人工智能在神经外科教学中的应用

人工智能（AI）作为一种模拟人类大脑加工信息过程的计算机系统，目前已被广泛地应用于各个领域[1]，近年来，其在多个医学方面发挥着重要作用[2-3]。对于脑部疾病而言，准确的诊断和完善而细致的治疗是去除疾病，维持正常脑功能和结构的关键。当前，脑部疾病的诊断主要依赖于影像学成像，若无丰富的经验则对疾病的认识不够全面；同时，因医疗要求和患者期望的双重提高，手术经验不足的年轻医生往往较难入手。人工智能的发展契合了神经外科的需求，将其应用到神经外科教学中，可帮助提高医学生及年轻神经外科医生的诊断水平和操作经验。本文将基于现有的技术着重探讨人工智能在神经外科教学中的价值和展望。

1 “虚拟病人”学习系统

“虚拟病人”具有风险低、效率高等特性，可在传统医学理论学习和真实临床实践之间构建一座“桥梁”，通过模拟诊治“虚拟病人”，帮助医学生和年轻神经外科医生达到提升“临床思维”的目的。人工智能可提前采集数百个真实的患者资料，整合包含每个特定症例的所有临床特征，设计覆盖临床实际的问题，形成“虚拟病人”。学习者通过对“虚拟病人”的问诊和辅助检查，学习神经外科不同疾病的不同临床表型，也可以通过问诊和检查初步对神经外科疾病进行定性和定位诊断，双向掌握不同疾病的特征。同时系统能够识别学习者在症例分析过程中的错误，深度学习与分析，并帮助学生解决这些问题[4]。

2 疾病影像学辅助诊断

神经系统疾病的最常用的检查手段主要包括CT和MRI。通过这些图像，可以初步判断疾病的位置、大小及性质等，为后续治疗方案的制定提供最基本的信息。人工智能可通过深度学习，即不断把先前病例的图像进行识别比对，在内部总结出一类疾病的影像共有的特点以及和其它疾病的区别。当遇到新的影像学图片，尤其是特征不显著时，人工智能能根据已有的“经验”判断疾病相关性较高的信息，且其学习的速度是人类无法比拟的[5]。因而，在神经外科教学中，人工智能为医学生总结疾病影像学特征，指导年轻医生诊断思路。例如对于神经系统恶性上皮肿瘤的鉴别诊断教学，可以借鉴阿尔兹海默病（AD）的案例，人工智能基于机器学习算法和多元数据分析方法可根据MRI和PET图像从多维参数区分正常人和不同程度AD患者[6]，从而帮助学习者更加深入的理解疾病的特征。

3 外科手术模拟

外科手术涉及复杂的决定，包括选择多模式治疗的需要、手术时机的选择、根治性手术和器官保留手术的选择。此外，越来越多的外科医生希望为患者提供潜在风险的个性化数据，以及主要发病率和死亡率的可能性，这些复杂的评估超出了大多数外科医生的能力[7]。人工智能可利用大数据，结合各项检测指标，从而得出最佳的手术方式、手术时间以及风险评估，在神经外科教学中可以帮助训练年轻医生对手术指征的把握及手术方式的选择等，提高学习者的决策能力[8]。

人工智能还可结合虚拟现实（VR）技术以及3D打印技术，在神经外科教学中进行手术模拟操作，让学习者在零风险模式下培养手术经验，同时人工智能发现手术训练中的存在的问题和难点，促进学习者改进从而提高操作技能[9]。并且在操作时还可以利用该技术显示出无法直接观察到的脑组织结构，熟练掌握复杂的神经系统解剖图谱[10]。

4 总结和展望

人工智能优点诸多，首先，AI学习速度快，数量大，短时间内可进行科学文献和各种电子医疗记录的整理及总结；其次，AI识别图像和分析问题的精确性高；第三，AI模拟的解剖结构和操作体验度仿真性强[2，11]，可见人工智能用于神经外科教学可极大地提高教师和学生的学习效率。除了上述在诊断和手术教学方面的应用，人工智能还有巨大的潜力有待进一步开发。例如在中枢神经系统恶性肿瘤的靶向及免疫等治疗中，人工智能记住所有相关癌症治疗的论文，分析每个患者的基因背景，并帮助预测最佳药物组合，为医学生找出最有效、最个性化的癌症治疗方法并加以学习并通过直观的方法呈现出来[4，12]。综上，使用人工智能系统，医学生或年轻医生可以随时随地学习，更加切实地将理论知识与临床实际、操作技能等紧密结合起来。