元宇宙时代下神经病学教学模式创新初探

王共强,马心锋,金 平,李 波,韩咏竹

(1.安徽中医药大学神经病学研究所,安徽 合肥 230038;2.安徽中医药大学神经病学研究所附属医院,安徽 合肥 230061)

随着人口的老龄化,神经系统疾病的社会负担也随着发病率的日益增加而加重,神经科医生的职业需求与日俱增。元宇宙是一个融合真实世界和虚拟世界的三维(three dimensions, 3D)数字空间,被认为是未来教育的一种新趋势。以人工智能技术驱动的自然语言处理工具为代表的新一代人工智能技术给全球高等教育带来了新的机遇与挑战,加速了高等教育的变革。笔者尝试对元宇宙时代下的临床神经病学教学模式的变革及体系构建作一初步探索,以期为临床神经病学专业的高等教育创新提供新思路。

1 神经病学教育现状

人口老龄化的发展趋势使帕金森病、阿尔茨海默病、脑卒中后遗症等复杂难治性神经系统疾病的发病率越来越高,已成为日益严重的医疗负担和社会问题,这也给神经科临床医疗带来新的挑战。尽管致残和致命的神经系统疾病的终生风险不断增高,但攻读神经病学临床专业的医学生人数仍然在减少。在美国和欧洲,与其他临床专业相比,新入职神经科医生的数量增长速度要慢得多。有研究[1]表明,预计到2025年,神经科医生的缺口将达到19%。为了弥补这一不足,并增加医学生对从事神经病学临床医疗职业的兴趣,有必要对神经病学教育体系进行评估和创新。神经病学课程概念多、逻辑性强,对教师和学生都具有挑战性[2]。在过去的10年里,神经病学教育也发生部分转变,教育角色的分化越来越明显,每个角色都有个性化的支持和期望模式。如在神经解剖学教学中,由于缺少足够的临床前课程,学生无法及时适应和熟悉新的术语,其感知知识的状态大幅降低。基于临床案例的教学方法对学生具有一定的吸引力,但需要教师耗费大量时间进行准备,这就造成在许多资源匮乏的教学环境中难以展开[3]。此外,对部分视觉空间能力较低的学生而言,从二维(two dimensions, 2D)空间转换至3D空间也具有一定的难度。研究[4]发现,使用网络资源和计算机辅助学习可以有效增强医学生对临床神经解剖学的理解,可作为神经解剖学课堂教学的有益补充。教师还可通过移动平台将神经解剖学教学课程内容提前分发至学生,包括3D教程、临床插图、注释图像和工作表等,并引导学生展开积极的讨论。

2 元宇宙与数字教学

目前,神经系统疾病的诊断和治疗正在发生巨大的转变,基因疗法、细胞疗法等新型治疗方法已经出现,神经调控技术的应用范围正在扩大,并且有更广泛的治疗方法可用于以前无法治疗的疾病。数字医学的成果已经接近成熟,并将在现代临床医学中占据显著地位。数字医学在神经病学的临床诊断方面将发挥重要作用,如先进的脑血管成像、复杂神经系统疾病的遗传学临床转化以及疾病治疗相关信息档案的自动化。2022年2月中国首个“元宇宙医学联盟”在上海成立,元宇宙所带来的的沉浸式体验受到医学领域的极大关注。元宇宙可为医学领域中众多环节,如手术前的模拟、手术预案的制定等提供有效和快速的诊断数据并进行分析,从而有利于医生采取最佳治疗策略。新型人工智能、可穿戴设备和传感器可以显著提高临床诊疗的质量。人工智能或机器学习软件处理的大规模全基因组测序数据阵列推动着临床神经病学向精准医疗的模式转变。成熟的数字医学平台可以推进生物医学研究,改善医疗保健系统,降低公共卫生相关成本,满足患者对更快和更个性化医疗的需求,从而降低发病率,并为延长寿命和提高生活质量以及降低死亡率创造先决条件[5]。

3 元宇宙教育模式的构建

元宇宙不是单一技术的成果,而是多种先进技术的融合所呈现的平行于现实世界且高度互通的虚拟世界。构建元宇宙离不开虚拟现实(virtual reality,VR)、增强现实(augmented reality,AR)、数字孪生(digital twin,DT)、人工智能(artificial intelligence,AI)、第5代移动通信技术(5th-generation mobile communication techonology, 5G)、云计算、区块链等技术的支持。目前,元宇宙被广泛认为是互联网的下一次发展,能够全面提升高等教育的整体质量,集中探索和积极应用大数据、人工智能、VR/AR、5G应用等新型信息科技在教学场景的应用,全方位赋能教育综合改革[6]。在教育环境中,VR是元宇宙最常用的技术,通过加强VR实验室与教育资源库建设力度、创建前沿的VR实训室及体验中心,从而推进沉浸式教育模式在日常教学中的广泛应用。例如,其在外科手术、心脏病学和神经病学中的应用[7]。一些研究使用扩展现实技术创建解剖结构的全息博物馆,如眼球、脑静脉系统、脑动脉系统、脑神经和大脑的各个部分,使其成为临床教学的有用工具。采用VR可以为医疗保健专业人员提供解剖学指导和外科手术模拟方面的广泛培训,这些培训可以模拟和控制现实生活中难以复制的不同情况。与VR一样,AR技术也可以用于临床神经病学教学,与传统神经解剖教学相比,AR可以提供更完整的虚拟环境,在神经解剖教学中可以实时显示3D渲染图像,同时也可以实现触觉反馈等其他感官体验。AR系统的可视化实时操作和对学生的直接反馈,符合传统解剖课技能训练的要求,有助于帮助学生进行自主学习,且不受时间和空间的限制。元宇宙是一个多功能平台,近年来技术飞速发展使得知识的传播更为快捷便利,包括基于视频的讲座、音频课件、在线模块、评估材料,甚至整个课程[8]。但目前在神经病学教育创新方面大都还处于“较低层次”,包括侧重于特定病例体验的教学,更多强调问题解决和个人责任,而不是特定知识的学习过程。因此,神经病学元宇宙教学模式体系构建可以尝试从以下两个方面入手。

3.1 游戏化教学 游戏化教学让学生在元宇宙中的神经病学学习变得更加有趣,在元宇宙中创设的虚拟教学场景设置通关游戏,让学生有强烈的参与感和成就感。游戏的复杂训练环境能够改善大脑的可塑性及认知能力的发展,并促进学习。游戏促进学习的机制被理解为游戏能够增强人的学习能力,即学会学习的能力。如研究者将讲授耳鼻喉科概念的游戏化模块与传统的幻灯片演示进行对比测试,结果发现基于游戏的教育满意度得分更高[9]。一种简单有趣的教育方法——帽子游戏已被应用于补充以教师为中心的课程,有研究通过“神经病学帽子游戏”教学法向107名医学生讲授神经病学的症状学课程,首先向学生发放写有不同神经病学症状或体征名称的卡片,然后让学生相互之间根据卡片上的症状或体征进行相应的动作描绘让对方判断。结果显示,医学生对这种教学方法满意度较高,这样的游戏互动教学方法既能提高学习成绩,又能激发积极性[10]。此外,还有研究者运用在线多人角色扮演的游戏平台,通过交互式任务,使虚拟角色参与基于临床案例和健康相关的虚拟冒险。这一教学方法特色在于让学生尝试在游戏中培养解决问题的技术因素能力,同时也让教师思考在教学上如何利用好学生的感知挑战,如何通过把握游戏互动中的灵活性来增加学生的知识体验。例如,玩探险游戏可以增加与工作记忆能力对应脑区的大脑灰质,而玩第一人称射击游戏能够改变注意力的神经认知加工过程。通过游戏化教学和开发成功的共享资源,跨项目合作评估新的教学和学习方法,有助于快速推进神经病学教育改革。

3.2 虚拟讲座与仿真化实践 传统的讲座一直是医学教学的核心方法。在许多现代医学课程中,讲座已经逐渐被自主学习形式所取代,包括基于视频的讲座、基于计算机的学习模块和其他自主学习,这些方法可能特别有利于神经病学的教学。研究[11]表明,成本低廉、重点突出的神经病学虚拟讲座,因其互动式和可视化的教学场景对医学生评估和管理神经系统疾病患者的知识和信心产生积极影响,可以进一步增加学生对神经病学的兴趣,从而增强其治疗神经系统疾病的信心,促进患者的康复。VR系统已经被运用于监控疾病的康复过程。如运用软件系统提供骨科领域的VR培训和教学模块,接受培训的学生可以在3D图像中看到一系列外科手术演示,由于这一教学过程是虚拟的,学生可亲自尝试,并能得到指导教师的即时反馈以便再次尝试和纠正[12-13]。可见,新技术在高等教育中的应用将彻底改变医学教学的诸多方面,也将解决现代教育的一些重要困局。翻转课堂是一种新的混合学习教学模式,通过在课堂之外提供在线教学内容来扭转传统的学习环境,学生翻转成为学习的主导者,而教师的作用是教会学生如何去学习。如在翻转课堂上让学生主导神经病学教学中的课程演示,例如,Babinski征、Lhermitte征等查体方法及临床定位意义,以及帕金森病、阿尔茨海默病等疾病的发现过程及临床特征,或者让学生观看在线讲座,共同在线讨论或在课堂外进行研究,并在教师的指导下运用所学的概念和技能。如今,翻转课堂教学方法正逐渐在医学教育中占据中心位置。如美国神经病学学会开发的“共享课程生态系统”,内容包括各种教学模块、课程和评估工具等,这些高质量的资源可以被学习者快速分类和搜索,以便可以获得最佳的课程学习选项,打破传统的机构界限。但是,目前翻转课堂这种教育模式的实施对学生和教师来说仍然是一种挑战[14]。

高度仿真的数字化虚拟教学设备能对神经系统的自然规律及疾病发生进行仿真模拟,让学生通过操作这些教学设备进行实验实训,掌握所需知识和技能,为后期临床实践技能做准备。学生只要戴上智能眼镜,眼前就能够投射出神经系统的解剖网络,还可以用手势调出每个部位的详细信息,或者将图像进一步放大进行细致地观察。混合体验平台允许不同地点的学生在包括混合现实设备、VR头盔、智能手机、个人电脑等各种设备中加入3D全息体验,可以全方位沉浸式展示医学生的“数字化身”聚集在一个全息模型周围学习人体解剖学,剥离肌肉层探求下面的组织结构[15-16]。另外,神经科学在人工智能方面具有关键作用,构建了人工智能的灵感来源,包括模拟人类的智力和大脑结构的神经网络,有助于理解人脑的工作原理。机器学习在涉及分析人类的思维时,能够识别复杂数据中的模式,破解数十亿个大脑神经元协同工作的秘密。目前,关于神经病学家对基于人工智能或机器学习的技术的感知和准备的文献很少,临床医生尤其是神经科医生很少有机会系统学习基于人工智能或机器学习方面的技术[17]。因此,需要开发一门实用的人工智能或机器学习课程,内容包括人工神经网络、机器识别(情绪、语音、运动)、神经拟态视觉、大数据辅助诊断临床决策支持与质控管理等,以提高神经病学临床医生在这些新技术方面的应用能力。

4 总结与展望

良好医学教育的未来才是临床医疗健康发展的未来。数据科学、人工智能和机器学习领域的技术进步使神经病学临床教育实践正在经历着模式的转变。为了确保临床医疗和教学质量的平稳过渡,神经病学授课教师必须具备在临床实践中应用这些新技术的知识和能力。随着教学模式的改革和创新,教师还必须考虑这些模式的变化会对每一位患者产生什么样的影响。虽然在今后的学习内容、学习方式以及教师如何参与这一教学创新过程方面会发生一些重大变化,但在充分运用现代科学技术进行教学改革的同时,应该明确以人为本这一根本核心教学改革和教学创新的核心。元宇宙的发展虽然对神经病学教育有着深远的影响,但更为重要的是处理好教师和学生、导师和被指导者、教育项目和社会,尤其是医生和患者之间的关系。