人工智能在病理学在线教学中的应用

黄 婧

(苏州大学基础医学与生物科学学院病理与病理生理学系, 苏州 215000)

在线教育是病理学教育领域中的一项重要创新,它以数字技术为基础,使学生能够在虚拟课堂中深入学习组织形态结构的变化及其潜在机制。然而,随着教育的不断发展,仅限于传统课程内容教学的在线教育模式无法满足病理教学的需求。目前人工智能在医学领域中的发展已经如火如荼,同时它也逐渐渗透到医学教育领域中。在线教育作为最适合人工智能技术扎根的土壤,正在发生翻天覆地的改变。这些改变不仅能培养出更适合高度智能化时代的病理人才,也为医学领域的未来注入新的活力[1]。

1 病理学在线教育

1.1 何为病理学在线教育

作为医学领域中至关重要的学科,病理学在疾病诊断、治疗和预后评估等方面都扮演着关键角色。它通过深入研究细胞和组织的微观变化,为医学实践提供了重要的形态学和功能学基础。为了适应科技的进步和医学领域的发展,病理学教育正在逐渐改革,其教学模式和方法也发生了巨大的改变。全新的教学方法和先进的技术工具,能为学生提供更广泛的学习机会以及更丰富的教育体验。这些变革不仅着眼于提高学生的理论知识水平,还注重于培养他们的实际操作技能,使其未来能够更从容地应对医学领域日益复杂的挑战。

在线教育是一种通过互联网和数字技术工具来传授知识和教育内容的新型教育方式,也是病理学教育改革的重要方向。尤其是大规模在线教育的实施,使这种教育方式逐渐被认可,甚至未来成为我国医学教育发展的重要组成部分[2,3]。它允许学生通过在线学习平台、教育网站、应用程序等来访问课程材料、完成作业,同时允许师生及生生进行互动,满足学生的个性化需求。

1.2 病理学在线教育的发展阶段

病理学在线教育的最初阶段可以追溯到互联网发展的早期。教育者开始尝试将病理学课程引入在线学习环境中,如利用一些文本资料,或者整合图表等简单的多媒体元素创建静态网页,供学生在线阅读。然而这些资料在质量和数量都相对有限,缺乏生动性和互动性。学生通常是被动地接受信息,很少有机会讨论交流。

随着互联网技术的进步,病理学在线教育开始整合更丰富的多媒体元素,包括视频、病例资料、图像库等,以提供更生动的学习体验。此外,这些教学资源的获取平台也变得更加多元化,如一些病理学专家和教育者创建的个人博客,通常以科普的形式分享病理学知识和资源;他们将视频共享至YouTube、Bilibili等网站,为学生提供视觉化学习的途径,学生还可以通过评论、弹幕等方式进行实时互动交流;同时,大学和教育机构开始提供开放教育资源,如慕课(MOOCs)上的公开课程、在线教材等,还包括了各种习题材料与测试,使学生无论身处何处,都可以获得高质量的病理教学资源[4]。

虚拟实验室的出现也是病理在线教育发展的重要标志,通过模拟实验为学生提供更多的实践学习机会。学生可以通过虚拟实验台进行标本制备、显微镜观察以及实验数据分析,打破了实验课的时空限制,即使在校园外也可登录学习[5]。此外,虚拟实验室标本和切片均来自于数字切片扫描,能根据学生的需求进行无极放大,不受显微镜镜头的倍数限制。数字切片来源广泛,更新及时,为病理的实验教学提供了重要的物质保障[6]。虚拟实验通常伴随教学指导,包括提示、解释及反馈,增加学生与虚拟环境的交互,有助于学生理解实验原理及目的;此外,还可以模拟病例分析。学生通过浏览患者病史、临床资料及各项检查结果做出诊断并提供治疗建议,积累更多的临床实践经验,为日后的医疗工作打下基础。

2 人工智能在病理在线教育中的应用

2.1 人工智能发展现状

人工智能(artificial intelligence,AI)最早起源于20世纪50年代。早期的AI研究者主要关注如何使用符号和规则来模拟人类解决问题的能力。然而,符号主义方法在处理复杂的、模糊的问题方面存在限制。20世纪90年代,研究者通过构建神经网络模型,模拟人脑神经元之间的连接,解决了传统符号主义方法无法解决的问题,也为后来深度学习的发展奠定了基础。当今的AI发展主要是由大数据和深度学习技术推动的。深度学习技术可以通过多层神经网络进行特征学习和模式识别,并且已经在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域都取得了巨大的成功[7]。目前AI已经在众多领域得到了广泛的应用,包括智能医疗系统、智能驾驶及交通系统、智能教育系统、金融服务与评估、语音助手、环境监测、智能工业化等[8]。

2.2 人工智能优化病理在线教育理论教学

病理理论课程的教学目的是为了让学生了解在疾病状态下组织形态的改变及其背后的发病机制。因此,其核心内容是病理组织形态的变化,要求学生通过图片观察来认识这些变化,通过归纳分析来理解这些变化,并将这些变化与病因及临床表现联系起来。目前的病理在线理论教育仍存在以下局限性。

理论课程更多以视频的方式传授,学习的互动性有限,尤其是大规模课程中,学生难以得到及时的反馈和个性化的指导。此外,不同专业学生对知识的侧重点不同,如生物技术专业学生偏向病理检测方法及手段;儿科专业学生对于儿童的常见疾病更有兴趣,而教学大纲中对一些儿童常见疾病并未做要求;临床专业学生则更喜欢通过病例入手,加强临床病理联系。在线下课程中,这些问题需要教师对不同班级的授课侧重方向进行调整,而视频课程多数按照教学大纲进行讲解,从而忽略了不同专业之间的差异。AI可以分析不同专业学生的学术水平,向他们推荐相关的教材和资源,为每位学生制定个性化的培养路径[9],还可以创建虚拟学习助手来弥补视频学习中的互动局限。学习助手能通过测验总结学生尚未掌握的知识点,并在学习过程中进行强调、及时回答学生的提问、给出学习建议等[10]。它能在目前高校教师资源压力较大的前提下,实现一对一的专门辅导。

目前病理在线教育的考核仍然需要教师导入题库,组建试卷。客观题型可以进行自动评分,但主观题型仍需教师手动批阅。AI可以利用自然语言处理和机器学习技术开发自动题目生成系统,根据病理教材、教学大纲等自动生成题目,有助于扩充题库并使其不断更新。针对不同专业的学生,AI还可以生成具有专业倾向性的题目,更加贴近学生的培养方向。在主观题评阅时,AI能以标准答案为依据,评估学生答案的准确性和完整性,消除由于教师的主观评价标准不同导致的成绩差异。在学习过程中,AI也能根据学生的需求和课程进度制定过程化测验,完成测验后将立即生成详细的评估报告并向师生反馈,以供学生查漏补缺,也有助于教师跟踪学习进展,及时调整教案。此外,线上考核的安全性以及如何防止学生作弊行为仍然是目前急需解决的重要问题。AI可以通过人脸识别技术防止代考替考;通过网络和电脑进行监测确保学生没有搜索答案或与他人通信;通过监控录像以及作弊监测算法分析学生的答案模式以及行为动作,识别标志性的作弊行为等,以确保考试的公平性与可信度。

在线学习需要学生具有较强的自我管理和自我驱动的能力,一旦学生缺乏足够的学习动力就很容易失去兴趣甚至放弃。AI可以对学生前期学习的成果进行评估,并且根据不同学生的学习习惯有针对性地优化学习过程,形成个性化学习方案。如对于基础薄弱的学生,AI制定循序渐进的目标,增加学习的成就感。如对于难以融会贯通的学生,AI则自动设置思维导图,并且学习各论疾病时主动建立链接,让学生随时回顾总论相应的基本病理变化,还可以在学习鉴别相似疾病时互相建立链接,让学生即时感受二者的差别。AI还可以帮助学生自动生成课堂笔记和学习总结,在节省时间的同时更好地理解课程内容;还能通过学习助手在学习过程中给予鼓励,激发学习兴趣,增强学生主动性[11]。

2.3 人工智能完善病理在线教育实验教学

实验教学是病理课程中不可或缺的一环。通过观察和分析病理标本、切片,学生能够更加清楚直观地感受组织结构的变化。在线教育首先打破了传统实验的教学模式,利用数字病理切片,脱离实验教室与显微镜,使学生随时进行标本、切片的学习以及讨论。然而,目前的病理在线实验教学仍存在如下局限。

对于学生而言,虽然已经学习过理论知识,但是由于缺乏经验,想要在切片中快速捕捉典型的病变区域仍很困难。基于课程时间的限制,教师很难针对每一位学生都做出详细的指导。通过深度学习模型,AI可以自动分析和诊断组织切片的病理图像,识别病变部位,帮助学生更好地理解和诊断不同类型的疾病[12]。AI还能针对学生的实验报告及时做出反馈,判断报告中病变部位是否典型,识别标注的细胞及组织是否正确,评估病灶的描述是否准确详细;通过自动分析反馈结果,帮助教师总结班级整体学习情况,发现教学中的薄弱环节。

不论是线上、还是线下,病理实验教学更关注于学生对于标本、切片的观察分析能力,却忽略了对于标本、切片的制作与染色等环节。由于资源的限制,这些步骤通常是利用虚拟实验室模拟真实的操作,让学生远程参与实验。然而,不同平台的虚拟实验室质量和逼真度各不相同,从而影响学生的学习体验。AI可以从各个方面增强虚拟实验室的质量和逼真度,包括组织切片准备、染色技术、显微镜操作等,同时创建虚拟导师,帮助学生梳理实验流程、理解实验原理,还能对学生不安全的实验行为提供警告,保障规范的操作[13]。这些都有助于学生提高实验技能和实践水平。

AI是当前最为火热的科学技术,它在医疗领域的应用非常广泛。基于在线教育的平台,AI也为病理学教育带来了第二次革命性的变化,标志着病理学教育已经从信息时代迈向了数字时代,为学生提供了更广泛、更深入的学习体验和实践支持。未来,随着AI技术的不断发展,病理学在线教育将进一步受益,使教学质量出现质的飞跃,为医学行业培养出更多优秀的新型人才。