人工智能知识在新疆本科影像学教学改革中的作用*

甘晓晶 田蔚莉 余莹莹 周 诚

（新疆医科大学附属肿瘤医院影像中心 新疆乌鲁木齐 830054）

引言

教育教学是立足于实践，着眼于未来的一项重要事业，其主要的任务是为社会培养出更加专业性的人才。人工智能的诞生与发展，已经越来越多地运用于各行各业。但在现今我国各医学教育领域很少涉及，人工智能技术可弥补当前教育过程中存在的弊端，对于实现教学现代化，推动教育发展改革具有重要的价值。医学影像对于临床疾病的诊断、治疗效果的评估、疗效预测等方面都具有非常重要的意义，也是临床诊治过程中必不可少的诊断辅助工具，对于带动临床医学发展是非常必要的。

一、人工智能简述

人工智能又名AI，是一门新兴技术，主要运用于研究、开发运用于模拟、延伸与拓展人智能的理论、方法、技术、应用系统的一门新技术科学。同时，人工智能也隶属于计算机科学，其期望对智能的实质进行掌握，并生产出类似于人类智能反应的职能机器设备。此项领域主要涉及机器人、语言、图像识别、语言处理及专家系统等。自人工智能出现至今，人工智能理论及技术发展日趋完善，其应用范围也持续扩大，给社会带来了福音。在人工智能发展过程中，医学领域属于较为重要的一部分，其主要经过熟悉、分析并学习人类丰富的经验知识，善于解决医学诊疗期间存在的难题，同时依据不同领域主治医师、专家的个人经验对患者病情进行推断，给予患者更加符合自身实际情况的解决方案，对于患者的治疗工作开展具有积极意义[1]。

二、医学影像学教学现状分析

从多年发展历史来看，医学影像学的主要教学方式仍然以传统教学模式为主，教学地点局限于校园课堂，课程内容枯燥、抽象。此教学模式的弊端主要在于，对于书本知识和考核成绩重视度过高，不关注学生的学习过程；同时教学课程具有固定性，教师授课与学习的自主性受到影响，知识讲授以“填鸭式”教育为主，不同学生对知识的理解能力与接受能力存在一定的差异性。部分教师不了解全体学生学习的具体情况，仅着重地讲解常出现的问题、知识等，同时学生在发现知识漏洞时，无法及时地与教师和其他同学交流，师生交流较少，因而限制教学效果。当前背景下，影像医学教学因欠缺互联网技术的支持，造成图像资源不丰富，学生对于图像的理解能力与分析能力较弱，常会出现与临床脱节的现象[2]。

上述教学模式已无法满足当前社会对于本科教育教学的需求，因此需要究其问题采取针对性解决措施，才能让问题得到更全面地解决，让教育模式顺应时代发展趋势。

三、人工智能运用于医学影响专业教学中的优势

医学影像专业教育将人工智能知识加入教学中，可让教育方式、教学理念持续地更新，可有效地提升教学内容的丰富性，对于提升本科学生专业能力、转变临床思维方式、提高思维能力具有重要的价值。

1.人工智能可提升教学质量与教学效率

当前，在人工智能持续加速发展过程中，其技术手段也不断地创新并取得新成就。人工智能具有很好的可重复性和持续性，去除影像诊断中人为的差错因素，在短时间内给予患者较为准确的诊断报告，对于提升影像学工作效率提升具有重要的价值。同时，人工智能获取的信息资源较丰富，能够在教学过程中，给予学生更加顺应时代背景、信息量丰富、图文并茂的影像学教学资料，不但能够吸引学生的注意力，还能强化学生对知识的认识度，提升教学质量。与此同时，人工智能可辅助教师完成复杂、烦琐的教学课程，对教学过程给予极高的关注度，提升教学效率和教育水平[3]。

2.人工智能可整合并完善影像学教育资源与专业知识

医学影像学现可划分为两个领域：医学影像诊断及医学影像技术。前者将培养临床诊断医师作为主要目的，内容则以临床基础课程、基础影像学诊断为主，为教学增添新的科学内容至关重要。影像学诊断技术是借助科学技术发展而得以改革的，所以新技术必须作为教学过程的一部分，并且将其完善于对学生教学期间，能够让学生在学习过程中的知识结构与实际临床实践相一致，将教学与临床应用相结合，在教学过程中取得真正的进步，避免学生的知识无法运用于实际工作中。医学影像学学科知识中主要含有DR、MRI、CT等，并且可涉及机体全身各器官组织，传统医学影像主要将同一系统的影像授课划分为B超、医学影像技术、核医学等，但是不同疾病由于受到检查设备差异的影响，是由不同的老师负责讲解。例如，循环系统诊断主要着重于MRI、CT等，但是不会涉及B超部分，B超知识又需要老师单独介绍。这样可能会造成学生对于一种疾病学习时，不明白各诊断方式的优劣势，无法将教学内容进行有效整合。人工智能的运用则可将大量影像资源进行完善、整合，构造各系统图谱，并且利用视频、声像等形式对不同疾病患者就诊实际场景进行模拟，从而让学生能够更加直观地了解疾病，并且增加实景感受。同时，人工智能还能将各影像学诊断方式进行完善和补充，对其成像原理、诊断疾病的优劣势进行准确阐释，让学生能够在最短时间内掌握最准确的知识，达到实践与理论相结合的目的，让学生能够对知识进行更加系统化的了解[4]。

3.人工智能能够发散学生创新思维，提升其自主学习能力

在人工智能背景下，学生死记硬背、机械地记忆信息已无法满足当前教育发展的需求。因此教学理念也需要更加注重“授之以渔”而非“授之以鱼”，培养学生自主学习能力与创新思维改变。第一，为学生创设更加具有真实性的环境，给予更加丰富的教学资源，让学生能够在此学习氛围内主动地参与到学习过程中，师生可经过在线学习、一对一情境教学等方式，让学生的独立自主解决问题的能力得到提升，并且教师也可参与其中，及时与学生进行沟通，并了解其学习中薄弱之处进行指导，从而提升师生交流与沟通的能力，相较于“填鸭式”知识宣教具有更加显著的效果。第二，现今人工智能技术各类学习软件、平台纷纷涌现，可丰富学生多元化学习需求，不同学生可通过自我对知识的掌握度进行学习内容自我规划、学习风格等设置，并且还能通过课前预习、查阅文献等开展自主学习，让学生学习如何明确疾病在影像学上的异常征象表现，掌握诊断、鉴定基本技术，并且还能经网络搜索各种病例信息，解决多种疑问，从而提升学生学习的积极性。第三，人工智能辅助教学还能让医学理论知识与课堂密切联系，以免出现教、学分离情况，同时还能通过与真实患者互动，达到学以致用的目的。提升学生对于不同系统影像学知识的掌握度，培养自主学习能力与创新能力[5]。

4.人工智能可建设专业师资队伍，提高教学质量水平

当处于人工智能时代时，教师的任务已从传授者变为引导者，但是其在教育教学的地位仍然处于较高水平。为了更好地将人工智能知识添加进教育教学过程中，教师需要主动地转变教学观念，创新教学理念，积极地更新人工智能方面的知识，丰富自己在人工智能知识运用于临床方面的知识。人工智能具体知识的学习、掌握，可以用网络教学视频、文字、图片等资源进行汇总，创设网络体验式平台等方式。同时，结合线上与线下教学模式，督促学生在课后自主完成线上学习并总结遇到的问题，在线下学习时解决此类难题，从而提升学生学习积极性，提高教学质量[6]。

四、人工智能在医学影像专业教学中存在的不足

人工智能运用于疾病诊断中的频率不断提升，并且在世界顶级期刊发表的高水平文章已超过400篇，主要涉及MRI、CT等诊断方式、脑动脉瘤、新冠肺炎等疾病，可提升诊断效率，节约人力物力，缩短患者诊断时间，提升工作效率，其优势性值得肯定。但是，仍然存在一定的弊端，人工智能在实际工作中的应用存在缺陷，投入资金高，在基层医院普及度低，并且尚处于不断地完善过程中，不能仅依靠人工智能诊断结果进行疾病诊断，仍然需要将影像学专家意见作为诊断依据。目前，新疆许多大型医院都引入了不同功能的人工智能软件，并同这些人工智能软件公司合作进行一些科研项目，基层部分县级医疗机构也引进了X光片诊断的人工智能系统，可有助于提升诊断准确率。但是，人工智能知识目前在新疆医学院校本科影像学教学中极少涉及，需要提高人工智能在学校教学中的重视度[7]。

五、人工智能背景下医学影像教育模式运用

目前，国家对于新疆乡村医疗帮扶力度扩大，在乡村医疗中投入大量资金，主要用于购入大量CT、MRI等设备，运用于群众各类疾病诊断过程中，并且可达到较好的诊断效果。诸多乡镇医院已可实施疾病CT检查，但是受到影像学诊断人员匮乏的影响，同时各乡镇卫生院的诊断人员并未具备专业影像学资格证，仅能完成基础影像学检查操作工作，无法结合影像学资料得出准确诊断结果，诊断结果的判断仍然需要县级医院影像学专业医师进行，让县级医院工作压力增大，并且还延长患者就诊的时间，恐耽误其病情诊断和治疗。但是，现今人工智能在临床中的优势较为突出，运用于基层肺结核平片筛查诊断中，可有效地缓解新疆基层医疗机构的诊断压力。

当前，医学影像技术专业的重要任务为培育影像技术人才，涉及医学工作技术人员等。而计算机辅助诊断在影像学领域的优势为可让数字化医学图像更加简单化，包括对乳腺疾病进行诊断等。但是，人工智能辅助技术在影像学方面主要源自于计算机技术对图像处理发展，而人工智能领域进展重点是输出计算机能力与图像处理。因此，影像学技术专业学生在学习期间，不但需要注重影像学基础知识、影像器械应用、维护、计算机基础等方面知识的学习，其学习知识体系与人工智能技术应用要求具有一致性，影像学技术学生所具有的医学知识是计算机技术人员不具备的，可作为计算机技术、医学影像结合的纽带，在正确地掌握计算机图像处理技术期间，还能与医院进行更加有效的沟通，提出人工智能在医院实际运用过程中的发展情况及存在的弊端问题，从而提升人工智能在影像诊断领域中的发展速度。同时，曾经影像学技术专业人员大多选择在医院参与相关工作，部分学生选择进入医疗器械公司从事设备维修工作。现目前，伴随着人工智能技术的不断崛起，给在校影像学技术学生就业方向进行拓展，同时对于影像学技术专业的科研创造一定的基础[8]。

结语

科学技术的发展进一步促使影像学技术水平的提升。在临床医学中，人工智能技术的出现无疑给影像学技术的发展创造一个良好的发展机遇，给临床诊断、影像学教育教学等均带来极大的优势。在影像学技术学生学习期间，予以传统教学模式，由教师完成“填鸭式”知识教育，存在一定的弊端，无法根据学生的学习能力、学习兴趣等进行个体化差异划分，让学生既无法更加准确地掌握影像学诊断技术知识，也无法将理论知识与实践进行结合，从而导致正常诊断工作开展存在缺陷。为学生创设良好的学习环境，将人工智能知识与影像学技术知识相结合，可提升学生的学习兴趣与积极性，为学生适应工作与开拓科研思路打下良好基础，并且还能拓展学生从事工作的就业面，为基层培养出更多高精尖人才，同时有利于推动影像学自身发展技术水平。