人工智能视域下医学教育新模式研究

来源:用户上传      作者:

　　摘要：在现代医学发展中，工程科学与临床医学不断融合，相互进步。近几年，随着人工智能技术，机器人技术，虚拟与增强现实技术，3D打印技术与医学不断的融合发展，衍生出一系列的医学诊疗技术，仪器。大大推进了医学发展。可见，智能与医学的结合已经是大势所趋，因此，必须构建医工结合的医学生培养体系。为培养复合型智能人才。不仅需要理工科与医科知识的进行叠加，而且要根据社会需求将相关学科知识有机融合，发挥 1 + 1大于 2 的效益。本文所述的培养模式是需求导向型培养模式在医学人才培养方面的进一步应用。
　　关键词：人工智能;教育;新模式;改革;构想
　　教育是着眼于未来的事业，教育的首要任务就是为未来社会培养相适应的合格人才。随着人工智能的诞生和发展，我国已经开始将人工智能应用于教育领域，并显示出人工智能对于弥补当前教育存在的种种缺陷和不足，推动教学现代化和教育发展改革进程起着越来越重要的作用。在现代医学发展中，工程科学与临床医学不断融合，相互进步。近几年，随着人工智能技术，机器人技术，虚拟与增强现实技术，3D打印技术与医学不断的融合发展，衍生出一系列的医学诊疗技术，仪器，大大推进了医学发展。从2013年到2017年，国务院、发改委、FAD连续发文，多次提及医疗走智能化、云化的趋势，为推动智能医疗领域保驾护航。智能与医学的结合已经是大势所趋，因此，为培养大量智能医学人才极有必要对智能医学教育新模式进行深入研究。
　　一、目前医学教育以及医学人才培养状况
　　智能医学工程是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科，研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。
　　智能医学工程的毕业生掌握了基础医学、临床医学的基础理论，对智慧医院、区域医疗中心、家庭自助健康监护三级网络中的医学现象、医学问题和医疗模式有较深入的理解，能熟练地将电子技术、计算机技术、网络技术、人工智能技术，应用于医疗信息大数据的智能采集、智能分析、智能诊疗、临床实践等各个环节。实验教学正是融合型创新人才的最好培养方式。智能医学人才的培养需要各学科间的相互交融更为紧密，学生的创新应用能力才能得到更好的培养。与此同时，由于绝大部分医工结合的专业大部分归属与工科学院下，缺乏必要的临床经验，因而学生不能很好的把握新技术的应用。
　　而国内相关人才缺口还非常大，目前，国内仅仅有生物医学工程、医学信息工程等工科专业培养医工结合人才。但是囿于培养时间与培养模式，他们往往只能针对具体某一方向，并且目前的培养体系还多着重于工学技术的研究，缺乏临床实践。
　　二、智能+医学教育的必要性探究
　　2.1技术进步对医疗人员的诊疗帮助
　　以癌症的治疗为例，由于针对癌症药物的研究何药物数量非常巨大，对于普通医生在短时间内难以进行准确的判断针对癌症的研究和药物数量非常巨大，具体来说，目前已有800多种药物和疫苗用于治疗癌症。但是，这对于医生来说却有负面的影响，因为有太多种选择可供选择，使得为病人选择合适的抗癌药物变的更加困难。同样，精确医学的进步也是非常困难的，因为基因规模的知识和推理成为决定癌症和其他复杂疾病的最终瓶颈。今天，许多受过专业训练的医学研究员需要数小时的时间来检查一个病人的基因组数据并作出治疗决定。
　　上述问题在拥有工学、医学双背景的医生手中已经不是问题，通过目前日渐成熟的AI技术，对于大量的医疗数据进行检索，通过可靠的编程手段，通过人工智能技术，建立完备的医疗数据库，帮助医生进行诊疗。据调查，美国微软公司已经研制出帮助医生治疗癌症的人工智能机器，其原理是对于所有关于癌症的论文进行检索，并提出对于病人治疗最有效的参考方案，它可以通过机器学习来帮助医生找到最有效，最个性化的癌症治疗方案，同时提供可视化的研究数据。
　　2.2智能医学对于新时代医生培养的影响
　　人工智能通过计算机可为学生提供图文并茂的丰富信息和数据，一方面加强了学生的感性认识，加强了对所学知识的理解和掌握，从而提高了教学质量。同时，人工智能可帮助教师完成繁杂的、需适应各种教学的教学课程、课件等设计，使教师将更多的精力专注于学与教的行为和过程，从而提高教学效率。正如前面所述例子，智能网络模块化学习平台可使教学摆脱以往对于示教病例的依赖，拓展了学生们的学习空间和时间，可极大地提高医学学习效率和教学质量。
　　教育与人工智能相结合将会创新教育方式和理念。北京师范大学何克抗教授在《当代教育技术的研究内容与发展趋势》中提到当代教育技术的五大发展趋势之一就是“愈来愈重视人工智能在教育中应用的研究”。结合上述人工结合上述人工智能在医学教育中的创新作用，下面就人工智能结合医学学教育新模式提出一些构想。
　　三、交叉医学人才的培养
　　3.1建立智能医学人才培养体系的必要性
　　目前智能医学的研发和临床还存在隔阂，临床医生并没有很好地理解人工智能，无法从实践出发提出人工智能能够解决的方向，而人工智能的产业界热情高涨，却未必能踩准点，所以产业界需要和临床深度沟通融合，才能真正解决看病难、看病贵的问题，缓解医疗资源紧张。目前，国内仅仅有生物医学工程、醫学信息工程等工科专业培养医工结合人才。
　　3.2医学人才培养体系初步构想
　　据悉，目前已经有天津大学、南开大学等几所院校开设了智能方向的医学本科教育，旨在弥补上述缺口，相关院校也在积极探索新型人才培养方案。应当为医学生开设人工智能课程，应当培养具备生命科学、电子技术、计算机技术及信息科学有关的基础理论知识以及医学与工程技术相结合的科学研究能力。该专业的学生主要学习生命科学、临床医学，电子技术、计算机技术和信息科学的基本理论和基本知识，充分进行计算机技术在医学中的应用的训练，具有智能医学工程领域中的研究和开发的基本能力。
　　三、总结
　　随着人工智能包括情感、行为到认知等多维度技术不断成熟与深化，势必会给传统教育与学习方式带来很大的改革，甚至被颠覆，使教育更加有质量和效率，让学生有更加开阔的思维能力和更好的综合能力，人工智能将开启医学教育新模式。同时，智能医学正在成为创新驱动卫生与健康事业发展的先导力量，亟需在相关领域培养一批具备学科交叉融合特质、创新与实践能力突出的复合型医学领军人才，来引领未来医学发展。同时，智能医学服务医疗健康产业的潜力巨大，医工结合背景的相关产业人才需求也十分旺盛。
　　参考文献：
　　[1]李昭涵，金桦，刘越 . 人工智能开启“互联网 + 教育”新模式 [J]. 电信网技术，2016（12）：6-10.
　　[2]张柏玲 . 计算机辅助教学中人工智能技术的应用研究 [J]. 电脑知识与技术，2017，13（24）：165-166.
　　[3]陈凯泉，沙俊宏，何瑶，等 . 人工智能 2.0 重塑学习的技术路径与实践探索——兼论智能教学系统的功能升级 [J]. 远程教育杂志，2017，35（5）：40-53.
　　[4]李英娟 . 论慧学云智能教学平台在教学中的应用 [J]. 中国现代教育装备，2016（4）：36-38.
　　[5]焦飞，王娟，马颖，等.大数据时代背景下的医学思考：转化医学新趋势前瞻[J].医学与哲学，2014 35（11A）：1-3.
　　[6]陈松云，何高大.机器智能视域下的教育发展与实践范式新探---2018《美国机器智能国家战略》的启示[J].远程教育杂志，2018（3）：34-44.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/1/view-14952807.htm