智能醫學技術范例

摘要：人工智能在各領域的蓬勃發展及廣泛應用，已經在教育、科技、消費等領域展示了其舉足輕重的作用及超越以前任何技術革命所帶來的科技推動力。本文以“人工智能+醫學教育”為著力點，重點研究在人工智能的助力下，高職高專類醫學教育的發展。

關鍵詞：人工智能；賦能；高職高專；醫學教育

在國家“教育信息化2.0”的指導下，信息技術特別是人工智能技術同醫學教育進行了充分而有深度的融合，醫學生不止于滿足課堂教學，其自主學習、互動交流，探究最新醫學發展動態都要求醫學教育信息化發展實時對接當前科技最新技術，也成為助推醫學教育改革的重要推手，更成為保障高職高專醫學人才培養質量提升的重要手段。

1“人工智能+醫學教育”賦于教育的意義

當前人工智能已經從簡單的計算發展到感知智能、認知智能，由會寫會算，到能聽會學，再到如今能思考會理解。隨著科技不斷進步，人工智能技術的迭代和優化，人工智能將在許多的領域產生更重要的影響和作用。人工智能在醫學領域得到廣泛應用。浙江省人民醫院放射科利用人工智能技術，開發“胸部CT智能輔助診斷系統”，展現人工智能技術在CT肺結節中強大的檢測能力和應用優勢[1]。通過13000多例的數據，AI檢測肺結節的敏感性一直維持在96%~97%水平。經過4個月的深度學習和模型迭代優化，系統的檢測特異性幾乎翻了一倍，充分體現了AI強大的學習能力和良好發展前景。北京雅森科技與北京宣武醫院、北京大學人民醫院和協和醫院合作研發的腦功能多模態人工智能產品，其通過對核磁共振、PET、SPECT、腦電等數據的分析，可以應用于阿爾茲海默癥、癲癇、帕金森等各類腦功能疾病的量化分析、診斷和預測[2]。截至2017年10月，此系統已累計完成病例分析超過7000余例，準確率超過84%。人工智能產品協助醫生為患者提供更加便捷、優質的醫療服務，讓更多患者從中獲益，補充醫療資源，緩解當前醫療資源分布不均等問題。人工智能時代的到來，意味著人工智能產品或應用很快就會滲透到社會生活的方方面面，對各行各業產生影響，而教育首當其沖[3]。高職高專醫學教育是培養具有醫學基本理論和基本技能，適應基層衛生事業發展需求高素質應用型人才，其培養模式要求醫學生具備應用、駕馭人工智能技術指導醫學工作的能力，通過將人工智能技術同醫學人才培養的深度融合，以提高教學效果和人才培養質量，而且要在教育內容上融入人工智能知識與技術，多渠道掌握醫學基本知識和基本技能。因此，人工智能應用于醫學教育的重要意義不言而喻。

2人工智能催生新的教育生態

目前，人工智能在教育行業的應用已經滲透到各個學科和各個環節，取得了令人矚目的成就。在教育領域，北京聯合大學是最早將人工智能技術應用于教育各個環節的高等院校之一，其創新思維同人工智能相融合，將語言進行轉化，轉化成為特殊群體可以理解的方式予以呈現，通過這種方式，實現了教學模式的革命性變革，更實現了學生學習能力的培養及教學質量的提高。在創新思維的引領下，并在人工智能技術的助推下，“教育信息化2.0”將會更快的到來，將會給教育教學、科研、工作及學生、教師的學習帶來革命性的變革。另外，正是這些初級的AI，促進了教育體系的重構和教育技術的革新。隨著5G技術的發展，信息的獲取更加的高效，智能設備深度融入人類的生活、學習、工作，移動式、碎片化學習將成為人類學習的一種普遍的學習生態。在當前醫學教育中，醫學生需要學習的專業知識相比其它學科更為繁多，學科門類更為細化，知識更新換代更快，新技術應用更快速，因此，醫學生對醫學相關信息知識的檢索、學習將更多的使用智能設備。如果教師的觀點與智能設備通過海量數據搜索得出的觀點不一致時，醫學生如何選擇？這實際上對教師的學科知識水平、專業水準、職業素養和實踐感知都提出嚴峻的挑戰，因此，人工智能對教師的職業和素養提出更高的要求。人工智能在教育中的應用有力的推動教育從業者，動態適應教師與學生教與學相互協同的生態，在這種協同的學習方式下，每一個參與者都是推動其他人前進的潛力，并能夠加速推進教育從業者積極拓展學術水平，不斷更新知識儲備，主動探索和創新技術，其實際意義不僅僅是學伴和助手，而是潛在的教育水平、教育理念的推動者。顯然，人工智能賦能教育將帶來教育體系的重構。正如原清華大學校長陳吉寧所言，人工智能時代，教育的理念、方式和方法都要隨之改變。我們在推動人工智能技術研究、場景應用的同時，也要加強對教育自身的研究，努力揭示人工智能時代教育的客觀規律、教育學的發展規律，不斷提升教育教學治理體系和治理能力的現代化水平。

內容摘要：多元智能理論認為人的智能是多元的，每個人都有各自不同的強弱智能組合，因此多元智能教學模式也應該是多元且個性化的。本文通過分析醫學專業學生的學習現狀，來探討多元智能理論在醫學專業大學英語教學中的應用。

關鍵詞：多元智能;醫學專業;大學英語;教學設計

一.引言

近年來，隨著各國交往的日益密切，社會對綜合型人才的需求越來越大，英語應用能力已經成為大學生必須掌握的能力之一。大學英語教學也不再是單純的知識傳授，而是對學生綜合能力的培養。教育部頒發的大學英語課程教學要求也明確提出新時期大學英語的教學目標是培養學生的英語綜合應用能力，并充分利用多媒體和現代信息技術來增強他們的自主學習能力，使他們朝自主化、個性化學習方向發展。因此，各種以現代化教學為手段的新型教學模式應運而生，而多元智能理論為大學英語改革提供了一個新的視角。越來越多的教育專家認為，將多元智能理論與大學英語教學結合起來，可以更好的提升學生的英語水平。事實上，多元智能理論在大學英語教學中的應用已經非常廣泛，但針對醫學專業學生英語學習方面的研究還相對匱乏。因此，將多元智能理論引入到醫學專業大學英語教學設計中，利用其優勢智能學習是一個值得研究的課題。

二.多元智能理論及其指導意義

多元智能理論是哈佛大學著名發展心理學家霍華德•加德納教授提出的。他指出人的智能并不是單一的，而是以多元的方式存在的。它包括八種智能要素：語言智能、數理邏輯智能、空間智能、肢體運動智能、音樂智能、人際關系智能、自省智能和自然探索智能。此外，多元智能理論提出每個人都具備這八種智能，但都有各自智能的強項和弱項。正是這種強弱智能的組合給教育改革提供了新的思路和指導。不同的學生有不同的智能強弱組合方式，因此在教學過程中更要體現出教學的多樣化和個性化。目前，大多數的英語課堂依然在采用傳統的“老師講授為主、學生被動接受”的填鴨式教學模式，過多的側重于語法和詞匯的學習，以大學英語四六級為教學導向。這種教學模式導致了學生學習習慣的機械化，讓學生喪失學習的興趣，學習效果也并不理想。因此，以多元智能理論為指導的新型教學模式顯得尤為必要。多元智能理論要求我們在教學過程中，更加重視學生的個體差異，注重人文關懷，體現出教學的多樣化和個性化，以此提高學生的學習效率，改善教學效果。

三.醫學專業大學英語教學與學習現狀分析

摘要目的：梳理人工智能醫療器械的倫理現狀與面臨的問題，探討醫療器械領域可遵循的人工智能倫理準則和發展原則。方法：查閱國內外已的人工智能倫理準則，國內外監管、醫學倫理相關規范要求文件。結果與結論：人工智能醫療器械在發展與應用過程中仍面臨著社會影響、個人數據保護、人工智能算法和醫學倫理等問題。人工智能醫療器械在沿著推動醫學人工智能倫理標準化、保持數據完整性方向發展的同時，還要保障數據隱私。

關鍵詞：人工智能；倫理；醫療器械

人工智能（ArtificialIntelligence，縮寫為AI）一詞，在1956年的達特茅斯會議上被首次提出。人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力，已發展上升為國家戰略，在自動駕駛、醫療、工業機器人以及教育、金融、互聯網服務等領域得到越來越多的應用。在醫療領域的應用主要包括輔助診斷、輔助手術、臨床輔助決策、患者信息管理等，對應的人工智能醫療器械產品主要包括獨立的醫療軟件、AI賦能醫療設備、醫療信息化系統（云醫療）幾大類。隨著以深度學習為代表的人工智能技術不斷發展，我們在積極擁抱人工智能的同時，需要思考人工智能醫療器械在發展與使用過程中面臨的倫理問題，充分認識人工智能醫療器械在數據獲取、隱私保護等方面帶來的影響。人工智能本身是技術而不是產品，醫療工作者使用的是被醫療人工智能賦能后的設備或者信息化系統，而不是使用人工智能技術本身。由人工智能發展所帶來的倫理問題，在一定程度上可由設計開發者通過遵循一定的原則而規避，因此，在我國推動人工智能發展的關鍵時期，探討人工智能發展應遵循的倫理準則，對人工智能的發展有著極為重要的意義。

1人工智能倫理準則及現狀

1.1現階段人工智能倫理共識

隨著人工智能倫理的發展，目前國內外主要達成了兩個影響較為廣泛的人工智能倫理共識，一個是“阿西洛馬人工智能原則”（AsilomarAIPrinciples），一個是國際電氣電子工程師學會（IEEE）組織倡議的人工智能設計的倫理準則[1]。“阿西洛馬人工智能原則”于2017年1月初在美國加利福尼亞州阿西洛馬舉行的BeneficialAI會議上被提出，阿西洛馬人工智能原則是著名的阿西莫夫機器人學三定律的擴展版本。阿西洛馬人工智能原則目前共23項，分為三大類，分別為科研問題（ResearchIssues）、倫理和價值（EthicsandValues）、更長期的問題（Longer-termIssues）[2]。其中涉及倫理方面的共13項，主要為1）安全性；2）故障透明性；3）司法透明性；4）責任；5）價值歸屬；6）人類價值觀；7）個人隱私；8）自由和隱私；9）分享利益；10）共同繁榮；11）人類控制；12）非顛覆；13）人工智能軍備競賽。“阿西洛馬人工智能原則”可以理解為人工智能不能單純地為了利益而創造，而應該為了在確保人類不被替代的情況下通過自動化實現人類繁榮。保持一個尊重隱私但開放、合作的人工智能研究文化也是一個優先考慮的問題，以確保研究人員和政策制定者在彼此交換信息的同時，不會用危害人類的手段與對手競爭。國際電氣電子工程師學會（IEEE）最早于2016年提出了“關于自主/智能系統倫理的全球倡議”，并于2016年12月和2017年12月在全球范圍內先后了第一版和第二版的“人工智能設計的倫理準則”白皮書（"EthicallyAlignedDesign"）。該白皮書來自于IEEE自主與智能系統倫理全球倡議項目，在當前版本的《人工智能設計的倫理準則》（第2版）中，白皮書提出了一些相關的議題和建議，希望能夠促進符合這些原則的國家政策和全球政策的制定。該倫理準則提出了5個核心應遵循原則[3]：1）人權：確保它們不侵犯國際公認的人權；2）福祉：在它們的設計和使用中優先考慮人類福祉的指標；3）問責：確保它們的設計者和操作者負責任且可問責；4）透明：確保它們以透明的方式運行；5）慎用：將濫用的風險降到最低。該人工智能倫理準則的旨在為IEEE正在推動的11個與人工智能倫理相關的標準制定提供建議。上述兩項接受較為廣泛的倫理共識，由來自人工智能/機器人研究領域的專家學者以及專業技術學會的研究人員討論制定而成。同時，由于人工智能在產業發展中的戰略性地位和應對人工智能倫理風險的迫切需要，許多國家政府機構、社會團體、產業界等也在制定適用于自身國情的人工智能倫理準則或指南，為人工智能相關企業提供風險把控、評估和應對的系統性指引。

1.2國外人工智能倫理發展現狀

摘要：醫學影像學涉及面廣泛，專業性及實踐性較強，是臨床醫學的基礎，而中醫院校學生的影像學基礎相對薄弱，故其實習醫學影像學難度略大。本文著重介紹帶教中醫院校規培及實習生的方法，主要是圖像存檔傳輸系統(PACS)和人工智能(AI)，旨在提高帶教效率，使其在有限時間內獲得更豐富的影像醫學知識，并能針對不同病例選擇合適的影像學檢查方法。

關鍵詞：中醫院校；醫學影像學；PACS；人工智能

醫學影像學主要包括影像診斷及影像技術兩方面，其專業性及實踐性強，涉及臨床醫學面廣泛，并發揮著重要作用，是一門獨立且重要的橋梁學科[1]。中醫院校學生由于課時限制等原因，醫學影像基礎較單薄，對影像診斷知識更是知之甚少[2]。本文著重探討如何提高中醫院校學生醫學影像知識的實習質量。

1中醫院校影像學教育現狀

中醫理論注重講究人體的整體性，西醫理論特別是影像醫學更強調人體的局部結構解剖，故中西醫在教學方面存在較大差異。西醫理論在中醫院校分布的課時較短，相應的教學設施亦不充足，故中醫院校學生影像醫學基礎相對薄弱。另外，學生在影像科的實習時間較短，這就要求帶教老師在實習中綜合多種易懂手段進行教學。

2醫學影像實踐教學現狀

隨著數字化時代的到來及科技進步，醫學影像設備更新換代迅速，從而也進一步促進了醫學影像學的飛速發展，由于教材更新需要時間，醫學影像學課程內容一定程度上滯后于影像醫學技術的發展。PACS即圖像存檔傳輸系統，將醫學圖像資料轉化為數字信息，是解決醫學影像獲取、顯示、處理、儲存、傳輸和管理為目的的綜合系統[3-4]。PACS系統和醫院信息系統(HIS)共同組成一個完整的信息環境，從而更好地為臨床提供醫療服務。PACS系統運用便捷、易掌握，也為醫學影像學實踐教學提供了一個先進的手段，提高了影像教學層次。大數據時代，理論算法的不斷更新，計算能力的提升以及網絡設施的演進，共同驅動了人工智能的發展。目前人工智能技術仍處于初級階段，局限于解決單一影像任務，雖無法廣泛應用于臨床，但其仍為臨床工作帶來不少便捷之處，我們可以嘗試將人工智能技術應用于臨床帶教工作中，以更好地幫助學生理解影像，服務臨床。

在肺炎疫情防控工作中，工業和信息化部了《充分發揮人工智能賦能效用，協力抗擊病毒感染的肺炎疫情倡議書》，多家企業迅速響應，充分發揮人工智能在疫情監測分析、防控救治等方面的作用，使人工智能（AI）在醫療領域的應用走進了大眾視野。

一、人工智能醫療艱難起航

讓機器來模仿和執行人的某些功能，一直是人類的夢想和追求。早到《列子·湯問》中西周偃師研制的取樂伶人，近至捷克作家卡雷爾·恰佩克的劇作《羅素姆的萬能機器人》，都體現出了人類對人工智能的豐富想象。1956年夏天，在常春藤的達特茅斯學院舉行了一次10個人組成的為期兩個月的研討會，會議的目標是“精確、全面地描述人類學習和其他智能，并制造機器來模擬”。這次會議被公認為人工智能學科的起源。隨著數學、計算機、信號與系統、語言學等學科不斷發展，人工智能的應用范圍日益擴大。圖像分類、語音識別、人機對弈、無人駕駛等技術已實現從“不能用、不好用”到“可以用”的突破。人工智能開始嘗試與其他學科領域相結合，如制造、教育、零售等。其中，人工智能在醫療領域的應用也迅速發展。人工智能醫療的雛形，可以追溯到1972年斯坦福大學研制的MYCIN系統，這是一種使用了人工智能的早期模擬決策系統，幫助醫生對住院的血液感染患者進行診斷和推薦用藥。同年，利茲大學推出了研發的AAPhelp系統，這是一個臨床決策支持系統，主要是用于腹部劇痛的輔助診斷以及手術的相關需求。20世紀八九十年代，商業化應用的臨床決策支持系統QuickMedicalReference、DXplain、DiagnosisOne等也陸續推廣。隨著醫學影像數字化的發展，人工智能與醫學影像的結合逐漸深化。2006年，深度算法的出現為圖像識別帶來突破性進展。2012年，多層卷積神經網絡結構的應用將圖像識別錯誤率從26.2%降低到3%，人工智能在醫療影像識別的應用進入新的階段。2017年，美國食品藥品管理局（FDA）批準了第一個用于臨床的基于云計算和深度學習的分析軟件——用于分析心臟核磁共振圖像的ArterysCardioDL軟件。然而，人工智能醫療的發展并非一帆風順。2012年IBM開始研發的沃森系統，經過4年的訓練和改進，已經可以助力腫瘤醫生治療乳腺癌、肺癌、腸癌、宮頸癌等13種癌癥。但自2017年以來，全球有多家醫院和癌癥研究中心由于其診療效果不達預期而取消了與IBM沃森系統的合作。人工智能在醫療領域的應用研究并沒有因此而止步。目前，歐洲國家正在大力發展人工智能在系統化藥械管理、遠程醫療方面的應用，日本將醫療健康管理和護理作為結合人工智能的突破口，美國已有基于人工智能技術進行藥物研發的多種新藥上市，中國、美國、以色列在人工智能醫療影像分析上也在不斷研發出新產品。人工智能醫療將持續保持高速發展的趨勢。

二、我國人工智能醫療呈現跨界共融狀態

我國人工智能起步晚于發達國家，但是發展迅速。1979年，北京中醫醫院“關幼波肝病診療程序”投入使用，成為我國第一個具有人工智能特征的臨床決策支持系統。20世紀80年代，人工智能臨床決策支持系統在中醫領域快速發展。1982年基于滋養細胞疾病診治的計算機診斷決策支持系統問世，1983年盆腔子宮內膜異位癥計算機診斷決策支持系統投入使用。進入90年代，相關基礎性研究不斷豐富，人工智能在醫療健康的更多細分領域發展迅速。2016年，國務院辦公廳印發《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》，將健康醫療大數據應用發展納入國家大數據戰略布局；《“十三五”國家科技創新規劃》提出重點發展大數據驅動的類人工智能技術方法?；诖髷祿娜斯ぶ悄茚t療進入快車道，人工智能在醫學影像、健康管理、醫療輔助等方面應用進展快速，部分應用領域已經達到世界領先水平。依托圖像識別技術和深度學習技術，人工智能在醫學影像領域大有可為。通過不斷驗證和打磨算法模型，人工智能已經可以識別并標注病灶，跟蹤病灶位置變化，并給出影像報告、檢查結果和隨訪建議等。人工智能在醫學影像中的應用，一方面可以減輕大醫院臨床醫生的負擔，減少重復性人工勞動，最大程度釋睿米機器人手術過程圖。放醫生的效能、提高診斷的正確率；另一方面也使優質醫療資源下沉變為現實，提高基層醫院“早發現”病灶的能力，從而實現“早診斷、早治療”，減低患者的治療成本，有利于促進分級診療制度的執行和完善。目前，人工智能在醫學影像中的應用已經涉及肺結節、乳腺癌、宮頸癌等多個方面。其中，在肺結節的人工智能識別領域，我國處于世界領先水平，注冊在北京的推想醫療科技股份有限公司，是目前全球唯一一家同時獲得歐盟CE認證、日本PMDA醫療器械認證、美國FDA認證和中國NMPA三類證等四大市場準入的人工智能醫療公司。在此次抗擊肺炎疫情戰役中，推想借助人工智能降低醫院內交叉感染，推出的肺炎智能輔助篩查和疫情監測系統在中國、日本、意大利、德國、美國等國多家醫院落地使用。人工智能在健康管理方面的應用也日漸深入，我國企業在風險識別、虛擬護士、精神健康、移動醫療以及可穿戴設備等人工智能健康管理領域均多有建樹。與傳統醫療注重疾病治療不同，人工智能健康管理更重視預防的作用。運用人工智能技術及時收集用戶健康數據，建立用戶畫像，為不同人群提供不同的健康解決方案，可以以更低成本更有效地進行群體的高發性慢性病管理。雖然伴隨著以運動、心律、睡眠等檢測為主的移動醫療設備快速發展，智能手表、智能手環等穿戴式智能設備可以將檢測的血壓、心電、脂肪率等多項指標上傳到云數據庫形成個人健康檔案，但由于這些設備都是在人體表面采集數據，無創情況下可獲取的數據不多，因此通過這些設備可識別和預警的疾病也有限。北京鷹瞳科技發展股份有限公司另辟蹊徑，通過AI視網膜影像分析來進行健康管理和慢病預警，在人工智能健康管理方向走在了世界前列。該公司自主研發的便攜式全自動眼底照相機鷹瞳Airdoc，已獲得歐盟CE認證和中國NMPA三類證，能在人工智能的算法支持下通過視網膜圖像準確識別55種眼部、心血管、神經、內分泌、腦部腫瘤等領域的健康風險，準確率相關指標均已達到全球頂尖水平，同時還能對糖尿病、高血壓、心梗、腦卒中等8種重大慢性病進行風險預測。人工智能在醫療輔助方面的應用也十分廣闊，最常見的場景就是手術機器人。以帕金森癥的治療為例，醫生需要通過腦深部電刺激治療方法（DBS手術），將直徑亞毫米級的刺激電極準確植入患者顱內特定核團，從而達到神經調控、緩解帕金森相關癥狀的目的，這是國際公認對精度要求最高的神經外科手術。中國目前有近300萬帕金森病患者，能獨立完成DBS手術的醫生僅有百余名。借助手術機器人，更多患者有望通過微創方式完成DBS手術治療。2020年，中國人民解放軍總醫院神經外科率先將高分辨數字影像技術、3D打印技術以及手術機器人技術，融合到腦深部電刺激治療技術中。借助北京柏惠維康科技有限公司睿米機器人的AI定位功能，神經外科醫生可以制定出最適合患者的腦深部電刺激靶點和電極植入路徑，并通過無創注冊、精準導航的方式，將帕金森的手術有效率提升至97%以上。除了上述3個應用場景外，我國人工智能在醫療健康領域落地的產品還包括疾病預測、醫院管理、藥物研發、醫學研究以及醫療大數據等多個應用場景。依托醫療健康數據量優勢，我國醫療健康領域的人工智能產業發展快速。在健康醫學人工智能主題有關的研究領域中，我國的發文量和國際合作占比均居世界前列，已成為全球開展人工智能相關臨床試驗數量最多的國家。

三、未來，中國能否引領全球人工智能醫療發展

人工智能醫療是實現“健康中國”戰略的重要驅動力。近年來，國家對醫療領域人工智能的發展提出明確要求，出臺系列技術研發支持政策，就健康信息化、醫療大數據、智能健康管理等相關技術和產品提出規劃，明確醫療、健康及養老等方面的人工智能應用方向。正如鷹瞳科技創始人張大磊所說，接下來的15年，人工智能將會在醫療領域發揮巨大作用，成為推動醫療下一輪升級和變革的核心引擎。隨著我國人口老齡化加劇，分級診療制度建設的不斷完善，醫學影像、健康管理和醫療機器人等將成為未來人工智能重點發展的領域。我國在人工智能醫學影像領域的絕對優勢有望持續保持，部分健康管理領域企業或將能提供醫療級健康管理解決方案，而手術機器人領域則面臨著研發操作類手術機器人的挑戰。從全球來看，藥物研發是人工智能在醫療健康領域應用的重要場景，其收入占人工智能醫療收入的27%，未來幾年還將保持高速增長。但在這一領域，我國企業與歐美國家的企業還存在較大差距，全球頭部人工智能制藥企業中，英美公司仍占主體，我國企業在藥物研發領域的布局亟待加強。

1提供醫學教育知識平臺

智能手機平臺提供了海量的專業知識。應用信息技術通過智能手機平臺只要進行“點擊”操作，專業執業人員的最新研究成果、專業知識、從業經驗等就會展現面前。部分應用軟件可以直接進入臨床試驗數據庫和生物醫學文獻數據庫，例如PubMed/MEDLINE進行文件檢索。最受歡迎的數據庫搜索應用軟件為PubSearch和PubMedonTap，這些軟件同時也支持患者與專業人員間的信息共享。智能手機平臺能提供專業視頻、彩色圖譜等對于醫學教學非常重要的資源。手機軟件可供檢索疾病的正確診斷名稱、定義、鑒別診斷、病理生理、治療選擇、常見疾病的問卷調查表和標準隨機控制試驗總覽。軟件如“NormalLabValues”或“PocketGuidetoDiagnosisTests”提供常用實驗室檢查的參考值及解讀、異常值分析、實驗室單位討論等。軟件如“SkyscapesRxDrug”或“SafeMedPocket”提供藥物名稱、用藥指征、劑量、藥理、藥物協同作用、配伍禁忌及費用等。利用軟件可以進行患者跟蹤隨訪，觀察患者治療反應、療效、手術并發癥，了解疾病的演進過程等，不斷提升學生的臨床技能。因而無論對于學生的專業知識學習和初涉專業研究都提供了便利。多功能的智能手機應用在醫療資源有限、信息技術不發達的地區如波西尼亞、黑塞哥維那等更具價值。

2實施翻轉課堂教學

傳統的教學模式是教師在課堂上講課、布置家庭作業、學生回家練習。與傳統的課堂教學模式不同，在“翻轉課堂式教學模式”下，學生在家完成知識的學習，而課堂成了教師與學生之間、學生與學生之間互動的場所，包括答疑解惑、知識的運用等，從而達到更好的教育效果。智能手機的應用使“翻轉課堂式”教學模式變得更加現實，學生可以實現遠程、非同步學習；學生可以自主搜集臨床相關數據儲存于智能手機，直接發送給教師和/或將其上傳到云端，必要時提取供學習使用。例如教學前向學生提供以智能手機為基礎的檢眼鏡，讓學生彼此間采集眼底影像圖片并互相傳閱，課堂上教師再基于此進行引導式的教學。學生可以通過互聯網獲取優質的醫學資源自主學習，課堂上教師的角色則發生了變化，教師更多的責任是去理解學生的問題和引導學生去運用知識。

3實施機動性教學

基于智能手機的便捷特點，教師教授課程后可以高效率的召集知識反饋活動。例如教師教授尿液分析技術及組織分析技術后甚至可以在授課當天直接通過智能手機進行反饋性知識檢測，從而強化了學生對知識的掌握及診斷過程的理解。應用智能手機學生可以即時訪問學校、醫院的信息系統，遠程訪問患者記錄，在教師、學生間進行即時交流、學習。例如“OsiriX”和“MEDITECH”軟件支持訪問醫院圖片庫和信息系統，支持不同訪問者之間、不同地域之間的安全傳輸。智能手機利用信息技術可以真正地實現多機構、多地域、無限制的電子教學，將學習對象無限延展，其記錄可供反復交流和學習，無時間限制，優越性明顯。因而，教學可以不再局限于學校、教室，可以任何時間、無具體地域、跨越空間進行，其機動性是傳統教學模式無法比擬的。

4臨床教學中應用的優勢

摘要：人工智能在醫療領域中有著廣泛的應用前景和研發空間。醫療人工智能在大幅度提高了醫療技術水平的同時，也擴大了優質醫療覆蓋的廣度，極大程度上改善了醫療水平，幫助解決了醫療資源緊缺的問題。文章基于人工智能的相關背景，重點論述了人工智能在醫療領域上的應用，分析其發展過程中遭遇的挑戰和未來的發展前景。

關鍵詞：人工智能；醫療領域；信息時代；智能醫學；應用與挑戰

0引言

人工智能ArtificialIntelligence（簡稱AI）是指機器有了人的智能，它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術以及應用系統的一門新的科學技術。人的智能是指人類利用自身的神經網絡去感受、思考、判斷、研究并有相應的行為/動作，AI是受人類智能的啟發，它是利用計算機科學做出的一系列反應，該技術使得機器也可以感受、思考、判斷、研究[1]。AI在醫療領域方面的應用也隨著科學發展越來越廣泛，AI的進步會加速醫療信息化進程，也會促進智慧醫療的發展[2]。AI能協助醫生診斷治療，能參與醫療藥物研發緩解當前醫療資源緊張的現狀，也能幫助醫院改善醫療體系，讓患者都能夠享受到有效快捷的醫療服務。

1醫療人工智能的應用

1.1智能輔助診療

智能診療是將AI技術應用到疾病診療中，AI可以幫助醫生進行醫療信息的整理，通過對病人醫療信息的分析自動識別病人的身體健康指標[3]。醫生有時候也會誤診，AI利用大量的數據、專業文獻的收集與分析，快速高效的生成多功能數據庫，并自動生成針對患者的精確診療建議，降低了醫生工作強度，同時也降低了漏診和誤診的幾率。

摘要：隨著移動互聯網技術的不斷發展，微信的普及率越來越高，其在推動企業品牌宣傳方面起著越來越大的作用，進而各個行業都開始注重微信公眾平臺的建設?；诖?，本文主要針對基于人工智能的醫患關系微信平臺建設進行了詳細的分析，希望能夠對相關人員有所幫助。

關鍵詞：微信小程序；人工智能；醫患關系；平臺建設

此前醫生和患者之間的溝通存在著很多不足和限制，而隨著社交媒體不斷的發展，醫生和患者之間的交流溝通變得更加的便捷，通過社交媒體的交流溝通對于改善當前日益尖銳的醫患關系有著很大的幫助。醫生通過微信平臺的人工智能技術，可以很好的拓展溝通的范圍，并且實時收集患者及其家屬的具體情況，然后給出合理的建議并進行有效的反饋。可以說，微信已然成為醫患之間溝通交流的良好平臺，能夠促使醫患關系更加良好的發展。

一、傳統醫患互動間存在的問題以及微信在其中的應用情況

（一）傳統醫患互動間存在的問題

首先就是溝通時間比較短，很難有效滿足患者需求。當前我國醫療衛生事業存在著嚴重的資源分布不均的情況，看病擁堵問題一直以來都讓民眾備受困擾，患者在治療過程中在掛號、就診和取藥等各個環節需要花費很多的時間[1]。同時，公眾扎堆大醫院看病也使得醫院超負荷的接診，進而很多醫生很難和患者進行長時間的溝通，引起很多患者的不滿，從而產生一系列的糾紛和矛盾，人們對于醫院的滿意度也是呈現一種逐漸下降的趨勢。其次就是溝通途徑比較少。傳統醫患溝通大都是在醫院就診時面對面的溝通，而這種交流主要發生在問診、治療以及取藥等環節中，對于病人就診前后的情況常被忽視。同時互動效率不高,進而引發醫患之間的理解偏差。當前醫患溝通的主導權還是把握在醫院方面,患者很多都只能夠被動的接受指導和信息,話語權非常缺乏。

（二）微信在醫患溝通中的應用情況