人工智能技术在胃肠外科教学中的应用进展

李倩,李力,高云鹤（.北京京都儿童医院,北京 02208;2.解放军总医院第一医学中心,北京 00853;3.解放军医学院研究生院,北京 00853）

人工智能（artificial intelligence，AI）的技术和概念起源自二十世纪中叶[1]，最早由英国数学家阿兰·图灵提出的图灵机概念演变而来。1956年召开的达特茅斯（Dartmouth）学院会议上，麦卡锡等人正式提出人工智能的概念并被广泛接受，其主要是指计算机系统和程序能够模仿人类智能的学习、推理、感知、语言理解和问题解决等方面的能力，并用以执行各种任务。人工智能技术能够将现有的医学知识成系统地整合，通过机器学习适当推理并模拟人体器官组织等感知信息，近年来也逐渐被应用于医学知识和技能教学中。本文将汇总AI技术在外科学分支之一——胃肠外科教学中应用的最新证据和研究，对其应用现况、发展趋势和所存在的挑战进行系统论述。

1 人工智能辅助病情评估及诊疗教学

1.1 模拟病史采集及体格检查 患者病史的采集工作是胃肠外科教学的重要一环。人工智能领域中的机器学习技术能够对海量的病历资料数据进行分析、学习和训练，从中提取、总结规律和模式，再经过自然语言处理（Natural language processing，NLP）[2]，向医学生呈现患者的病史和症状等信息，再根据医学生记录书写的病历资料进行采集完整度的评估，从而协助提高受试者病史采集和病例特征的总结归纳能力。

标准化病人（Standardized patient，SP）是指经过一定培训后，模拟临床患者的症状、病史和心理状态，在临床教学和技能操作中扮演病人，起到指导教学和评估作用的人员。人工智能可将胃肠外科关于问诊和体格检查的教学考核数据进行结构化，并按一定的规则进行清洗和整理，最终形成考核的不同要点。通过软件模拟SP或协助真实SP指导学习人员掌握胃肠外科的教学知识。同时，人工智能技术还可以做到二次加工和深度学习，将已完成的问诊和体格检查数据进行归纳、总结，从而进一步完善人工智能模拟SP的问诊交流能力和知识储备。

1.2 内镜检查和影像学检查 以胃肠外科最常见的消化道肿瘤为例，胃肠镜检查是较为常用的筛查确诊手段。以人工智能为基础的计算机辅助诊断（computer-aided detection，CAD）的胃肠镜筛查的临床研究均显示计算机辅助诊断组的胃肠早癌诊断的敏感性和特异性均较人工组有显著提升。近期，有国内学者将人工智能技术应用于小肠胶囊内镜检查，AI辅助识别息肉、炎症、憩室等病变的总检出率提高了16.34%，并大幅缩短了阅片和诊断时间[3]。而在CT影像诊断方面，基于影像组学数据和人工智能挖掘的更多参数，如胃肠道肿瘤的精准分期、分化程度、血流信号及脉管神经浸润，在胃肠肿瘤的影像学教学中能够得到更多的展示[4-6]。而在胃肠外科良性疾病，如急性肠系膜缺血性疾病、炎症性肠病的疾病诊断、病程进展方面，基于机器学习（Machine learning-based）的评估模型的建立和应用也为外科教学提供了新的思路和方向[7-8]。

1.3 人工智能辅助PBL及CBL教学 人工智能可以通过机器学习和深度学习算法，充分检索最新的循证医学证据，针对不同的胃肠道疾病提供最新的诊疗指南和专家共识等专业信息，为不同的胃肠道外科病例提供较为全面的记录、归纳和分析，进而形成更新的病情评估分析教程，并可设置围绕病例的相关引导问题以及解答，提高PBL（Problem based learning）和CBL（Case study based learning）的教学效果。教学导师也可根据人工智能提供的病例情景设置教学内容，并对教学要点进行针对性的临床知识点传授、问题解答、引导讨论、临床思维培养，不断优化、调整AI辅助教学的模式。

2 虚拟/增强现实技术辅助手术教学

虚拟现实技术（Virtual Reality，VR）是AI技术发展的另一个方向和领域，其主要通过计算机和传感器设备，创造和模拟一种完全沉浸的虚拟人机交互环境，使体验者可以感受到身临其境。虚拟现实技术可以模拟患者与医务工作者的互动沟通环境，提高医学生在检查、沟通过程中病史采集、病历分析归纳、诊疗决策的能力。

增强现实（Augmented Reality，AR）是将虚拟数字信息叠加到现实世界中，通过图像、声音、文本等感知元素丰富和增强体验者对真实世界感知的技术，增强现实目前主要依靠虚拟图像和人体真实图像的同步叠加实现。有研究[9]表明，经过AR模拟系统训练的外科医师的学习曲线和手术成功率均有明显改善。

基于VR或AR技术的胃肠外科培训教学系统通常利用多媒体技术、数字影像技术和仿真技术相结合，生成逼真的视觉、听觉和触觉一体化的虚拟手术环境，受训者可借助改进的手术操作设备对虚拟或虚拟叠加现实环境下的组织器官进行操作训练。VR和AR技术可在教学过程中实现对手术操作的模拟，如在虚拟环境中进行腹腔镜器械训练[10]，包括器械的熟悉使用、双手配合、夹持、分离切割、凝血止血、缝合打结等，甚至可模拟小型组织器官手术的施行等。研究表明，VR和AR技术在缝合打结等复杂操作方面较传统箱式训练器效果更胜一筹。除此以外，VR和AR技术还可以通过计算机根据空间信息模拟3D环境，根据电运动计算模拟触觉反馈，为医学生提供多维度的感知信息。虚拟现实和增强现实技术还可以模拟手术中出血、器官损伤等并发症或意外情况的案例，并提供相应的处理方法，在安全的条件下提高医学生处理复杂疑难问题的能力。

3 远程医学教学

随着5G时代的到来，通讯系统的高速率、低延时优势与机器人系统的日臻成熟，使远程医学和远程手术成为可能，并在近年来发展迅速。2023年内已有多例通过5G技术实现远程机器人辅助胃癌根治术、结肠癌根治术、胆囊切除术等开展的报道[11]，术者端与患者端最长跨越地域超过3000千米，从术者端到手术器械的信号传导延迟在1-10ms，对手术操作的精确度和完成度已日臻完善。远程机器人胃肠外科手术不但解决了患者异地就医不便的困难，同时也给手术操作教学带来了新的契机，能够使身处不同地域的学员实时观摩、交流，精进手术操作技巧，进一步缩短疑难复杂手术的学习曲线。

远程医学教学还可设置于门诊实践教学中，晚期胃肠肿瘤和复杂胃肠外科疾病的患者往往需要多学科协作诊疗，在联合门诊设置5G可视化云平台，通过高清摄像系统和5G信号传输，能够较好地展示患者的症状体征和辅助检查，并能完整展示多学科专家讨论、分析病情的全过程，起到近似于面对面教学的作用。

4 展望与挑战

尽管人工智能在许多领域均展示了其高效性与准确性，但其在医学及医学教育中的广泛和深度应用仍存在一定的局限性。人工智能在胃肠外科教学应用中的主要挑战体现在：①人工智能系统的信息来源的准确性：由于人工智能的信息来源主要依赖于互联网抓取，在专业性知识的获取和呈现方面难免出现良莠不齐；②人工智能技术生成信息过程的黑箱性：因教育者或医学生对内容生成过程的算法不了解，在内容生成的方法上需要同计算机相关专业人员保持密切沟通，以确保人工智能生成算法的准确性和专业性；③人工智能的成本：人工智能技术依赖于编译的算法，也基于计算机芯片的运算能力、内容输出设备的先进性以及操作训练设备的独特性，故目前人工智能辅助医学训练的成本仍然较高，需要通过进一步的改进、优化才能付诸大规模应用。

但随着人工智能理念和技术的进一步完善，其在医学尤其是胃肠外科教学领域的发展也将朝着更加真实、更加科学和更加低成本的方向迈进，并逐步成为推动我国智能医学教育改革的重要组成部分，从而进一步提高胃肠外科的教学水平和教学质量，使广大患者受益。