人工智能+医学影像教育新模式的作用与构想

何炼图 汤庆 汤佳馨 李颖珊 张雨欣

教育是着眼于未来的事业，教育的首要任务就是为未来社会培养相适应的合格人才。随着人工智能的诞生和发展，我国已经开始将人工智能应用于教育领域，并显示出人工智能对于弥补当前教育存在的种种缺陷和不足，推动教学现代化和教育发展改革进程起着越来越重要的作用[1]。在现代医学当中，医学影像技术是为实用性强、渗透深、普及广和发展最快的新兴学科，尤其是近年来诸如各种造影、介入诊断及治疗等新技术的快速发展，医学影像技术已成为临床诊治不可或缺的重要辅助手段，有望在人工智能发展带动下率先普及于临床医学的重要辅助技术。

1 目前医学影像教育状况

多年来，包括超声、放射、核磁以及核医学在内的医学影像学主流教学还是采取传统的教学模式，具体的体现为：教学地点限于校园内课堂教学，教学形式以课堂讲授式教学为主，教学主体是以教师为中心，教学内容课程陈旧、枯燥、抽象，并且单一与相关学科相对孤立；如此教学模式的缺陷和不足是显而易见的：只重书本知识不重实践、只重记忆不重能力、只重结果不重过程，因受课程设定的制约，教师授课和学生学习的自主性均受到制约，授课缺乏针对性、灵活性和智能性；一方面教师不了解学生的具体情况，只能提出通常需要注意的问题，另一方面学生在遇到问题时不能及时和教师沟通交流，师生间互动减少；即使使用了计算机辅助教学，但学生受到课件系统固有内容的限制是较为被动的，降低了课件的适用面和效能；尤其是现阶段下，影像医学教学由于缺乏互联网络的支持与合理应用，图像资源较为单一、不新颖，导致培养学生对图像理解及分析能力不够，往往出现临床和理论脱节的现象[2]。

上述医学影像教学以教师传授知识、经验和技能为主的教学模式，已落后于现代影像技术的发展，远不能满足医学影像人才培养的需要。近年来临床上医学影像学专业人员的奇缺现状也说明了问题所在，迫切需要我们引入新的医学影像医学教育模式以顺应时代发展趋势。

2 人工智能在医学影像教育中的创新作用

2.1 人工智能可为医学影像教学新模式奠定基础

具备有人工智能内涵意义的智能代理和智能教学系统，可为教学过程的个性化、交互性的实现奠定了技术基础。智能代理技术是由各种技术支撑并包括许多实用的应用特性的集合，系统利用这些特性来扩展应用的功能，达到自动执行用户委托任务的目的。它初步具备深度学习的功能，通过主动、高效地从网络信息空间获取用户所需信息从而解决使用关键字匹配查询、搜索引擎引起的问题：即大量无关信息的涌现和信息检索精确度较低等，应用在教学过程中，可使师生双方在教与学当中知识选取效率得以大幅提高，师生们可以广泛使用智能代理技术进行搜索、导引来查询有效知识[3]，交互学习和自主学习能力也可得以加强。例如，南京医科大学超声教研室自主研发了基于网络的超声影像学虚拟学习平台，该智能化平台包含超声科室漫游、虚拟超声仪器操作、人体虚拟超声检查、虚拟超声病例图像库、超声课程中心和在线超声考核等智能模块，学生可进入上述各模块进行模拟临床场景式学习，从而训练超声检查技巧，并激发学生对超声的学习兴趣，进而培养临床辩证思维和诊断能力，取得了良好的教学效果[4]。

2.2 人工智能的应用可提高教学的质量和效率

人工智能通过计算机可为学生提供图文并茂的丰富信息和数据，一方面加强了学生的感性认识，加强了对所学知识的理解和掌握，从而提高了教学质量。同时，人工智能可帮助教师完成繁杂的、需适应各种教学的教学课程、课件等设计，使教师将更多的精力专注于学与教的行为和过程，从而提高教学效率。正如前面所述例子，智能网络模块化学习平台可使超声影像教学摆脱以往对于示教病例的依赖和超声仪器的限制，拓展了学生们的学习空间和时间，可极大地提高影像医学学习效率和教学质量。

2.3 人工智能可提高学生的思维能力

在体验、认知过程中，人工智能技术让学生获得对非结构化或者是半结构化问题的解决方案的了解，从而起到培养学生多维角度思维的作用，并可模拟人类专家解决复杂问题的思路，提高学生逻辑思维能力的培养[5]。例如学生可以向智能化专家系统提出诸如“为什么（Why）”“如何（How）”等各种问题，系统接指令后，可即时根据推理的逻辑进程将答案实时告诉学生，如同教师与学生在面对面地进行教与学。在整个过程中，学生们可以充分体验智能化人类专家的求解思路和推理风格，有助于培养和提高学生们的分析、判断和思维能力[6]。

3 人工智能时代下医学影像教育新模式的几点构想

教育与人工智能相结合将会创新教育方式和理念。北京师范大学何克抗教授在《当代教育技术的研究内容与发展趋势》中提到当代教育技术的五大发展趋势之一就是“愈来愈重视人工智能在教育中应用的研究”[7]。结合上述人工智能在医学影像教育中的创新作用，下面就人工智能结合医学影像学教育新模式提出一些构想。

3.1 树立影像医学教育新概念、新理念

首先应变革以往学习限于校园内进行的学校教育观念，应充分利用网络、虚拟世界平台进行学习，学习将不再仅限于校园，而是处处可学并且是时时可学了。并应重新认识并定义教育、知识和学习的本质。

3.2 转变教育培养目标

改变以往只传授书本知识、只重记忆不重能力、只重结果不重过程的教育方式和过程。现已迈进知识经济并且是科技日益创新的时代，我们的医学影像教学目标也应该是培养学生的批判性、创造性，成为具有实践能力的创新人才。

3.3 转化教育培养方式

教育培养需注重课程内容的变化、更新与整合，注重师生关系的改变，教师不再是知识传授的唯一载体，注重个性化、个别化学习，需对每个学生设计个性化的计划，课程及方式的多样化，以取得更好的学习效果。

3.4 构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系

根据以上教学新模式变革的原则，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系甚为关键，可以预期人工智能将在医学影像教育中的应用主要有以下几类：（1）智能教学系统（intelligent tutoring system，ITS），ITS由专家模块（知识库）、学生模块、教学模块和智能接口四部分组成[8]。专家模块（知识库）属于教学内容的模块，关于“教什么”的问题，包含相关领域的教学知识，具备问题解答的能力，对系统生成及学生提出的问题能自动生成正确的答案，而且还能与学生给出的答案相比较，根据比较的结果更新系统的学生模型；学生模块属于学生知识状态的模型，关于“谁在学”的问题。学生模型可以描述学生对教学内容理解、掌握的程度，然后ITS根据学生模型的具体情况调整教学策略并提供适当的反馈；教学模块属于教学过程与整个系统的控制模块，关于“如何教”的问题；智能接口是系统和用户之间信息交流的桥梁，整个ITS依靠这个模块把教学内容呈现给用户，随时接受用户的输入，并向用户提供反馈信息。（2）智能化考试系统（intelligent examination system，IES），是基于专家系统的考试系统，该考试系统能让考试真正实现智能化，真实地反映每个学生的情况[9]。（3）智能教学代理（animated pedagogical agent）在教学系统中担当像人类教师那样处理教学过程的角色。智能教学代理能根据学生不同的知识基础、学习行为和学习风格及一些不确定因素进行不同的处理[10]。（4）虚拟现实教学（virtual instruction），是一种双向交互式教与学的教学形式，参与者与“模拟环境”互相交互进行教学与学习，主要应用形式包括：利用虚拟技术进行知识学习、探究性学习、虚拟实验、技能训练及网络化教学[11]。

总体上看，目前我们仍处于“弱人工智能”向“类人工智能”迈进的阶段，人工智能在教育领域的应用研究已初步展开，种种迹象表明人工智能在教育领域应用方面将有着天然的契合[12]。希望并且相信，随着人工智能包括情感、行为到认知等多维度技术不断成熟与深化，势必会给传统教育与学习方式带来很大的改革，甚至被颠覆，使教育更加有质量和效率，让学生有更加开阔的思维能力和更好的综合能力，人工智能将开启医学影像学教育新模式。