RIS-PACS聯(lián)合AI在放射科實習教學中的應用價值探討

柳佳 張利捷 梁斌 張進祥 鄭傳勝 汪晶

對人體解剖結構的整體認識和對各系統(tǒng)常見疾病的影像學表現的理解是醫(yī)學生參加臨床見習、實習階段的重點課程及專業(yè)難點。因為在醫(yī)學生本科階段解剖和實踐教學課程中，雖然有機會參與尸體解剖，但是對于部分復雜結構尤其是中樞神經系統(tǒng)結構很難在頭腦中形成三維圖像，而且大部分同學很難將大體解剖與影像解剖直接聯(lián)系起來，經常出現認不出影像圖片上出現的比較常見的解剖結構（如胰腺），從而影響了對疾病整體的認識[1]。因此，帶教老師如何在短時間內形象、有效地讓學生掌握并鞏固復習解剖知識，同時進一步讓學生掌握各個系統(tǒng)常見疾病的影像學典型表現是臨床實習教學的一個挑戰(zhàn)。得益于醫(yī)學影像技術的高速發(fā)展，RISPACS 系統(tǒng)已廣泛應用于放射科醫(yī)生的工作診療中[2-4]。與此同時，隨著AI 醫(yī)學影像的出現，臨床放射診斷實踐工作也要迎來巨大改變[5]。醫(yī)學影像數據劇增的同時，放射科醫(yī)師每天的圖像數據瀏覽工作量也日益增加，應用AI 醫(yī)學影像技術可為解決當前醫(yī)療困境提供廣闊前景[6-7]。AI 的進步日新月異，促使“AI+”教育模式也以爆炸式的發(fā)展浸透整個教育行業(yè)，在不同程度上緩解了不斷增長的教育行業(yè)個體化需求和師資配比不對稱之間的激烈矛盾[8]。然而，聯(lián)合RIS-PACS 系統(tǒng)及AI 技術在醫(yī)學影像本科教學領域的報道卻較少，為探索其在放射科醫(yī)學生臨床實習階段中的教學效果，我們進行了以下研究：

1 資料與方法

1.1 教學對象及分組

連續(xù)性收集在華中科技大學同濟醫(yī)學院附屬協(xié)和醫(yī)院放射科學習的100 名臨床醫(yī)學五年制本科生作為研究群體（2018 年5 月—2019 年5 月）。將其依照隨機原則劃分為試驗教學組組（n=50）和對照組（n=50），實習的時間均為1 年。試驗教學組組在實習帶教中使用RIS-PACS 及PACS 中集成的AI 系統(tǒng)代替?zhèn)鹘y(tǒng)PPT 進行授課，對照組在實習中使用傳統(tǒng)PPT 進行授課。兩組的學生在教學內容編排上力求完全一致，對常見疾病的診斷、影像表現及影像解剖均具有了一定的理論知識基礎。兩組研究群體在性別、年齡、醫(yī)學影像學相關理論考試分數的差異無統(tǒng)計學意義（P＞0.05），結果如表1 所示。在帶教老師上，兩組教學對象均選擇同一批共計5 名帶教老師進行授課，教師群體的年齡、教學經歷差異無統(tǒng)計學意義（P＞0.05）。

表1 兩組學生基線資料

1.2 教學方式

試驗組：按照我校臨床醫(yī)學五年制教學大綱的要求，主要授課群體為我科各教學帶教老師，借助RIS-PACS聯(lián)合AI 系統(tǒng)進行醫(yī)學影像學基礎理論、正常人體解剖結構、各系統(tǒng)疾病的影像學表現及鑒別診斷等相關內容的講解。實習過程主要分為三部分：第一部分首先由帶教老師通過PPT 講解帶領同學們復習當天所講解病例需要熟知的解剖知識，并簡要介紹疾病的病史及相關的實驗室檢查指標；第二部分帶教老師借助RIS-PACS 系統(tǒng)進行教學。通過系統(tǒng)內的教學數據庫再次通過影像圖像帶領同學們復習前面講解的相關正常解剖知識。之后通過庫內的子文件夾找到當天需要掌握的相關疾病，并由老師針對典型病例進行講解，其中涉及AI 的內容由電腦AI 功能完成后再由老師指導同學們使用和閱讀AI 運行結果；第三部分則是同學們再次學習和鞏固的過程，主要由同學們自行操作系統(tǒng)閱片，直到掌握相關疾病。以肺癌講解為例，第一部分主要是帶教老師通過PPT 講解肺部肺解剖知識（如肺的分葉、分段等）；第二部分是帶教老師通過教學數據庫找到正常的肺部CT 圖像，再一次復習PPT 里講解的肺部解剖的相關知識。之后在疾病相關的數據庫里找到包含肺癌的影像資料，對于比較大比較容易發(fā)現的病例由老師講解病例的影像學特征，對于比較早期的肺癌且比較小的病變（如以磨玻璃樣結節(jié)為主要表現的肺癌）則通過AI 系統(tǒng)找到病變，指導同學們閱讀AI 的分析結果；最后由同學們自行操作PACS 系統(tǒng)完成當天的學習。

對照組：按照我校臨床醫(yī)學五年制教學大綱要求，以帶教老師為主要授課群體，借助傳統(tǒng)PPT 對醫(yī)學影像學基礎理論、正常人體解剖結構、各系統(tǒng)疾病的影像學表現及鑒別診斷等相關內容進行講授。主要由帶教老師在講臺通過PPT 講解，同學們有問題可以提問并得到答疑。

1.3 教學成果檢驗

實習知識考察：實習期結束后一周，對兩組學生均進行出科考試?？己藘热菁俺煽儼ǎ横t(yī)學影像學理論（20 分）、影像解剖學（40 分）、常見疾病影像學表現及診斷（40 分）。評卷人由我科授課老師進行盲評，總分即為出科理論考試的最終成績。

問卷調查反饋：所有學生完成出科理論水平的考核后，均被要求如實填寫教學效果調查及反饋表。該表內容主要包括興趣激發(fā)度、課本知識掌握、對教學直觀性及教學模方式是否滿意等方面。

1.4 統(tǒng)計學分析

研究兩組的最終數據均需采用SPSS 24.0 版軟件進行統(tǒng)計學綜合分析。計量資料以（）表示，兩組實習生出科理論考試成績比較采用t檢驗。計數資料以例（%）表示，組間對比檢驗采用χ2檢驗。P＜0.05 則差異有統(tǒng)計學意義。

2 結果

2.1 兩組間考試結果對比

對照組成績顯著低于試驗組，差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.05）。結果呈現在表2 中。

表2 兩組學生教學質量對比（分，）

表2 兩組學生教學質量對比（分，）

2.2 兩組間問卷調查結果反饋比較

兩組學生問卷調查數據對比分析顯示，試驗組學生在激發(fā)學習興趣、理論知識學習、對教學直觀性、授課模式滿意度方面差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.05），結果見表3。

表3 兩組學生問卷調查結果對比[名（%）]

3 討論

3.1 放射科實習的特點

放射科實習與臨床科室的實習相比對學生的要求不同，臨床科室主要著重于學生臨床思維的培養(yǎng)，主要通過問診、查體等培養(yǎng)學生的能力[9]。放射科實習則要求同學們在現有的臨床資料的基礎上，通過給出的影像資料判斷影像特征，并給出相應的診斷及鑒別診斷。傳統(tǒng)的影像教學主要通過書本、膠片及幻燈片來給學生講解典型病例的影像特征，這些方法觀察病變角度單一，教學耗時，同時資料保存及更新比較困難。隨著科技進步，越來越多的手段運用于放射科實習上，其中包括PACS系統(tǒng)的運用[10-11]及文章提到的AI 系統(tǒng)的運用，這些方法克服了傳統(tǒng)方法的不足，也讓同學們的實習更加生動、有趣。

3.2 傳統(tǒng)放射科本科生實習問題

通過此次研究我們發(fā)現，采用RIS-PACS 聯(lián)合AI 系統(tǒng)運用于臨床實習教學，在帶教出科理論成績和案例分析題目得分及滿意度反饋等方面，均優(yōu)于傳統(tǒng)教學方式。通過分析，我們發(fā)現傳統(tǒng)帶教主要是通過書本、PPT、大體解剖模型來幫助學生梳理解剖及疾病相關的知識點，并結合實際病例的CT、MRI 某一斷層信息來進行講解。學生經常出現在進行理論答題時可以背出典型病例的影像學表現，卻在案例分析時找不到病變的為位置，甚至不知道與疾病相關的臟器的位置及形態(tài)，導致影像教學與臨床分離。由以上可知，傳統(tǒng)放射科的實習帶教尚有以下不足：第一，教學方式單一。傳統(tǒng)的放射科實習主要借助于閱讀膠片，并借助于PPT 達到教學目的。二維斷面圖像十分考驗學生空間重組聯(lián)想能力，對于非醫(yī)學影像專業(yè)的醫(yī)學生而言較為抽象，而這一缺陷造成了學生不能深入地理解器官的深入結構及其比鄰關系，從而不能很好的對疾病進行理解。第二，教學內容枯燥。傳統(tǒng)教學里，帶教老師常用文字及圖像對解剖、疾病進行授課，但由于較為薄弱的解剖空間結構知識及抽象的講解內容，學生的主觀能動性受到了限制，導致講課效果不佳。因此，在當前數字化時代，如何利用現代化工具來進行更有效的教學是放射科實習教育亟待解決的問題。

3.3 RIS-PACS 及AI 系統(tǒng)在實習教學中的優(yōu)勢

實現醫(yī)學圖像信息管理是建立放射科信息管理系統(tǒng)-醫(yī)學影像存儲與傳輸系統(tǒng)（radiology information system-picture archiving communicating system，RISPACS）的重要目的[12]。該系統(tǒng)對醫(yī)學圖像的信息可以進行數字化采集、存儲、管理、傳輸和重建，進而提供了快捷、便利的方式以收集教學影像資料[13-14]。我們主要運用該系統(tǒng)以下幾種功能運用于教學：

3.3.1 教學圖片庫的建立

具有帶教要求的教師在平時的工作中需要將典型病例保存進PACS 系統(tǒng)里的公共教學庫，針對各個系統(tǒng)將病例分別分為中樞、心胸、腹部及骨肌四個大的子庫，再在各個子庫里根據相應的基本建立不同的文件夾。在實習帶教時，授課老師可以便捷地選調和顯示教學內容,學生同時可以收獲更為豐富的影像學資料。

3.3.2 圖像后處理功能的應用

除了一些特殊的圖像后處理功能需要經過處理以后再傳到RIS-PACS 系統(tǒng)上外，PACS 系統(tǒng)還可以對傳上來的原始軸位圖像進行多項后處理，包括如多層面重組（multiplayer reconstruction，MPR）[15]、曲面重建（curve reconstruction，CR）[16]、最大密度投影（maximal intensity projection，MIP）等[17-19]。這些新技術可以更貼合實際狀況地立體顯示解剖內部結構，系統(tǒng)、形象地顯示機體各系統(tǒng)的解剖結構和病變信息，不僅是放射科醫(yī)生診治疾病的重要工具，也是放射科教學的有力助手，它可以使得學生更直觀、形象地掌握解剖空間結果與病變之間關系,發(fā)揮出獨一無二的教學價值,充分彌補傳統(tǒng)授課方式的缺陷。日常教學實踐中，我們采用以上圖像后處理技術指導學生臨床實習,無論是學生反饋，還是對知識掌握程度，都收到了良好的結果。

3.3.3 AI 技術的應用

我院放射科PACS 系統(tǒng)已集成依圖公司肺結節(jié)及肋骨骨折人工智能識別系統(tǒng)，并擁有可用于冠脈鈣化積分自動化分析AI 軟件西門子公司syngo via 軟件。系統(tǒng)的主要功能包括：（1）基于深度學習技術訓練模型，對病灶進行分割檢出；（2）病灶定量分析，主要是一些形態(tài)學參數；（3）基于分類算法，對病灶進行分類比如結節(jié)、腫瘤等；（4）病灶定性，比如肺結節(jié)的良惡性傾向性分析判斷；（5）生成結構化報告，基于AI 診斷結果和臨床使用習慣自動生成報告。實習生可以在教師的引導下自己尋找病灶，進行一定程度的描述與分析，并與AI 標注有肺結節(jié)或肋骨骨折的病灶位置、影像學特征和充足診斷依據的標準圖片作比對，從而得出正確的診斷。也可以針對部分判斷存在偏差的病灶采用動態(tài)和數字化的方式進行反饋，為學生提供充足親身參與的機會，這些優(yōu)勢在書本上或教室的固定環(huán)境中是不可能實現的。

在教學過程中挑選經典的教學病例，可以獲得更為理想的教學效果。結合圖像后處理及AI 技術，同時更大發(fā)揮PACS 系統(tǒng)優(yōu)勢，進而使得現代醫(yī)學影像技術在放射科的實習教學中發(fā)揮更大的價值。