人工智能對婦產(chǎn)科臨床實踐及醫(yī)學(xué)教育的促進(jìn)與展望

【摘要】近年來，人工智能（AI）被廣泛地運用到婦產(chǎn)科的臨床診療當(dāng)中，在診斷疾病、產(chǎn)前檢查、手術(shù)規(guī)劃中發(fā)揮了巨大作用，為婦產(chǎn)科臨床診療帶來了更高的效率和準(zhǔn)確性，為患者的健康提供了更好的保障。同時，醫(yī)學(xué)教育已經(jīng)進(jìn)入了由AI驅(qū)動的計算機輔助教學(xué)的新領(lǐng)域。AI可通過協(xié)助教育工作者制定新戰(zhàn)略來提升教學(xué)質(zhì)量，同時學(xué)生也能從智能系統(tǒng)中得到個性化教學(xué)及對自己學(xué)習(xí)結(jié)果的詳細(xì)分析數(shù)據(jù)?，F(xiàn)對婦產(chǎn)科醫(yī)療實踐中的AI、婦產(chǎn)科醫(yī)學(xué)教育中的AI等方面進(jìn)行綜述，總結(jié)AI在婦產(chǎn)科臨床實踐與教學(xué)中的應(yīng)用效果，為臨床診治提供參考。

【關(guān)鍵詞】人工智能；婦產(chǎn)科；醫(yī)學(xué)教育

【中圖分類號】R246.3 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【文章編號】2096-2665.2024.16.0119.05

DOI：10.3969/j.issn.2096-2665.2024.16.037

人工智能（AI）是指計算機模擬人類智能的技術(shù)，其具有強大的數(shù)據(jù)處理能力，能快速處理和分析海量的數(shù)據(jù)，并從中提取有價值的信息，在進(jìn)行圖像識別、數(shù)據(jù)分析時能達(dá)到很高的準(zhǔn)確性[1]。近年來， AI廣泛應(yīng)用于婦產(chǎn)科臨床實踐及醫(yī)學(xué)教育中。婦產(chǎn)科的臨床實踐包括以下5點：⑴協(xié)助醫(yī)生解讀MRI、 CT、超聲等影像結(jié)果，提高診斷的準(zhǔn)確性。⑵分析孕婦的臨床數(shù)據(jù)、生理指標(biāo)等，預(yù)測早產(chǎn)的風(fēng)險，便于提前采取干預(yù)措施。⑶基于大數(shù)據(jù)預(yù)測妊娠期并發(fā)癥，如妊娠期糖尿病、妊娠期高血壓等，為孕婦提供個性化的預(yù)防和監(jiān)測方案。⑷在婦產(chǎn)科手術(shù)中，如剖宮產(chǎn)、子宮肌瘤切除術(shù)等，也可利用AI進(jìn)行術(shù)前規(guī)劃和模擬[2]。⑸通過可穿戴設(shè)備和移動應(yīng)用，實時收集研究對象的生理數(shù)據(jù)，實現(xiàn)遠(yuǎn)程管理和隨訪。在婦產(chǎn)科醫(yī)學(xué)教育中， AI可通過創(chuàng)建逼真的虛擬患者和臨床情境，讓學(xué)生進(jìn)行診斷、治療、手術(shù)操作的練習(xí)，提高實踐技能。根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度、知識掌握情況和學(xué)習(xí)風(fēng)格，定制個性化的學(xué)習(xí)計劃和課程內(nèi)容，通過分析學(xué)生的疑問模式，發(fā)現(xiàn)學(xué)生的知識薄弱點，針對性地提供輔導(dǎo)[3]?；诖?，本研究探討人工智能對婦產(chǎn)科臨床實踐及醫(yī)學(xué)教育的促進(jìn)與展望，現(xiàn)作如下綜述。

1 背景介紹

婦產(chǎn)科疾病的復(fù)雜性和多樣性，使得對臨床精準(zhǔn)診斷和個性化治療的需求增加，為醫(yī)療技術(shù)的創(chuàng)新提出了更高的要求。近年來，AI算法在處理和分析復(fù)雜數(shù)據(jù)方面的能力大幅提升，可為婦產(chǎn)科臨床提供更準(zhǔn)確的診斷、更有效的治療方案及更好的預(yù)后預(yù)測。同時，大量的婦產(chǎn)科臨床數(shù)據(jù)，如患者的病歷、影像資料、檢驗結(jié)果等，為AI技術(shù)的應(yīng)用提供了豐富的資源，有助于提高AI算法的準(zhǔn)確性，能更好地應(yīng)用于臨床。

在醫(yī)學(xué)教育領(lǐng)域，AI可提供豐富的真實病例庫，讓學(xué)生進(jìn)行分析和討論，培養(yǎng)臨床思維能力，并根據(jù)每個學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度、知識掌握程度、學(xué)習(xí)風(fēng)格，為其量身定制學(xué)習(xí)計劃和課程內(nèi)容，提高學(xué)習(xí)效率[4]。AI能實時回答學(xué)生的問題，提供及時的反饋和指導(dǎo)，通過虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）技術(shù)，模擬真實的臨床環(huán)境，讓學(xué)生進(jìn)行模擬診斷和治療，增強實踐能力。AI還可對學(xué)生的考試、作業(yè)、實踐操作等進(jìn)行自動評分和分析，更全面、客觀地評估學(xué)生的臨床思維能力、實踐能力等綜合素質(zhì)，并通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，讓教師更好地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，針對性地進(jìn)行教學(xué)調(diào)整，有助于提高教學(xué)質(zhì)量。

2 AI在婦產(chǎn)科醫(yī)療實踐中的應(yīng)用

近年來，隨著計算機技術(shù)及大數(shù)據(jù)的飛速發(fā)展，AI在疾病的診斷、治療、健康管理、預(yù)后及預(yù)防等方面彰顯優(yōu)勢。AI在婦產(chǎn)科領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，如AI用于子宮內(nèi)膜異位癥的診斷[5]、AI 在婦科惡性腫瘤中的應(yīng)用[6]等。同時，AI在生殖內(nèi)分泌疾病的檢測與治療方面也有重大突破，包括疾病的診斷分析、治療方案的提出及預(yù)后的判斷等方面[7-8]。AI利用大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)算法，可根據(jù)患者的病史、癥狀、體征、實驗室檢查結(jié)果等因素，預(yù)測妊娠期糖尿病、早產(chǎn)、產(chǎn)后出血等并發(fā)癥的發(fā)生風(fēng)險，從而提前采取預(yù)防措施[9]。同時，一些智能手術(shù)設(shè)備能在手術(shù)過程中提供實時的輔助和監(jiān)測，提高手術(shù)的安全性和準(zhǔn)確性[10]。

2.1 AI在產(chǎn)科檢查中的應(yīng)用

近年來，隨著AI處理的數(shù)據(jù)量不斷提高，數(shù)據(jù)處理效率及傳輸速度逐漸加快，其在醫(yī)學(xué)圖像識別與處理領(lǐng)域的優(yōu)勢也不斷顯現(xiàn)[11]。當(dāng)傳統(tǒng)測量存在機械誤差時，AI基于圖像分析技術(shù)，可提供更準(zhǔn)確和可重復(fù)的測量結(jié)果[12]，有助于及早發(fā)現(xiàn)胎兒的結(jié)構(gòu)異常、生長發(fā)育等問題。

標(biāo)準(zhǔn)的胎兒顱腦評估切面是準(zhǔn)確測量胎兒頭部參數(shù)與評估顱腦發(fā)育的關(guān)鍵前提，Yaqub等[13]通過聯(lián)合多種深度學(xué)習(xí)算法逐步實現(xiàn)大腦的準(zhǔn)確定位、包含感興趣結(jié)構(gòu)區(qū)域的檢測、感興趣區(qū)域內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)切面的驗證，并能夠智能識別95%以上的胎兒顱腦評估切面。

研究者通過AI技術(shù)中的深度學(xué)習(xí)（DL）功能，可構(gòu)建出多種針對胎兒心臟的智能識別模型。二維超聲心動圖中編碼器-解碼器卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)對胎兒心臟圖像進(jìn)行自動分割的效果與專家的判斷結(jié)果接近，在保證高度準(zhǔn)確分割結(jié)果的同時還具有很高的魯棒性[14]。

Dong等[15]結(jié)合兩個分類網(wǎng)絡(luò)和一個檢測網(wǎng)絡(luò)開發(fā)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三步深度學(xué)習(xí)框架，分別用于執(zhí)行粗略分類、分類細(xì)化和解剖檢測的任務(wù)，該模型對胎兒超聲心臟四腔心切面中的多個解剖結(jié)構(gòu)具有更強大的實時檢測能力，能準(zhǔn)確掌握胎兒心臟發(fā)育情況。

2.2 AI在新生兒中的應(yīng)用

胎兒的生物特征參數(shù)（如雙頂徑、頭圍、腹圍、股骨長度等）的精確測量對于預(yù)估胎兒體重、胎齡及檢測胎兒生長發(fā)育的異常情況極為重要。人工智能技術(shù)在智能識別胎兒結(jié)構(gòu)的前提下，通過與智能測量算法相結(jié)合，能自動測量胎兒生物特征參數(shù)，從而進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)科超聲的工作流程。如Li等[16]通過隨機森林分類器、相位對稱及快速橢圓擬合分別實現(xiàn)胎頭的自動定位、檢測及測量；而Van den Heuvel等[17]聯(lián)合兩個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別實現(xiàn)連續(xù)掃描記錄中胎頭的智能識別及胎頭參數(shù)的自動測量。Jang等[18]分別使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及霍夫變換，來實現(xiàn)胃泡、羊水、臍靜脈的特征識別及腹圍的自動測算，通過融合多個架構(gòu)構(gòu)建的智能模型和提升模型自動測算能力，達(dá)到提升運算速度、降低硬件需求等目標(biāo)。

胎肺發(fā)育不良會引發(fā)新生兒呼吸窘迫綜合征等呼吸系統(tǒng)方面的疾病，因此，產(chǎn)前評估胎肺成熟度，有助于盡早篩查出胎肺成熟度的異常情況，并實施臨床干預(yù)。超聲胎肺成熟度評估具有非侵入性、無輻射等優(yōu)勢，一般通過比較胎肺與肝臟、腸道、胎盤的超聲回聲進(jìn)行判斷[19]。紋理特征分析被視作定量分析胎肺成熟度的有效手段，其借助算法來估量胎肺的紋理特征，在確保診斷準(zhǔn)確性的同時，還能夠維持較好的重復(fù)性。早期基于紋理特征識別軟件分析評估胎肺成熟度的靈敏度、特異度和準(zhǔn)確度分別可達(dá)95.1%、85.7%、90.3%[20]。Xia等[21]基于深度學(xué)習(xí)算法建立的正常胎肺、胎齡分級模型可以準(zhǔn)確識別不同胎齡、不同母體條件下胎肺的超聲圖像。

2.3 AI在高危妊娠篩查中的應(yīng)用

產(chǎn)前檢查和孕期保健屬于降低孕產(chǎn)婦死亡率與出生缺陷發(fā)生率的關(guān)鍵舉措。借助對孕婦及胎兒的孕期監(jiān)護(hù)，可盡早發(fā)現(xiàn)并診治妊娠期并發(fā)癥及胎兒的異常狀況，同時結(jié)合孕婦與胎兒的具體情形，明確分娩方式，確保母嬰安全。已有部分衛(wèi)生保健機構(gòu)運用電子臨床決策支持系統(tǒng)展開產(chǎn)前與產(chǎn)時的監(jiān)測，在一些發(fā)展中國家運用電子臨床決策支持系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)能切實提升工作效率，可及時察覺胎兒異常，做到早發(fā)現(xiàn)、早治療，降低不良妊娠結(jié)局的發(fā)生概率[22]。Mensah等[23]和Sukums等[24]報道，將孕產(chǎn)婦保健質(zhì)控（QUALMAT）項目引入一個電子臨床決策支持系統(tǒng)（eCDSS），促進(jìn)資源有限地區(qū)遵守臨床實踐指南。Singh A等[25]報道一項關(guān)于孕產(chǎn)婦早期產(chǎn)科預(yù)警系統(tǒng)（MEOWS）作為產(chǎn)科發(fā)病率預(yù)測的前瞻性研究，該系統(tǒng)是基于生理參數(shù)異常先于危重疾病的原則，可在早期階段識別產(chǎn)婦的病情，是一種預(yù)測產(chǎn)科疾病的床邊篩查工具。

2.4 AI在婦科中的應(yīng)用

婦科惡性腫瘤是威脅女性健康的重要疾病，流行病學(xué)調(diào)查顯示2021年全球婦科惡性腫瘤新增病例約139.8萬例，死亡病例約67.2萬例[26]。婦科惡性腫瘤主要包含宮頸癌、子宮內(nèi)膜癌、卵巢癌、妊娠滋養(yǎng)細(xì)胞腫瘤及外陰癌等。經(jīng)陰道超聲作為識別這些差異的最有效的方式，屬于一線成像技術(shù)，但該技術(shù)的掌握主要依靠經(jīng)驗豐富的超聲醫(yī)生，診斷結(jié)果主要取決于臨床超聲醫(yī)生的主觀判斷。

目前，AI輔助診斷系統(tǒng)的運用可提升宮頸癌相關(guān)疾病診斷的精準(zhǔn)度，可降低主觀因素的干擾，減少陽性病例的漏診情況，有助于提高宮頸癌早期診斷的準(zhǔn)確率。另外，有研究選取19 435 例患者的陰道鏡圖像，開發(fā)了陰道鏡人工智能輔助診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)是DL陰道鏡診斷和活檢指導(dǎo)系統(tǒng)，其輔助的活檢分析結(jié)果準(zhǔn)確率（82.2%）高于婦產(chǎn)科醫(yī)生單獨獲得結(jié)果的準(zhǔn)確率（65.9%）[27]。Kudva等[28]開發(fā)了一種稱為混合轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)的新方法，并通過DL系統(tǒng)將陰道鏡圖像診斷的準(zhǔn)確率提高到91%。Hu等[29]開發(fā)了一種宮頸造影方法，該方法的攝像機聚焦于宮頸病變，并使用DL來分析圖像，結(jié)果顯示準(zhǔn)確率為91%。

卵巢癌是婦科惡性腫瘤中死亡率最高的一類，其發(fā)病率在女性生殖系統(tǒng)腫瘤中位于第三位，其病死率在女性生殖系統(tǒng)惡性腫瘤當(dāng)中位居榜首，是嚴(yán)重危害女性健康的惡性腫瘤[30]。MRI是術(shù)前診斷卵巢良惡性腫瘤的重要影像學(xué)方法。Wang等[31]采用DL評估451例卵巢腫瘤患者的545個病變（包括379個良性病變和166個惡性病變）的MRI圖像，開發(fā)了一種可診斷良惡性腫瘤的算法，并將算法結(jié)果與放射科醫(yī)生的診斷結(jié)果進(jìn)行比較，結(jié)果顯示該算法具有更高的準(zhǔn)確度（87%）、特異度（92%）、敏感度（75%）。超聲檢查是鑒別卵巢良惡性腫瘤的另一個有效手段。Martinez-Más等[32]使用多種ML方法分析了數(shù)據(jù)庫中348個卵巢腫瘤的超聲圖像，以創(chuàng)建區(qū)分卵巢良惡性腫瘤的預(yù)測模型，結(jié)果顯示：K近鄰模型的診斷正確率低至60%，而線性判別、支持向量機和極限學(xué)習(xí)機算法的正確率均在85%以上。

2.5 AI在生殖領(lǐng)域的應(yīng)用

選擇優(yōu)質(zhì)胚胎是輔助生殖領(lǐng)域的主要挑戰(zhàn)，精液質(zhì)量、子宮內(nèi)膜厚度、輸卵管通暢度、胚胎的選擇及移植、宮腔微環(huán)境等多個因素均會影響輔助生殖技術(shù)[33]。 AI可通過處理圖像、數(shù)據(jù)分析、預(yù)測模型、胚胎分級、機器人手術(shù)等多種新興技術(shù)診治生殖疾病，從而實現(xiàn)精確的診斷及個性化的治療。此外，因AI驅(qū)動的策略具有快速、客觀和有效性，可在評估卵巢儲備、內(nèi)分泌狀況等方面提高生殖系統(tǒng)疾病的治療和診斷的效果。

在卵子和精子質(zhì)量評估方面，AI可通過分析圖像和數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確地評估卵子和精子的形態(tài)、活力等指標(biāo)，例如利用計算機視覺技術(shù)對精子的運動軌跡進(jìn)行分析，篩選出活力更強的精子用于受精[34]。同時，AI還能對胚胎的發(fā)育過程進(jìn)行實時監(jiān)測和分析，綜合考慮胚胎的形態(tài)、分裂速度等多個因素，為醫(yī)生提供更科學(xué)的胚胎選擇建議，提高胚胎著床率和妊娠成功率[35]。AI還可整合患者的年齡、身體狀況、生殖激素水平等大量數(shù)據(jù)，通過分析以往的治療案例和數(shù)據(jù)，為患者提供最適合的促排卵方案、胚胎移植時機等，減少不必要的治療步驟和藥物使用[36]。

3 婦產(chǎn)科醫(yī)學(xué)教育中的AI系統(tǒng)

在婦產(chǎn)科醫(yī)學(xué)教育中，傳統(tǒng)的教學(xué)方法主要依賴于書本知識、課堂講授及有限的臨床實踐機會，但隨著醫(yī)療技術(shù)的發(fā)展和醫(yī)療需求的增長，傳統(tǒng)教學(xué)模式有一定局限性，例如真實病例的數(shù)量和多樣性無法滿足學(xué)生的學(xué)習(xí)需求、模擬環(huán)境的逼真度有限、學(xué)生的問題不能及時得到解答。近年來，AI技術(shù)逐漸應(yīng)用到婦產(chǎn)科醫(yī)學(xué)教育當(dāng)中。AI 技術(shù)能處理和分析海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，并通過機器學(xué)習(xí)和DL算法，挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，為教學(xué)提供豐富的素材和案例[37]。

3.1 人機對話系統(tǒng)

人機對話系統(tǒng)是經(jīng)過編程的AI系統(tǒng)，其能從互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中檢索信息，并使用其高級自然語言處理（NLP）模型生成人類語言，來理解、處理、響應(yīng)特定輸入數(shù)據(jù)的查詢[38]。而聊天機器人具有生成人類語言文本與用戶互動對話的能力，在婦產(chǎn)科教學(xué)中，其主要作為虛擬教學(xué)助理，回答學(xué)生的疑問并推薦資源材料。這些機器人可以作為臨床前的互動導(dǎo)師和病房助理，幫助學(xué)生理解復(fù)雜的臨床場景，協(xié)助增強學(xué)生的決策能力。

3.2 智能輔導(dǎo)系統(tǒng)

基于AI的智能輔導(dǎo)系統(tǒng)（ITS）是一種自適應(yīng)教學(xué)系統(tǒng)，可模擬人類一對一輔導(dǎo)的過程。ITS通過分析學(xué)生過去的表現(xiàn)、偏好和學(xué)習(xí)風(fēng)格等大量數(shù)據(jù)，識別學(xué)習(xí)差距，根據(jù)學(xué)生的需求和進(jìn)度，創(chuàng)造個性化的學(xué)習(xí)方案[39]。ITS通過解釋學(xué)生的答案，在自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑中對學(xué)生做出適當(dāng)回應(yīng)，達(dá)到模擬人類導(dǎo)師的作用。在婦產(chǎn)科教學(xué)中，ITS可傳授婦科、產(chǎn)科、生殖醫(yī)學(xué)等亞專業(yè)科課程內(nèi)容，提供自動反饋，還可根據(jù)學(xué)生需求策劃學(xué)習(xí)材料，促進(jìn)學(xué)生之間的協(xié)作，提升臨床技能和決策能力。

3.3 虛擬患者系統(tǒng)

虛擬患者系統(tǒng)是用于衛(wèi)生專業(yè)培訓(xùn)和教育的交互式AI系統(tǒng)，意在重現(xiàn)現(xiàn)實中的臨床場景。學(xué)生扮演醫(yī)療保健提供者的角色，通過獲取信息、鑒別診斷、醫(yī)療管理、隨訪患者來完成任務(wù)[40]。VR通過頭戴式顯示器或眼鏡生成逼真的三維模擬環(huán)境，使學(xué)生感到身臨其境；AR則通過智能手機或其他設(shè)備將虛擬組件疊加在現(xiàn)實世界的視圖上。結(jié)合這些技術(shù)，可創(chuàng)造一個模擬現(xiàn)實世界的沉浸式互動虛擬環(huán)境，學(xué)生能參與到復(fù)雜的臨床場景，通過鍛煉學(xué)生與患者溝通的能力和臨床推理技能，有助于提升其專業(yè)技能和應(yīng)變能力。

3.4 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)

學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)（LMS）通過AI算法評估學(xué)生的知識水平，提供個性化的教學(xué)內(nèi)容，并指導(dǎo)學(xué)生掌握課程內(nèi)容[41]。這種個性化、適應(yīng)性教學(xué)方式，可有效提高學(xué)生學(xué)習(xí)的效率和效果。當(dāng)學(xué)生在某些知識點的理解和掌握上存在困難時，自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)會敏銳地捕捉到這一情況，并針對性地提供更多相關(guān)的解釋、示例以及練習(xí)材料。然而，如果學(xué)生對某些內(nèi)容掌握得較好，系統(tǒng)則會適當(dāng)加快進(jìn)度，推送更具深度和拓展性的知識，避免學(xué)生在已熟悉的內(nèi)容上浪費過多時間。通過這種動態(tài)調(diào)整的方式，自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)使得學(xué)習(xí)過程更加貼合每個學(xué)生的需求，極大地提高了學(xué)習(xí)的效率。學(xué)生可按照自身的實際情況獲取最適合的學(xué)習(xí)資源，從而實現(xiàn)更高效、更有質(zhì)量的學(xué)習(xí)效果。

3.5 模擬評估系統(tǒng)

AI評估手段通過創(chuàng)建游戲化的評估測驗，通過跟蹤個人表現(xiàn)，評估學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度及學(xué)習(xí)效果。測驗、謎題、匹配游戲、繪畫等游戲化工具，適用于促進(jìn)自我評估和階段性學(xué)習(xí)后的評估實踐；某些婦產(chǎn)科臨床操作技能可以使用AR/VR進(jìn)行評估，如在婦科手術(shù)教學(xué)中，將手術(shù)操作步驟進(jìn)行分解，配合實體或虛擬手術(shù)器械，讓學(xué)生進(jìn)行操作，然后進(jìn)行自動評估，并及時提供反饋。

3.6 遠(yuǎn)程醫(yī)療教育系統(tǒng)

婦產(chǎn)科遠(yuǎn)程醫(yī)療教育是一種利用信息技術(shù)和遠(yuǎn)程通訊手段來進(jìn)行醫(yī)學(xué)教育和臨床指導(dǎo)的方法，其包括遠(yuǎn)程機器人手術(shù)、遠(yuǎn)程醫(yī)療查房、遠(yuǎn)程指導(dǎo)手術(shù)等多個方面。遠(yuǎn)程機器人手術(shù)是在手術(shù)過程中使用機器人系統(tǒng)，由遠(yuǎn)程的外科醫(yī)生進(jìn)行操作，通過高分辨率的攝像頭和精密的機械手臂，術(shù)者能在千里之外操控手術(shù)工具，進(jìn)行復(fù)雜的手術(shù)操作[42]。遠(yuǎn)程醫(yī)療查房和遠(yuǎn)程指導(dǎo)手術(shù)，是利用視頻會議系統(tǒng)、遠(yuǎn)程監(jiān)控設(shè)備及VR設(shè)備，由遠(yuǎn)程醫(yī)務(wù)人員對病房中的患者進(jìn)行檢查和評估。通過遠(yuǎn)程指導(dǎo)，經(jīng)驗豐富的醫(yī)生可以向年輕醫(yī)生傳授手術(shù)技巧，進(jìn)而提高整體醫(yī)療團(tuán)隊的技能水平，有助于推動技術(shù)交流。

3.7 醫(yī)學(xué)教育管理系統(tǒng)

在醫(yī)學(xué)教育管理中，AI通過基于規(guī)則、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、DL這4個方面進(jìn)行輔助工作。

基于規(guī)則的方法是通過預(yù)先設(shè)定的明確規(guī)則和條件來進(jìn)行決策和處理。在醫(yī)院教育管理系統(tǒng)中，基于規(guī)則的方法可用于制訂課程安排的基本框架，規(guī)定實習(xí)輪轉(zhuǎn)順序、必修課程的設(shè)置，并設(shè)定學(xué)生成績的評定標(biāo)準(zhǔn)。機器學(xué)習(xí)則是讓系統(tǒng)從大量的數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)模式和規(guī)律，從而作出預(yù)測和決策。在醫(yī)院教育管理系統(tǒng)中，機器學(xué)習(xí)通過分析學(xué)生的歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，包括過往課程成績、學(xué)習(xí)時間、42b18ff9b9e7d47ec286d5daa4097a90參與討論的活躍度等，預(yù)測學(xué)生在未來課程中的表現(xiàn)，以便更換教學(xué)方案，幫助學(xué)生更好地學(xué)習(xí)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿生物大腦神經(jīng)細(xì)胞之間的連接方式的計算模型，能夠處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)和識別任務(wù)。DL則是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過構(gòu)建多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能自動從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到深層次的特征和規(guī)律。在醫(yī)院教育管理系統(tǒng)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和DL可通過對學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測學(xué)生的學(xué)習(xí)趨勢和潛在問題，為學(xué)生進(jìn)行個性化的教育輔導(dǎo)提供依據(jù)。DL還可用于課程內(nèi)容推薦，根據(jù)學(xué)生的專業(yè)方向、學(xué)習(xí)進(jìn)度和興趣偏好，為其推薦適合的課程、學(xué)習(xí)資料和培訓(xùn)項目，通過個性化的學(xué)習(xí)內(nèi)容與教學(xué)策略，有助于提高學(xué)生學(xué)習(xí)效率。

4 結(jié)語

未來，AI在婦產(chǎn)科領(lǐng)域的臨床實踐及醫(yī)學(xué)教育中具有廣闊的研究前景和眾多潛在的研究方向。在臨床實踐方面，AI有望在疾病的早期診斷和預(yù)測方面取得更深入的突破：⑴對大規(guī)模的婦產(chǎn)科疾病數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，建立更精準(zhǔn)的模型，為早期干預(yù)和治療提供依據(jù)。⑵利用AI技術(shù)對女性生殖系統(tǒng)腫瘤的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行更細(xì)致的分析，提高腫瘤的早期檢測率。⑶利用AI綜合患者的多維度數(shù)據(jù)，為每位婦產(chǎn)科患者制訂個性化的治療方案，以提高治療效果。⑷AI輔助的手術(shù)機器人有望通過更智能的感知和操作能力，提高手術(shù)的精度和安全性。

在醫(yī)學(xué)教育中：⑴AI可創(chuàng)建更逼真的虛擬臨床環(huán)境，讓學(xué)生在模擬真實病例的情境中進(jìn)行實踐和決策訓(xùn)練。

⑵結(jié)合AR和VR技術(shù)，使學(xué)生更直觀地感受婦產(chǎn)科的臨床場景，提高他們的臨床技能和應(yīng)變能力。⑶通過AI驅(qū)動的智能輔導(dǎo)系統(tǒng)，實時評估學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，提供個性化的反饋和建議，幫助學(xué)生發(fā)現(xiàn)自己的知識漏洞和不熟練的技能，有針對性地進(jìn)行改進(jìn)。

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