人工智能在神經(jīng)外科教學(xué)中的應(yīng)用

人工智能（AI）作為一種模擬人類大腦加工信息過程的計算機系統(tǒng)，目前已被廣泛地應(yīng)用于各個領(lǐng)域[1]，近年來，其在多個醫(yī)學(xué)方面發(fā)揮著重要作用[2-3]。對于腦部疾病而言，準確的診斷和完善而細致的治療是去除疾病，維持正常腦功能和結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵。當前，腦部疾病的診斷主要依賴于影像學(xué)成像，若無豐富的經(jīng)驗則對疾病的認識不夠全面；同時，因醫(yī)療要求和患者期望的雙重提高，手術(shù)經(jīng)驗不足的年輕醫(yī)生往往較難入手。人工智能的發(fā)展契合了神經(jīng)外科的需求，將其應(yīng)用到神經(jīng)外科教學(xué)中，可幫助提高醫(yī)學(xué)生及年輕神經(jīng)外科醫(yī)生的診斷水平和操作經(jīng)驗。本文將基于現(xiàn)有的技術(shù)著重探討人工智能在神經(jīng)外科教學(xué)中的價值和展望。

1 “虛擬病人”學(xué)習(xí)系統(tǒng)

“虛擬病人”具有風(fēng)險低、效率高等特性，可在傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)理論學(xué)習(xí)和真實臨床實踐之間構(gòu)建一座“橋梁”，通過模擬診治“虛擬病人”，幫助醫(yī)學(xué)生和年輕神經(jīng)外科醫(yī)生達到提升“臨床思維”的目的。人工智能可提前采集數(shù)百個真實的患者資料，整合包含每個特定癥例的所有臨床特征，設(shè)計覆蓋臨床實際的問題，形成“虛擬病人”。學(xué)習(xí)者通過對“虛擬病人”的問診和輔助檢查，學(xué)習(xí)神經(jīng)外科不同疾病的不同臨床表型，也可以通過問診和檢查初步對神經(jīng)外科疾病進行定性和定位診斷，雙向掌握不同疾病的特征。同時系統(tǒng)能夠識別學(xué)習(xí)者在癥例分析過程中的錯誤，深度學(xué)習(xí)與分析，并幫助學(xué)生解決這些問題[4]。

2 疾病影像學(xué)輔助診斷

神經(jīng)系統(tǒng)疾病的最常用的檢查手段主要包括CT和MRI。通過這些圖像，可以初步判斷疾病的位置、大小及性質(zhì)等，為后續(xù)治療方案的制定提供最基本的信息。人工智能可通過深度學(xué)習(xí)，即不斷把先前病例的圖像進行識別比對，在內(nèi)部總結(jié)出一類疾病的影像共有的特點以及和其它疾病的區(qū)別。當遇到新的影像學(xué)圖片，尤其是特征不顯著時，人工智能能根據(jù)已有的“經(jīng)驗”判斷疾病相關(guān)性較高的信息，且其學(xué)習(xí)的速度是人類無法比擬的[5]。因而，在神經(jīng)外科教學(xué)中，人工智能為醫(yī)學(xué)生總結(jié)疾病影像學(xué)特征，指導(dǎo)年輕醫(yī)生診斷思路。例如對于神經(jīng)系統(tǒng)惡性上皮腫瘤的鑒別診斷教學(xué)，可以借鑒阿爾茲海默?。ˋD）的案例，人工智能基于機器學(xué)習(xí)算法和多元數(shù)據(jù)分析方法可根據(jù)MRI和PET圖像從多維參數(shù)區(qū)分正常人和不同程度AD患者[6]，從而幫助學(xué)習(xí)者更加深入的理解疾病的特征。

3 外科手術(shù)模擬

外科手術(shù)涉及復(fù)雜的決定，包括選擇多模式治療的需要、手術(shù)時機的選擇、根治性手術(shù)和器官保留手術(shù)的選擇。此外，越來越多的外科醫(yī)生希望為患者提供潛在風(fēng)險的個性化數(shù)據(jù)，以及主要發(fā)病率和死亡率的可能性，這些復(fù)雜的評估超出了大多數(shù)外科醫(yī)生的能力[7]。人工智能可利用大數(shù)據(jù)，結(jié)合各項檢測指標，從而得出最佳的手術(shù)方式、手術(shù)時間以及風(fēng)險評估，在神經(jīng)外科教學(xué)中可以幫助訓(xùn)練年輕醫(yī)生對手術(shù)指征的把握及手術(shù)方式的選擇等，提高學(xué)習(xí)者的決策能力[8]。

人工智能還可結(jié)合虛擬現(xiàn)實（VR）技術(shù)以及3D打印技術(shù)，在神經(jīng)外科教學(xué)中進行手術(shù)模擬操作，讓學(xué)習(xí)者在零風(fēng)險模式下培養(yǎng)手術(shù)經(jīng)驗，同時人工智能發(fā)現(xiàn)手術(shù)訓(xùn)練中的存在的問題和難點，促進學(xué)習(xí)者改進從而提高操作技能[9]。并且在操作時還可以利用該技術(shù)顯示出無法直接觀察到的腦組織結(jié)構(gòu)，熟練掌握復(fù)雜的神經(jīng)系統(tǒng)解剖圖譜[10]。

4 總結(jié)和展望

人工智能優(yōu)點諸多，首先，AI學(xué)習(xí)速度快，數(shù)量大，短時間內(nèi)可進行科學(xué)文獻和各種電子醫(yī)療記錄的整理及總結(jié)；其次，AI識別圖像和分析問題的精確性高；第三，AI模擬的解剖結(jié)構(gòu)和操作體驗度仿真性強[2，11]，可見人工智能用于神經(jīng)外科教學(xué)可極大地提高教師和學(xué)生的學(xué)習(xí)效率。除了上述在診斷和手術(shù)教學(xué)方面的應(yīng)用，人工智能還有巨大的潛力有待進一步開發(fā)。例如在中樞神經(jīng)系統(tǒng)惡性腫瘤的靶向及免疫等治療中，人工智能記住所有相關(guān)癌癥治療的論文，分析每個患者的基因背景，并幫助預(yù)測最佳藥物組合，為醫(yī)學(xué)生找出最有效、最個性化的癌癥治療方法并加以學(xué)習(xí)并通過直觀的方法呈現(xiàn)出來[4，12]。綜上，使用人工智能系統(tǒng)，醫(yī)學(xué)生或年輕醫(yī)生可以隨時隨地學(xué)習(xí)，更加切實地將理論知識與臨床實際、操作技能等緊密結(jié)合起來。