沒有應用場景的人工智能便失去了用武之地。目前人工智能在醫療中的應用主要還是集中在醫用機器人、虛擬助手、醫療影像及識別,智能藥物研發等具體醫療層面,在醫學教育,特別是和虛擬仿真技術教學的結合才剛露曙光。醫學虛擬仿真技術教學和人工智能的融合將帶來平等的受教育機會,每個人或許都可以得到自己個性化的學習建議和學習路徑,實現同層次學習者聚類的伙伴學習。同時,雖然現在虛擬仿真技術的價格有些昂貴,但是借助技術發展的規律性,未來存在著價格降低、成本降低的可能性,更多的醫學生和住培醫師處于不同環境及經濟條件中也可以獲得相對平等的受訓機會。

醫學虛擬仿真教學在人工智能的幫助下,可能彌合技術與人文的沖突,有學者提出虛擬仿真教學有可能創造一個豐富的臨床現實場景,甚至在醫患溝通中采用虛擬仿真技術讓VR教學更加人文化,但并不能替代床旁教學和與患者的直接接觸[5]。通過前文討論的應用于醫學人文教育中人工智能化的虛擬仿真教學,可以嘗試逐漸減少這種鴻溝,這是一個可能的發展方向。

目前,國內對于醫學虛擬仿真教學中的人工智能化應用前景的探討很少,但近兩年相關話題在國外特別是發達國家的討論逐漸增多。醫學虛擬仿真教學與人工智能技術融合過程持續發展,醫療教育機構的討論應當具有前瞻性,應當站在醫學教育研究與實踐的角度提出基于臨床實踐教育價值的需求和目的,主動迎接技術變革,促進我國醫學教育事業發展。