人工智能在临床技能培训中的应用和前景

1.人工智能可用于辅助检查结果判读和分析能力的培养和学习

辅助检查是医务人员进行医疗活动，获取相关信息的方法之一，通过医疗检查、实验室图像、图形和数据分析解释，确定检查结果的医学意义，获取相关临床信息，结合患者的实际判断和分析，有利于诊断、分析变化和进展、评估预后、提供治疗计划和指导等。辅助检查包括各种常见影像学、心电图、脑电图、病理学、常规实验室检查等。目前，人工智能在医学图像识别中已经有了比较成熟的应用实例。通过更成熟的算法和大数据应用，人工智能进行智能图像识别，通过快速学习现有图像，实现医疗图片的自动判断，可作为辅助工具，提高医生的工作效率，实现更客观、高效、准确的[6]。传统的临床辅助检查结果分析与判断，无论是教学还是学生培训，教学内容分散，涉及教学人员复杂，涉及教师专业局限性，不能有效、有组织、统一培训。因此，有效判断和分析辅助检查结果往往是临床技能教学的一大难点，也往往是薄弱环节。人工智能的出现可以通过学习管理软件，根据学生的个人进步，为每个学生绘制自己的学习路径，提供准确的个性化学习，有效检查临床实验室检查、成像检查、心电图检查等结果的学习效果，帮助医学生提高综合分析能力和临床辅助检查结果的判断能力。人工智能还可以拓宽学生的学习空间和时间，在临床教师无法胜任的综合性、客观性、实时性和准确性指导学习中发挥作用。

2.人工智能可用于培养和培养医学生的临床咨询能力

咨询是医生通过系统询问患者或相关人员获取病史资料，通过综合分析做出临床判断的诊断方法。建立良好的医患关系对疾病的诊断和治疗起着极其重要的作用。因此，咨询是每个医学生必须掌握的基本临床技能。利用人工智能对医学生进行咨询能力的培训可以基于以下两个方面：人工智能可以作为咨询能力培训的示范和辅助助手，即发挥教师教学的作用，实现临床医生的部分功能。以百度医学大脑为代表的人工智能可以通过收集和分析大量的医疗数据和专业文献，模拟医生的咨询过程，与患者进行多轮沟通。在咨询过程中，人工智能可以收集、总结、分类和整理患者的症状描述。根据患者的症状，提醒医学生更多的诊断可能性和咨询遗漏，帮助医学生完成咨询。这大大提高了医学生咨询的组织性、层次性、全面性等方面的训练。人工智能可以通过智能机器人模拟患者，预计将取代标准化患者（SP）或实际患者，以培养和评估医学生的临床咨询能力。随着人工智能的进一步发展，基于计算机视觉、人机交互技术和自然语言处理的深度学习算法的智能机器人将能够很好地模拟患者的症状、表情、动作和语言；提供更标准、更标准、更准确的病情模拟演示和交互对话。同时，通过摄像实时记录和呈现，回放整个咨询过程，通过人工神经网络学习、咨询环节、咨询内容、咨询技能等具体项目评分数据收集，然后通过大数据挖掘和云计算技术发现和分析学生在咨询过程中的不足和缺陷，给予准确的评价和指导，实现医学生的准确指导和培训。

3.人工智能可作为临床技能实践训练的重要补充

通过整合个性化建模、社会模拟和知识表达，人工智能可以随时随地为学习提供支持[7]。人工智能相当于每个医学生的“虚拟导师”，从而实现定制、个性化、准确的自适应学习。人工智能在医学临床技能培训中的应用将更加注重学习者自我导向、自我评价、团队合作等软技能的提高。通过数字技术，人工智能可以为医学生提供更多在教科书或教室的固定环境中无法参与的现场临床技能培训机会。通过人工智能手段，全息可以定量虚拟还原现实。在虚拟空间中，医学生可以直接透视人体细致的解剖结构，由医生进行操作和讲解。这种新模式突破了时间和空间的限制，提高了教学质量和效率。例如，清华大学医学院建立的“智能现实虚拟临床教学中心”率先开启了中国“人工智能+现实虚拟”临床教学培训的新模式[8]。该模式通过人工智能系统对患者的CT、MRI等图像数据进行处理，得到真实还原的全息人体三维解剖结构，并在虚拟空间中映射。通过专用设施，医生可以在增强现实的虚拟空间中直接看到患者真实人体结构的解剖细节，通过手势和语音操作，实时进行器官和病变的三维几何分析，准确测量目标结构的位置、体积、直径、距离等参数，还可以进行虚拟解剖操作、模拟手术切除、手术方案设计和手术风险评估。人工智能整合全息图像技术、3D打印技术、虚拟现实和虚拟仿真技术，将创造一个“人工智能+全定量现实虚拟仿真”的时代。例如，临床常用穿刺技术的训练可以通过人工智能将虚拟仿真穿刺设备集成到虚拟空间进行模拟操作训练。通过接入虚拟设备，可以在虚拟仿真环境中进行心肺触诊、听诊、腹部触诊等体检训练。人工智能可以帮助教师利用3D打印技术进行设计，构建3D打印器官和模型，用于模型训练、体检、病例讨论、器官病变解剖演示、分娩过程等临床过程演示。

4.人工智能可用于培养和提高医学生的临床思维能力和综合诊疗能力

通过模拟真实的临床环境，人工智能可以为学生提供独立学习、加强感官认知、易于操作的各种学习条件，比抽象的空间说教更有说服力，使医学教育更有效率。例如，CMTT临床思维训练系统的教学病例来自实际临床患者，涵盖多个临床学科，可培训，评估病例100多例。该系统还可以帮助医学生比较类似疾病之间的差异和联系，培养实习生的临床决策思维能力，并根据病史、检查结果和诊断结论给出治疗方案。医学生完成每一个病例，可以对标准病例进行自查分析，也可以反复学习，达到巩固和提高的学习效果。该系统将思维综合训练与临床实践紧密结合，可有效培养医学生的医学思维和临床决策能力，提高临床教学质量，降低教学成本和风险，最大限度地满足临床综合诊疗能力培训和考核的教学需求。“临床辅助决策支持系统”是另一种培养医学生临床思维能力的人工智能系统。“临床辅助决策支持系统”是基于全球循证医学证据数据库和专家共识开发的临床知识数据库，涵盖数千种疾病和症状、1万多种诊断方法、3000多种诊断测试和4000多种诊断和治疗指南。为医学生在临床诊疗和学习过程中提供准确、可信、及时更新的诊疗知识，帮助他们做出最佳诊断，优化治疗方案，提高患者预后。临床辅助决策支持系统可引导医生从症状出发建立诊断假设，指导医生提供证据（症状和检查）证明所选择的诊断假设，直至最终诊断，可有效防止误诊和漏诊。人工智能可以有效地引导医学生建立基于循证医学的临床思维，提高疾病诊断和治疗的科学性和有效性，从而建立符合正确诊断和治疗过程的标准化临床思维。可根据诊断结果进一步提供相应的治疗方案供医生参考，提高医学生的综合诊疗能力。

４结语

随着时代的发展和技术的不断进步，人工智能技术与教育产业的一体化发展正在迅速推动教育的新变革。人工智能在医学诊疗中的应用越来越多，技术也越来越成熟，促进了医学诊疗和医学教学的进步。随着深度学习和神经网络的进一步完善和成熟，随着互联、人工智能医疗大数据库的建设和完善，人工智能技术在医学诊断和教学中的作用将越来越突出，将引领“跨境、整合、创新”新时代医学教育信息技术变革浪潮，为医学教育的发展提供广阔的机遇和发展空间。