人工智能在肿瘤科教学中的应用前景

宋 瑾

（重庆医科大学附属永川医院肿瘤科 重庆 402160）

肿瘤学科综合性较强，涵盖人体全身多个系统，其诊疗技术也在不断完善。随着现代互联网的快速发展，传统的教学模式已经与时代脱节，信息化教学模式的出现，满足了新时代发展所需，而人工智能的广泛应用，为临床实施智能教育提供了技术支持[1]。现代人工智能结合传统教学模式，进一步拓宽了肿瘤科医学生获得最新信息的渠道，在模拟应用、理论知识的掌握以及临床实际工作中，作用十分重大。

1 虚拟学习系统

人工智能存储量较大，可采集、分析专业文献。利用计算机模拟病人，让医学生单独进行触诊、问诊、叩诊、视诊以及听诊，培养其医学操作技能，并针对实际操作中的不足之处，提供建议、评价，进而促使其操作更加规范、标准。与此同时，人工智能避免了学生与老师、其他同学之间的直接接触，这样一来，可以减轻学生面对他人时的迟疑、紧张不安、害怕等负面心理，意识到自己的不足之处，围绕个人特点，制定针对性的学习内容。既往临床教学过程中，经验不足的年轻医师诊疗患者期间，难以赢得患者信任，通过人工智能进行反复实践操作，便于年轻医师熟练掌握医疗技能，为其锻炼、丰富自我技能知识提供了更多的机会。

2 影像学与病理学诊断

2.1 影像学辅助诊断

CT、X线、MRI等影像学检查技术，在肿瘤科比较常见，对影像学检查结果进行阅读、判断，是每位医师必须要掌握的技能，同时也是为患者制定有效治疗方案的主要依据。而在人工智能技术中，图像识别技术较为成熟，在帮助医师诊断、鉴别、获取影像细节等方面，作用十分重大。计算机辅助诊断系统在上个世纪80年代左右开始普及于影像学领域，目前随着技术的快速发展，在判断肿瘤性质、自动识别放疗靶器官等方面，人工智能的应用研究越来越多，发展前景十分广阔[2]。比如计算机辅助诊断系统模型能够分级、定性乳腺X线图像中的可疑区域，并提出客观性的建议，进一步提高早期乳腺癌诊断的特异度、灵敏度。早期肺癌、肺部结节的筛查诊断，同样也是临床医师工作中时常面临的困难。计算机辅助诊断系统能够避免主观判断失误，还可以减轻临床医师工作负荷量，规避假阳性、假阴性，结合传统阅读模式，有助于年轻医师快速确诊。

2.2 病理学辅助诊断

病理组织学检查结果是临床诊断的“金标准”，在诊断、指导肿瘤治疗方面，意义十分重大。目前，传统病理组织学检查面临着严峻的挑战，比如水平参差不齐、患者数量较多、诊断结果容易受到主观影响、专业人才缺失等等。而人工智能在提取特征方面，能力较为强大，可进行病理定量诊断，故而临床应用价值较高，另外，在判断疾病预后、形态定量分析以及肿瘤分期等方面，人工智能的表现也十分突出，故而临床应用范围越来越广[3]。既往人工教学过程中，病理、影像、检验等结果的分析、判断、阅读为薄弱环节，而人工智能技术的出现，因为较强的客观性、较快的诊断速度、较高的准确率而在肿瘤科教学中，发挥了客观、全面、准确、实时指导学习的作用。

3 治疗决策

而人工智能学习能力、分析能力较强，与专家经验、相关指南结合，能够为临床完善治疗方案提供更加客观、全面建议[4]。目前肿瘤治疗领域中，沃深肿瘤诊疗系统的应用最为广泛，同时也是最为成功的一项系统，拥有期刊、专业著作、真实案例、文献资料，涉及诸多癌症种类，同时处理能力快速、强大，能够帮助医师全方位的分析、判断患者实际病情，并为医师提供参考，进而制定有效治疗方案。

4 总结

总而言之，人工智能技术的应用，能够让年轻医生或者是医学生反复实践操作，更加丰富自己的医疗技能，切实的将实践与理论结合，在现代医学教学过程中，人工智能技术的融入，也进一步扩大了医学教学发展空间。