超聲心動圖帶教工作中運(yùn)用AI的效果,超聲醫(yī)學(xué)論文

超聲心動圖帶教工作中運(yùn)用AI的效果,超聲醫(yī)學(xué)論文摘要：目的觀察人工智能在超聲心動圖帶教工作中的應(yīng)用效果。方式方法選取醫(yī)院2021年12月2022年12月在心內(nèi)科超聲心動圖室實(shí)習(xí)的60名學(xué)生，根據(jù)能否借助人工智能軟件輔助教學(xué)，分為研究組〔n=30〕和常規(guī)組〔n=30〕，比擬兩組實(shí)習(xí)生的理論成績、實(shí)踐操作成績評分、診斷時(shí)間以及培訓(xùn)時(shí)間，并評估兩組實(shí)習(xí)生對帶教教師的教學(xué)滿意度。結(jié)果研究組理論成績、實(shí)踐操作成績評分均高于常規(guī)組〔P0.05〕；診斷時(shí)間以及培訓(xùn)時(shí)間均低于常規(guī)組〔P0.05〕。研究組教學(xué)滿意度〔96.7%〕明顯高于常規(guī)組教學(xué)滿意度〔73.3%〕(P0.05)。結(jié)論在超聲心動圖帶教中，結(jié)合人工智能能夠幫助學(xué)生快速辨別超聲心動圖各種切面，把握不同征象特征，并指導(dǎo)規(guī)范化采集圖像和測量，有助于縮短實(shí)習(xí)醫(yī)生培訓(xùn)周期，提高教學(xué)效果。本文關(guān)鍵詞語:超聲心動圖;人工智能;帶教;醫(yī)學(xué)教育;臨床實(shí)踐;診斷;Abstract：ObjectiveToobservetheapplicationeffectofartificialintelligenceintheteachingofechocardiography.MethodsSixtystudentswhowereinternedintheechocardiographyroomoftheDepartmentofCardiologyfromDecember2021toDecember2022inourhospitalwerepidedintoexperimentalgroup(n=30)andcontrolgroup(n=30),thedifferencebetweenthetwogroupsofthetheoreticalscores,practicaloperationscores,diagnosistimeandtrainingtimewerecompared,andtheteachingsatisfactionofthetwogroupswereevaluated.ResultsTheperformanceoftheoreticalandpracticalscoresoftheexperimentalgroupwerehigherthanthoseofthecontrolgroup(P0.05);thediagnosistimeandtrainingtimewerelowerthanthatofthecontrolgroup(P0.05).Theteachingsatisfactionoftheexperimentalgroup(96.7%)wassignificantlyhigherthanthatofthecontrolgroup(73.3%)(P0.05).ConclusionCombiningartificialintelligencewiththeteachingofechocardiographycanhelpstudentsquicklyidentifyvariousviewsofechocardiography,understandthecharacteristicsofdifferentsigns,andguidethestandardizedacquisitionofimagesandmeasurements,whichcanhelpshortenthetrainingperiodofinternsandimprovetheteachingeffect.Keyword：echocardiography;artificialintelligence;teaching;medicaleducation;clinicalpractice;diagnosis;超聲心動圖是利用高頻率超聲波的特殊物理學(xué)特性，對心臟和大血管的解剖構(gòu)造及功能狀態(tài)進(jìn)行無創(chuàng)評估的一線臨床檢查手段。在心血管影像領(lǐng)域，超聲心動圖是唯一能無創(chuàng)、動態(tài)顯示并實(shí)時(shí)測量心腔內(nèi)構(gòu)造、心臟功能和血液流動的檢測儀器，可用于冠心病、心力衰竭、高血壓、心肌病、先天性心臟病、瓣膜性心臟病等在內(nèi)的各類心臟疾病的診斷及治療監(jiān)測中[1]。但是超聲心動圖切面比擬多，培訓(xùn)周期較長，需要有很好的心臟解剖基礎(chǔ)和空間想象力，這就增加了實(shí)習(xí)醫(yī)生的帶教難度。近年來，人工智能在醫(yī)學(xué)影像方面發(fā)展較快，與超聲心動圖的研究也正在不斷涌現(xiàn)。人工智能已經(jīng)能夠做到對超聲心動圖切面的自動分類辨別，圖像分割自動測量參數(shù)，以及常見疾病的自動分析診斷。本研究利用人工智能軟件優(yōu)化超聲心動圖教學(xué)方案，有助于縮短實(shí)習(xí)醫(yī)生培訓(xùn)周期，提高教學(xué)效果?，F(xiàn)報(bào)道如下。1、資料與方式方法1.1、一般資料入選我院2021年12月2022年12月在心內(nèi)科超聲心動圖室實(shí)習(xí)的60名學(xué)生，根據(jù)能否借助人工智能軟件輔助教學(xué)，分為研究組〔n=30〕和常規(guī)組〔n=30〕，華而不實(shí)常規(guī)組男20名，女10名，年齡21～23周歲，平均年齡〔22.121.03〕歲；研究組男22名，女8名，年齡20～23周歲，平均年齡〔21.792.07〕歲，兩組一般資料的差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，P0.05。具有可比性。1.2、研究方式方法常規(guī)組采用常規(guī)教學(xué)形式，根據(jù)實(shí)習(xí)大綱要求，由帶教教師實(shí)操教學(xué)授課。實(shí)習(xí)生入科后由帶教教師集中授課，首先講解超聲心動圖理論知識和采圖規(guī)范，之后由帶教教師進(jìn)行一對多帶教。臨床教學(xué)以帶教教師為中心，教師實(shí)操中，針對常見心血管疾病的超聲心動圖不同表現(xiàn)再進(jìn)行具體講解，并指導(dǎo)學(xué)生在不同的體表位置進(jìn)行規(guī)范采圖。結(jié)束后分別對理論知識和實(shí)踐操作進(jìn)行考核。研究組在常規(guī)教學(xué)形式基礎(chǔ)上，再采用北京安德醫(yī)智公司研發(fā)的AI輔助超聲心動圖診斷軟件進(jìn)行學(xué)習(xí)，此軟件經(jīng)過上萬例超聲心動圖圖像進(jìn)行訓(xùn)練建立模型，能夠辨別超聲心動圖不同的切面〔包括M型、二維及多普勒超聲心動圖〕、各種征象〔包括心肌肥厚、心腔擴(kuò)大、瓣膜反流、瓣膜狹窄、室壁運(yùn)動異常、房室間隔分流等〕、自動測量相應(yīng)參數(shù)，以及辨別常見心血管疾病〔包括心肌梗死、高血壓、瓣膜病、心肌病、先天性心臟病等〕。通過此軟件幫助實(shí)習(xí)生快速把握常見心血管疾病的超聲心動圖診斷。1.3、評價(jià)方式方法1.3.1、滿意度分析通過問卷法，分析兩組學(xué)生對不同教學(xué)形式的滿意度。非常滿意：80分；一般滿意：79～60分；不滿意：60分。1.3.2、教學(xué)效果評價(jià)通過自制試卷和典型病例圖像，對兩組學(xué)生分別進(jìn)行本次教學(xué)效果評價(jià)。包括理論知識以及實(shí)踐操作能力，滿分均為100分。1.4、統(tǒng)計(jì)學(xué)方式方法應(yīng)用SPSS22軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)量資料數(shù)值以表示，組間比擬采用t檢驗(yàn)；計(jì)數(shù)資料以例〔%〕表示，組間比擬采用2檢驗(yàn)/Fisher精到準(zhǔn)確概率法。所有分析均以P0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。2、結(jié)果2.1、兩組教學(xué)滿意度比擬研究組教學(xué)滿意度為〔96.7%〕，常規(guī)組教學(xué)滿意度為〔73.3%),P0.05。見表1。2.2、兩組教學(xué)效果比擬研究組理論成績、實(shí)踐操作成績評分，均高于常規(guī)組〔P0.05〕；診斷時(shí)間以及培訓(xùn)時(shí)間，均低于常規(guī)組〔P0.05〕。詳見表2。3、討論超聲心動圖是當(dāng)前心血管疾病診斷評估的臨床一線檢查手段，理解和學(xué)習(xí)超聲心動圖，會大大提高對心血管疾病病理生理機(jī)制的認(rèn)識。但是超聲心動圖呈現(xiàn)的是實(shí)時(shí)動態(tài)的心臟二維圖像，通過不同的角度來觀測心臟，切面比擬多，這導(dǎo)致各房室腔空間方位和位置理解困難，給初學(xué)者帶來很大的困惑。在超聲心動圖帶教中，帶教教師不僅要強(qiáng)調(diào)學(xué)生把握心臟的大體解剖，熟悉心臟和周圍器官的毗鄰關(guān)系以及心腔內(nèi)部構(gòu)造的空間方位，幫助學(xué)生建立起較強(qiáng)的空間想象力，明確超聲心動圖各個(gè)切面，怎樣從不同的角度顯示心臟的構(gòu)造。超聲心動圖診斷疾病的基礎(chǔ)在于對不同征象的辨別，這需要經(jīng)過大量病例的反復(fù)訓(xùn)練，比方心肌梗死導(dǎo)致的節(jié)段性室壁運(yùn)動異常，對于初學(xué)者無法短期內(nèi)把握，這就大大增加了實(shí)習(xí)生學(xué)習(xí)的難度。另外，超聲心動圖參數(shù)的測量受人為因素影響比擬大，不同醫(yī)生以及同一位醫(yī)生不同次測量，結(jié)果可能明顯不同，這就導(dǎo)致實(shí)習(xí)生在學(xué)習(xí)經(jīng)過中無標(biāo)準(zhǔn)的參照。所以超聲心動圖的學(xué)習(xí)培訓(xùn)周期較長，需要把握的理論知識較多，而且需要較強(qiáng)的邏輯推理能力來理解心臟的血流動力學(xué)，而實(shí)習(xí)生往往在超聲心動圖室輪轉(zhuǎn)2～3周，這些因素均導(dǎo)致其教學(xué)成果欠佳[2,3]。人工智能是一門由計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)和神經(jīng)科學(xué)等多學(xué)科穿插的研究機(jī)器學(xué)習(xí)的新興學(xué)科。近年來，數(shù)據(jù)資源、計(jì)算學(xué)習(xí)能力、算法模型等基礎(chǔ)科學(xué)的突破成為了人工智能發(fā)展的重要推動力[4]。在圖像處理領(lǐng)域，人工智能對于圖像分類、圖像分割及目的檢測等多個(gè)類別的工作，已經(jīng)到達(dá)甚至超越人類的水平。因而非常合適應(yīng)用于醫(yī)療影像領(lǐng)域，進(jìn)而到達(dá)自動判讀、輔助快速診斷的目的。深度學(xué)習(xí)是當(dāng)下人工智能領(lǐng)域研究最多、應(yīng)用最廣、前景最大的方向之一，相較傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)在圖像處理方面具有明顯優(yōu)勢。最近幾年，深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域發(fā)展較快，針對包括肺部、乳腺、心臟、顱腦、肝臟等眾多器官疾病的核磁和CT影像的深度學(xué)習(xí)均可實(shí)現(xiàn)接近或超越專家水準(zhǔn)的自動辨別與診斷[5,6]。在超聲心動圖領(lǐng)域，當(dāng)前研究報(bào)道人工智能已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了切面辨別、圖像分割，實(shí)現(xiàn)了心臟功能參數(shù)的自動化測量，以及常見心血管疾病的辨別[7,8,9]。表1兩組教學(xué)形式滿意度比擬[例〔%〕]表2兩組教學(xué)效果比擬在大數(shù)據(jù)和人工智能時(shí)代，教育領(lǐng)域也正在向智能化時(shí)代前進(jìn)。利用人工智能輔助教學(xué)，已經(jīng)在各行各業(yè)中陸續(xù)展開，并且均遭到了很好的效果[10,11]。在醫(yī)學(xué)教育中，人工智能也正在引領(lǐng)醫(yī)學(xué)教育的改革[12,13,14]。并且醫(yī)學(xué)影像與AI的結(jié)合被以為是最具發(fā)展前景的領(lǐng)域，當(dāng)前AI應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像教育的理論教學(xué)和臨床實(shí)踐教學(xué)的研究已逐步展開[15,16,17]。在教學(xué)形式方面，AI輔助教學(xué)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像學(xué)規(guī)范化培訓(xùn)中，為不同專業(yè)、不同層次的住院醫(yī)師提供個(gè)性化、智能化的人機(jī)交互教學(xué)形式，能夠在短時(shí)間內(nèi)培訓(xùn)住院醫(yī)師有效把握醫(yī)學(xué)影像技能。本研究利用人工智能軟件輔助超聲心動圖教學(xué)的優(yōu)勢在于，其能夠自動辨別超聲心動圖不同的切面，并且標(biāo)識各個(gè)房室腔的位置，就相當(dāng)于有一個(gè)專家站在實(shí)習(xí)生旁邊給予一對一，手把手的教誨。而且，人工智能能夠做到對超聲心動圖不同征象的辨別，比方瓣膜狹窄，瓣膜反流，室壁增厚，房室腔增大，室壁運(yùn)動異常等，實(shí)習(xí)生在上級操作時(shí)，借助人工智能軟件，能夠快速地學(xué)習(xí)各種心血管疾病的不同征象特征，對于不同征象的辨別是診斷疾病的最主要根據(jù)，這就大大縮短了實(shí)習(xí)生的學(xué)習(xí)周期，明顯提高教學(xué)成果。心臟構(gòu)造和功能的精細(xì)化測量也是超聲心動圖的重要部分，平常由于工作量大，很多時(shí)候需要依靠檢查者目測進(jìn)行大體評估，這就依靠于檢查者的經(jīng)歷體驗(yàn)和能力，對于實(shí)習(xí)生而言，就不能準(zhǔn)確地把握各個(gè)參數(shù)測量的標(biāo)準(zhǔn)。人工智能軟件當(dāng)前能夠?qū)崿F(xiàn)自動測量參數(shù)，出具標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)告。所以在人工智能的輔助下，實(shí)習(xí)生能夠快速把握標(biāo)準(zhǔn)化測量要求和方式方法。綜上所述，在超聲心動圖教學(xué)經(jīng)過中，借助人工智能軟件輔助，這種人機(jī)交互式的教學(xué)形式，能夠有效地提高學(xué)生對超聲心動圖理論知識的把握，大大縮短了實(shí)習(xí)生的學(xué)習(xí)周期，快速提高對超聲心動圖圖像的認(rèn)識，以及加深了對于心血管疾病的理解，并增加了教學(xué)滿意度。以下為參考文獻(xiàn)[1]MitchellC,RahkoPS,BlauwetLA,etal.GuidelinesforPerformingaComprehensiveTransthoracicEchocardiographicExaminationinAdults.RecommendationsfromtheAmericanSocietyofEchocardiographylJ].JAmSocEchocardiogr,2022,32(1):1-64.[2]胡國兵,朱向明關(guān)于心臟超聲診斷臨床實(shí)踐帶教的幾點(diǎn)體會[J].中國繼續(xù)醫(yī)學(xué)教育,2020(12):61-62.[3]李穎.微課在超聲診斷學(xué)實(shí)習(xí)教學(xué)中應(yīng)用的研究[J].中國繼續(xù)醫(yī)學(xué)教育,2021,9(5):44-45.[4]MadaniA,AmaoutR,MofradM,etal.Fastandaccurateviewclassifcationofechocardiogramsusingdeeplearning[J]_DigitalMedicine,2021(16):1-8.[5]ObermeyerZ,EmanuelEJ.Predictingthefuture-bigdata,machinelearning,andclinicalmedicine[J].NEnglJMed,2021,37(5):1216-1219.[6]RajikomarA,DeanJ,Kohane1.MachineLearminginMedicine[J].NEnglJMed,2022,380(14):1347-1358.[7]MadaniA.OngJR.,TbrewalA.etal.Deepechocardiography:data-efficientsupervisedandsemi-superviseddeeplearningtowardsautomateddiagnosisofcardiacdisease[J].NPJDigitMed,2021(1):59.[8]ZhangJ,Gajalas.AgrawalP,etal.FullyAutomatedEchocardiogramInterpretationi