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数字化技术在精神医学教育中的应用及挑战

2024-05-12周东东艾明

中国继续医学教育 2024年8期
关键词:医学教育应用程序挑战

周东东 艾明

随着科技的快速发展,数字化技术在各个领域中的应用变得越来越普遍,同样为高校教育带来了新方法和新机遇[1]。其中,精神医学作为一个研究人类异常心理活动的学科,更是与这些技术发生了紧密的交织。从神经影像技术对大脑结构和功能的深入探索,到人工智能在大数据处理与诊断中的应用,再到虚拟现实技术为精神病患者提供的沉浸式治疗环境,每一种技术都为精神医学教育开辟了独特的视野。对于精神医学专业的学生而言,这些前沿技术不仅是他们进入这一领域的“敲门砖”,更是他们未来临床实践与开展研究的关键工具。然而,任何技术的引入和应用都不是毫无障碍的,在充满机遇的同时总是伴随着不可忽视的挑战。因此,对于精神医学教育而言,如何合理、高效地利用这些技术实现高质量的精神医学教育,成了一个亟待解决的问题。精神医学教育广义上包括本科生教育、研究生教育,以及正在精神心理相关岗位工作的医护人员的毕业后继续教育。文章旨在探讨精神医学教育中数字化技术的应用、其带来的挑战以及可能的解决方案。希望能为广大的精神医学教育者和管理者提供一些有价值的思考与启示。

1 在线课程和教育平台

1.1 应用

作为对传统授课方式的补充,在线课程和教育平台的建设具有重要的意义[1]。尤其是在不能正常开展线下教学的情况下,在线课程和教育平台发挥了不可替代的作用[2]。在线课程和教育平台使学生能够访问来自世界各地的专家讲座、病例研究、模拟视频和文献资料。且通过模拟病例、互动问答、小组讨论等方式,学生可以获得更加动态和互动的学习体验。学生可以利用在线平台进行持续的专业发展和学习,不断更新和扩展他们的知识,甚至可以与其他学科的学者和其他国家的同行交流,分享最佳实践和研究进展。冯莉等[3]对医学线上课程现状调查结果表明,学生对线上教学的认可度普遍较高,88.83% 的学生认为在线课程很有必要,可以自由安排时间是其最大的优点。

1.2 挑战

首先,可能存在技术门槛和资源权限问题。并不是所有的学生和精神科医护人员都具有访问和使用高质量在线资源的权限以及技术能力。其次是在线资源的内容和质量参差不齐,如何鉴别和选择高质量的资源是一个挑战。再次是实际操作的缺失,在线学习可能过于重视理论知识,而忽视实际操作技能的培训。最后是在线课程通常需要学生具有较好的时间管理能力、自我管理能力和较高的学习动机。邹雨芸等[4]指出缺乏培训技能、时间管理问题和缺乏基础设施,是线上教育需要考虑的挑战。冯莉等[3]指出线上教学存在学生自律性低下、教师与学生的互动缺乏、网络教学平台建设不足以及临床实践和实验室操作培训欠缺等问题。这些均是在线课程和教育平台必须面对的一些挑战。

1.3 可能的解决方案

针对技术门槛与资源权限等问题,高校和培训机构可以提供技术培训和资源宣传,确保每位学生都能充分利用在线资源。对于参差不齐的质量问题,可以邀请行业专家、学者和教育工作者共同建立和维护一个公认的质量标准和审核机制,确保高质量的在线资源。此外,线上学习可以与线下学习,如实习、工作坊和实际操作培训等互相结合,确保学生获得全面的教育体验。既往学者报道线上与线下互相结合的混合教育模式在医学生培养教育中具有一定的优势[5-6]。至于如何量化学生是否学习了线上课程的问题,线上课程的制作方可考虑增设练习测试,以及后台量化学生对教学视频材料的观看时长,建立相关奖惩制度。周平等[7]调查表明,需要加强学生对线上课程自主学习意识的培养。因此,从根本上应考虑增加学生的学习兴趣与强化学习动机,以及增强学生的自我管理和时间管理能力。

2 移动应用程序

2.1 应用

线上课程可以在电脑上开展,但同样也能够在移动手机上进行,比如建设以手机应用程序(application,APP)为教育教学平台。基于移动手机的教育平台较电脑端具有明显的优势,允许学生和医生在任何时间、任何地点进行学习,提供了极大的便利性。曹雪明等[8]研究了移动学习平台在医学教育中的应用,结果表明:同时接受了传统医学教育和移动平台教育的学生,在基础知识、专业知识、临床思维和操作技能方面的得分均高于仅接受传统医学教育的学生。涂静等[9]研究表明,通过移动手机端进行实时会议、在线问卷、微信公众号等方式移动培训住院医师、带教老师以及管理人员,基本能够满足住院医师规范化培训的目标要求。且移动应用程序可以即时提供学习反馈,帮助学生了解自己的进度和需要改进的地方。根据学生的进度和需求,应用程序可以推荐个性化的学习资料和资源。此外,移动应用程序还有助于学习社区网络的构建,促进知识交流和经验分享。

2.2 挑战

前述在线课程和教育平台的挑战同样适用于移动应用程序。此外,移动应用程序具有某些固有的缺陷,如相对于电脑桌面或在线平台,移动设备的屏幕大小和性能可能限制某些复杂应用的运行。另外,大多数现有移动端教育平台的知识并不能实时地进行更新,霍达等[10]指出较快的内容更新对网络、移动终端等硬件设备以及制作和维护等方面的要求较高。在涉及病例讨论或患者数据时,如何确保信息的隐私和安全是一个关键问题。最后,目前应用市场上存在大量的医学应用程序,如何选择和评估高质量的应用成了一个问题。赵亮等[11]通过探索移动平台在神经外科教学中的应用,指出目前移动应用教学还存在结构体系不完善、APP 种类繁多但质量欠佳以至于教学效果不佳、学生使用率低下等问题。该研究充分说明了移动应用程序在教学中成熟开展尚有一段路程要走。

2.3 可能的解决方案

针对移动设备的特点,设计简洁、直观且响应迅速的教学应用界面,预期可以显著改善学生的学习体验,但这需要教育机构与移动应用程序相关公司开展合作以实现该目的。此外,应安排专门的教师负责定期进行移动端教学内容的实时更新。对于隐私安全问题,可采用先进的加密技术和严格的数据访问权限管理,确保应用程序中的信息安全。对于琳琅满目的教学移动端应用,应建立一个由专家评审和用户反馈组成的应用评价系统,以帮助学生和医生选择合适的应用程序。最后,还可为学生和医生提供如何有效使用移动应用进行学习的培训和指导,确保他们能够最大化利用这些工具。

3 虚拟现实(virtual reality,VR)

3.1 应用

虚拟现实技术为医学教育提供了一个独特的方式[12],对于精神医学领域更是如此[13]。VR 使学生得以体验精神疾病的各种症状,进而加深对其的理解。如模拟患者的经历、进行沉浸式治疗等。模拟患者经历是指通过模拟精神疾病患者的真实体验,学生可以更加深入地了解患者的感受和症状,如幻觉、妄想等。这种沉浸式的体验对于提高学生对症状学的理解和培养对精神疾病患者的同理心十分重要。此外,VR 技术还为精神医学提供了沉浸式治疗方法。学生可以学习如何使用VR 来治疗焦虑症、创伤后应激障碍等,通过模拟安全的环境帮助患者面对和处理他们的恐惧[14-15]。李晶晶等[16]通过调研VR 在全科住院医师规范化培训中的应用效果,指出传统授课模式结合VR 技能培训,有利于提高培训学员的专业知识掌握程度,在住培教学中具有一定的应用价值。

3.2 挑战

尽管VR 技术为精神医学带来了诸多好处,但在教育应用中也面临一些挑战。首先是成本问题:高质量的VR 设备和软件通常价格昂贵,这可能会给教育机构带来经济压力。另外,维护和更新这些设备也需要额外的成本。其次,在使用VR 的过程中可能出现生理和心理的不适:长时间使用VR 可能会导致一些学生出现头晕、恶心等身体不适,称为VR 晕动症。此外,对于某些情感触发内容,如模拟重度精神疾病的经历,可能导致学生的心理压力和不适。最后,VR可能存在过度简化的问题:虽然VR 可以模拟患者的经历,但由于技术限制,它可能过于简化或者漏掉某些重要的细节,从而使学生得到的体验与真实情况有所偏差。

3.3 可能的解决方案

对于上述挑战可考虑以下解决方案:首先,针对成本问题可以考虑适度增加VR 方面的预算,建立教育机构与VR 等高科技企业的良好合作关系。其次,为了避免可能出现的生理和心理不适感,应确保学生在使用VR 时每次的时间不要过长,并提供足够的休息时间以减少不适发生的可能性。最后,虽然VR 是一个新颖且强大的工具,但它不能完全替代传统的教学方法,而是作为一种辅助工具结合真实世界中的临床实习和病例分析,可以帮助学生获得更全面的学习体验。

4 人工智能(artificial intelligence,AI)

4.1 应用

随着人工智能技术的快速发展,其在医学领域的应用将越来越普遍[17]。首先是数据分析与辅助诊断方面的应用,AI 可以从大量患者数据中提取有用的信息,用于个体水平的辅助诊断[18]。特别是在对于某些复杂的病例,AI 可以为医生提供可能的疾病模型和预测。其次是AI 可以提供个体水平的治疗计划:基于患者的历史数据和当前症状,AI 可以为医生提供个性化的治疗建议,从而有效避免过度医疗以及提升治疗效果[19]。再次,学生可以学习如何利用AI 驱动的心理健康应用工具,如聊天机器人,来为患者提供初步的咨询和支持。

4.2 挑战

尽管AI 技术为精神医学带来了众多机会,但同时也伴随着挑战。首先是数据隐私和伦理问题:与患者相关的数据涉及隐私和伦理问题,特别是在训练AI模型时,如何确保数据的安全性和匿名性是一个重要的议题[20]。其次是对AI 的过度依赖,学生很可能过于依赖AI 进行决策,忽略了自己的判断和经验。这可能不利于学生巩固和利用自己所学到的理论知识。最后是技术透明性的问题。由于大多数AI 模型的工作原理对于非专家来说是不透明的,学生可能很难理解其决策依据,从而对其结果缺乏信心。

4.3 解决方案

对于上述挑战,笔者提出以下几种可能的解决方案。首先需要加强使用者的数据保护意识:在使用患者数据进行AI 训练之前,确保已经去除了所有可以识别个人身份的信息,并且确保数据存储和传输的安全性。其次,强调在精神医学的教育中AI 只是一个辅助工具,学生应该更多的自主进行独立与思考,并尝试分析AI 的决策与自己决策的异同及其潜在原因。最后,可以尝试让学生不仅了解如何使用AI工具,还理解其背后的原理和局限性。这可以帮助他们更加自信地使用这些工具,并对其结果保持批判性的思考。

5 神经影像技术

5.1 应用

神经影像技术,特别是功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)和正电子发射断层扫描(positron emission tomography,PET),为精神医学领域提供了强有力的工具来探索大脑的工作机制及其与心理和行为的关系,对于提升精神医学教学效果具有重要意义[21]。首先神经影像技术可以帮助学生更好地理解大脑的结构与功能。通过神经影像技术,可以直观地观察到大脑的活动区域、大脑的连接模式以及不同脑区的功能,这对于理解精神疾病的生物学基础至关重要。其次是辅助诊断方面的应用,在精神分裂症、重度抑郁症等精神疾病中,特定的脑区活动模式可能与疾病的病理生理过程相关。神经影像技术可以作为诊断和评估疾病进程的辅助工具。最后是疗效评估方面的应用,对于某些治疗手段,如认知行为疗法或药物治疗,神经影像技术可以帮助评估治疗对大脑功能的影响,从而让学生明白精神疾病治疗的潜在神经生物基础。

5.2 挑战

尽管神经影像技术为精神医学提供了宝贵的视角,但在教育中的应用存在下述挑战。首先是高昂的设备和操作成本,神经影像相关设备通常非常昂贵,且操作和数据分析需要专门的技能和知识。其次是神经影像方面的数据解释问题,虽然神经影像可以显示大脑的活动,但如何正确地解释这些数据并将其与心理行为联系起来仍然是一个巨大的挑战,对于很多精神疾病目前并没有建立一个公认的病理生理机制。如果误导性地解释则可能会导致学生错误的认知。最后是技术与伦理的平衡问题。在某些情况下,例如研究某些高风险行为与大脑功能的关系,可能会涉及医学伦理相关的问题。

5.3 解决方案

对于上述挑战,笔者提出以下几点可能的解决方案。首先对于成本方面的问题,可以通过合作或创建共享中心的方式,集中资源进行高质量的神经影像研究和教学。其次确保学生接受严格的神经影像数据分析和解释方面的培训,结合自己的理论知识辩证批判地看待相关结果。最后,必须提供学生以必要的伦理知识,在涉及敏感和高风险的研究中,应确保有明确的伦理指导和审查流程,从而规避可能存在的伦理风险。

随着数字化技术在医学领域的日益普及,精神医学教育也正在经历一场深刻的变革。这种变革为教育者和学习者带来了前所未有的机会,但同时也带来了一系列挑战。如何有效地整合及利用数字化技术来提高精神医学的教育质量是一个极其重要的议题。数字化技术为精神医学教育消除了传输知识与经验交流的距离障碍,为学生提供了与专家教授以及其他同行实时互动的机会,这对于地理位置偏远或资源有限的地区特别有益。此外数字化技术提供了个性化学习的机会和平台,尤其是在虚拟现实下学生可以在安全的环境中模拟真实的医疗场景,从而获得宝贵的实践经验。为了充分发挥数字化技术在精神医学教育中的潜力并克服其潜在的挑战,精神医学教育者、数字技术等科技公司、教育政策制定者和教学管理人员需要紧密合作。首先,需要增加这些数字化技术的普及性,让有精神医学教育需求的受众都能获得使用这些数字化技术的条件以及知晓如何科学使用的方法。其次,定期的内容更新是必要的,以确保数字化教育内容的质量和即时性。最后,应综合运用传统的培训教育和数字化技术教育,使之相辅相成,发挥协同作用,增强教育效果。希望文章能够为广大的精神医学教育者和管理者带来参考和启示。

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