AI技術(shù)在醫(yī)學影像教育教學中的應用研究

閆悅 劉紅霞 屠瑊雯 高鑫

摘要：本文研究了AI技術(shù)應用于醫(yī)學影像教育教學的具體策略，系統(tǒng)分析了傳統(tǒng)醫(yī)學影像教學模式存在的局限性和不足。本文認為，在醫(yī)學影像教學中，教師可以結(jié)合AI技術(shù)，實施自動化影像識別和分析、虛擬仿真和互動學習環(huán)境、個性化學習和教育輔助等，從而提升醫(yī)學影像教育教學質(zhì)量，培養(yǎng)具有實踐和應用能力、跨學科合作和綜合能力的醫(yī)學影像人才。

關(guān)鍵詞：AI技術(shù)；醫(yī)學影像教育；虛擬仿真教學

引言

隨著科技的發(fā)展，人工智能（AI）技術(shù)在各個領(lǐng)域中的應用日益廣泛，醫(yī)學影像領(lǐng)域也不例外。AI技術(shù)在醫(yī)學影像領(lǐng)域的應用為診斷、治療和科研帶來了前所未有的便利，成為醫(yī)學影像教學中的新質(zhì)生產(chǎn)力。提高醫(yī)學影像教育教學質(zhì)量和培養(yǎng)具有全面素質(zhì)的醫(yī)學影像人才作為醫(yī)學影像教育的重要任務(wù)，面臨著教學模式滯后等困境，無法滿足現(xiàn)代醫(yī)學影像教育的發(fā)展需求，影響著醫(yī)學影像教育的高質(zhì)量探索[1]。本文旨在探討AI技術(shù)與醫(yī)學影像教育教學的融合策略，為醫(yī)學影像教育領(lǐng)域的創(chuàng)新和發(fā)展提供理論支持和實踐指導。

1. 傳統(tǒng)醫(yī)學影像教育教學的問題與需求變化

1.1 傳統(tǒng)教學模式的局限性和不足

1.1.1 被動接受教育模式的限制

在傳統(tǒng)教學模式下，學生通常是被動地接受教師的知識傳授，缺乏主動參與和探究的機會，學生只需要記住教師所講的知識點，并進行簡單的模式識別和判斷。然而，這種被動的學習方式往往難以激發(fā)學生的學習興趣和主動性，影響了他們的學習效果。例如，傳統(tǒng)教學模式中，由于醫(yī)學影像的復雜性，學生往往只能依靠教師的講解來理解不同組織和病變的表現(xiàn)，而僅憑文字和靜態(tài)圖像很難準確傳達出影像的三維結(jié)構(gòu)和動態(tài)過程，這給學生的學習帶來了困難，學生無法真正地觀察、理解和分析圖像，無法理解圖像背后的解剖學和病理學基礎(chǔ)，導致學生對醫(yī)學影像的理解程度和分析能力有所欠缺[2]。

1.1.2 忽視學生個性化學習需求

在傳統(tǒng)教學模式下，教師通常采用一刀切的教學方法，無法滿足不同學生的學習風格和需求，學生被迫按照教師的教學節(jié)奏和方式學習，不能根據(jù)自己的興趣和能力深入學習和探索。例如，學生可能對心臟影像學或乳腺影像學感興趣，希望深入學習和了解這些領(lǐng)域，而在傳統(tǒng)教學模式下，教師通常只會簡單地介紹這些領(lǐng)域的基本知識，無法滿足學生對于深入學習的需求，學生可能因為缺乏對這些領(lǐng)域的深入了解而感到困惑和失望[3]。

傳統(tǒng)教學模式也無法滿足學生個性化學習的需求，不同學生具有不同的學習風格和能力，他們對于學習的需求也不盡相同，有些學生可能更擅長視覺學習，更喜歡通過觀看圖像和模擬實例來學習，然而，在傳統(tǒng)教學模式下，學生往往無法得到滿足，因為教師主要依靠口頭講解和書面材料來傳授知識。

1.1.3 教師資源分配不均衡

在傳統(tǒng)醫(yī)學影像教育教學中，教師資源的分配存在不均衡的問題，導致教學質(zhì)量的差異化。傳統(tǒng)醫(yī)學影像教育教學中，高水平的醫(yī)學影像教師資源有限，學生無法獲得足夠的實踐指導和專業(yè)培訓。此外，在傳統(tǒng)的醫(yī)學影像教育教學中，課堂教學和書面資料仍然是主要的教學形式，導致學生在實踐操作方面的訓練相對不足，無法真正掌握醫(yī)學影像診斷技能。

1.2 醫(yī)學影像教學需求的變化

1.2.1 醫(yī)學影像技術(shù)的快速發(fā)展

醫(yī)學影像技術(shù)日新月異，使得教育教學內(nèi)容需要不斷更新。以計算機斷層掃描（CT）為例，從最初的單層掃描到如今的多層螺旋掃描，技術(shù)的發(fā)展使得圖像分辨率和質(zhì)量得到極大提升。然而，許多傳統(tǒng)教學教材和資源庫里的案例圖像仍為較早時期的單層掃描圖像，這導致學生在實際工作中難以適應現(xiàn)代醫(yī)學影像技術(shù)的應用[4]。醫(yī)學影像教學要求教師以更新的教學內(nèi)容和資源滿足學生對醫(yī)學影像技術(shù)發(fā)展的需求，培養(yǎng)學生具備適應未來發(fā)展的能力。醫(yī)學影像教學需求的變化還體現(xiàn)在臨床實際應用中，隨著醫(yī)學影像技術(shù)的不斷創(chuàng)新，新的檢查方法和診斷手段不斷涌現(xiàn)。例如，磁共振成像（MRI）技術(shù)在神經(jīng)、肌肉骨骼等領(lǐng)域廣泛應用，但相關(guān)教材和教學資源相對匱乏。

1.2.2 實踐和應用能力的強調(diào)

傳統(tǒng)醫(yī)學影像教育教學注重理論知識的傳授，但對實踐和應用能力的培養(yǎng)較為薄弱，學生在學習過程中往往只停留在被動接受知識的層面，缺乏主動實踐和解決問題的機會，這使得學生在實際工作中難以應對復雜的臨床情況和現(xiàn)代醫(yī)學影像技術(shù)的應用需求。以深度學習的人工智能技術(shù)為例，其在醫(yī)學影像領(lǐng)域具有廣泛的應用前景，然而，在傳統(tǒng)教學模式下，學生對這種新興技術(shù)的了解往往僅限于理論層面，缺乏實際操作和應用的機會[5]。

為滿足學生對實踐和應用能力的需求，教師可以采取多種教學手段和方法。例如，開展醫(yī)學影像實踐操作課程，讓學生通過親自操作醫(yī)學影像設(shè)備和軟件進行診斷，培養(yǎng)其實踐技能和臨床應用能力，引入真實臨床案例作為教學素材，讓學生通過解決實際病例中的醫(yī)學影像問題，鍛煉問題解決能力和創(chuàng)新思維。

1.2.3 跨學科合作和綜合能力的要求

傳統(tǒng)的醫(yī)學影像教育教學往往局限于本專業(yè)領(lǐng)域的知識傳授，較少涉及與其他學科的交叉和融合，然而，在實際的醫(yī)學影像工作中，與其他專業(yè)如內(nèi)科、外科、病理科等的緊密合作至關(guān)重要。以神經(jīng)影像學為例，涉及神經(jīng)內(nèi)科、神經(jīng)外科、放射科等多個學科。在神經(jīng)影像教學中，應關(guān)注學生對神經(jīng)系統(tǒng)疾病診治的理解，以及與其他學科專業(yè)人員的協(xié)作能力，通過與其他相關(guān)專業(yè)的學生共同開展病例討論、實踐操作等，培養(yǎng)學生跨學科合作和綜合能力。

此外，醫(yī)學影像技術(shù)的發(fā)展也推動了人工智能、大數(shù)據(jù)、生物信息學等領(lǐng)域的交叉融合，醫(yī)學影像教育教學應關(guān)注學生在這些領(lǐng)域的學習，以培養(yǎng)具備綜合能力的醫(yī)學影像專業(yè)人才。例如，在教學過程中可以引入醫(yī)學影像數(shù)據(jù)分析和挖掘的相關(guān)課程，讓學生了解和掌握相關(guān)技術(shù)，提高其在醫(yī)學影像診斷和治療中的應用能力。

2. AI技術(shù)在醫(yī)學影像教育教學中的具體應用

2.1 自動化影像識別和分析

2.1.1 應用AI輔助影像分析

在醫(yī)學影像診斷中，自動化影像識別和分析技術(shù)可以幫助醫(yī)生快速準確地識別病變部位，提高診斷的準確性和效率。以肺癌診斷為例，傳統(tǒng)的影像學診斷主要依賴醫(yī)生的經(jīng)驗和主觀判斷，而AI技術(shù)可以通過對肺部CT掃描圖像的自動化識別和分析，準確識別出肺癌病變部位，為醫(yī)生提供更加客觀、準確的診斷依據(jù)，還可以對圖像進行定量分析，如測量病灶大小、分析腫瘤周圍血管等，為醫(yī)生提供更加全面的診斷信息[6]。在實際教學中，教師可以通過引入AI輔助影像分析技術(shù)，讓學生在學習過程中了解和掌握最新的醫(yī)學影像技術(shù)。例如，可以讓學生通過觀察AI輔助分析的圖像，了解病變部位的特征和變化規(guī)律，從而更好地掌握醫(yī)學影像診斷的技能。

2.1.2 充分利用AI技術(shù)提升醫(yī)學影像識別和分析能力

AI技術(shù)在醫(yī)學影像識別和分析中的應用可以顯著提高學生學習效率。以乳腺超聲圖像分析為例，AI技術(shù)可以自動識別和分析乳腺超聲圖像中的病變特征，如惡性病變的形態(tài)、邊界、血流等，學生可以通過觀察AI識別和分析的結(jié)果，快速掌握乳腺病變的診斷要點，提高學習效果。同時，教師可以利用AI技術(shù)對學生的醫(yī)學影像識別和分析能力進行實時監(jiān)測和評估，了解學生的學習狀況。此外，AI技術(shù)還可以為學生提供個性化的學習資源和建議，根據(jù)學生的實際需求進行有針對性的教學輔導。以肝臟病變?yōu)槔處熆梢宰寣W生參與構(gòu)建和訓練一個基于AI的肝臟病變識別模型，在此過程中，學生需要對肝臟病變的影像學表現(xiàn)、臨床特點等進行深入了解，從而提高對肝臟病變的識別和分析能力。

2.2 虛擬仿真和互動學習環(huán)境

2.2.1 利用虛擬仿真技術(shù)實現(xiàn)真實案例模擬

利用AI技術(shù)中的虛擬仿真技術(shù)在醫(yī)學影像教育教學中實現(xiàn)真實案例的模擬具有重要意義，通過虛擬仿真技術(shù)，可以為學生提供更加真實和沉浸式的學習體驗，提升其醫(yī)學影像診斷和分析能力[7]。虛擬仿真技術(shù)可以模擬真實情景，為學生提供臨床實踐和決策訓練的機會，通過建立虛擬的影像診斷場景，學生可以模擬接收病人臨床資料、觀察影像、診斷、制定治療方案等過程，在仿真環(huán)境中實踐應用醫(yī)學影像知識，培養(yǎng)診斷思維和問題解決能力。以兒科醫(yī)學影像學為例，兒童患者的特殊性和影像解讀的復雜性使得學習和實踐難度較高，利用虛擬仿真技術(shù)，可以構(gòu)建各種兒童病例的模擬情境，讓學生在虛擬環(huán)境中進行兒科醫(yī)學影像診斷，通過與虛擬兒科患者進行互動交流、觀察和分析影像，學生能夠更好地理解和應對兒科病例的診斷和治療問題。

2.2.2 基于互動學習環(huán)境的個性化學習和合作學習

通過建立互動學習環(huán)境，學生可以根據(jù)自身需求進行個性化學習，并通過合作學習與他人分享和交流，提升學習效果和能力。通過互動學習環(huán)境，AI技術(shù)可以根據(jù)學生的學習情況和特點，提供個性化的學習資源和學習路徑，基于學生的學習歷史和表現(xiàn)，AI系統(tǒng)可以給予針對性的反饋和建議，幫助學生發(fā)現(xiàn)自身的學習弱點，并進行有針對性的提升。以醫(yī)學影像解讀為例，通過互動學習環(huán)境，學生可以根據(jù)自身的學習進度和興趣選擇學習內(nèi)容和學習路徑，AI系統(tǒng)可以為學生提供不同難度級別的案例，讓學生在解讀不同類型、不同難度的影像時，逐步提高醫(yī)學影像解讀能力。

2.3 個性化學習和教育輔助

2.3.1 利用AI深度學習算法實現(xiàn)個性化學習和教育輔助

AI的深度學習算法可以通過分析學生的學習歷史、行為數(shù)據(jù)和測評結(jié)果，建立學生的學習模型，深入了解學生的學習需求和學習模式，進而為其量身定制個性化的教育方案和學習路徑。以醫(yī)學影像診斷為例，通過AI的深度學習算法，系統(tǒng)可以分析學生在醫(yī)學影像學習中的學習數(shù)據(jù)和答題結(jié)果，了解學生對不同類型病變的辨識能力和存在的問題，進而為學生提供有針對性的學習資源和練習題，幫助其彌補弱點，加強技能訓練。同時，系統(tǒng)還可以根據(jù)學生的學習進展和表現(xiàn)，調(diào)整教學內(nèi)容和難度，實現(xiàn)個性化的學習過程。

2.3.2 基于學習分析的個性化學習路徑設(shè)計

在AI技術(shù)應用中，基于對學生學習的分析，可以設(shè)計出個性化的學習路徑。通過分析學生的學習歷史、行為數(shù)據(jù)和測評結(jié)果，了解學生的學習風格、興趣和需求，進而為其設(shè)計個性化的學習路徑。AI系統(tǒng)可以根據(jù)學生的學習數(shù)據(jù)，為其推薦相關(guān)的學習資源、練習題和案例，引導其深入學習和拓展知識[8]。以醫(yī)學影像診斷為例，基于學習分析的個性化學習路徑設(shè)計可以幫助學生更好地掌握醫(yī)學影像知識和技能，AI系統(tǒng)可以根據(jù)學生的學習數(shù)據(jù)，為其推薦相應的醫(yī)學影像案例和練習題，同時根據(jù)其診斷表現(xiàn)和問題，為其提供個性化的反饋和建議，幫助其提高診斷能力。

結(jié)語

AI技術(shù)在醫(yī)學影像教育教學中的應用為提高教學質(zhì)量和培養(yǎng)具有全面素質(zhì)的醫(yī)學影像人才提供了新的思路和方向。本文通過對傳統(tǒng)醫(yī)學影像教育教學的分析，發(fā)現(xiàn)其存在諸多局限性和不足，并提出將AI技術(shù)應用于醫(yī)學影像教育教學的融合策略，包括自動化影像識別和分析、虛擬仿真和互動學習環(huán)境、個性化學習和教育輔助等方面。未來研究可以進一步探討AI技術(shù)在醫(yī)學影像教育教學中的具體應用方法和效果，如AI輔助影像分析、虛擬仿真和互動學習環(huán)境的設(shè)計與評估、個性化學習路徑設(shè)計等，以及如何更好地將AI技術(shù)與醫(yī)學影像教育教學相結(jié)合，以培養(yǎng)更多具有全面素質(zhì)的醫(yī)學影像人才。

參考文獻：

[1]張?zhí)磔x，劉舒珊，曾錦梁，等.人工智能在放射科閱片教學中的應用現(xiàn)狀及前景展望[J].繼續(xù)醫(yī)學教育，2023，37（10）：153-156.

[2]陳建華，孫斌，葛慧婷，等.人工智能技術(shù)在醫(yī)學影像診斷學肺結(jié)節(jié)教學中的初步應用[J].福建醫(yī)科大學學報（社會科學版），2023，24（4）：63-67.

[3]史傳文，張波.人工智能在醫(yī)學影像技術(shù)教學中的應用進展[J]醫(yī)藥高職教育與現(xiàn)代護理.2024，7（1）：15-18.

[4]周娟.融合人工智能的醫(yī)學影像教學與實踐的思考[J].中國當代醫(yī)藥，2022，29（30）：147-149，153.

[5]雷永霞，李新春，成程，等.醫(yī)學影像人工智能教學對住院醫(yī)師規(guī)范化價值提升的影響[J].中國繼續(xù)醫(yī)學教育，2022，14（10）：95-98.

[6]嚴陳晨，麥筱莉，辛小燕，等.人工智能技術(shù)在醫(yī)學影像實習教學中的探索[J].江蘇衛(wèi)生事業(yè)管理，2021，32（11）：1534-1538.

[7]張卉，楊世彤，李艷若，等.人工智能結(jié)合PACS在中醫(yī)院校醫(yī)學影像教學中的應用[J].臨床研究，2021，29（6）：189-190.

[8]李新春，王鵬，蘇曦，等.人工智能輔助教學在醫(yī)學影像教學中的應用前景[J].中國繼續(xù)醫(yī)學教育，2021，13（4）：86-89.

作者簡介：閆悅，碩士研究生，講師，研究方向：醫(yī)學影像技術(shù)教育教學。