基于PACS系统的CBL教学法在胃镜培训中的作用

马保营 杨雪丽 黄旭 万新月

消化内镜技术是通过消化管腔道或人工建立的通道，使用内镜器械在直视下或辅助设备支持下，对局部病灶进行观察、组织取材、止血、切除、引流、修补或重建通道等，以明确诊断、治愈疾病、缓解症状、改善功能等为目的的诊断、治疗措施[1]。内镜在消化道疾病中起着不可替代的重要作用，而我国还存在着消化内镜资源总量不足，分布不均，内镜医生培训质量参差不齐的问题[2-4]。探索新的教学培训方法有助于进一步提高消化内镜基础水平，促使疾病诊疗微创化，高质量化。为了更高效优质地提供胃镜培训，笔者拟通过试验探索基于图像存储与传输系统（picture archiving and communication system，PACS）的以案例里为基础的教学法（case-based learning，CBL）在胃镜教学上的作用。

1 资料和方法

1.1 一般资料

连续选取2018 年2 月—2021 年2 月于武汉大学人民医院消化内科学习胃镜操作的学生46 名。纳入标准：年龄20～45 岁的胃镜初学者；自愿参与并连续学习时间大于3 个月。排除标准：中途因故退出试验者；未能完整参与4 次考核者。学生按信封法1∶1 比例随机分为对照组和试验组。总计有43 名学生完成了学习，3 名因未能连续参与而退出观察，对照组有21 名，男生14名，女生7 名，平均（30.2±7.3）岁；试验组有22 名，男生13 名，女生9 名，平均（29.3±5.5）岁。两组学生一般资料差异无统计学意义（P＞0.05）。

1.2 方法

对照组：采用传统理论授课结合实践操作的学习方法，带教老师将胃镜操作过程及典型内镜图像做成PPT课件进行讲解，基本内容包括胃镜基本构造、上消化道基本解剖、常见疾病的胃镜图像特点及分级标准等，完成胃镜图谱理论考核后学生在带教老师指导下行胃镜实践操作学习。试验组则采用基于PACS 的CBL 学习。其中美迪康PACS 系统留存了2015 年以来消化内镜图像，按病种建立典型疾病数据库，数据库包括典型病例的病历资料、内镜图像、其他检查结果以及病情转归。具体教学方法如下：（1）课前预习：学生完成胃镜理论基本学习内容后，2～3 名学生为1 组，带教老师在微信群平台上发布病例及内镜图片，提出问题，鼓励学生自主学习及讨论，学生多途径查阅相关资料与文献，参与小组讨论，回答问题。（2）利用PACS 开展CBL教学，带教老师分别按照食管、胃、十二指肠三个解剖部位分别展示患者的病例资料以及胃镜检查图像与动态视频，学生对病例进行讨论分析，并给出初步诊断以及对应的诊断依据，带教老师分析操作及诊断要点，给出正确诊断结果并解答问题，布置课后病例思考。（3）学生可利用PACS 系统主动学习并完成随机题库考核。（4）完成胃镜实践操作。两组老师都是3名具备丰富教学及内镜操作经验的教学秘书进行带教。两组学生在胃镜实践中按实际操作例数每10 例为一阶段，分别在第10 例、20 例及30 例时完成阶段考核。试验通过医院伦理委员会审核通过，临床试验注册编号（ChiCTR1800014809）。

1.3 观察指标

包括教学质量及满意度调查。教学质量评估分为两部分：（1）胃镜图谱考核：两组学生在动手操作前根据题库提供的100 张胃镜图片分别诊断部位、内镜影像描述及诊断。（2）实际操作考核：学生在操作第10 例、20 例、30 例时进行阶段考核，武汉大学人民医院消化内科自主研发的人工智能软件内镜精灵自动对两组学生的胃镜操作实时监控并进行百分制评分（图1），评分包括部位识别及内镜诊断准确性。学生需在5 分钟内完成操作并做出内镜下诊断，专家组对于操作术前准备、人文关怀、操作过程进行监督。教学满意度评估：利用无记名问卷调查方法进行，问卷内容包括：该教学模式对于学习兴趣提高程度？该教学模式能否提高主动学习能力？教学学时安排满意度？教师授课质量满意度以及教学过程中存在的问题等。

图1 人工智能软件内镜精灵在胃镜操作过程中自动评分

1.4 统计学分析

使用SPSS 19.0 统计学软件分析数据，计数资料用n（%）表示，采用χ2检验；计量资料用（）表示，采用t检验，P＜0.05 表示差异有统计学意义。

2 结果

2.1 教学效果比较

两组学员在入科后进行学习前胃镜图谱诊断摸底考试，对照组和试验组诊断准确率平均分数为（44.1±11.2）分和（39.7±9.1）分，差异无统计学意义（P＞0.05）。而经过带教老师指导理论学习后两组学生胃镜图谱考核诊断准确率平均分数为（76.8±8.1）分和（87.2±8.8）分。两组学生学习后诊断准确率差异有统计学意义（P＜0.05），试验组学员准确率更高。在胃镜动手操作学习开始后，两组在第10、20、30 例胃镜操作及诊断评分准确率有差异，两组学生成绩在学习中不断提升，见表1。试验组胃镜操作评分在第二、三阶段（11～30）例要优于对照组，差异有统计学意义（P＜0.05）；诊断准确性教学效果比较中，试验组均优于对照组，差异有统计学意义（P＜0.05）。

表1 对照组及试验组操作熟练度评分及诊断准确率（分，）

表1 对照组及试验组操作熟练度评分及诊断准确率（分，）

2.2 教学满意度调查

教学满意度问卷调查回收率100%，结果提示试验组学生中81.8%表示利用PACS 结合CBL 教学提高了自主学习兴趣，90.9%的学生表示该教学方法有助于自己快速掌握内镜下图像诊断能力，而对照组分别是61.9%和33.3%。

表2 学员教学满意度调查[名（%）]

3 讨论

胃镜是消化内镜中应用最多的诊疗工具，而且上消化道疾病种类及复杂程度远高于其他部位，如何让学生更快地掌握胃镜操作，准确对内镜图像做出诊断是内镜培训者需要思考的问题。医学伦理的要求让以前的师徒传授，直接在患者上学习操作的方式必定将被逐渐摈弃，有文献报道计算机辅助模拟操作让学生在接触患者前对于内镜及操作流程有了初步地操作体验，促使更好地掌握内镜学习[5-7]。但是随着PACS 以及人工智能等新技术出现，上述技术在胃镜学习中综合应用的效果还并不清楚，笔者所在教研团队在试验中探索利用PACS 病例教学法来更好地辅助胃镜学习。

PACS 是一种医学影像存档与传输系统，便于病例的调阅和研究，可以提供一个反复学习的平台。SALAJEGHEH A 等[8]发现基于数据库的电子学习可显著提高学生分析影像图像的能力，在数据库基础上结合PBL、CBL、PCMC、翻转课堂等教学方式，可以拓展学生思维，促进学生之间学习交流，而且因可以随时调阅数据库中的影像资料，学生自学能力显著提高[9-12]。但是这种优势的学习方式目前还没有在胃镜学习中应用的报道，大量的内镜图像资料及病例并没有被充分利用在教学过程中。传统的胃镜学习还是存在着理论授课和实际操作分离的情况，而且操作者往往专注于胃镜操作的完成，而忽略了患者疾病临床诊断和病理随访，特别是某些罕见疾病学生无法参与学习掌握。笔者所在教研团队在PACS基础上开发了消化道典型疾病内镜图谱数据库，包含了患者的病史资料、检查结果及病情转归，以此设计了PACS结合CBL 教学法并探索在胃镜学习过程中的作用，发现该方法能有效地快速帮助学生掌握胃镜操作。

胃镜操作的学习是典型的理论结合实践的过程，包括术前的接诊判断、术中的操作及诊断、术后的观察护理和病例随访，它需要操作者具备良好的动手能力，快速准确的鉴别诊断能力。动手能力可能因人而异，但是对于典型疾病内镜下诊断的能力是可以在术前通过反复训练而提高的，从而减少误诊及患者的痛苦。传统的教学方法教学完全依赖于学生的主观能动性、教师理论授课规范性以及更多的动手机会，往往存在学习成绩个体差异较大，学生自主学习兴趣波动大的缺点[13-14]，在信息互联网时代，利用互联网医学继续教育模式可以更大量、更新、更快捷获得知识，是首选的教育模式之一[15-17]。笔者所在教研团队利用互联网构建的PACS 系统，在人工智能胃镜系统公平评判下，发现试验组学生能更早地掌握图像正确诊断，操作稳定性上也优于对照组，在30例操作时就具有了比较好的上消化道内镜操作和诊断能力。结合问卷调查分析原因考虑和学生能够利用PACS自主学习，反复练习图像诊断，强化了图像诊断知识有关，而CBL 教学激发了学生的自主学习兴趣，学生能平时主动收集资料，查阅数据库，自主学习能力及信心有所提升，而且小组之间讨论及分享操作体会及技巧，反馈到胃镜操作水平上快速提高。在学习过程中发现试验组学生在阅读教学教材和微信群中讨论病例的参与度上要远高于对照组。这种学习方法转变了既往以教师为中心到以自主学习为导向，有助于学生快速而准确的掌握胃镜操作，而且摆脱了不同教师教学水平的差异性，有利于标准化教学质量的提高。因为PACS 能记录一些典型和罕见的病例，包括具体的临床资料、内镜图像和疾病转归，使学生能够较好地掌握这些疾病的特点，提高了整体诊断水平。这是传统的教学方法不能做到的。

武汉大学人民医院消化内科开发的消化内镜人工智能软件-内镜精灵具有部位识别功能、自主诊断以及自主拍照功能，能在操作过程中对于上消化道的26 部位自动识别并根据盲区监测情况评分[18]，该方法避免了人为评分的主观因素干扰，重复性强。这种方法比以前通常采用的胃内观察成功率、通过幽门成功率、进入十二指肠降段成功率等指标来说更为客观和准确，在试验中准确地完成了评分。

综上所述，基于PACS 的CBL 教学能更全面地传授胃镜图像诊断知识，能更有效地激发学生主动学习兴趣，提高学生自主学习能力，从而快速掌握胃镜操作，准确做出内镜下诊断。