人工智能視域下醫學教育新模式研究

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  • 更新時間2019-09-11
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  摘要:在現代醫學發展中,工程科學與臨床醫學不斷融合,相互進步。近幾年,隨著人工智能技術,機器人技術,虛擬與增強現實技術,3D打印技術與醫學不斷的融合發展,衍生出一系列的醫學診療技術,儀器。大大推進了醫學發展。可見,智能與醫學的結合已經是大勢所趨,因此,必須構建醫工結合的醫學生培養體系。為培養復合型智能人才。不僅需要理工科與醫科知識的進行疊加,而且要根據社會需求將相關學科知識有機融合,發揮1+1大于2的效益。本文所述的培養模式是需求導向型培養模式在醫學人才培養方面的進一步應用。


  關鍵詞:人工智能;教育;新模式;改革;構想


  教育是著眼于未來的事業,教育的首要任務就是為未來社會培養相適應的合格人才。隨著人工智能的誕生和發展,我國已經開始將人工智能應用于教育領域,并顯示出人工智能對于彌補當前教育存在的種種缺陷和不足,推動教學現代化和教育發展改革進程起著越來越重要的作用。在現代醫學發展中,工程科學與臨床醫學不斷融合,相互進步。近幾年,隨著人工智能技術,機器人技術,虛擬與增強現實技術,3D打印技術與醫學不斷的融合發展,衍生出一系列的醫學診療技術,儀器,大大推進了醫學發展。從2013年到2017年,國務院、發改委、FAD連續發文,多次提及醫療走智能化、云化的趨勢,為推動智能醫療領域保駕護航。智能與醫學的結合已經是大勢所趨,因此,為培養大量智能醫學人才極有必要對智能醫學教育新模式進行深入研究。


  一、目前醫學教育以及醫學人才培養狀況


  智能醫學工程是一門將人工智能、傳感技術等高科技手段綜合運用于醫學領域的新興交叉學科,研究內容包括智能藥物研發、醫療機器人、智能診療、智能影像識別、智能健康數據管理等。


  智能醫學工程的畢業生掌握了基礎醫學、臨床醫學的基礎理論,對智慧醫院、區域醫療中心、家庭自助健康監護三級網絡中的醫學現象、醫學問題和醫療模式有較深入的理解,能熟練地將電子技術、計算機技術、網絡技術、人工智能技術,應用于醫療信息大數據的智能采集、智能分析、智能診療、臨床實踐等各個環節。實驗教學正是融合型創新人才的最好培養方式。智能醫學人才的培養需要各學科間的相互交融更為緊密,學生的創新應用能力才能得到更好的培養。與此同時,由于絕大部分醫工結合的專業大部分歸屬與工科學院下,缺乏必要的臨床經驗,因而學生不能很好的把握新技術的應用。


  而國內相關人才缺口還非常大,目前,國內僅僅有生物醫學工程、醫學信息工程等工科專業培養醫工結合人才。但是囿于培養時間與培養模式,他們往往只能針對具體某一方向,并且目前的培養體系還多著重于工學技術的研究,缺乏臨床實踐。


  二、智能+醫學教育的必要性探究


  2.1技術進步對醫療人員的診療幫助


  以癌癥的治療為例,由于針對癌癥藥物的研究何藥物數量非常巨大,對于普通醫生在短時間內難以進行準確的判斷針對癌癥的研究和藥物數量非常巨大,具體來說,目前已有800多種藥物和疫苗用于治療癌癥。但是,這對于醫生來說卻有負面的影響,因為有太多種選擇可供選擇,使得為病人選擇合適的抗癌藥物變的更加困難。同樣,精確醫學的進步也是非常困難的,因為基因規模的知識和推理成為決定癌癥和其他復雜疾病的最終瓶頸。今天,許多受過專業訓練的醫學研究員需要數小時的時間來檢查一個病人的基因組數據并作出治療決定。


  上述問題在擁有工學、醫學雙背景的醫生手中已經不是問題,通過目前日漸成熟的AI技術,對于大量的醫療數據進行檢索,通過可靠的編程手段,通過人工智能技術,建立完備的醫療數據庫,幫助醫生進行診療。據調查,美國微軟公司已經研制出幫助醫生治療癌癥的人工智能機器,其原理是對于所有關于癌癥的論文進行檢索,并提出對于病人治療最有效的參考方案,它可以通過機器學習來幫助醫生找到最有效,最個性化的癌癥治療方案,同時提供可視化的研究數據。


  2.2智能醫學對于新時代醫生培養的影響


  人工智能通過計算機可為學生提供圖文并茂的豐富信息和數據,一方面加強了學生的感性認識,加強了對所學知識的理解和掌握,從而提高了教學質量。同時,人工智能可幫助教師完成繁雜的、需適應各種教學的教學課程、課件等設計,使教師將更多的精力專注于學與教的行為和過程,從而提高教學效率。正如前面所述例子,智能網絡模塊化學習平臺可使教學擺脫以往對于示教病例的依賴,拓展了學生們的學習空間和時間,可極大地提高醫學學習效率和教學質量。


  教育與人工智能相結合將會創新教育方式和理念。北京師范大學何克抗教授在《當代教育技術的研究內容與發展趨勢》中提到當代教育技術的五大發展趨勢之一就是“愈來愈重視人工智能在教育中應用的研究”。結合上述人工結合上述人工智能在醫學教育中的創新作用,下面就人工智能結合醫學學教育新模式提出一些構想。


  三、交叉醫學人才的培養


  3.1建立智能醫學人才培養體系的必要性


  目前智能醫學的研發和臨床還存在隔閡,臨床醫生并沒有很好地理解人工智能,無法從實踐出發提出人工智能能夠解決的方向,而人工智能的產業界熱情高漲,卻未必能踩準點,所以產業界需要和臨床深度溝通融合,才能真正解決看病難、看病貴的問題,緩解醫療資源緊張。目前,國內僅僅有生物醫學工程、醫學信息工程等工科專業培養醫工結合人才。


  3.2醫學人才培養體系初步構想


  據悉,目前已經有天津大學、南開大學等幾所院校開設了智能方向的醫學本科教育,旨在彌補上述缺口,相關院校也在積極探索新型人才培養方案。應當為醫學生開設人工智能課程,應當培養具備生命科學、電子技術、計算機技術及信息科學有關的基礎理論知識以及醫學與工程技術相結合的科學研究能力。該專業的學生主要學習生命科學、臨床醫學,電子技術、計算機技術和信息科學的基本理論和基本知識,充分進行計算機技術在醫學中的應用的訓練,具有智能醫學工程領域中的研究和開發的基本能力。


  三、總結


  隨著人工智能包括情感、行為到認知等多維度技術不斷成熟與深化,勢必會給傳統教育與學習方式帶來很大的改革,甚至被顛覆,使教育更加有質量和效率,讓學生有更加開闊的思維能力和更好的綜合能力,人工智能將開啟醫學教育新模式。同時,智能醫學正在成為創新驅動衛生與健康事業發展的先導力量,亟需在相關領域培養一批具備學科交叉融合特質、創新與實踐能力突出的復合型醫學領軍人才,來引領未來醫學發展。同時,智能醫學服務醫療健康產業的潛力巨大,醫工結合背景的相關產業人才需求也十分旺盛。

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