摘要：医学影像学是一门具有很强的实践性的学科，而实习是医学影像学教学的重要组成部分，是将理论知识与临床实践相结合的一种有效方法，也是医学生实现自我角色转换的关键环节。近几年，人工智能技术在医学教育中得到了越来越多的应用，为医学影像学实习教学带来了新的方法。本文对人工智能技术在医学影像学实习教学中的应用进行了总结和思考，旨在为实习教学实践提供借鉴。

　　关键词：医学影像教学；人工智能；教学模式

　　0引言

　　医学影像学是一门交叉性强、注重临床实践的学科，它涵盖了图像处理、基础医学、影像学等多个方面，通过医学影像设备获得和分析影像信息，从而为疾病的诊断和治疗提供依据。实习是培养综合型、实用型医学生的重要途径。目前，我国的医学影像学课程开设时间较短，所采用的实习教学方式还不够完善。近几年，人工智能（artificial intelligence,AI）在医疗教育中得到了越来越多的应用，为医学影像学实习带来了新的方法[1]。本文对AI技术在医学影像学实习教学中的应用进行了总结，旨在为实习教学实践提供借鉴。

　　1人工智能技术概览

　　AI也称为“机器智能”，是指机器所表现出的智能，主要有以下特点。①通过数据和计算为人类服务。人工智能遵循“以人为中心”的原则，通过收集、分析、处理数据，形成有价值的知识模型和信息流，从而为人类的“智能行为”提供优质的服务。②感知外界情况，与他人进行交流。AI系统可以利用相关的仪器，例如传感器，来感知外界的情况。就像人一样，通过听觉和触觉，从周围的环境中获取信息，然后作出相应的反应，比如动作、语言等，让设备和机器更加“理解”人。③具备学习能力和适应性。在最理想的情况下，AI具有自我学习和适应性，能够根据数据和环境的变化自动调节数据，从而使计算机不断地演化，提高AI对环境的适应性[2]。

　　人工智能技术在医学教育领域中的应用可以提供更个性化、高效和准确的学习和评估手段，帮助医学生更好地掌握知识和技能，并提高其临床决策的质量和效率。这些应用有望促进医学教育的创新和提高医疗质量。现阶段，AI技术在医学教育领域中的应用包括以下几个方面。①虚拟仿真和增强现实。AI技术可以用于开发虚拟仿真和增强现实系统，帮助医学生进行实践操作和手术模拟。这些系统可以提供高度逼真的场景和反馈，使学生能够在安全的环境中练习技能，并提高其操作和决策能力。②个性化学习和智能辅导。AI技术可以根据学生的知识水平、学习风格和兴趣，为其提供有个性化的学习计划和教育资源。通过分析学生的学习数据和表现，AI系统可以为学生提供针对性的辅导和反馈，帮助他们更有效地学习医学知识和技能。③自动评估和考核。AI技术可以用于自动评估和考核医学生的知识和能力。通过分析学生的答题情况和表现，AI系统可以生成自动化的评估报告，帮助教师更快速、客观地评估学生，并提供个性化的学术建议和改进措施。④临床决策支持。AI技术可以用于开发临床决策支持系统，帮助医学生和医生进行疾病诊断和治疗方案选择。通过分析大量的医学文献、病例数据和实时临床数据，AI系统可以提供参考意见和推荐意见，帮助学生和医生做出更准确和可靠的临床决策。

　　2医学影像学实习教学现状

　　医学影像学是一门具有很强的实践性和综合性的学科，除了要有一定的基础医学知识，还必须具有超声、放射学等专业技能。所以，加强学生的临床实践是十分必要的。临床实习是医学教学中的一个重要环节，它既是将理论知识与临床实践相结合的一种有效方法，也是医学生实现自我角色转换的关键环节。同时，由于临床实习中可能遇到很多新的教学案例，产生新的问题，这就需要学生具备一定的分析能力。通过临床实践，学生可以进一步掌握相关的理论知识，提高专业技能和综合素质[3]。目前医学影像学实习课程中主要存在的问题如下。①医学影像实习中主要采取老师讲授知识、学生听课的方式。教师选择典型案例，学生根据教材和病例复习课本知识。实习教学枯燥，学生的学习兴趣和学习效率都较低。②由于实习人员数量较多，很难对学生的问题进行一对一的解答，造成了教学效果不佳。③实习老师们分别讲授X线片、磁共振、超声、CT和核医学等各个亚学科，学习时间极其有限。

　　影像学传统教学模式是老师单一地传授知识和技能，学生作为被动方接受知识，实习带教也采取的是案例教学，讲解后学生们结合教材进行回顾，可以向老师询问教学中不懂的问题。这种传统的教学方法无法提高教学效率和学生的兴趣，也无法培养学生独立思维能力，因此无法满足新时期对影像学人才的培养要求[4]。目前，AI技术在医学影像学的教学中越来越成熟，AI影像涉及肺结节、视网膜病变、冠状动脉、脑肿瘤、脑卒中、骨折、盆腔、乳腺等所有器官与疾病，其中推广最好的就是AI肺部结节辅助诊断技术、冠心病智能辅助诊断软件等，在影像学日常的诊断工作中发挥着积极的作用。医学影像学的AI教学方法，一般是由医生作为带教老师，结合《医学影像诊断学》[5]以及实习要求，为学生开展教学。带教老师先组织学生进行教学内容的讲解，然后实习生每天利用影像辅助检测软件来进行阅片，实习生必须独立完成阅片，完成后可以打开AI软件，与软件上标注出来的病灶、良恶性等结果进行对照，从而可以自行评估自己的阅片成果。医学影像学对理论和实践结合的要求非常高，对临床确诊疾病有积极的作用，也只有不断地培养高素质的影像学医生才能不断提高临床诊疗技术[6]。

　　3人工智能技术在医学影像学实习教学中的具体应用

　　经过数年的发展，AI技术已逐渐成熟，已被应用于肺结节、肝肿瘤、肝硬化、脑血管病、脑肿瘤、冠状动脉硬化、乳腺肿瘤、前列腺肿瘤、食管癌等多种疾病和部位。其中，最成功的应用包括肺结节智能诊断产品、冠状动脉智能产品、头颈血管智能诊断产品等，这些AI产品在影像科的工作中起着重要的作用。由于AI技术具有明显的优越性，它也被引进到医学影像教学中，并且展现了效果很好[7]。

　　3.1医学影像数据库建设

　　多样性、标准化、高标准的数据库是AI技术发展的基石。近年来，AI技术的进步也推动了医学影像数据库的建设。2022年7月5日，国家卫生健康委能力建设和继续教育中心发布《关于放射影像数据库建设项目课题立项评审结果公示的通知》，正式拉开影像数据库体系化建设的序幕。目前，已批准了心脑血管影像、慢性肝病及原发性肝癌影像、缺血性心脏病核医学多模态影像、胃肠道疾病影像等多个数据库的建设。医学影像数据库的建设，不仅能推动相关产业发展、科学研究及临床工作，也将会极大地促进医学影像学的理论教学和实习教学[8]。

　　基于AI技术的医学影像实习教学数据库可以成为一个非常有价值的资源，提供学生和教师在医学影像实习教学过程中需要的各种数据和工具。首先，数据库应该包含大量的医学影像数据，包括各种疾病的X射线、CT、MRI等影像图像。这些数据应该具有多样性，覆盖不同的器官、系统和病理条件，以便学生可以在不同领域的影像解读上进行实践。其次，数据库还应该包含与影像数据相关的病历信息，包括患者的临床资料、病史、体检结果等。这些信息可以帮助学生理解病例的背景和病理情况，从而更好地进行影像分析和诊断。同时，数据库可以集成多种人工智能算法，用于影像分析和辅助诊断。这些算法可以自动识别和标注影像中的病变特征，提供快速和准确的诊断建议。学生可以与这些算法进行互动，学习如何与人工智能系统协同工作。此外，数据库可以提供各种教学工具和资源，例如教学视频、交互式教程和教学演示。这些资源可以帮助学生理解医学影像的基本原理和解读方法，培养他们的观察力和诊断能力。并且，数据库可以追踪学生在实习教学中的进展和表现，记录他们的学习历程和成绩。这样的追踪系统可以为学生提供个性化的学习建议和进一步的辅导，帮助他们提高影像解读的准确性和敏感性。

　　3.2医学影像智能教学

　　AI技术极大地促进了教授和学生信息获取的效率和精准度，也能够快速、智能地对学生的学习情况做出客观评测，具体的应用场景如下。①学生通过手机APP或者电脑客户端登录智能教学软件，通过系统的评估和分析后，教学软件能够对学生的知识掌握程度做出客观评价[9]。然后，可以针对该同学的薄弱环节，精准推送相关影像学教学案例，快速补齐知识短板，提升实习教学效率。②基于AI的“以图搜图”技术也极大地方便了医学影像实习教学。使用该技术的学生，可以将某一张医学影像学图像（如超声、CT或者MRI）放到数据库中检索，数据库可以快速给出与使用者提供的图像高度类似，且有诊断结论的影像学图像，并能提供对该疾病的影像学表现的全面讲解，有利于使用者快速学习相关知识。③基于增强现实和混合现实技术，丰富了实习教学形式[10-11]。医学影像中涉及大量的医学图像，通过计算机建模的形式，可以将病例进行三维重建，可以让学生从三维立体结构中理解二维影像学病例。增强现实和混合现实技术可以使复杂的人体影像解剖结构得以真实、立体地呈现[12]。此外，目前已有很多成熟的AI影像产品应用于临床，该类产品可以提供智能诊断报告，能够详细地描述病变的位置、类型及周边的比邻关系。该类产品的应用极大地方便了医学影像学的实习教学，学生可以通过AI影像产品自主学习教学病例，减少实习教师的工作压力，提升实习教学效率[13]。

　　3.3医学影像智能考核

　　随着语音识别、面部识别、动作识别、自然语言处理等AI技术的进步，AI越来越多地应用于各类考试系统中，这些技术也可以应用于医学影像学实习效果的评估中。主要的应用场景如下。①智能监考，AI技术可以通过人脸比、考试行为分析、异常情况报警等技术，协助监考老师掌握考场情况，减轻监考老师负担，杜绝作弊行为，确保考试的公平性。②智能题库，传统的考试中，不同的考生都是采用相同的考题，这种方式需要投入很大的资源进行命题，同时也存在考题泄露的风险。AI技术可以从考题库中智能地筛选出不同的考题，并整体把握考试的难度。③智能阅卷系统，目前AI技术可以通过文字识别及自然语言处理等，对选择题、判断题及各类主观题等做出客观的判断，提高阅卷效率，确保阅卷的客观性。

　　4人工智能技术用于医学影像课程实习教学的未来展望

　　在医学影像实习教学中，AI技术有着广阔的发展前景。AI技术可以用于开发自动化的影像分析系统，能够快速、准确地识别和定位疾病影像特征。这样的系统可以帮助医学生更有效地学习和理解各种疾病的影像表现，并提供准确的诊断建议。基于学生的学习数据和表现，AI系统可以为学生提供个性化的学习计划和辅导资源。通过分析学生在影像解读方面的弱点和需求，系统可以提供有针对性的辅导和反馈，帮助他们提高影像解读的准确性和敏感性。AI技术可以用于开发虚拟仿真和增强现实系统，帮助医学生进行影像解读和病例分析。通过模拟真实的临床场景和病例，学生可以在安全的环境中进行实践操作和决策，提升影像解读和临床思维能力。结合AI技术和多模态医学影像数据，可以实现更全面、准确的影像分析。例如将病理图像、基因组数据和临床数据与影像数据结合起来，可以提供更精细的疾病分型和预后预测，为学生提供更全面的病例分析和治疗方案选择。

　　整体而言，AI技术在医学影像实习教学中有望提供更准确、个性化和全面的学习和辅导体验。它可以帮助医学生更好地掌握影像解读技能，并提高他们在实践中的临床决策能力[14]。随着AI技术的不断发展和成熟，可以预见医学影像实习教学将向更智能、高效和创新的方向发展。

　　5结论

　　综上所述，实习教学医学影像学教学的重要组成部分，为医学生走向临床开展诊治工作奠定了基础。AI技术在医学影像教学和考核中具有较多应用场景，提升了医学影像教学的效率。目前AI技术已经在医学影像教学实习中有一定的应用。及时地了解AI技术发展方向，并将其应用于医学影像学教学中是高校教师需要具备的一个新的技能。AI技术将对医学影像学的理论教学和实习教学产生变革性的作用。

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