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    基于人工智能的數(shù)字病理教學平臺

    2019-10-30 09:28:34萬君楊倩穎祖文玲蔣龍棋
    教育教學論壇 2019年37期
    關(guān)鍵詞:教學平臺醫(yī)學教育

    萬君 楊倩穎 祖文玲 蔣龍棋

    摘要:目前,學校或醫(yī)院的病理、組織、細胞等形態(tài)學切片的實驗教學中,仍舊采用傳統(tǒng)的黑板教學模式,且不同學校有著不同的形態(tài)學切片資源?,F(xiàn)有的這種教學模式存在很大的局限性。文章針對現(xiàn)有技術(shù)存在的問題,提出一種數(shù)字化顯微互動平臺模式。本平臺將數(shù)字化切片的權(quán)限公開,讓學生的學習脫離傳統(tǒng)的黑板教學模式,且解決了不同學校學生溝通的距離問題。

    關(guān)鍵詞:數(shù)字病理;教學平臺;顯微互動;醫(yī)學教育

    中圖分類號:G642.0? ? ?文獻標志碼:A? ? ?文章編號:1674-9324(2019)37-0123-02

    病理學是基礎(chǔ)醫(yī)學與臨床醫(yī)學的橋梁,主要以觀察病理狀態(tài)下的細胞,組織器官的形態(tài)為主,以解剖學、生理學等基礎(chǔ)醫(yī)學學科為基礎(chǔ),揭示疾病的病因、發(fā)病機制和轉(zhuǎn)歸的醫(yī)學學科[1,2]。病理學是基礎(chǔ)醫(yī)學課程中的難點[3],且傳統(tǒng)的病理教學模式不能滿足學生實際的需求,因此,本文嘗試將基于人工智能的數(shù)字病理教學平臺引入病理教學中,以加強學生學習的交互性及學習興趣,提高病理知識應用能力。

    一、傳統(tǒng)的病理教學——黑板教學模式

    在我國,傳統(tǒng)病理教學模式具有顯著的局限性,課程設(shè)置死板、教師填鴨式教學,各醫(yī)學院的病理切片數(shù)量質(zhì)量較差,保存起來不方便,與臨床實時病理差距甚遠。醫(yī)學院之間沒有實現(xiàn)資源共享,導致更優(yōu)更好的資源無法進行交互,難以提高整體的病理教學水平。因此,學生學習思維停滯及綜合能力嚴重缺乏。在臨床中常用到病理學理論知識,但在醫(yī)院的實際工作中不能隨身攜帶一本厚重教材,且教材一直在更新,難以將理論知識與實際相結(jié)合。目前,病理實驗教學是以觀察各系統(tǒng)疾病的玻片展開的,學生利用傳統(tǒng)顯微鏡對病理切片進行觀察,玻璃切片的分發(fā)、回收、鏡頭轉(zhuǎn)換、對焦調(diào)節(jié)等都浪費大量的時間[4]。病理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)單一,單純的玻片無法從不同角度幫助學生理解,學生經(jīng)常無法分辨病變區(qū)域,且玻片存在易碎、易脫色、不典型、學生使用的時間與空間受限制、影響學生自主性等問題,在平時鞏固復習時很難再想到切片的模樣[5]。

    20世紀初,在美國部分醫(yī)學院,傳統(tǒng)的顯微鏡已經(jīng)被數(shù)字病理技術(shù)取代。之后至少有1/2的醫(yī)學院校已經(jīng)引入數(shù)字病理切片系統(tǒng),或者是已經(jīng)開始籌備引入該技術(shù)[6]。隨著數(shù)字病理技術(shù)的發(fā)展,將其引入病理教學中,改變傳統(tǒng)的病理教學模式已然成為趨勢。

    二、新型的病理教學——基于人工智能的數(shù)字病理教學平臺

    隨著計算機技術(shù)的快速發(fā)展,大數(shù)據(jù)影響著人們的日常生活方式和行為習慣,成為學術(shù)界及各行各業(yè)研究的熱點[7]。病理切片是二維醫(yī)學圖像,是一種典型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),非常適合人工智能的深度學習?;谌斯ぶ悄艿臄?shù)字病理教學平臺,包括中央處理器、學生端、教師端和專家端,主要用于學校、醫(yī)院的病理、組織、細胞等形態(tài)學切片的實驗教學。平臺具有完善的病理教學知識圖譜。知識圖譜是一種智能、高效的知識集成的方式,能夠幫助用戶迅速、準確地查詢到自己需要的信息?;谌斯な謩痈碌闹R圖譜具有更高準確率,因此更新依賴于專業(yè)的專家團隊。教師與學生可視化完成理論知識學習與測驗、數(shù)字切片分析、臨床思維培養(yǎng),解除師生在時間與空間上的限制。

    平臺主要組成模塊(見下圖):(1)在平臺內(nèi),切片統(tǒng)一掃描成WSI格式儲存在云平臺,并在數(shù)字病理圖像上加入二維碼。二維碼內(nèi)有對應組織的正常和異常的形態(tài)描述、相關(guān)病例,如高血壓數(shù)字切片,二維碼內(nèi)有正常和異常的切片圖及高血壓的病例和臨床治療。后臺管理或?qū)<視?shù)字病理圖像提前標注好,如淋巴細胞浸區(qū)、吸收空泡等。(2)以學校進行劃分,學校下設(shè)各科教師,教師管理班級,學生注冊,自動歸到所在學校班級,方便教師布置作業(yè)。(3)專家端:可以憑信息單獨注冊;通過微信中央處理器可以看到學生提出的問題及其分析解答,上傳更廣泛的醫(yī)學相關(guān)視頻、近期相關(guān)病例,在學習社區(qū)板塊與學生、教師一起討論交流。(4)教師端:所述中央處理器將學生的考試成績、平時學習記錄、相關(guān)視頻學習記錄、疑難問題解答分析等進行數(shù)據(jù)儲存、數(shù)據(jù)處理后傳送給教師;考試內(nèi)容、時間由對應教師提供與操作,考試結(jié)果的判定由本平臺算法自動生成;統(tǒng)計學生成績,其中包含學生考試及其成績自主統(tǒng)計;上傳學習視頻等資料進行評價與分析,同時可以與專家討論現(xiàn)代教學的利弊,有利于教學的改革。(5)學生端:利用數(shù)字病理知識圖譜,學生可查看形態(tài)學各學科的數(shù)字病理圖片;學生對上課的內(nèi)容或者醫(yī)學有疑問時,能直接在線提出問題以及與教師、同學、專家進行討論交流;學生可看病歷,自主分析,并自動彈出正常圖像與病變圖像的區(qū)別;可在微信公眾號平臺上做題考試;可標注重點并保存筆記,筆記可存入云端共享。

    平臺集成了病理學、細胞學、組織胚胎學等形態(tài)學學科的數(shù)字病理圖像的知識圖譜、疾病譜系、疾病術(shù)后管理指導、病例、視頻、題庫以及題庫隨機生成的考試系統(tǒng)。平臺還可應用于學校教學、醫(yī)院醫(yī)生規(guī)培教學。本平臺建設(shè)學習社區(qū),方便學生、教師、醫(yī)生之間的交流討論。

    平臺內(nèi)的知識圖譜與醫(yī)院交互,數(shù)字病理圖像具有典型性,始終貫穿課程,同時能不斷更新與優(yōu)化,實現(xiàn)多元化學習。通過該平臺,希望能增強學生自主學習能力,拓展學生知識面,同時減輕教師的壓力,極大拓寬師生視野,提高綜合能力,促進多方交流與合作,完成數(shù)據(jù)與知識共享,實現(xiàn)病理教學平臺的全方位覆蓋。

    三、未來展望

    病理學是一門具有高度實踐性的學科,理論教學內(nèi)容繁多,專業(yè)性強且枯燥難懂,導致很大一部分學生難以理解。如何更有效地提高病理教學的質(zhì)量,讓病理的教與學更好地深入開展,成為很多病理教育者共同關(guān)心的話題。基于人工智能的數(shù)字病理教學平臺存在以下幾大優(yōu)勢:(1)由于閱讀的片子為虛擬的數(shù)字病理圖像,可使學習的切片數(shù)量大增,拓寬學生視野與知識面。(2)自主學習和課后復習,獲取圖像方便,只需一部手機掃描二維碼即可。(3)資源及時更新、共享和查閱。(4)便于教師、專家、學生等平臺之間進行交互。雖然該平臺有以上顯而易見的優(yōu)勢,但依然存在挑戰(zhàn),數(shù)據(jù)庫中的數(shù)字病理圖像要求高精度準確性的標注,需要耗費大量的人力,且標注人員要有權(quán)威性,具有一定的醫(yī)學知識背景;可供掃描的切片的資源較少等。但隨著人工智能的飛速發(fā)展和數(shù)字切片掃描系統(tǒng)成本的降低,我們相信,數(shù)字病理圖像取代傳統(tǒng)的顯微鏡終將成為病理學實踐教學的必然趨勢。

    參考文獻:

    [1]Hoda S A,Cheng E.Robbins basic pathology[J].2017,148(6):557.

    [2]王錦.基于“工作過程導向”的病理學教學改革[J].中國醫(yī)藥指南,2011,9(10):174-175.

    [3]姜華,楊芳,王燕,等.病理學教學中開展基于聯(lián)系的整合性課程探索與實踐[J].醫(yī)學信息,2019,32(5):11-13.

    [4]穆晶,張海青,車南穎.翻轉(zhuǎn)課堂在病理學教學中的應用思考[J].中國醫(yī)藥導報,2016,13(19):123-126.

    [5]孫瑜嬬,李濤,應小平.數(shù)字切片掃描系統(tǒng)在病理解剖學實驗教學中的應用與體會[J].承德醫(yī)學院學報,2016,(03):259-261.

    [6]帥萍,李保林,肖海,等.數(shù)字切片聯(lián)合數(shù)碼互動系統(tǒng)在病理學實驗教學中的應用[J].贛南醫(yī)學院學報,2012,32(5):734-735.

    [7]黃志峰,王曉陽,付麗媛,等.基于Web與Node.js的醫(yī)學影像與病理結(jié)果對照檢索系統(tǒng)平臺的設(shè)計與實現(xiàn)[J].醫(yī)療衛(wèi)生裝備,2017,(11):51-54,58.

    Digital Pathology Teaching Platform Based on Artificial Intelligence

    WAN Jun,YANG Qian-ying,ZU Wen-ling,JIANG Long-qi

    (College of? Medicine,Chengdu University,Chengdu,Sichuan 610106,China)

    Abstract:At present,the traditional blackboard teaching mode is still used in the experimental teaching of pathology,tissue,cell and other morphological sections in schools or hospitals,and different schools have different morphological slice resources.The existing teaching mode has great limitations.In this paper,a digital microscopic interactive platform model is proposed to solve the problems existing in the existing technology.This platform exposes the authority of digital slicing,makes students learn away from the traditional blackboard teaching mode,and solves the problem of communication distance between students in different schools.

    Key words:digital pathology;teaching platform;microscopic interaction;medical education

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