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人工智能在医学教育中的应用进展

摘    要:随着教学改革和教学技术手段的高速发展,人工智能(AI)在零售、医疗、交通、家居、物流、安全防范等领域发挥重要作用。目前,AI已应用于医学教育领域,发挥着其不可替代的教学作用。该文对AI在医学教育中的应用进行了深入探讨,分析了AI在学习支持、学习效果评估、课程审查等方面的应用,并指出了在系统有效性评估、系统扩展、反馈有效性、数据安全性等方面存在挑战的同时,该文还提出了一些建议,以促进AI在医学教育中的应用和发展,为相关教学团队提供参考,帮助其更好地利用AI技术改进医学教育质量,培养高素质医学人才。
关键词:人工智能;深度学习;医学教育;
 
 
近年来,随着深度学习技术的发展,人工智能(AI)在零售、医疗、交通、家居、物流、安全防范等领域发挥重要作用[1]。AI在教育领域也有诸多应用,特别是新型冠状病毒肺炎疫情流行期间,校园教育受影响较大,大规模的线上教育使AI展现出巨大潜能[2]。目前,AI已应用于医学教育领域,丰富了教育内容、学习方式,提升教育途径的便捷性,在医学教育领域发挥重要价值。
 
AI概述
1956年,约翰·麦卡锡首次提出了“AI”这一概念,标志着AI的正式诞生。麦卡锡成立了世界上第一个AI实验室——麻省理工学院AI实验室。AI作为计算机技术的重要分支,旨在研究、开发以及应用与AI相关的全新技术和应用系统[3]。目前,AI技术已应用于多个领域,如计算机视觉、自然语言处理、机器学习、机器人技术等。随着硬件技术的不断发展和大数据的充分利用,AI技术取得了显著进步,为人类生活带来了极大的便利。例如,AI助手能够为人们提供个性化的服务,自动驾驶技术可使交通出行更加安全便捷[4]。此外,AI在金融、教育、工业生产等领域都取得了显著成果,推动了各行业的发展[5]。
 
AI在医学教育中的应用
近期,AI在教育领域取得重大发展,机器人教师可以提供授课内容、反馈,并能监督学习进度[6]。AI在教育领域的应用可以向学生传授知识,减少教师繁琐的教学任务,同时可以高效反馈学生的学习情况,便于教师制定个性化的教学方案。在医学教育领域,AI主要应用于学习支持、学习效果评估、课程审查等方面。
 
AI在医学教学中最主要应用于学习支持。在学习中使用AI系统的优势是可即时反馈,加强基于问题的学习,识别学生知识的不足[7]。同时AI应用于本科病理教学中,利用线上、线下相结合的教学方式,解决最常出现的学生听不懂、教师讲不完的问题,提高教师的课堂教学质量,培养学生的自学能力[8]。有研究探讨了智能型高级综合模拟人(ECS)在急救护理实训教学中的效果,结果显示ECS教学小组理论知识考试成绩、实践教学效果均优于传统教学小组,学生的综合及格率也高于传统教学小组,表明ECS教学可提高护生的急救护理理论和实践能力,是培养护生护理能力的有效途径[9,10,11]。
 
AI还用于学习效果评估,如作业评分、自动论文评分、操作技能评估、考勤出勤跟踪等。左玲[12]研究设计了一种基于大数据和AI的教学分析系统,根据抬头的人数与检测到的总人数的比值计算出抬头率。很多研究认为,分析出学生的抬头情况,授课教师根据学生的听课状态及时做出调整[13,14,15,16,17,18]。陈疆红等[19]将AI的数据处理原理应用在主观题型题目的答题文本判别和参考评分中,并针对不同题型探索出相应的评判策略与权重规则。同时还实现全部硬件需求在以智能手机为代表的移动终端的整合,提升原有在线考试系统的适用性和灵活性,提高教师教学工作效率,降低劳动负荷与人为错误的发生[20,21,22,23]。
 
高宇等[24]提出以“互联网+教育+服务+决策支持”四位一体的智慧型医学教务管理及科学决策(WESer D)系统,旨在研究出基于“互联网+政务服务”的全新教学模式,从而简化教学管理中的管理流程、有效提高管理效率的途径。教学构建的WESer D系统,能够提升职称晋升、评级工作的透明性,更好地提升教务管理工作的质量和效率。借助数据分析及预警系统,能够实时监督教学过程,保证管理人员能够及时发现在教学过程中存在的问题,从而为后续的教学模式优化提供科学有效的教学依据。
 
AI在医学教育中的应用还包括虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术,这些技术可以使医学教育更加直观、生动。VR技术可以模拟医疗手术和诊断操作,让学生在虚拟环境中进行模拟实践,有效提升学生的实践能力。例如,学生可以通过AR技术观察人体解剖结构、病理变化等,更加深入地学习医学知识。
 
AI还可用于医学教学中的智能推荐和个性化学习。AI系统通过分析学生的学习行为和反馈信息,针对每个学生的学习特点和需求,为其推荐最适合的学习内容和方式,可有效提高学生的学习兴趣,促进学生主动学习和思考。另外,AI还可以应用于教学资源的智能化管理和分享。通过将医学教学资源数字化,并利用AI技术对其进行分类、标注和管理,方便学生和教师快速查找和使用教学资源,同时还可以促进教学资源的共享和优化。
 
AI在医学教育中的挑战与建议
AI在医学教育中的应用仍有很多挑战。(1)AI教学系统的有效性评估。理想方法是对AI系统的使用与传统教学方法进行比较研究。Prabu等[25]研究显示,AI辅助教学系统与基于多媒体、教师授课的培训相比,培训后诊断准确率显著提高。(2)AI教学系统的扩展。AI教育系统通常是由专家构建的,并且适用于特定的医学专业或医疗场景。AI教学系统的开发需要多学科团队,也需要大量的标记好的样本数据。此外,AI工程师和医学生之间存在的认知差也会增加沟通的难度。(3)反馈的有效性。教学过程中的反馈对于确定学习目标和知识差距至关重要。学生需要了解自己的表现,以便采取措施提高自己的知识水平。此外,AI教学系统可以对学生的表现提供即时反馈,但反馈的质量仍有很大的改进空间。(4)数据的安全性。在数字化世界中,数据保护至关重要。比如,目前很多医学教学AI系统的数据作为评估医生晋升的指标,如果这些数据泄漏或被修改,将会影响医生晋升的公平性。如果缺乏强有力的数据保护措施可能导致社会拒绝在医学教育中使用AI系统。
 
除此之外,AI技术的研发和应用需要大量的资金和资源投入,涉及人力、技术设备、数据等方面。对于财力相对较弱的医学院校或医疗机构而言,实施AI技术可能面临难以承受的经济压力。因此,需要在政策和资金支持方面给予相应的关注和扶持,以推动AI在医学教育领域的普及和发展。
 
值得注意的是,虽然AI教学系统能够根据学生的反馈和数据不断优化教学过程,但系统可能受到不良信息和误导的影响,从而影响其准确性和可靠性。因此,需要不断完善AI系统的算法和数据筛选机制,以确保提供高质量的学习内容和教学方法。此外,随着医学的发展,AI教学系统也需要定期进行更新。
 
结语
AI教学系统在医学教育中已有很多应用,未来需要更加侧重评估AI系统医学教育中的有效性。由于各个专业的特殊性,需要针对各个专业开发新的教学系统,以扩大AI教学系统的应用场景。随着AI教学系统的使用越来越多,需要加强数据保护问题。此外,随着技术的不断进步,AI在医学教育中的潜在用途将继续增加,如虚拟和现实相结合的教学控尸。教育工作者需要正确认识AI教学模式的改革,并在日常教学活动中积极主动地运用AI教学模式,进而推动教学活动执行,为医学教学发展提供有效的途径。

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