智能医学技术范例

摘要：人工智能在各领域的蓬勃发展及广泛应用，已经在教育、科技、消费等领域展示了其举足轻重的作用及超越以前任何技术革命所带来的科技推动力。本文以“人工智能+医学教育”为着力点，重点研究在人工智能的助力下，高职高专类医学教育的发展。

关键词：人工智能；赋能；高职高专；医学教育

在国家“教育信息化2.0”的指导下，信息技术特别是人工智能技术同医学教育进行了充分而有深度的融合，医学生不止于满足课堂教学，其自主学习、互动交流，探究最新医学发展动态都要求医学教育信息化发展实时对接当前科技最新技术，也成为助推医学教育改革的重要推手，更成为保障高职高专医学人才培养质量提升的重要手段。

1“人工智能+医学教育”赋于教育的意义

当前人工智能已经从简单的计算发展到感知智能、认知智能，由会写会算，到能听会学，再到如今能思考会理解。随着科技不断进步，人工智能技术的迭代和优化，人工智能将在许多的领域产生更重要的影响和作用。人工智能在医学领域得到广泛应用。浙江省人民医院放射科利用人工智能技术，开发“胸部CT智能辅助诊断系统”，展现人工智能技术在CT肺结节中强大的检测能力和应用优势[1]。通过13000多例的数据，AI检测肺结节的敏感性一直维持在96%~97%水平。经过4个月的深度学习和模型迭代优化，系统的检测特异性几乎翻了一倍，充分体现了AI强大的学习能力和良好发展前景。北京雅森科技与北京宣武医院、北京大学人民医院和协和医院合作研发的脑功能多模态人工智能产品，其通过对核磁共振、PET、SPECT、脑电等数据的分析，可以应用于阿尔兹海默症、癫痫、帕金森等各类脑功能疾病的量化分析、诊断和预测[2]。截至2017年10月，此系统已累计完成病例分析超过7000余例，准确率超过84%。人工智能产品协助医生为患者提供更加便捷、优质的医疗服务，让更多患者从中获益，补充医疗资源，缓解当前医疗资源分布不均等问题。人工智能时代的到来，意味着人工智能产品或应用很快就会渗透到社会生活的方方面面，对各行各业产生影响，而教育首当其冲[3]。高职高专医学教育是培养具有医学基本理论和基本技能，适应基层卫生事业发展需求高素质应用型人才，其培养模式要求医学生具备应用、驾驭人工智能技术指导医学工作的能力，通过将人工智能技术同医学人才培养的深度融合，以提高教学效果和人才培养质量，而且要在教育内容上融入人工智能知识与技术，多渠道掌握医学基本知识和基本技能。因此，人工智能应用于医学教育的重要意义不言而喻。

2人工智能催生新的教育生态

目前，人工智能在教育行业的应用已经渗透到各个学科和各个环节，取得了令人瞩目的成就。在教育领域，北京联合大学是最早将人工智能技术应用于教育各个环节的高等院校之一，其创新思维同人工智能相融合，将语言进行转化，转化成为特殊群体可以理解的方式予以呈现，通过这种方式，实现了教学模式的革命性变革，更实现了学生学习能力的培养及教学质量的提高。在创新思维的引领下，并在人工智能技术的助推下，“教育信息化2.0”将会更快的到来，将会给教育教学、科研、工作及学生、教师的学习带来革命性的变革。另外，正是这些初级的AI，促进了教育体系的重构和教育技术的革新。随着5G技术的发展，信息的获取更加的高效，智能设备深度融入人类的生活、学习、工作，移动式、碎片化学习将成为人类学习的一种普遍的学习生态。在当前医学教育中，医学生需要学习的专业知识相比其它学科更为繁多，学科门类更为细化，知识更新换代更快，新技术应用更快速，因此，医学生对医学相关信息知识的检索、学习将更多的使用智能设备。如果教师的观点与智能设备通过海量数据搜索得出的观点不一致时，医学生如何选择？这实际上对教师的学科知识水平、专业水准、职业素养和实践感知都提出严峻的挑战，因此，人工智能对教师的职业和素养提出更高的要求。人工智能在教育中的应用有力的推动教育从业者，动态适应教师与学生教与学相互协同的生态，在这种协同的学习方式下，每一个参与者都是推动其他人前进的潜力，并能够加速推进教育从业者积极拓展学术水平，不断更新知识储备，主动探索和创新技术，其实际意义不仅仅是学伴和助手，而是潜在的教育水平、教育理念的推动者。显然，人工智能赋能教育将带来教育体系的重构。正如原清华大学校长陈吉宁所言，人工智能时代，教育的理念、方式和方法都要随之改变。我们在推动人工智能技术研究、场景应用的同时，也要加强对教育自身的研究，努力揭示人工智能时代教育的客观规律、教育学的发展规律，不断提升教育教学治理体系和治理能力的现代化水平。

内容摘要：多元智能理论认为人的智能是多元的，每个人都有各自不同的强弱智能组合，因此多元智能教学模式也应该是多元且个性化的。本文通过分析医学专业学生的学习现状，来探讨多元智能理论在医学专业大学英语教学中的应用。

关键词：多元智能;医学专业;大学英语;教学设计

一.引言

近年来，随着各国交往的日益密切，社会对综合型人才的需求越来越大，英语应用能力已经成为大学生必须掌握的能力之一。大学英语教学也不再是单纯的知识传授，而是对学生综合能力的培养。教育部颁发的大学英语课程教学要求也明确提出新时期大学英语的教学目标是培养学生的英语综合应用能力，并充分利用多媒体和现代信息技术来增强他们的自主学习能力，使他们朝自主化、个性化学习方向发展。因此，各种以现代化教学为手段的新型教学模式应运而生，而多元智能理论为大学英语改革提供了一个新的视角。越来越多的教育专家认为，将多元智能理论与大学英语教学结合起来，可以更好的提升学生的英语水平。事实上，多元智能理论在大学英语教学中的应用已经非常广泛，但针对医学专业学生英语学习方面的研究还相对匮乏。因此，将多元智能理论引入到医学专业大学英语教学设计中，利用其优势智能学习是一个值得研究的课题。

二.多元智能理论及其指导意义

多元智能理论是哈佛大学著名发展心理学家霍华德•加德纳教授提出的。他指出人的智能并不是单一的，而是以多元的方式存在的。它包括八种智能要素：语言智能、数理逻辑智能、空间智能、肢体运动智能、音乐智能、人际关系智能、自省智能和自然探索智能。此外，多元智能理论提出每个人都具备这八种智能，但都有各自智能的强项和弱项。正是这种强弱智能的组合给教育改革提供了新的思路和指导。不同的学生有不同的智能强弱组合方式，因此在教学过程中更要体现出教学的多样化和个性化。目前，大多数的英语课堂依然在采用传统的“老师讲授为主、学生被动接受”的填鸭式教学模式，过多的侧重于语法和词汇的学习，以大学英语四六级为教学导向。这种教学模式导致了学生学习习惯的机械化，让学生丧失学习的兴趣，学习效果也并不理想。因此，以多元智能理论为指导的新型教学模式显得尤为必要。多元智能理论要求我们在教学过程中，更加重视学生的个体差异，注重人文关怀，体现出教学的多样化和个性化，以此提高学生的学习效率，改善教学效果。

三.医学专业大学英语教学与学习现状分析

摘要目的：梳理人工智能医疗器械的伦理现状与面临的问题，探讨医疗器械领域可遵循的人工智能伦理准则和发展原则。方法：查阅国内外已的人工智能伦理准则，国内外监管、医学伦理相关规范要求文件。结果与结论：人工智能医疗器械在发展与应用过程中仍面临着社会影响、个人数据保护、人工智能算法和医学伦理等问题。人工智能医疗器械在沿着推动医学人工智能伦理标准化、保持数据完整性方向发展的同时，还要保障数据隐私。

关键词：人工智能；伦理；医疗器械

人工智能（ArtificialIntelligence，缩写为AI）一词，在1956年的达特茅斯会议上被首次提出。人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，已发展上升为国家战略，在自动驾驶、医疗、工业机器人以及教育、金融、互联网服务等领域得到越来越多的应用。在医疗领域的应用主要包括辅助诊断、辅助手术、临床辅助决策、患者信息管理等，对应的人工智能医疗器械产品主要包括独立的医疗软件、AI赋能医疗设备、医疗信息化系统（云医疗）几大类。随着以深度学习为代表的人工智能技术不断发展，我们在积极拥抱人工智能的同时，需要思考人工智能医疗器械在发展与使用过程中面临的伦理问题，充分认识人工智能医疗器械在数据获取、隐私保护等方面带来的影响。人工智能本身是技术而不是产品，医疗工作者使用的是被医疗人工智能赋能后的设备或者信息化系统，而不是使用人工智能技术本身。由人工智能发展所带来的伦理问题，在一定程度上可由设计开发者通过遵循一定的原则而规避，因此，在我国推动人工智能发展的关键时期，探讨人工智能发展应遵循的伦理准则，对人工智能的发展有着极为重要的意义。

1人工智能伦理准则及现状

1.1现阶段人工智能伦理共识

随着人工智能伦理的发展，目前国内外主要达成了两个影响较为广泛的人工智能伦理共识，一个是“阿西洛马人工智能原则”（AsilomarAIPrinciples），一个是国际电气电子工程师学会（IEEE）组织倡议的人工智能设计的伦理准则[1]。“阿西洛马人工智能原则”于2017年1月初在美国加利福尼亚州阿西洛马举行的BeneficialAI会议上被提出，阿西洛马人工智能原则是著名的阿西莫夫机器人学三定律的扩展版本。阿西洛马人工智能原则目前共23项，分为三大类，分别为科研问题（ResearchIssues）、伦理和价值（EthicsandValues）、更长期的问题（Longer-termIssues）[2]。其中涉及伦理方面的共13项，主要为1）安全性；2）故障透明性；3）司法透明性；4）责任；5）价值归属；6）人类价值观；7）个人隐私；8）自由和隐私；9）分享利益；10）共同繁荣；11）人类控制；12）非颠覆；13）人工智能军备竞赛。“阿西洛马人工智能原则”可以理解为人工智能不能单纯地为了利益而创造，而应该为了在确保人类不被替代的情况下通过自动化实现人类繁荣。保持一个尊重隐私但开放、合作的人工智能研究文化也是一个优先考虑的问题，以确保研究人员和政策制定者在彼此交换信息的同时，不会用危害人类的手段与对手竞争。国际电气电子工程师学会（IEEE）最早于2016年提出了“关于自主/智能系统伦理的全球倡议”，并于2016年12月和2017年12月在全球范围内先后了第一版和第二版的“人工智能设计的伦理准则”白皮书（"EthicallyAlignedDesign"）。该白皮书来自于IEEE自主与智能系统伦理全球倡议项目，在当前版本的《人工智能设计的伦理准则》（第2版）中，白皮书提出了一些相关的议题和建议，希望能够促进符合这些原则的国家政策和全球政策的制定。该伦理准则提出了5个核心应遵循原则[3]：1）人权：确保它们不侵犯国际公认的人权；2）福祉：在它们的设计和使用中优先考虑人类福祉的指标；3）问责：确保它们的设计者和操作者负责任且可问责；4）透明：确保它们以透明的方式运行；5）慎用：将滥用的风险降到最低。该人工智能伦理准则的旨在为IEEE正在推动的11个与人工智能伦理相关的标准制定提供建议。上述两项接受较为广泛的伦理共识，由来自人工智能/机器人研究领域的专家学者以及专业技术学会的研究人员讨论制定而成。同时，由于人工智能在产业发展中的战略性地位和应对人工智能伦理风险的迫切需要，许多国家政府机构、社会团体、产业界等也在制定适用于自身国情的人工智能伦理准则或指南，为人工智能相关企业提供风险把控、评估和应对的系统性指引。

1.2国外人工智能伦理发展现状

摘要：医学影像学涉及面广泛，专业性及实践性较强，是临床医学的基础，而中医院校学生的影像学基础相对薄弱，故其实习医学影像学难度略大。本文着重介绍带教中医院校规培及实习生的方法，主要是图像存档传输系统(PACS)和人工智能(AI)，旨在提高带教效率，使其在有限时间内获得更丰富的影像医学知识，并能针对不同病例选择合适的影像学检查方法。

关键词：中医院校；医学影像学；PACS；人工智能

医学影像学主要包括影像诊断及影像技术两方面，其专业性及实践性强，涉及临床医学面广泛，并发挥着重要作用，是一门独立且重要的桥梁学科[1]。中医院校学生由于课时限制等原因，医学影像基础较单薄，对影像诊断知识更是知之甚少[2]。本文着重探讨如何提高中医院校学生医学影像知识的实习质量。

1中医院校影像学教育现状

中医理论注重讲究人体的整体性，西医理论特别是影像医学更强调人体的局部结构解剖，故中西医在教学方面存在较大差异。西医理论在中医院校分布的课时较短，相应的教学设施亦不充足，故中医院校学生影像医学基础相对薄弱。另外，学生在影像科的实习时间较短，这就要求带教老师在实习中综合多种易懂手段进行教学。

2医学影像实践教学现状

随着数字化时代的到来及科技进步，医学影像设备更新换代迅速，从而也进一步促进了医学影像学的飞速发展，由于教材更新需要时间，医学影像学课程内容一定程度上滞后于影像医学技术的发展。PACS即图像存档传输系统，将医学图像资料转化为数字信息，是解决医学影像获取、显示、处理、储存、传输和管理为目的的综合系统[3-4]。PACS系统和医院信息系统(HIS)共同组成一个完整的信息环境，从而更好地为临床提供医疗服务。PACS系统运用便捷、易掌握，也为医学影像学实践教学提供了一个先进的手段，提高了影像教学层次。大数据时代，理论算法的不断更新，计算能力的提升以及网络设施的演进，共同驱动了人工智能的发展。目前人工智能技术仍处于初级阶段，局限于解决单一影像任务，虽无法广泛应用于临床，但其仍为临床工作带来不少便捷之处，我们可以尝试将人工智能技术应用于临床带教工作中，以更好地帮助学生理解影像，服务临床。

在肺炎疫情防控工作中，工业和信息化部了《充分发挥人工智能赋能效用，协力抗击病毒感染的肺炎疫情倡议书》，多家企业迅速响应，充分发挥人工智能在疫情监测分析、防控救治等方面的作用，使人工智能（AI）在医疗领域的应用走进了大众视野。

一、人工智能医疗艰难起航

让机器来模仿和执行人的某些功能，一直是人类的梦想和追求。早到《列子·汤问》中西周偃师研制的取乐伶人，近至捷克作家卡雷尔·恰佩克的剧作《罗素姆的万能机器人》，都体现出了人类对人工智能的丰富想象。1956年夏天，在常春藤的达特茅斯学院举行了一次10个人组成的为期两个月的研讨会，会议的目标是“精确、全面地描述人类学习和其他智能，并制造机器来模拟”。这次会议被公认为人工智能学科的起源。随着数学、计算机、信号与系统、语言学等学科不断发展，人工智能的应用范围日益扩大。图像分类、语音识别、人机对弈、无人驾驶等技术已实现从“不能用、不好用”到“可以用”的突破。人工智能开始尝试与其他学科领域相结合，如制造、教育、零售等。其中，人工智能在医疗领域的应用也迅速发展。人工智能医疗的雏形，可以追溯到1972年斯坦福大学研制的MYCIN系统，这是一种使用了人工智能的早期模拟决策系统，帮助医生对住院的血液感染患者进行诊断和推荐用药。同年，利兹大学推出了研发的AAPhelp系统，这是一个临床决策支持系统，主要是用于腹部剧痛的辅助诊断以及手术的相关需求。20世纪八九十年代，商业化应用的临床决策支持系统QuickMedicalReference、DXplain、DiagnosisOne等也陆续推广。随着医学影像数字化的发展，人工智能与医学影像的结合逐渐深化。2006年，深度算法的出现为图像识别带来突破性进展。2012年，多层卷积神经网络结构的应用将图像识别错误率从26.2%降低到3%，人工智能在医疗影像识别的应用进入新的阶段。2017年，美国食品药品管理局（FDA）批准了第一个用于临床的基于云计算和深度学习的分析软件——用于分析心脏核磁共振图像的ArterysCardioDL软件。然而，人工智能医疗的发展并非一帆风顺。2012年IBM开始研发的沃森系统，经过4年的训练和改进，已经可以助力肿瘤医生治疗乳腺癌、肺癌、肠癌、宫颈癌等13种癌症。但自2017年以来，全球有多家医院和癌症研究中心由于其诊疗效果不达预期而取消了与IBM沃森系统的合作。人工智能在医疗领域的应用研究并没有因此而止步。目前，欧洲国家正在大力发展人工智能在系统化药械管理、远程医疗方面的应用，日本将医疗健康管理和护理作为结合人工智能的突破口，美国已有基于人工智能技术进行药物研发的多种新药上市，中国、美国、以色列在人工智能医疗影像分析上也在不断研发出新产品。人工智能医疗将持续保持高速发展的趋势。

二、我国人工智能医疗呈现跨界共融状态

我国人工智能起步晚于发达国家，但是发展迅速。1979年，北京中医医院“关幼波肝病诊疗程序”投入使用，成为我国第一个具有人工智能特征的临床决策支持系统。20世纪80年代，人工智能临床决策支持系统在中医领域快速发展。1982年基于滋养细胞疾病诊治的计算机诊断决策支持系统问世，1983年盆腔子宫内膜异位症计算机诊断决策支持系统投入使用。进入90年代，相关基础性研究不断丰富，人工智能在医疗健康的更多细分领域发展迅速。2016年，国务院办公厅印发《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，将健康医疗大数据应用发展纳入国家大数据战略布局；《“十三五”国家科技创新规划》提出重点发展大数据驱动的类人工智能技术方法。基于大数据的人工智能医疗进入快车道，人工智能在医学影像、健康管理、医疗辅助等方面应用进展快速，部分应用领域已经达到世界领先水平。依托图像识别技术和深度学习技术，人工智能在医学影像领域大有可为。通过不断验证和打磨算法模型，人工智能已经可以识别并标注病灶，跟踪病灶位置变化，并给出影像报告、检查结果和随访建议等。人工智能在医学影像中的应用，一方面可以减轻大医院临床医生的负担，减少重复性人工劳动，最大程度释睿米机器人手术过程图。放医生的效能、提高诊断的正确率；另一方面也使优质医疗资源下沉变为现实，提高基层医院“早发现”病灶的能力，从而实现“早诊断、早治疗”，减低患者的治疗成本，有利于促进分级诊疗制度的执行和完善。目前，人工智能在医学影像中的应用已经涉及肺结节、乳腺癌、宫颈癌等多个方面。其中，在肺结节的人工智能识别领域，我国处于世界领先水平，注册在北京的推想医疗科技股份有限公司，是目前全球唯一一家同时获得欧盟CE认证、日本PMDA医疗器械认证、美国FDA认证和中国NMPA三类证等四大市场准入的人工智能医疗公司。在此次抗击肺炎疫情战役中，推想借助人工智能降低医院内交叉感染，推出的肺炎智能辅助筛查和疫情监测系统在中国、日本、意大利、德国、美国等国多家医院落地使用。人工智能在健康管理方面的应用也日渐深入，我国企业在风险识别、虚拟护士、精神健康、移动医疗以及可穿戴设备等人工智能健康管理领域均多有建树。与传统医疗注重疾病治疗不同，人工智能健康管理更重视预防的作用。运用人工智能技术及时收集用户健康数据，建立用户画像，为不同人群提供不同的健康解决方案，可以以更低成本更有效地进行群体的高发性慢性病管理。虽然伴随着以运动、心律、睡眠等检测为主的移动医疗设备快速发展，智能手表、智能手环等穿戴式智能设备可以将检测的血压、心电、脂肪率等多项指标上传到云数据库形成个人健康档案，但由于这些设备都是在人体表面采集数据，无创情况下可获取的数据不多，因此通过这些设备可识别和预警的疾病也有限。北京鹰瞳科技发展股份有限公司另辟蹊径，通过AI视网膜影像分析来进行健康管理和慢病预警，在人工智能健康管理方向走在了世界前列。该公司自主研发的便携式全自动眼底照相机鹰瞳Airdoc，已获得欧盟CE认证和中国NMPA三类证，能在人工智能的算法支持下通过视网膜图像准确识别55种眼部、心血管、神经、内分泌、脑部肿瘤等领域的健康风险，准确率相关指标均已达到全球顶尖水平，同时还能对糖尿病、高血压、心梗、脑卒中等8种重大慢性病进行风险预测。人工智能在医疗辅助方面的应用也十分广阔，最常见的场景就是手术机器人。以帕金森症的治疗为例，医生需要通过脑深部电刺激治疗方法（DBS手术），将直径亚毫米级的刺激电极准确植入患者颅内特定核团，从而达到神经调控、缓解帕金森相关症状的目的，这是国际公认对精度要求最高的神经外科手术。中国目前有近300万帕金森病患者，能独立完成DBS手术的医生仅有百余名。借助手术机器人，更多患者有望通过微创方式完成DBS手术治疗。2020年，中国人民解放军总医院神经外科率先将高分辨数字影像技术、3D打印技术以及手术机器人技术，融合到脑深部电刺激治疗技术中。借助北京柏惠维康科技有限公司睿米机器人的AI定位功能，神经外科医生可以制定出最适合患者的脑深部电刺激靶点和电极植入路径，并通过无创注册、精准导航的方式，将帕金森的手术有效率提升至97%以上。除了上述3个应用场景外，我国人工智能在医疗健康领域落地的产品还包括疾病预测、医院管理、药物研发、医学研究以及医疗大数据等多个应用场景。依托医疗健康数据量优势，我国医疗健康领域的人工智能产业发展快速。在健康医学人工智能主题有关的研究领域中，我国的发文量和国际合作占比均居世界前列，已成为全球开展人工智能相关临床试验数量最多的国家。

三、未来，中国能否引领全球人工智能医疗发展

人工智能医疗是实现“健康中国”战略的重要驱动力。近年来，国家对医疗领域人工智能的发展提出明确要求，出台系列技术研发支持政策，就健康信息化、医疗大数据、智能健康管理等相关技术和产品提出规划，明确医疗、健康及养老等方面的人工智能应用方向。正如鹰瞳科技创始人张大磊所说，接下来的15年，人工智能将会在医疗领域发挥巨大作用，成为推动医疗下一轮升级和变革的核心引擎。随着我国人口老龄化加剧，分级诊疗制度建设的不断完善，医学影像、健康管理和医疗机器人等将成为未来人工智能重点发展的领域。我国在人工智能医学影像领域的绝对优势有望持续保持，部分健康管理领域企业或将能提供医疗级健康管理解决方案，而手术机器人领域则面临着研发操作类手术机器人的挑战。从全球来看，药物研发是人工智能在医疗健康领域应用的重要场景，其收入占人工智能医疗收入的27%，未来几年还将保持高速增长。但在这一领域，我国企业与欧美国家的企业还存在较大差距，全球头部人工智能制药企业中，英美公司仍占主体，我国企业在药物研发领域的布局亟待加强。

1提供医学教育知识平台

智能手机平台提供了海量的专业知识。应用信息技术通过智能手机平台只要进行“点击”操作，专业执业人员的最新研究成果、专业知识、从业经验等就会展现面前。部分应用软件可以直接进入临床试验数据库和生物医学文献数据库，例如PubMed/MEDLINE进行文件检索。最受欢迎的数据库搜索应用软件为PubSearch和PubMedonTap，这些软件同时也支持患者与专业人员间的信息共享。智能手机平台能提供专业视频、彩色图谱等对于医学教学非常重要的资源。手机软件可供检索疾病的正确诊断名称、定义、鉴别诊断、病理生理、治疗选择、常见疾病的问卷调查表和标准随机控制试验总览。软件如“NormalLabValues”或“PocketGuidetoDiagnosisTests”提供常用实验室检查的参考值及解读、异常值分析、实验室单位讨论等。软件如“SkyscapesRxDrug”或“SafeMedPocket”提供药物名称、用药指征、剂量、药理、药物协同作用、配伍禁忌及费用等。利用软件可以进行患者跟踪随访，观察患者治疗反应、疗效、手术并发症，了解疾病的演进过程等，不断提升学生的临床技能。因而无论对于学生的专业知识学习和初涉专业研究都提供了便利。多功能的智能手机应用在医疗资源有限、信息技术不发达的地区如波西尼亚、黑塞哥维那等更具价值。

2实施翻转课堂教学

传统的教学模式是教师在课堂上讲课、布置家庭作业、学生回家练习。与传统的课堂教学模式不同，在“翻转课堂式教学模式”下，学生在家完成知识的学习，而课堂成了教师与学生之间、学生与学生之间互动的场所，包括答疑解惑、知识的运用等，从而达到更好的教育效果。智能手机的应用使“翻转课堂式”教学模式变得更加现实，学生可以实现远程、非同步学习；学生可以自主搜集临床相关数据储存于智能手机，直接发送给教师和/或将其上传到云端，必要时提取供学习使用。例如教学前向学生提供以智能手机为基础的检眼镜，让学生彼此间采集眼底影像图片并互相传阅，课堂上教师再基于此进行引导式的教学。学生可以通过互联网获取优质的医学资源自主学习，课堂上教师的角色则发生了变化，教师更多的责任是去理解学生的问题和引导学生去运用知识。

3实施机动性教学

基于智能手机的便捷特点，教师教授课程后可以高效率的召集知识反馈活动。例如教师教授尿液分析技术及组织分析技术后甚至可以在授课当天直接通过智能手机进行反馈性知识检测，从而强化了学生对知识的掌握及诊断过程的理解。应用智能手机学生可以即时访问学校、医院的信息系统，远程访问患者记录，在教师、学生间进行即时交流、学习。例如“OsiriX”和“MEDITECH”软件支持访问医院图片库和信息系统，支持不同访问者之间、不同地域之间的安全传输。智能手机利用信息技术可以真正地实现多机构、多地域、无限制的电子教学，将学习对象无限延展，其记录可供反复交流和学习，无时间限制，优越性明显。因而，教学可以不再局限于学校、教室，可以任何时间、无具体地域、跨越空间进行，其机动性是传统教学模式无法比拟的。

4临床教学中应用的优势

摘要：人工智能在医疗领域中有着广泛的应用前景和研发空间。医疗人工智能在大幅度提高了医疗技术水平的同时，也扩大了优质医疗覆盖的广度，极大程度上改善了医疗水平，帮助解决了医疗资源紧缺的问题。文章基于人工智能的相关背景，重点论述了人工智能在医疗领域上的应用，分析其发展过程中遭遇的挑战和未来的发展前景。

关键词：人工智能；医疗领域；信息时代；智能医学；应用与挑战

0引言

人工智能ArtificialIntelligence（简称AI）是指机器有了人的智能，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的科学技术。人的智能是指人类利用自身的神经网络去感受、思考、判断、研究并有相应的行为/动作，AI是受人类智能的启发，它是利用计算机科学做出的一系列反应，该技术使得机器也可以感受、思考、判断、研究[1]。AI在医疗领域方面的应用也随着科学发展越来越广泛，AI的进步会加速医疗信息化进程，也会促进智慧医疗的发展[2]。AI能协助医生诊断治疗，能参与医疗药物研发缓解当前医疗资源紧张的现状，也能帮助医院改善医疗体系，让患者都能够享受到有效快捷的医疗服务。

1医疗人工智能的应用

1.1智能辅助诊疗

智能诊疗是将AI技术应用到疾病诊疗中，AI可以帮助医生进行医疗信息的整理，通过对病人医疗信息的分析自动识别病人的身体健康指标[3]。医生有时候也会误诊，AI利用大量的数据、专业文献的收集与分析，快速高效的生成多功能数据库，并自动生成针对患者的精确诊疗建议，降低了医生工作强度，同时也降低了漏诊和误诊的几率。

【摘要】医院是一个知识密集型组织，知识的利用、积累和创新对医院的生存和发展有着重要意义。医院知识管理及应用对基础医学、临床医疗和科研领域都具有非常重要的作用。医院知识服务流程从医院信息系统出发，结合内外部知识，利用先进信息技术，对数据进行分析、处理，发现知识，形成知识，评价知识，并用于临床，服务于患者。知识产品提高了医院临床效率与效果，提升了患者对医院的满意度。

【关键词】医院知识;知识管理;管理流程;知识产品

近年来，随着互联网的普及，医院内部实现了互联互通，建成了自己的内部沟通网络和完整的医疗信息系统。知识是一种稀有资源，使用后不会枯竭。实际上，知识在传递和转移的过程中还会增值。医院是一个知识密集型组织，知识的利用、积累和创新对医院的生存和发展有着重要意义。医学知识服务能更好地指导医生和医院进行医学科研与临床诊疗。目前，医院知识管理给人印象上仅仅是信息管理而已，实际上知识管理是根植于信息管理基础之上，与多学科交叉的一门年轻学科，是人工智能发展的前提。在实际工作中要结合我们的信息技术与医院文化等，增加医院的知识管理经济，实现医院卓越的绩效。从知识定义来看，知识是可被称为“可付诸行动的信息”，图1显示了数据、信息和知识的层级关系[1]。医学用户的信息需求已从传统印刷型文献信息为主体向电子化、数字化资源发展。医学用户更注重包括有图像,声频、视频等多媒体信息的医学资源,如各种临床病理切片、人体解剖图谱、用于诊断的核磁共振片等。医院知识管理的主要内容是医院显性知识、隐性知识及显性知识和隐性知识之间变化过程。医院的显性知识，是脱离于医务人员的大脑而记录于各种文献、网络等载体中的医学知识，如医院的书籍、杂志、文本病历、影像片、电子病历数据，医生写的论文或获奖的课题等。医院的隐性知识，是指存在于医务人员大脑中的医学知识，是医学知识创新、技术创新和应用的关键，医护人员个人拥有的难以言传的诊疗疾病的能力、经验、技术、技巧及心智模式。隐性知识中有些窍门和技能难以用文字及符号表达出来，更多地倾向于利用通过语言、示范等直接交流，所以隐性知识的交流和共享在医院知识管理里中就显得非常重要。华中科技大学同济医学院附属同济医院借助信息系统建设，实现了显性知识和隐性知识的获取、存储、分享、利用和创造的动态过程。

1医院知识管理过程

1.1信息充分

医院内部信息主要是由各个子系统生产形成。医疗信息是医院的核心信息，也是临床业务数据的源头。我院患者信息的管理和共享通过以电子病历（EMR）为核心的临床信息系统来实现，以促进信息资源在临床医疗和运营管理中的高效利用。搭建以电子病历为核心的医疗信息平台，不仅能保证信息“数出有源”，还能有助于规范临床路径、实现医疗过程监管，促进提高医疗服务质量和紧急医疗救治能力。为实现上述目的，我院遵循医护管一体化原则，高起点建设高端电子病历，其功能结构如图2所示。2010年我院电子病历实施上线后，在使用与发展中逐步整合了医院放射影像系统（PACS）、实验室信息系统（LIS）、手术麻醉系统、心电信息系统、重症监护系统、病理信息系统、病历质控、临床路径、合理用药以及辅助诊断系统等，将医院内不同临床业务系统之间实现统一集成，以医疗信息共享和院内业务协作为手段，实现资源整合和高效运转。

1.2组织知识管理流程