医学影像住院医师岗前报告书写AI培训平台的需求调研及框架提出

李瑞利,苏壮志,张 苗,戎冬冬,单 艺,卢 洁

首都医科大学宣武医院放射与核医学科, 北京 100053

医学影像学所涉学科较多,理论性及实践性较强,学校理论授课多以案例图像为主以加强学生对知识的理解;但受限于课时,课堂上教师所展示的影像图片往往选择的是病变关键层面,数量和质量有限,不利于学生了解病变的全貌以及诊断思维和决策能力的培养。因此,住院医师规范化培训的学员初入科室就面对一份病例的数百张图像常常手足无措。此外,大部分学员毕业前忙于研究生考试,虽然有一定的理论知识储备,但实习时间减少,未能规范掌握影像阅片和报告书写技能,实践阅片能力较差。培训初期,尽管科室会组织带教教师就报告书写规范进行授课,且每个月进行报告质量控制,指出学员报告中的错误,但培训效果不显著,知识传递效率低,学员还是经常出现观察不全面、不仔细,重点不突出,影像特征描述模糊,书写顺序混乱,诊断缺乏条理、思路不清晰及遗漏病灶等问题。面对理论学习与临床实践脱节问题,亟须改进教学手段以增强培训效果。

近年来,人工智能(artificial intelligence,AI)发展迅速。在医疗保健领域,尤其是影像学领域引起了极大关注,并已经开始将AI视为一种创新的方式,这种方式可以简化成像工作流程,有助于疾病的检测和诊断[1-2]。而将AI整合到影像教育是一个新的探索。影像住院医师岗前报告书写AI培训平台可能为激发学生学习兴趣和提高培训效率提供新的途径[3-4]。但影像带教教师及规范化培训的住院医师对AI应用于住院医师岗前培训方面的态度尚不可知。基于此,笔者对首都医科大学宣武医院有教学或带教任务的影像医师、住院医师开展AI 辅助教学调查问卷的研究,旨在了解其对AI辅助教学、岗前技能培训的观点、态度及需求,这将有助于指导医院影像教学及住院医师培训计划中AI辅助教学的实施,并可能会对AI在医学教育的成功实施产生积极影响。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

选择2020—2022年在首都医科大学宣武医院放射与核医学科进行住院医师规范化培训的学员32名、有教学或带教任务的影像医师40名为研究对象。所有研究对象对此次研究内容均已知情同意,自愿参与。

1.2 研究方法

该研究采用问卷调查法。调查问卷是根据宣武医院放射科从事影像教学多年的2位教授及副教授的意见设计而成,分为带教教师版和住院医师版。带教教师版共12个问题,包含5个人口统计学问题(性别、年龄、学位、工作年限、医师职称)和7个有关AI岗前报告书写培训平台的问题(5个选择题,2个开放性问题)。住院医师版共12个问题,包含3个人口统计学问题(性别、年龄、培训第几年)、2个心理学相关调研、7个有关AI岗前报告书写培训平台的问题(5个选择题,2个开放性问题)。调查中的所有数据都是匿名的,不需要提供任何联系方式。将调查问卷输入微信小程序问卷星,由教学秘书分发至研究对象,问卷所有问题均设置为必选或必答,所有问题完成后方可提交,用时约2 min,调查时间3 d。

1.3 统计分析方法

采用SPSS 22.0软件对调查结果进行分析。选择题结果采用n(%)表示,开放性问题须汇总所有被调研者的答案。带教教师版及住院医师版调查结果的比较采用卡方检验。以P<0.05为差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 参与者人口学统计

40位参与调研的带教教师中,男性和女性各20人(50.0%);25～35岁13人(32.5%),36～45岁14人(35.0%),45岁以上13人(32.5%);学士学位1人(2.5%),硕士学位19人(47.5%),博士学位20人(50.0%);工作0～10年16人(40.0%),11～20年11人(27.5%),20年以上13人(32.5%);初级医师9人(22.5%),中级医师14人(35.0%),高级医师17人(42.5%)。

32位参与的住培学员中,男性12人(37.5%),女性20人(62.5%);22～25岁17人(53.1%),26～29岁15人(46.1%);培训第1年14人(43.8%),第2年10人(31.2%),第3年8人(25%)。

2.2 带教教师对岗前报告书写AI培训平台的态度和需求

52.5%的带教教师对AI辅助培训有点了解,35.0%为完全不了解,12.5%为了解,而非常了解为0(如图1A所示)。绝大多数带教教师对AI辅助培训比较感兴趣,82.5%的教师推荐刚踏入临床实践阶段的住院医师先在AI智能教学平台练习书写诊断报告(如图1B所示),推荐培训、练习的时长为2周(35.0%)或1个月(30.0%)(如图1C所示)。并且认为与直接利用常规工作站学习、书写诊断报告相比,先在AI智能教学平台练习书写诊断报告能提高住院医师的培养质量及效率(82.5%)(如图1D所示),且能提高住院医师的自信心(75.0%)(如图1E所示)。关于AI智能培训的优势,带教教师普遍认为可以加强学员自学能力,在时间和空间上更灵活方便,可以基于病例集反复学习、训练,节省人力筛查病例时间,便于随时掌握学习效果,病例规范化、标准化程度高,有助于学员规范化书写诊断报告,极大减轻担负教学任务医师的教学压力,提升学员的学习效率,促进持续进步、实现快速上岗,且覆盖面广、具有可推广性。关于AI智能培训的弊端,大家更多的是对软件性能的担心,是否能准确反馈学员学习的效果、进步程度,能否实现个性化、精准化服务;另外,担心AI智能培训互动性差,缺少学员和教师的沟通交流,不能应答学员的疑问。

图1 影像带教教师对岗前报告书写AI培训平台的态度和需求调研(%)

2.3 住培学员对岗前报告书写AI培训平台的态度和需求

临床实践阶段初期心理压力方面,有56.3%的住培学员表示压力有点大,28.1%认为压力非常大。其压力大的原因(多选)如下:时间紧、任务重占81.3%,担心报告书写错误占75.0%,学业与就业压力大占65.7%,科研压力大占37.5%。对AI辅助培训的了解程度方面,有59.4%的住培学员“有点了解”,有37.5%“完全不了解”,“了解”占比为3.1%,“非常了解”占比为0。在刚踏入临床实践阶段时,有84.4%的学员希望先在AI智能教学平台练习书写诊断报告。在希望练习的时长方面,有46.9%的住培学员无法判断,21.9%的认为1个月,18.7%的认为2周。上述调研与对带教教师的调研结果相比差异均无统计学意义(P>0.05)。如表1所示。

表1 影像带教教师及住院医师对岗前报告书写AI培训平台的态度及需求比较

与直接利用常规工作站学习、书写诊断报告相比,53.1%的学员认为先在AI智能教学平台练习书写诊断报告能提高住院医师的培养质量及效率,43.8%的学员认为无法判断,与对带教教师的调研结果相比差异具有统计学意义(P=0.012);50.0%的学员认为先在AI智能教学平台练习书写诊断报告能缓解压力和提高自信心,40.1%的学员认为无法判断,与对带教教师的调研结果相比差异具有统计学意义(P=0.027)。

关于AI智能培训的优势,学员认为学习形式更灵活、方便,时间和空间不受限制,可以提前规范化练习书写诊断报告,并能及时得到反馈,可以针对自身薄弱点选择病例,强化学习,节约师资力量,提供过渡及适应阶段,初步掌握相关技能知识,增强信心。弊端方面主要担心过于机械,不能灵活理解学员书写的诊断报告内容,用不同词语表达相同意思可能有误判,不能实时答疑,无法对个人问题进行提问。如表1所示。

3 讨论

目前,医学影像理论教学与临床实践脱节,住院医师规范化培训初期阶段的学员诊断报告质量差,培训效率低,而且影像知识更新速度快,呈指数级增长,给带教教师及住培学员也带来了挑战。将AI纳入、整合到影像培训中可为激发学员学习兴趣和提高培训效率提供新的途径。为此,笔者拟建立影像住院医师岗前报告书写AI培训平台,希冀能够为住院医师提供临床实践阶段的过渡适应期,提高学习、培训效率,这将有助于推动影像住院医师培训的创新[5]。该研究设置了影像带教教师版和住院医师版调查问卷,首次从不同的角度对AI辅助岗前报告书写培训的态度和需求进行调研。

3.1 住院医师岗前报告书写AI培训平台建设的必要性

该研究首先对住院医师初入科的心理进行了调研。结果显示,大多数住院医师初入科时心理压力比较大,主要由于刚进入临床的住培医师临床实践能力及经验不足,业务不熟悉,不能快速有效地将理论知识与临床实践相结合,因此不能很好地适应临床工作。医院临床工作强度大,学员自身能力和繁重任务不对等,难以高效规范地完成日常影像诊断报告的书写,经常出现漏诊、误诊。尽管带教教师会指出问题所在,但需要学习的知识太多,而时间又太少,所学的知识不能被完全吸收消化,从理论到临床实践,中间还要走很长的一段路。

笔者从大家对待AI辅助教学的态度及需求调研结果发现,大多数影像带教教师及住院医师对岗前报告书写AI培训平台持积极态度,对AI在影像教学、培训中的应用比较感兴趣,强烈支持AI参与辅助教学,希望在入科前先在AI教学平台进行培训、练习书写诊断报告。住院医师岗前报告书写AI培训平台有望为学员从理论到临床的衔接搭建桥梁,帮助培养与临床接轨的医学生,让学员在进入临床规范化培训前有个适应期,从而提高培训效率。

大家对AI辅助教学积极的态度可以提高AI辅助住院医师培训平台的临床应用,但尽管大家对AI辅助教学非常感兴趣,但是目前教学和培训中可用的资源有限,在教学实践中缺乏使用AI的经验,对AI辅助教学、培训仅为“有点了解”。国外的研究同样发现,很少有将AI教学正式纳入影像培训中[6-7]。影像受培训人员是一个潜在的、巨大的未开发资源,住院医师岗前报告书写AI培训平台亟待研发,这对于目前参与AI辅助教学研究和开发的人员来说,是机遇也是挑战。

笔者从调研结果中还发现,带教教师对先在AI智能教学平台练习书写诊断报告能否缓解压力、提高自信心,以及提高培训效率的预期较为乐观。学员的预期较为保守,仅约53.1%及50.0%的学员认为可以缓解压力;另一部分持中立态度,认为无法判断;个别学员认为不能缓解压力。这可能反映了学员对AI辅助教学培训的一些担忧。例如:缺少学生和教师的沟通交流、互动性差、不能实时答疑;另外,AI教学平台可能过于机械,不能灵活理解学生书写的诊断报告内容,学生用不同词语表达相同意思可能有误判。这些需求和担忧也给培训平台的开发提出了更高的要求。

3.2 住院医师岗前报告书写AI培训平台框架的构想

在接受住院医师培训之前,让学员在AI教学平台上学习、培训、模拟实践是可取的。但目前AI教育资料及学习互动平台匮乏,需要开发可用于获得临床技能的AI培训平台。基于当前影像住院医师培训存在的问题,并根据宣武医院影像带教教师及住院医师对AI辅助教学的态度和需求,笔者初步提出了住院医师岗前报告书写AI培训平台框架,该平台由影像案例库、智能交互学习、自我测试三部分组成。基于案例的学习更受放射学教育工作者和学生的青睐,影像案例库根据系统、病种、疾病进行分类,构建具有树形目录结构的医学影像学分类图,选择影像规培细则规定病种,以及具有较高教学价值、能体现影像诊断报告书写和临床思维的病例纳入案例库。相比于其他的临床专业,医学影像学是以图片作为分析和研究的对象,大大方便了教学资料的收集和演示。并且,随着影像存档及传输系统技术的发展,影像图片的显示、处理、传输以及保存都有了快速的提高,这也为教学案例库的建立提供了良好的基础[8-9]。笔者定期对案例库进行补充和更新,使其内容得以持续更新。智能交互学习模块配置与教学架构的需求相结合,包括影像典型征象识别及报告书写;利用AI技术促进交互式学习,自动检测和注释学员报告中的问题,生成AI评价报告,实时反馈,让学员有机会回顾其漏诊或误诊的病例,并推送相关知识点;识别学员已完成的学习活动并记录,跟踪学习的进度和熟练程度,根据学员的表现及知识点掌握的程度,对训练内容进行调整,以适应受训人员的学习需求[10-11]。针对学员对AI教学平台互动性差的担忧,智能交互学习模块设置互动交流区,学员对有疑问的病例或者持不同的观点和见解,可以在该版块留言,教师会及时进行解答和交流。自测练习模块包括创建自测练习、答题界面、系统自动阅卷打分、错题解析及知识点推送,系统自动记录每次练习情况并形成反馈报告。最终平台将分析学员大量历史数据(包括学习时长、学习轨迹及测试结果等),为其提供指导、定制个性化培训[12],从而实现个性化教育,也将极大地推进影像学精准教育。

3.3 住院医师岗前报告书写AI培训平台建设的意义

基于AI的岗前报告书写培训平台自主学习是对传统教学形式的补充和延伸,具有许多独到的优势,不仅从手段和形式上改变了传统教学,更从观念、过程、方法等方面赋予教学新的内涵。AI辅助岗前报告书写培训平台内存储丰富的经典病例,有利于医学生摆脱文字学习的抽象问题困扰,让刚进入临床实践阶段的住院医师在一个更轻松、自由、无监督的教学环境中学习培训,加强学员自主学习能力;学习形式上更灵活、方便,时间和空间不受限制;提前规范化练习书写诊断报告,并能及时得到反馈,可以针对自身薄弱点选择病例,反复学习、训练,强化记忆;节约师资力量,减轻担负教学任务医师的教学压力;通过岗前培训、自主学习,初步掌握相关技能知识,顺利完成职业的过渡和知识更新,增强了学员真正进入临床实践的自信心。并且,该平台不但可以帮助发展本地教学,还可以打破时空限制,在全国范围内推广,实现跨区域、跨校际的资源共享,解决教育资源不均的问题。

此次调查研究存在一些局限性:①仅选择了宣武医院放射与核医学科的带教医师、住院医师,研究对象层次及数量有限,未来将开展多区域、多中心的研究;②尽管问卷中包含了一些开放式和自由回答的问题,但在回答选项的范围方面仍存在局限性;③调查是封闭式的,可以通过小组讨论和更多开放式问题进行改进;④调查问卷可能遗漏了进一步评估学习者需求的相关问题。

总之,影像带教医师、规范化培训的住院医师对AI辅助教学的态度是积极的,表现出了浓厚的兴趣,为AI在影像教育方面的可行性提供了依据。笔者也基于调研初步提出了可用于获得临床技能的医学影像住院医师岗前报告书写AI培训平台框架。未来,AI不但改变影像专业的实践方式,实现“精准医学诊疗”,也将赋能教育,创新教育模式,实现“精准医学教育”。然而,要实现这一目标,还有很多障碍需要克服。AI教育仍处于研究的初级阶段,需要从研究、临床和教育角度进行动态合作,开展大量的研发和现实世界的验证。