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人工智能在病理学教学中的应用

2021-04-21 166 上传者：管理员

摘要：病理学属于基础医学学科，它着重研究疾病的起因、形态结构改变以及由这些变化引起的机体功能改变，为临床诊断提供依据，是基础医学与临床医学之间的重要纽带和过渡，其教学质量对后续临床实践起到举足轻重的作用，病理学教学也从传统的教学模式发展出混合式教学、虚拟病理实验室、互联网+等多种教学模式。近年来随着人工智能在医疗医学行业的飞速发展，其技术已广泛应用到医疗领域的各个方面，培养适应智能化医疗时代的新型病理人才刻不容缓。文章研究从病理学科教学工作的特点和性质入手，结合我国病理学人工智能应用现状，分析了中国目前病理专业技能培养的现状，为人工智能在病理人才专业技能与素质培养的应用中提供启发。

关键词：
人工智能
人才培养
医学教育
数字病理
病理学
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在医疗实践中，病理科医师肩负重要使命，即对各类疾病做出精准诊断，指导临床治疗及预后判定。现代医学之父WilliamOslar曾说“病理学为医学之本”，医学界也将病理诊断作为疾病诊断的“金标准”，而医学是“一门充满不确定的科学和充满可能性的艺术”，随着科学技术的日新月异，医疗行业瞬息万变，带动着医学教育的改革，而以形态学为基础的病理学及其教学模式也因此发生了巨大的变化。病理教学正在迅速地从信息时代过渡到人工智能（artificialintelligence,AI）时代，而转变的结果必将产生划时代的深远影响，也会重新定义医学教育及病理教学[1]。

1、何为人工智能

1.1人工智能简介

人工智能（artificialintelligence,AI）是指由人研发出来的有智能的机器，是一种需要凭借相应的计算机软件程序或其它形式来呈现人类智能的高端技术，且可同时与生物学、大数据统计、医疗等领域有交叉应用，可替代人类部分重复性较高的体力或智力劳动。人工智能技术旨在研究使计算机模拟人的某些思维过程和认知行为（如学习、推理、思考、规划等），主要包括使计算机实现类似于人脑智能的过程，完成更高层次的应用[2]，它的出现改变了信息时代人们可能无法及时明确海量关联数据有效性的问题，从而实现高效利用现有信息的目的。过去，人工智能技术的应用仅仅是一种设想，而现在计算机高度智能化及其操控机器人完成各项任务的能力被予以普遍肯定。在归纳推理、学习、语言处理、知觉和运动等领域的系统研发中AI技术表现出色，使以往基于大量机械记忆的传统医学学习逐渐被大数据环境下AI高效的信息整合、综合分析和智能化呈现总结所替代。

1.2人工智能的发展阶段

(1）计算智能：即计算机模仿人类进行逻辑推理演算的计算能力及大量数据的存储能力，在这一早期阶段，计算机体现出的显著优势就是快速精准的运算和强大的记忆。1997年IBM公司开发的深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，这一事件标志着在强运算型的比赛中计算机已完胜人类。（2）感知智能：即通过各种传感器模仿人类的眼、耳或肢体对外界环境进行感知、获取周围信息进而推断环境状态、甚至与自然界进行交互的能力。目前使用频率最高的传感设备包括照相机、摄像头、麦克风等，可以实现人脸、语音、场景、环境、物体识别。例如无人驾驶，就是通过激光雷达等感知设备和人工智能算法交互共同实现的，而图像识别技术则被广泛应用于遥感识别、军事刑侦、生物医学等领域。与强大的运算存储能力类似，在感知领域，计算机的优势可同时体现在其具有主动感知及被动感知能力上。（3）认知智能：是高级形式的人工智能，即能通过收集感知到的信息理解识别人类或服务对象决策背后的目的意图和逻辑关联并制定决策或应对方式。该阶段的人工智能和人一样能理解、会主动思考并采取合理行动、具备一定的概念、意识和观念。不仅具有逻辑思维、还具有形象思维、灵感思维，能全面辅助或替代人类的一些工作[3]。该阶段是智能时代的第三阶段，因而备受关注，在公安犯罪研究领域，针对罪犯微观面部表情及肢体语言等特征提取分析建模，开发出了犯罪预测、模拟犯罪演化等人工智能模型和系统；在金融领域建立了基于图算法研究的跨境资金网络可疑交易的AI模型，降低人工甄别成本并提升准确度，规避金融投资交易中可能存在的欺诈风险。

2、人工智能在教育中的应用

因人工智能具有强大的学习规划、运算推理、理解和解决实际问题的能力，AI可通过个性化教学的方式模拟人类教师，自主测评知识、技能及相关衍生信息的掌握程度；凭借语音识别（ASR）和自然语言处理（NLP）技术，完成了声音文字转换、核心信息的捕获与输出、从而实现人机交互通讯与互动；通过相关教育软件和教育机器人，以智能增强的方式赋予“寓教于乐”新的内涵[4]……通过数据驱动引领教育信息化发展方向，变革教育教学模式，并融合创新优化教育服务供给方式，是人工智能教育应用的未来发展趋势[5]。

2.1智能导师系统指导个性化教学

智能导师系统亦称“智能化计算机辅助系统”。是利用计算机和人工智能等技术，结合教育学知识理论，模拟人类教师授课思维的辅助教学系统[6]。该系统是教育教学应用人工智能技术后根据学生个人基本信息，比如习惯兴趣、思维方式、教学需求等明确学生的学习风格，为其量身定制个体化学习目标和计划，在整个教学与学习过程中，动态记录分析授课过程中学生的外在行为表现从而推断计算其学习心理过程及知识理解掌握程度，根据学习偏好及行为倾向及时调整课程的内涵与外延，优化教育决策并制定即时、有针对性、个体化的学习方案，重构教育计划，完善课程开发并根据学生的表现对其提出相应建议，推荐介绍利于提升学习效率的经验与资源，实现教育的公平性与多元化、推动教育大数据挖掘、智能化分析与调整性发展[7]。

2.2智能助手辅助教学

属于人工智能技术的一个分支领域，目前已形成相对成熟的通用型智能助手技术生态。佐治亚大学的AshokGoel教授研发了DubbedJillWatson助教系统，帮助教师应对网络课程中学生的大量提问，成为人工智能应用于教育场景的一次成功尝试[8]。此外，教育机器人也是一种被广泛应用于教育领域的人工智能型助手，用以帮助教师完成课堂辅助性或重复性的工作、收集整理资料、备课及科研活动；帮助学生管理学习任务和时间，分享学习资源等。

2.3智能测评

通过一种实时反馈的自动化评估方式来预判学生发展方向，分析学生特殊的智能多元化发展分布及其有效学习风格，提供针对学生优势及弱势智能的提升或弥补方向，并实现基于个体特点的定制化教育。

3、人工智能在病理学教学中的应用

病理学授课的最终目的是使医学生初步了解在各种病因诱导下、在疾病发生发展过程中组织形态结构的变化以及该种变化背后潜在的发病机制。在病理学教学过程中，病理组织形态改变为核心教学内容，需以图片观察和归纳分析为任务，同时连接疾病的发病学基础及临床病理改变，传统病理教学中存在课程设置死板、教学模式单一、填鸭式教学等局限[9,10]，各大医学院的病理切片在数量及质量上存在差异，实体切片的保存运输不便极大程度上妨碍了各医学院之间优秀病理教学资源的共享和交互。人工智能的深度学习对应用于二维病理切片图像这一典型结构化数据有很高的契合度。基于人工智能的数字病理教学，被广泛应用于科研机构、学校、医院的大体、组织、细胞形态学切片的理论和实践教学。

3.1基于人工智能的病理学理论教学

配备有功能完善的病理学、交叉学科及衍生知识教学的数据库使人工智能化的数字病理教学平台具有智能、迅速、高效的知识集约模式，可涵盖国内外病理参考书、最新文献论著、历年课件、试卷、教案等教学资源库；而数字切片库的建立，增强了病理学数字资源库的建设。数字切片永久性保存了典型和疑难教学切片，在教师备课、教学、课件制作时方便查询、调阅切片，提高了教学资源的利用率，有利于教学资源的共享；对于医学生而言则能够帮助其迅速、准确地查询到自己需要的信息；而专业的病理专家团队将会定期人工手动更新补充该数字教学平台，将最新扫描上传的数字病理图像提前予以标注，此外不同亚专科的数字病理智能教学平台具有不断自我更新学习的能力，能将海量更新的数据进行分门归类、信息整合及参数调整，不断优化病理平台模型，以保证病理教学知识的准确率与时效性。

3.2基于人工智能的病理学实验教学

以往传统的病理学实验教学模式，医学生上完理论课后需要自己观察大体标本，在显微镜下独自观察病理切片。对于初学者来说由于缺乏经验往往难以快速抓准典型的病变区域，并且花费大量时间在反复切换对比上，导致学习效率和积极性降低，很难在有限的课堂时间内理论联系实践理解掌握知识[11,12]。现在医学生可搜索数字病理知识图谱，调取病理教学文字内容关联的数字病理图片，图片附详细临床病史、疾病谱系、经典病例、疾病术后管理指导、并能自动弹出正常图像与经详细标注过病变图像的区别，以及相关衍生视频，学生也可标注重点并保存笔记。入选图谱库的数字病理图像均具有代表性及经典性，鉴于病理学是一门主要依靠观察形态学变化的学科，图像教学需始终贯穿整个教学始末，并随时更新及优化，从而实现智能化多元化的学习[13,14]。

3.3基于人工智能的病理学教学互动与考评

病理教师与医学生可不受时间与空间上的限制，可视化完成理论知识学习与测验、数字切片分析、临床诊断思维培养。病理教师可及时参与解答学生提出的问题，通过导入基本理论、举例类似病例与相关视频，在互动版块与医学生一起讨论交流。此外人工智能测评系统将实时统计医学生个人的上课出勤率、线上思考题及相关衍生视频完成度、疑难病例讨论互动等情况，最终医学生在线参与题库随机生成的考题，考核结果的判定由AI统一算法自动生成，高效公平的评估每位医学生的综合学习能力。

4、结语

目前人工智能已经涉及疾病诊疗教育和疾病预防康复教育等各个方面，随着导致医学教育模式变革的人工智能逐渐被广泛应用于病理教学，智能化教育的优势凸显[15]。人工智能不仅可以帮助医学院师生设计出符合实际需求的课程，实时关注医学生表现、提供人际互动和实践经验，也将转变病理学教师的角色、节约教学成本，减轻教师的压力，病理教师将最大程度发挥补充完善和指导人工智能课程的作用。可以说人工智能时代的到来给教职员工及医学生提供了一个更为宽广的平台，促进不同领域多方交流与合作，从而提高医学生综合素质和实践能力，人工智能这一新型人才培养模式在病理教学中的合理运用将彻底改变传统的病理教学方式，使病理学教学水平产生质的飞越，在智能化医疗趋势下不断提升医学生病理专业理论与实践技术水平。

参考文献：

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[4]闫志明,唐夏夏,秦旋,等.教育人工智能(EAI)的内涵､关键技术与应用趋势——美国《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》报告解析[J].远程教育杂志,2017,35(1):26-35.

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