人工智能辅助培训在产前超声教学中的实证研究

雷 婷 郑 巧 林美芳 谢红宁

中山大学第一附属医院 广东广州 510080

产前超声是一项重要的医学技术,在妊娠并发症和胎儿发育监测中起着至关重要的作用[1-2]。然而,不同国家、地区、不同经验水平的操作者之间的效果差异很大[3-4]。产科超声检查具有高度的操作者依赖性,其所需技能是复杂的,包括手眼协调和图像解读,这突出了标准化培训对提高产科超声整体质量的重要性。

国际与国内指南均制定了一组产前超声筛查标准切面,可以很好地显示胎儿的解剖结构,可作为培训的参考[5-7]。然而,在传统产前超声培训仍存在各种挑战。根据文献报道,造成超声临床实践培训困难的主要因素包括孕妇志愿者资源有限[8]、具备超声专业技能的教师缺乏[9]。此外,在传统的临床实践训练中,学员获取的图像质量通常在扫描完成后进行评估,这限制了提供及时反馈以进行改进的能力。因此,为了解决产前超声实践培训的巨大需求,与专家指导以及孕妇志愿者的资源有限之间的矛盾,亟需新的培训范式。

近年人工智能技术在医学领域中的应用已经取得了许多突破,而其在产科超声领域的迅猛发展为产前超声培训提供一个有希望的解决方案[10-12]。在产前超声教学中,人工智能可以通过分析和解读超声图像,提供即时的反馈和诊断辅助,这为学生和医生提供了一个更加互动和实践的学习环境。利用人工智能算法来识别标准切面,可以使学员接受专家级别的实时指导,弥合与专业知识的距离。近期,中国国家药品监督管理局(广东机械注册证号20211221372)批准了一种新的软件——产前筛查人工智能辅助系统,可以在扫查时实时评估所获取的切面的质量,提示超声图像中存在和缺失的结构,类似于产前超声的实时扫查的GPS定位系统。

本中心针对目前产科超声培训临床实践教学中存在的主要问题,开展相关实验教学改革,并取得的一定成效。本文旨在通过对现有实践分析,探讨产前超声人工智能辅助培训的潜力和优势,并提出相关的实施策略和挑战,推动产前超声医学教育的改革和创新。

1 对象与方法

1.1 研究对象

于2022年9月始,我们试点实施了产前超声人工智能辅助培训的教学改革措施,招募16名没有产科超声经验的规培医师。所有学员自愿参与,没有任何补偿。培训在中山大学第一附属医院(国家认证的产前超声培训基地)进行,所有学员都接受了人工智能辅助的临床培训。

1.2 实施产前超声人工智能辅助培训的策略

1.2.1 技术支持和基础设施 配备先进的超声设备和人工智能算法,以支持产前超声人工智能辅助培训的实施。这些软件和平台应具备友好的用户界面和操作体验,方便教师和学生进行使用。此外,应根据实际需求进行功能拓展和优化,以满足不同教学场景和目标的要求。同时,为了确保学生和教师能够随时随地使用超声影像和分析结果,需要提供稳定的云服务和远程访问。通过云端存储和共享超声影像和数据,学生和教师可以方便地进行远程学习和教学,避免受到时间和空间的限制。产前超声人工智能辅助培训的软件和算法也需要不断更新和优化,特别是需要建立相应的更新和维护机制,及时修复软件漏洞和提供技术支持,以确保培训平台的稳定性和可靠性。

1.2.2 教师培训和支持 教师在使用产前超声人工智能辅助培训时需要适应新的教学模式和工具[13]。为教师提供相关的培训和支持,使他们熟悉产前超声人工智能辅助培训的操作和应用。教师需要了解超声技术、人工智能算法和诊断知识,并学习如何解释和引导学生正确理解和应用产前超声人工智能辅助培训。此外,教师还需要学习如何引导学生正确理解和应用产前超声人工智能辅助培训,建立教师交流和合作的平台,促进经验共享。通过系统的教师培训和支持,可以帮助教师充分掌握产前超声人工智能辅助培训的教学技能,提高教学质量和效果。

1.2.3 课程整合和设计 ①利用人工智能导航软件在临床实践培训中实时导航(见图1),解析图像切面类别及切面内部结构。人工智能导航软件能够准确识别超声图像中的切面类别,并辅助学生解析图像内部的结构,图2为展示智能导航系统图像解析过程典型图片。这样,学生在临床实践中就能够更快地准确定位和识别相关解剖结构,提高产前超声检查的准确性和效率。②将人工智能提供实时辅助解读融入多样化的案例学习,整合入理论课程与病例分析课程:传统的超声培训中,学生通常通过回放历史病例的超声视频来学习胎儿的正常解剖和异常声像。而通过将人工智能提供的实时辅助解读融入多样化的案例学习中,学生可以在实际检查中体验并学习超声影像的分析和解读。将这种实时辅助解读与理论课程和病例分析课程整合,能够让学生在不同场景中反复练习,培养他们的观察能力和判断力。通过多样化的案例学习,学生可以接触到不同类型和复杂程度的超声影像,提高其诊断能力和实践水平。③人工智能还可以根据学生在训练过程中的表现,提供个性化的学习路径和训练计划。通过对学生训练过程中表现的分析,人工智能可以了解每个学生的弱点和知识盲区,为其提供针对性的教学内容和练习。这样的个性化学习计划可以最大程度地满足学生的学习需求,帮助他们更好地理解和掌握产前超声技术。

图1 人工智能软件实时导航辅助产前超声临床实践培训

图2 智能导航系统图像解析过程典型图片

1.2.4 伦理和隐私保护 确保产前超声人工智能辅助培训过程中的数据安全和隐私保护。建立严格的数据管理和访问权限控制机制,确保医学影像和个人信息得到充分的保护和合规处理。同时,制定相关的准则,明确产前超声人工智能辅助培训的使用和应用范围,防止滥用和误解。

1.2.5 考核评价指标 考核评价指标包括学员获取产前超声图像的能力、解读产前超声图像的能力以及学员问卷调查三个方面:①获取产前超声图像的能力评价:这个指标旨在评估学员在临床真实场景中获取产前超声图像的准确能力。学员需要掌握产前超声指南要求的基本标准切面(丘脑平面、小脑横切面、腹围切面、心脏四腔心切面、肱骨及股骨长轴切面),并且能够在实际操作中正确识别和获取这些切面。评价通过模拟真实场景的产前超声操作,在规定时间内,对其获取图像的准确性进行评估,根据2022版产科超声规范化培训考核标准中国专家共识的评分规则进行评分[14]。②解读产前超声图像的能力评价:这个指标着重评估学员对产前超声图像的解读能力。通过设置一系列正常和异常图像,学员需要在图像中准确识别和鉴别不同器官和异常情况,这通过拟仿真系统来实现[15-16]。评价人员可以根据学员对图像的解读准确性进行评估,从而评估其对产前超声图像的理解和诊断能力。③学员问卷调查评价:学员问卷调查是一种重要的反馈方式,可以帮助了解学员对人工智能辅助培训的感受和意见。问卷内容包括两个主要方面:a,人工智能辅助培训的益处:学员将被要求评价人工智能在产前超声教学中的益处,是否对他们的学习有所帮助,是否提高了学习效率和技能水平。b,人工智能辅助培训的帮助方面:学员将被问及人工智能辅助培训中哪个方面对他们的帮助更大,提供的实时导航反馈是否更有价值,或者对于线下病例分析是否更有帮助。这将帮助教育者了解学员对不同教学模式的倾向,以优化教学计划。

2 教学实践效果

2.1 获取产前超声图像的能力评估结果

如表1所示,接受人工智能辅助培训改革后的学员在临床真实场景中准确获取产前超声指南要求的标准切面的能力得到明显提升。学员能够熟练地操作超声设备,按照规范要求定位和采集不同器官的图像。评估结果显示,绝大多数学员能够达到或超过改革前预期的水平。

表1 人工智能辅助培训教改前后学员达到获取切面能力所需培训量对比

2.2 解读产前超声图像的能力评价结果

通过设置100张正常与异常图像,在培训4周后进行考核,以准确率达80%以上为考核合格。其中,100.0%学员(16/16)考核合格,如表2显示,与改革前相比产前超声图像的解读能力上表现更出色。

表2 人工智能辅助培训教改前后学员达到获取切面能力所需培训量对比

2.3 学员问卷调查评价

所有学员均认为人工智能辅助培训是有益的。其中,62.5%的学员(10/16)认为在临床实践中,人工智能实时反馈对他们的帮助更大。另有6.25%的学员(1/16)认为线下人工智能病例分析更有帮助,而31.25%的学员(5/16)认为两者同样有用。

3 讨论

教学实践结果显示学员对产前超声人工智能辅助培训的反馈普遍较为积极。通过人工智能的辅助,学员能够更有效地获取产前超声图像并解读图像,提高了他们的实践技能和临床能力。在临床实践中,学员从实时反馈中受益匪浅,能够及时纠正错误和改进操作,增强了他们获取标准切面的能力。鉴于所有学员在产前超声图像的解读能力上表现合格,表明人工智能辅助培训在提升学员诊断能力方面发挥了积极的作用。产前超声人工智能辅助培训的潜力和优势总结如下:

3.1 提供实时反馈,提升学习效果

超声图像是以二维灰阶成像为基础的,抽象的超声图像对初学者来说很难理解,需要较强的空间想象能力[17]。在传统的临床实践训练中,规培学员获取的产前超声图像质量通常在扫描完成后由教导老师进行点评,甚至会因为教导老师繁忙的临床工作及医患沟通任务而延后,这限制了提供及时反馈以进行改进。产前超声人工智能辅助培训可以为学生提供快速的标准切面识别与异常声像的检测。通过人工智能算法对大量超声影像进行分析和识别,学生可以获得图像标准化程度准确评价、解剖结构检测、异常声像特征的反馈。这有助于提高学生的学习效果,加深对胎儿发育和相关疾病的理解。此外,与成人超声不同,胎儿的位置由于胎动而变化很大,图像采集具有很大的挑战性。通过提供实时的反馈,可以帮助学员迅速调整探头方向,类似于驾驶时的GPS导航系统。这种反馈性的学习可以提高学生的技能水平,使他们更加熟练地进行胎儿超声检查,并更好地应对临床实践中的挑战。

3.2 减少专家指导依赖

产前超声筛查作为一项高度依赖操作者技能的医学检查,通常需要经验丰富的专家提供指导和反馈[18]。受训者至少需要在专家指导下进行300次以上的产前超声扫查才能达到要求。这意味着每个学员至少需要消耗100 h以上的专家指导时长。在某些国家和地区,特别是低收入国家和地区,专家资源相对稀缺,这给学员获得充足的专家指导带来了困难。然而,通过产前超声人工智能辅助培训,可以显著减少对专家指导的依赖。人工智能辅助培训系统具备实时反馈功能,能够对学员的操作进行即时分析和评估。在学员进行产前超声扫查的过程中,人工智能系统可以即时识别和纠正错误操作,并提供准确的检查结果评估。这种实时反馈有助于学员及时发现和纠正问题,避免了在等待专家指导时可能产生的错误和误解。此外,通过反复练习和与人工智能系统的互动,学员可以逐渐提高其技能水平和自信心。因此,这种自主学习的模式有助于培养学员的临床思维和判断能力,减少对专家指导的依赖。

3.3 虚拟仿真培训,节约孕妇志愿者资源

产前筛查的超声临床实践培训通常需要大量孕妇志愿者的参与,以提供足够的真实超声影像供学生练习。然而,对于地广人稀的国家和地区,招募足够的志愿者是非常困难的。通过人工智能的虚拟仿真技术,学生可以在虚拟环境中进行产前超声检查的实践培训,而无需实际的孕妇参与。这样可以节约宝贵的孕妇志愿者资源,减轻对她们的负担,并确保学生的实践机会不受限制。另外,与传统的临床实践相比,虚拟仿真培训可以模拟真实的产前超声检查过程,包括操作仪器、选择探头、调整参数等。学生可以通过与虚拟模型互动,了解每个步骤的正确操作和注意事项。这种真实模拟有助于学生逐步熟悉检查流程,培养临床思维和判断能力。第三,受益于虚拟仿真培训,学生可以在低压力的环境下进行实践,减少由于初学者不熟练而可能带来的影响。他们可以在错误和失误中学习,并逐渐提高技能水平。

需要注意的是,虽然人工智能在产前超声教学中具有很大的潜力,但它并不能完全取代传统的教学方法和临床实践。传统的教学和实践经验仍然是不可或缺的,而人工智能只是作为辅助工具来增强教学效果和学生的学习体验。

总体而言,人工智能的培训新范式在产前超声教学改革中提供了许多创新和潜力。通过结合人工智能技术和传统的教学方法,推动产前超声人工智能辅助培训在医学教育中的广泛应用,从而实现更高效、更精准的教学和学习效果,最终更有效地培养专业的产前超声医师,并为孕产妇和胎儿的健康提供更好的医疗服务。