智能医学技术范文1
培养学生质疑能力，能帮助学生在“发现问题、提出问题、分析解决问题”的过程中学会学习，提高学习兴趣。因此，教师要养成不断设疑的习惯，把握设疑的时机，鼓励学生主动质疑。
关键词：
计算机教学；质疑能力；教学方法；研究
“计算机基础”课程是中职一年级的公共课，通过本课程的学习，旨在使学生熟练掌握系统软件和常用office办公软件的操作和应用，培养学生的计算机应用能力和解决问题的能力。
一、教师养成不断设疑的习惯
有人也许要问，既然质疑是提出问题，并且在这里强调的是学生主动的质疑，那为什么又变成教师在课堂教学过程中设疑了呢？不是又把主动变成被动了吗？其实不然。因为有的中职学生已经习惯了被动接受知识，习惯了教师说到什么就思考什么，甚至根本不动脑筋，如果在这种情况下，教师就急于让学生自己恰当地提出问题，这无疑是不可能的，而且有可能让学生把“质疑”当作一种负担，产生惧怕心理，反而失去学习的兴趣。因此，教师应在课堂教学的过程中不断设疑，引导学生思考问题、解决问题，逐步培养学生的独立思维能力，当这个过程渐进到一定的程度时就自然能激发起学生的质疑。从某种意义上讲，教师的设疑是为激发学生的质疑起到一个抛砖引玉的作用，教师应在平时的课堂教学过程中养成不断设疑的习惯。
二、教师应正确把握设疑的时机
教师在课堂教学过程中的设疑并非是随心所欲的，而应注意把握设疑的时机。首先，应在教学过程的最佳处设疑。不管做什么事情，好的时机的选择对事情的成败起着至关重要的作用。选择好的设疑时机可以有效地提高教学效果，引起学生注意，并及时反馈学生信息。所谓设疑的最佳处，可以是学生疑惑不解、厌倦困顿时；可以是学生各执己见、意见无法统一时；也可以是学生受旧知识影响而无法顺利掌握新知识时。例如，在讲WORD中的绘图工具时，先让学生绘制一幅电工里的简单电路图，然后让学生把电路图进行移动，学生发现无法整幅图一起移动，移动图形全乱了套，此时表现得疑惑不解、不知所措。这时教师就可以问：“为什么会出现这种情况？怎样才能让整幅图一起移动呢？”然后让学生自己阅读教材，讨论、尝试并总结出“图形整合”这一知识点。这样，学生的兴趣就得到了激发，学习能力也得到了提高。其次，应在重点、难点处设疑。重点和难点是每一位教师在每堂课上迫切要解决的问题，而且每一位教师都致力于怎样把重点难点高效、易懂地让学生掌握。在重点、难点的教学上恰当地设疑能起到事半功倍的效果。当然，这时教师所提出的问题要精心进行组织，可以增加问题的不一致性，从而激发学生的学习动机。例如，图表是EXCEL这一章的教学重点和难点，学生掌握起来往往较困难，教师讲授时就应不断设置问题，以加深学生印象。可以让学生用点折线图画出y=x2的抛物线图，在不同学科的相互关联中启发诱导学生进一步深入思考，在释疑的过程中掌握重难点。第三，教师应注意控制设疑的量。课堂教学时间是极为有限的，提高这有限的四十五分钟课堂效率是极为重要的。设疑能激发并维持学生良好的学习状态，提高教学效率，但同时教师应注意把握设疑的量，如果在有限的四十五分钟时间内过多地进行设疑，反而会增加学生的负担，让学生在重要问题前疲于奔命，应接不暇，导致学习兴趣的丧失和教学的失败。因此，教师应控制设疑的量，尽量把设疑压缩在关键处。如教学内容的承上启下处，一节课上学生最疲劳时，抽象的内容让学生感到乏味时……总之，教师在平时的课堂教学中应巧妙设疑，适时设疑，以此来有效地提高学生的学习兴趣，同时在质疑、释疑的过程中培养学生分析问题、解决问题的能力。
三、教师应鼓励学生主动质疑
前面已经提到，教师在教学过程中设疑的一个重要作用就是让学生学会质疑。当学生自己会质疑时，他们的思维能长时间地处于活跃状态，同时，在学生质疑和释疑的过程中有利于把知识掌握得更牢固，有利于发散性思维的形成。学生的主动质疑需要教师的不断鼓励。在平时的教学活动中，应充分肯定学生提出的问题，并耐心予以解答，或耐心指导学生去获得问题的答案。对学生提出的每一个问题，不管难易、不管价值的高低，都应给以表扬，以此来增加学生的自信心，鼓励学生敢于设问。这样长期坚持，必定会激活学生的思维，从而提高中职学生学习“计算机基础”课的兴趣和效率。
四、结束语
总之，教师在教学过程中应强化学生的提问意识，教给学生质疑的方法，但同时也要注意因势利导，克服为了提问而提问的倾向，应尽量使提问有价值。在教学过程中也不要把一切问题都直接讲出来，要让学生有问题可提。质疑能促进学生学习的兴奋状态，培养学生的思维能力，能提高学生“发现问题、分析问题、解决问题”的能力，增进学生对“计算机基础”学科的兴趣。因此，教师应培养学生的质疑能力，从而有效提高中职“计算机基础”的教学质量，培养合格人才。
作者：李君 单位：江苏省惠山中等专业学校
参考文献：
[1]钱红艳.培养质疑能力,开启智慧大门[J].文教资料,2011(12).
智能医学技术范文2
关键词：人工智能；赋能；高职高专；医学教育
在国家“教育信息化2.0”的指导下，信息技术特别是人工智能技术同医学教育进行了充分而有深度的融合，医学生不止于满足课堂教学，其自主学习、互动交流，探究最新医学发展动态都要求医学教育信息化发展实时对接当前科技最新技术，也成为助推医学教育改革的重要推手，更成为保障高职高专医学人才培养质量提升的重要手段。
1“人工智能+医学教育”赋于教育的意义
当前人工智能已经从简单的计算发展到感知智能、认知智能，由会写会算，到能听会学，再到如今能思考会理解。随着科技不断进步，人工智能技术的迭代和优化，人工智能将在许多的领域产生更重要的影响和作用。人工智能在医学领域得到广泛应用。浙江省人民医院放射科利用人工智能技术，开发“胸部CT智能辅助诊断系统”，展现人工智能技术在CT肺结节中强大的检测能力和应用优势[1]。通过13000多例的数据，AI检测肺结节的敏感性一直维持在96%~97%水平。经过4个月的深度学习和模型迭代优化，系统的检测特异性几乎翻了一倍，充分体现了AI强大的学习能力和良好发展前景。北京雅森科技与北京宣武医院、北京大学人民医院和协和医院合作研发的脑功能多模态人工智能产品，其通过对核磁共振、PET、SPECT、脑电等数据的分析，可以应用于阿尔兹海默症、癫痫、帕金森等各类脑功能疾病的量化分析、诊断和预测[2]。截至2017年10月，此系统已累计完成病例分析超过7000余例，准确率超过84%。人工智能产品协助医生为患者提供更加便捷、优质的医疗服务，让更多患者从中获益，补充医疗资源，缓解当前医疗资源分布不均等问题。人工智能时代的到来，意味着人工智能产品或应用很快就会渗透到社会生活的方方面面，对各行各业产生影响，而教育首当其冲[3]。高职高专医学教育是培养具有医学基本理论和基本技能，适应基层卫生事业发展需求高素质应用型人才，其培养模式要求医学生具备应用、驾驭人工智能技术指导医学工作的能力，通过将人工智能技术同医学人才培养的深度融合，以提高教学效果和人才培养质量，而且要在教育内容上融入人工智能知识与技术，多渠道掌握医学基本知识和基本技能。因此，人工智能应用于医学教育的重要意义不言而喻。
2人工智能催生新的教育生态
目前，人工智能在教育行业的应用已经渗透到各个学科和各个环节，取得了令人瞩目的成就。在教育领域，北京联合大学是最早将人工智能技术应用于教育各个环节的高等院校之一，其创新思维同人工智能相融合，将语言进行转化，转化成为特殊群体可以理解的方式予以呈现，通过这种方式，实现了教学模式的革命性变革，更实现了学生学习能力的培养及教学质量的提高。在创新思维的引领下，并在人工智能技术的助推下，“教育信息化2.0”将会更快的到来，将会给教育教学、科研、工作及学生、教师的学习带来革命性的变革。另外，正是这些初级的AI，促进了教育体系的重构和教育技术的革新。随着5G技术的发展，信息的获取更加的高效，智能设备深度融入人类的生活、学习、工作，移动式、碎片化学习将成为人类学习的一种普遍的学习生态。在当前医学教育中，医学生需要学习的专业知识相比其它学科更为繁多，学科门类更为细化，知识更新换代更快，新技术应用更快速，因此，医学生对医学相关信息知识的检索、学习将更多的使用智能设备。如果教师的观点与智能设备通过海量数据搜索得出的观点不一致时，医学生如何选择？这实际上对教师的学科知识水平、专业水准、职业素养和实践感知都提出严峻的挑战，因此，人工智能对教师的职业和素养提出更高的要求。人工智能在教育中的应用有力的推动教育从业者，动态适应教师与学生教与学相互协同的生态，在这种协同的学习方式下，每一个参与者都是推动其他人前进的潜力，并能够加速推进教育从业者积极拓展学术水平，不断更新知识储备，主动探索和创新技术，其实际意义不仅仅是学伴和助手，而是潜在的教育水平、教育理念的推动者。显然，人工智能赋能教育将带来教育体系的重构。正如原清华大学校长陈吉宁所言，人工智能时代，教育的理念、方式和方法都要随之改变。我们在推动人工智能技术研究、场景应用的同时，也要加强对教育自身的研究，努力揭示人工智能时代教育的客观规律、教育学的发展规律，不断提升教育教学治理体系和治理能力的现代化水平。
3人工智能在高职高专医学教育的应用需求
被称为第四次工业革命的人工智能技术的发展和应用，为当前和未来定制化学习，自适应学习注入强大推力并提供技术解决方案。在人工智能时代，医学教育的人才培养模式、教学方法、教学手段、教学场景都必须变革，而且都必须依靠计算机技术、人工智能技术等信息化的科技手段来实现。同时，从学习和学制的特点来看，高职高专医学教育学制短，医学知识和技能的学习任务重，需要大量的实际操作应用场景进行技能培养，而实际的临床操作是不现实，而采用人工智能技术，再造医学场景，创设真实场景，将会极大地提升学生的认知度，提高学习效率，从而达到巩固知识、培养技能的目的。因此，迫切要求高职高专医学教育工作者，紧紧把握时代方向，顺应时展趋势，积极主动学习和掌握人工智能应用技术。因此，信息化技术的发展也是高职高专院校教学的需要[5]。医学教育信息化已经发展到超越现实的创新阶段。当代医学生的学习形式已经发生巨大的变化，学习空间也由教室转型为随机性，碎片化多形式虚拟网络学习平台，逐步形成师生线上线下，互助互动的混合式学习[6]。在这个过程中，学生选择优质网络课程资源的自由度极大，而现有的丰富医学教育共享资源库，从而为实现医学教育的云平台建设提供最现实的选择，也是医学教育向着智能化、大数据、云计算迈进的典型时代特征。正如中国教育部副部长钟登华在国际人工智能与教育大会上表示的那样：“智能时代将会是一个人机协同、跨界融合、共创分享的时代，……教育不能故步自封，应主动适应新的时代要求。”[7]医者仁心，医学教育更应是有温度的教育，教学中培养以人为中心的温情教育，尊重生命，关爱人生，教师与学生共同探讨专业和审美，进行情感交流。
4结束语与思考
2019年2月13号国务院印发的《国家职业教育改革实施方案》明确指出：“职业教育与普通教育是两种不同教育类型，具有同等重要地位”。职业教育改革与发展新的春天已经到来，这无疑会加快推进人工智能在医学教育、临床应用、辅助诊疗等方面实践和应用。当前，依托人工智能技术的教育教学活动在各个高校中得到蓬勃发展，这与不断提升的教育信息化技术紧密相连。当下，智慧校园建设也进入到了平台期，各种建设也基本趋于完善，特别是大数据挖掘平台的建设，以及高性能计算机的集群化应用，为人工智能应用的开展，提供了强大的计算资源和史无前例的高可用的支撑。另外，各种开源人工智能平台的发展，也为资金相对紧张的高职高专院校提供了合适的解决方案，更为人工智能技术的探索性应用及研究提供了可能。在国外，著名的微软公司为开发者提供了人工智能框架CNTK，使用该框架可以在多个GPU，甚至在一个GPU上运行机器学习、图像识别、自然语言处理等方面的算法，借助这些成熟的工具可以在医学教育中为学生提供诸如病理、影像图像识别等技术，提升学生基于理论知识指导实践工作的能力。在国内，百度公司为开发者提供了全球领先的人工智能AI平台，可以借助其提供的成熟工具进行课堂专注度的研究分析，根据学生课堂表现，进行多维度的教学效果的评估，为授课教师改进教学模式、培养学生提供客观、可视化的指导。也可以基于AR技术来盘活原本抽象、难理解的医学知识，结合其提供的3D识别跟踪能力，为医学上的课堂教学、课后自主学习提供更为直接、有效的手段支撑。未来，各种智能软件、硬件的混合式课堂教学将成为常态，一种前所未有的教学协作形式将是未来学习主要生态。这将引发高校教学内容和教学方法进行创造性的革命，引领我们形成全新的教育教学理念，探寻符合当今学生诉求的教学内容、教学形式和教学方法，为学生提供更广泛的教学服务和更贴近的场景实现。当然，“大数据和人工智能技术让教育教学的评估更加容易，也会伴随危险”。芬兰国家教育机构总干事奥利-佩卡•海诺宁提醒，人工智能时代的数据应用应更加谨慎。教育管理者应清楚数据的保护和人工智能在教育应用中的问题。[8]随着人工智能技术的发展和应用，数据安全和隐私保护等已经成为未来人工智能发展不可回避的伦理问题，如何实施教育视角下的可信赖人工智能，确保师生的主体性，实现安全、透明、可预测、可解释、可追溯的人工智能+教育，是需要高度重视并持续关注的问题。
参考文献
[1]哇！人工智能的医学影像应用上央视啦！[Z].搜狐网2017-8-31
[2]严律南.人工智能在医学领域应用的现状与展望.[J]中国普外基础与临床杂志，2018，25（5）：513-514.
[3]李德毅，马楠.智能时代新工科—人工智能推动教育改革的实践[J].高等工程教育研究，2017（5）.
[4]张东，黄蔚.教育如何跟上智能时代的步伐[N].中国教育报，2019-5-17（1）.
[5]黄荣怀，张慧.人工智能促教育2030议程实现[N].中国教育报，2019-5-18（3）.
[6]叶玲，姚艳丹.“互联网＋”时代大学英语的混合式学习模式探讨[J].医学教育研究与实践，2017，25（2）：288-290.
[7]张东，黄蔚.教育如何跟上智能时代的步伐[N].中国教育报，2019-5-17（1）.
[8]张东，黄蔚.教育如何跟上智能时代的步伐[N].中国教育报，2019-5-17（1）.
智能医学技术范文3
关键词：多元智能;医学专业;大学英语;教学设计
一.引言
近年来，随着各国交往的日益密切，社会对综合型人才的需求越来越大，英语应用能力已经成为大学生必须掌握的能力之一。大学英语教学也不再是单纯的知识传授，而是对学生综合能力的培养。教育部颁发的大学英语课程教学要求也明确提出新时期大学英语的教学目标是培养学生的英语综合应用能力，并充分利用多媒体和现代信息技术来增强他们的自主学习能力，使他们朝自主化、个性化学习方向发展。因此，各种以现代化教学为手段的新型教学模式应运而生，而多元智能理论为大学英语改革提供了一个新的视角。越来越多的教育专家认为，将多元智能理论与大学英语教学结合起来，可以更好的提升学生的英语水平。事实上，多元智能理论在大学英语教学中的应用已经非常广泛，但针对医学专业学生英语学习方面的研究还相对匮乏。因此，将多元智能理论引入到医学专业大学英语教学设计中，利用其优势智能学习是一个值得研究的课题。
二.多元智能理论及其指导意义
多元智能理论是哈佛大学著名发展心理学家霍华德•加德纳教授提出的。他指出人的智能并不是单一的，而是以多元的方式存在的。它包括八种智能要素：语言智能、数理逻辑智能、空间智能、肢体运动智能、音乐智能、人际关系智能、自省智能和自然探索智能。此外，多元智能理论提出每个人都具备这八种智能，但都有各自智能的强项和弱项。正是这种强弱智能的组合给教育改革提供了新的思路和指导。不同的学生有不同的智能强弱组合方式，因此在教学过程中更要体现出教学的多样化和个性化。目前，大多数的英语课堂依然在采用传统的“老师讲授为主、学生被动接受”的填鸭式教学模式，过多的侧重于语法和词汇的学习，以大学英语四六级为教学导向。这种教学模式导致了学生学习习惯的机械化，让学生丧失学习的兴趣，学习效果也并不理想。因此，以多元智能理论为指导的新型教学模式显得尤为必要。多元智能理论要求我们在教学过程中，更加重视学生的个体差异，注重人文关怀，体现出教学的多样化和个性化，以此提高学生的学习效率，改善教学效果。
三.医学专业大学英语教学与学习现状分析
众所周知，医学专业的学生专业课课业负担较重，学生不得不把大部分时间和精力放在专业课学习上，留给英语的学习时间便少之又少。正因为繁重的专业课学习占用了他们大量的时间，他们的英语学习不能持之以恒。学生中普遍存在着“为考试而学习英语”的临时抱佛脚的状况。另一方面，英语在医学中的应用是非常广泛的，而且医学生面临的考研压力是相当大的，这又迫使很多学生不得不好好重视英语学习。因此，对他们来说，大学英语学习就陷入了一种两难的境地。在这种境况下，把握好大学英语课堂学习时间显得尤为重要。以多元智能理论为指导的教学模式可以满足他们的各种诉求。首先，多元智能教学模式的多样化可以在很大程度上激发学生的学习兴趣和热情，提高他们的课堂参与度。其次，选材的多样化。可以在课本的基础上，多选取与医学相关的话题让学生参与其中，让学生感受到医学与本专业的高度融合。
四.多元智能理论应用于医学专业大学英语教学设计
Armstrong教授曾经说过：“作为一名优秀的大学英语教师，应该与时俱进，并根据多元智能理论，创设出创新的、新颖的、多元化的、灵活的课堂教学方式，进而促进学生能够有效的学习，提高学生的学习效率”。俗话说：兴趣是最好的老师。这就要求课堂教学必须多样化，包括教学目标多样化、教学内容和教学活动多样化、评价体系多样化等诸多方面。
1.多元化的教学目标
教学目标是课堂教学的基本导向，此后的教学内容和教学活动都要围绕着它来展开。加德纳的多元智能理论认为教育的目的就是要开发学生的多元智能，让学生在课堂学习和自主学习的过程中开发出自身的多种智能潜力。因此，大学英语的教学目标除了大纲统一要求的目标外，还应该针对不同专业不同学生制定出更为细化的教学目标。针对医学专业的学生，可以依据他们各自的专业，制定出具有专业特色的英语教学目标。比如说，医学专业的学生在以后的工作或培训中对英语的实际应用比较多，因此在教学过程中，可以更加注重提高学生实际运用英语的能力。但由于大学英语课程属于公共科目，课堂人数也一直都居高不下。为了让教师充分了解学生的强弱智能分布，并以此为依据制定多元化和个性化的教学目标，教学之初对学生进行多元智能调查和测试必不可少，这对大学英语教学有着极大的促进作用。同时，学生也能更客观的认识到自己的强项与不足。
2.多元化的教学内容和教学活动
加德纳的多元智能理论提出，教学内容应该融科学性、知识性、趣味性、实用性、专业性于一体。教师应该多利用学生的优势智能，在进行课堂教学时兼顾共性和个性。每个学生都有某些特别发达的智能并倾向用这些方式来学习。因此教师要能够观察出学生的倾向，并借助他们喜欢的智能，应用各种不同的教学方式来让学生更加有效地学习。根据医学生个性的特点，他们比较关注英语与本专业的融合。仅仅一本传统又枯燥的教科书已经远远不能满足学生学习英语的需求。他们更倾向于活泼而具有专业特点的教学内容和教学活动。因此，教师在安排教学内容和教学活动时，应该充分考虑学生这方面的诉求，既要重视语言基础知识又要强调专业的融合，以此来增加大学英语课堂的参与度与活力。在课堂上，大多数学生倾向于参与视频学习、对话、游戏、小组讨论、角色扮演等富有活力的教学活动。教师也可以根据学生不同的智能强项分别制定不同类型的活动。但前提是教学活动的设计必须具有可操作性、简单灵活性，方便教师与学生完成。事实上，在大学英语课堂教学中，八种智能都会用到。如上图所示，在教学中，教师应该综合运用各种手段、活动来调动学生的优势智能，并充分利用多媒体和现代信息技术使教学活动更加丰富有趣。此外，除了指定的教材，教师还应结合学生专业特点、行业需求和自身智能倾向，为学生提供适合他们英语综合发展的学习材料，作为他们课后学习的拓展和补充。
3.多元化的教学评价体系
多元智能理论比较强调个体的差异，因此评价系统也要体现出“以人为本”的人文关怀。传统的教学评价体系是以考试成绩作为衡量学生学习效果的唯一标准，忽略了学生在过程中的态度和参与度，这在某种程度上降低了学生对于英语学习的兴趣，这种评价方式是片面的，不可取的。而合适的评价机制，一方面能调动学生学习的积极性，另一方面也能形成一个积极奋进的学习氛围。由此看来，大学英语教学评估应当采取过程性评价和终结性评价相结合的考核方法。这不仅可以提高学生的课堂参与度和积极性，也可以检验他们的语言掌握和应用水平。
五.结语
智能医学技术范文4
关键词：人工智能；伦理；医疗器械
人工智能（ArtificialIntelligence，缩写为AI）一词，在1956年的达特茅斯会议上被首次提出。人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，已发展上升为国家战略，在自动驾驶、医疗、工业机器人以及教育、金融、互联网服务等领域得到越来越多的应用。在医疗领域的应用主要包括辅助诊断、辅助手术、临床辅助决策、患者信息管理等，对应的人工智能医疗器械产品主要包括独立的医疗软件、AI赋能医疗设备、医疗信息化系统（云医疗）几大类。随着以深度学习为代表的人工智能技术不断发展，我们在积极拥抱人工智能的同时，需要思考人工智能医疗器械在发展与使用过程中面临的伦理问题，充分认识人工智能医疗器械在数据获取、隐私保护等方面带来的影响。人工智能本身是技术而不是产品，医疗工作者使用的是被医疗人工智能赋能后的设备或者信息化系统，而不是使用人工智能技术本身。由人工智能发展所带来的伦理问题，在一定程度上可由设计开发者通过遵循一定的原则而规避，因此，在我国推动人工智能发展的关键时期，探讨人工智能发展应遵循的伦理准则，对人工智能的发展有着极为重要的意义。
1人工智能伦理准则及现状
1.1现阶段人工智能伦理共识
随着人工智能伦理的发展，目前国内外主要达成了两个影响较为广泛的人工智能伦理共识，一个是“阿西洛马人工智能原则”（AsilomarAIPrinciples），一个是国际电气电子工程师学会（IEEE）组织倡议的人工智能设计的伦理准则[1]。“阿西洛马人工智能原则”于2017年1月初在美国加利福尼亚州阿西洛马举行的BeneficialAI会议上被提出，阿西洛马人工智能原则是著名的阿西莫夫机器人学三定律的扩展版本。阿西洛马人工智能原则目前共23项，分为三大类，分别为科研问题（ResearchIssues）、伦理和价值（EthicsandValues）、更长期的问题（Longer-termIssues）[2]。其中涉及伦理方面的共13项，主要为1）安全性；2）故障透明性；3）司法透明性；4）责任；5）价值归属；6）人类价值观；7）个人隐私；8）自由和隐私；9）分享利益；10）共同繁荣；11）人类控制；12）非颠覆；13）人工智能军备竞赛。“阿西洛马人工智能原则”可以理解为人工智能不能单纯地为了利益而创造，而应该为了在确保人类不被替代的情况下通过自动化实现人类繁荣。保持一个尊重隐私但开放、合作的人工智能研究文化也是一个优先考虑的问题，以确保研究人员和政策制定者在彼此交换信息的同时，不会用危害人类的手段与对手竞争。国际电气电子工程师学会（IEEE）最早于2016年提出了“关于自主/智能系统伦理的全球倡议”，并于2016年12月和2017年12月在全球范围内先后了第一版和第二版的“人工智能设计的伦理准则”白皮书（"EthicallyAlignedDesign"）。该白皮书来自于IEEE自主与智能系统伦理全球倡议项目，在当前版本的《人工智能设计的伦理准则》（第2版）中，白皮书提出了一些相关的议题和建议，希望能够促进符合这些原则的国家政策和全球政策的制定。该伦理准则提出了5个核心应遵循原则[3]：1）人权：确保它们不侵犯国际公认的人权；2）福祉：在它们的设计和使用中优先考虑人类福祉的指标；3）问责：确保它们的设计者和操作者负责任且可问责；4）透明：确保它们以透明的方式运行；5）慎用：将滥用的风险降到最低。该人工智能伦理准则的旨在为IEEE正在推动的11个与人工智能伦理相关的标准制定提供建议。上述两项接受较为广泛的伦理共识，由来自人工智能/机器人研究领域的专家学者以及专业技术学会的研究人员讨论制定而成。同时，由于人工智能在产业发展中的战略性地位和应对人工智能伦理风险的迫切需要，许多国家政府机构、社会团体、产业界等也在制定适用于自身国情的人工智能伦理准则或指南，为人工智能相关企业提供风险把控、评估和应对的系统性指引。
1.2国外人工智能伦理发展现状
为了有效应对AI带来的新机遇，欧盟委员会于2019年4月8日以“建立对以人为本AI的信任”为题，了欧洲版的AI伦理准则。该伦理准则提出了“可信任AI”应当满足的7项关键要点[4]，具体包括1）人的自主和监督；2）可靠性和安全性；3）隐私和数据治理；4）透明度；5）多样性、非歧视性和公平性；6）社会和环境福祉；7）可追责性。欧盟委员会在人工智能方面布局已久，早在2018年12月欧盟委员会人工智能高级专家组就了《关于可信赖人工智能的伦理准则（草案）》（EthicsGuidelinesforTrustworthyAI），该草案为人工智能伦理提出了一个框架，给后续的欧洲版AI伦理准则奠定了基础[5]。国际计算机协会（ACM）下属美国公共政策委员会于2017年《算法透明性和可问责性声明》，提出了7项基本原则[6]：1）意识；2）获取和救济；3）责任制；4）可解释；5）数据来源保护；6）可审查性；7）验证和测试。该声明的重要部分要求开发人工智能的机构能够对算法的过程和特定的决策结果给予一定的解释，即人工智能算法的哪些输入特性会引起某个特定输出结果变化的可解释性。
1.3我国人工智能伦理发展现状
我国也已将人工智能上升为国家战略，在法律法规和政策体系进行了深入布局。国务院于2017年7月20日印发了《新一代人工智能发展规划》，在战略目标中对法律政策体系建设提出了三步走要求：到2020年，部分领域的人工智能伦理规范和政策法规初步建立；到2025年，初步建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系，形成人工智能安全评估和管控能力；到2030年，建成更加完善的人工智能法律法规、伦理规范和政策体系。规划要求围绕自动驾驶、服务机器人等应用基础较好的细分领域加快立法研究，重点解决人工智能下的民事与刑事责任确认、隐私和产权保护、信息安全利用、问责和追溯机制、潜在危险与评估等方面的法律问题[7]。2018年1月，国家人工智能标准化总体组成立，会上了《人工智能标准化白皮书（2018版）》，提出要依托于社会团体和公众对人工智能伦理进行深入思考和研究，并遵循一些共识原则：一是人类利益原则，即人工智能应以实现人类利益为终极目标；二是责任原则，在责任原则下，在技术开发方面应遵循透明度原则，在技术应用方面则应当遵循权责一致原则[1]。2019年4月，国家人工智能标准化总体组《人工智能伦理风险分析报告》，进一步明确了人类根本利益原则要从对社会的影响、人工智能算法、数据使用三个方面来考虑[8]。
2人工智能在医疗器械领域的伦理风险
从整体来看，现阶段人工智能在医疗器械领域的应用主要是医学图像AI技术和AI技术赋能硬件，例如目前大量涌现的“智能读片”类AI医疗软件，利用深度学习在具有代表性的医学影像数据库中进行模型训练（多层神经网络）[9]，利用这些模型来解析图像、文本、声音，从而实现对医学图像病症的早期筛查；目前的AI技术赋能硬件，通常内嵌于各类医学影像设备，在设备前期拍摄及后期图像处理过程中实现图像分割、目标检测、图像分类、图像映射、图像配准等功能[10-12]。上述人工智能还是实现特定功能的专用智能，并不能像人类智能那样拥有真正实现推理、思考和解决问题的能力，因此被叫做弱人工智能。与此对应的强人工智能则是达到类人水平的、能够自适应地应对外界环境挑战的、具有自我意识的人工智能[13]。强人工智能在哲学上存在巨大的争议（主要涉及思维与意识等根本问题的讨论），在技术上存在着极大的挑战，当前鲜有进展与应用，因此，考虑医疗领域人工智能的伦理风险，主要是以数据驱动类AI医疗器械产品为主，从社会影响、个人数据保护、人工智能算法和医学伦理四个方面来考虑其风险影响。
2.1对社会的影响
从现有伦理准则与共识来看，医疗人工智能伦理的标准化工作仍处于起步阶段，行业内对医疗人工智能的内涵、应用模式还未达成准确共识，由此带来的行业内竞争可能会造成人工智能技术在医疗领域的滥用，例如不考虑医学实际情况，在医学成像、病灶识别、手术规划等临床领域盲目使用人工智能技术。造成的结果：一是资源的浪费，目前绝大多数人工智能辅助诊疗结果仍需医生确认操作，这种AI产品是否具有临床意义仍有待商榷；二是增加了医生对先进人工智能产品的依赖性，随着科技的发展，传统诊疗方法将逐步向高科技辅助诊疗转变，而这类辅助诊疗产品往往集中在科技发达、财富集中的国家或地区，这将造成各地区的医疗资源、医疗水平不平衡，如何让每个地区的人都从人工智能创造的福祉中收益，这是需要思考的问题。
2.2个人数据保护风险
以深度学习+大数据为框架的医学人工智能系统需要大量的数据来训练学习算法。深度学习分为两个阶段：训练阶段和应用阶段。训练阶段的最大特点是数据驱动，一是需要大量的训练样本；二是所有样本需要明确的标注（金标准）；这就需要提高样本数据采集的效率和质量。目前，大多数人工智能产品的训练样本主要来自医院患者的各类医学影像数据，少部分来自于人类行为信息的数字化记录等。医学影像及患者行为信息涉及患者数据隐私的伦理问题，使用者在获取患者数据时必须要抹去个人敏感信息，只保留相关医学信息。关于敏感信息的定义、识别与处理，国内现在还没有明确的标准，主要依赖于企业的自觉，可供企业参考的数据隐私保护准则主要是欧盟在2018年5月生效的《欧洲通用数据保护条例》（GDPR）和美国国会于1996年的《健康保险可携带性与责任法案》（HIPAA）[14]。GDPR条例对个人数据、医学健康相关数据给出了明确定义，并对如何在保护数据主体权益的情况下开展工作做了详细说明[15]。HIPAA法案则既保护个人受保护的健康信息，又确保研究人员可以持续获得必要的医疗信息来进行研究，为达到这两点的平衡，HIPAA有3点重要规定[16]：1）对于不具备身份识别功能的健康信息，可以使用和披露给研究机构；2）在获得病人书面授权的情况下，可以因为研究目的而使用或披露病人受保护的健康信息；3）在某些特殊情况下，HIPAA也允许无须同意授权的信息共享，包括审查委员会或保密委员会批准的情况。
2.3算法方面的风险
在深度学习算法的应用阶段，也面临着诸多风险。一是安全性，算法存在泄漏、参数被非预期修改的情况，且现阶段的深度学习算法是一个典型的“黑箱”算法，当算法被修改时，算法性能的降低或错误的发生将很难被察觉到，医疗领域与人身安全息息相关，这样的风险造成的后果将直接侵害人身权益。二是算法偏见风险，算法的复杂性和专业性，在现阶段很难解释清楚人工智能算法输入的某些特性是如何引起某个特定输出结果发生的[17]，算法的偏见可能是程序员主观认知的偏差，也有可能是输入数据的分布本身不具有整体代表性，同时如果算法在临床应用中通过本地数据进行无监督学习，也有加重这些偏见的风险。
2.4医学伦理风险
对于医学人工智能产品的伦理思考，还应该纳入医学伦理范畴，考虑在医学伦理上如何进行患者隐私、数据保护等，这也是医疗类AI产品与一般AI产品在伦理方面的最大区别。在我国，获取医学临床数据、进行临床试验还必须获得医学伦理审批，医学方面的伦理监管主要依赖于伦理审查制度，而负责伦理审查的组织——伦理委员会则肩负着医学研究伦理审查、受试者权益保护、人的尊严维护等方面的重要职责[18]。原卫生部在1988年了《药品临床试验管理规范》[19]，于1995年出台了《卫生部临床药理基地管理指导原则》。随着生物医学科学技术与研究的飞速发展，在临床实践中遇到的伦理难题更为多样化，上述规范性文件已不能满足伦理审查的需求。原国家卫生和计划生育委员会在2016年了《涉及人的生物医学研究伦理审查办法》，该办法以涉及人的生物医学研究项目的伦理审查为重点，明确了医疗卫生伦理委员会的职责和任务，强化了对伦理委员会的监管[20]。2017年10月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于深化审评审批制度改革鼓励药品医疗器械创新的意见》，提出要完善伦理委员会机制，提高伦理审查效率，其中重要一条是提出了区域伦理委员会职能，指导临床试验机构伦理审查工作。区域伦理委员会将肩负起解决多中心临床研究的伦理审查标准不一致、重复审查的问题，解决不具备伦理审查条件的机构直接发起的项目审查问题。当前医疗人工智能产品在样本数据采集与临床试验阶段都有可能面临医学伦理审查，就需要相关企业熟悉医学伦理规范文件，在产品开发与应用阶段遵守基本医学伦理原则[21]：1）知情同意原则；2）控制风险原则；3）免费补偿原则；4）保护隐私原则；5）依法赔偿原则；6）特殊保护原则。
3人工智能医疗器械应遵循的伦理发展方向
3.1推动医学人工智能伦理标准化
为了促进行业的发展，开放、共享的高质量医学数据集是未来的发展趋势，但是数据获取的来源（前瞻式采集与回顾式采集交叉混合）[22]、数据清洗个人信息的准则/尺度[23]、数据标注的规范格式[24]等现在并无统一的定论，这会使得高质量的数据集难以在各个AI产品开发者间互通。只有相应的规则确定后，人工智能医疗器械产业才能高速发展。
3.2数据完整性与医学伦理的平衡
在满足医学伦理要求保护隐私和个人数据的同时，医疗类AI产品为了获得高质量的数据集，还应尽可能地保留更多的信息（例如既往病史）用于分析处理，避免数据收集纳入偏见的、非典型的，甚至是错误的信息。与此同时，医疗类AI产品在数据收集、数据标注的过程中必须保证其数据的完整性，使得AI产品是可解释的、可信任的。如何最大程度地保留信息，同时避免通过信息追溯到个人，这是医疗类AI产品应遵循的伦理方向。
4结语
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关键词：中医院校；医学影像学；PACS；人工智能
医学影像学主要包括影像诊断及影像技术两方面，其专业性及实践性强，涉及临床医学面广泛，并发挥着重要作用，是一门独立且重要的桥梁学科[1]。中医院校学生由于课时限制等原因，医学影像基础较单薄，对影像诊断知识更是知之甚少[2]。本文着重探讨如何提高中医院校学生医学影像知识的实习质量。
1中医院校影像学教育现状
中医理论注重讲究人体的整体性，西医理论特别是影像医学更强调人体的局部结构解剖，故中西医在教学方面存在较大差异。西医理论在中医院校分布的课时较短，相应的教学设施亦不充足，故中医院校学生影像医学基础相对薄弱。另外，学生在影像科的实习时间较短，这就要求带教老师在实习中综合多种易懂手段进行教学。
2医学影像实践教学现状
随着数字化时代的到来及科技进步，医学影像设备更新换代迅速，从而也进一步促进了医学影像学的飞速发展，由于教材更新需要时间，医学影像学课程内容一定程度上滞后于影像医学技术的发展。PACS即图像存档传输系统，将医学图像资料转化为数字信息，是解决医学影像获取、显示、处理、储存、传输和管理为目的的综合系统[3-4]。PACS系统和医院信息系统(HIS)共同组成一个完整的信息环境，从而更好地为临床提供医疗服务。PACS系统运用便捷、易掌握，也为医学影像学实践教学提供了一个先进的手段，提高了影像教学层次。大数据时代，理论算法的不断更新，计算能力的提升以及网络设施的演进，共同驱动了人工智能的发展。目前人工智能技术仍处于初级阶段，局限于解决单一影像任务，虽无法广泛应用于临床，但其仍为临床工作带来不少便捷之处，我们可以尝试将人工智能技术应用于临床带教工作中，以更好地帮助学生理解影像，服务临床。
3PACS和人工智能在实践教学应用中的优势
3.1调阅图像方便。PACS系统具有强大的存储、读取及查阅功能，可以存放10年或更久时间的检查资料，方便对病变变化进行对比；可以通过多种方式查阅、调取检查图像，如输入受检者的姓名、检查号或检查部位等关键词均可。进入轮转实习的学生均有各自专业，可以根据自己专业、研究方向或兴趣来进行搜索，这样在临床实践教学中可以非常方便快速地调取影像资料，节省时间，提高教学效率。
3.2图像种类丰富多样。PACS系统存储种类多样，目前以DICOM3.0标准为基础，可以进行多种图像的传输，如DR、CT、DSA、MRI、彩色多普勒超声、胃肠造影等图像，保证了影像教学内容的实用性和丰富感。
3.3多种图像后处理功能。在系统上可以调节图像的窗宽窗位，对其进行放大缩小、黑白反转观察，获得图像的最佳观察效果；可以测量病灶的大小、面积及体积；另外，亦可对图像进行多种重建(图1)，如：容积重建、三维重建、曲面重建等；双屏或多屏显示功能可以对受检者多次检查图像进行对比；还可运用箭头标注图像或进行文字注释，突出重点，便于实践教学演示。
3.4人工智能成为影像医师的“第二双眼”。我们正在步入智能时代，大数据、算力及算法的进步为人工智能开发及应用带来了重大突破。目前，基于人工智能的研究已广泛涉及多个不同医学影像领域，在肺结节应用中相对成熟[5]。结合时展，科室已引进人工智能肺结节处理软件，一方面可以显著提高放射科影像诊断报告的正确率、助力精准医疗；另一方面大大舒缓医生的工作压力、提高工作效率。学生通过该软件可以快速定位肺结节，亦可对结节进行定性学习，帮助其理解，使学生能够了解影像发展的最新技术程度，更高效率地掌握和理解肺部CT解剖及各种密度肺结节。
4PACS和人工智能在实践教学中的应用
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一、人工智能医疗艰难起航
让机器来模仿和执行人的某些功能，一直是人类的梦想和追求。早到《列子·汤问》中西周偃师研制的取乐伶人，近至捷克作家卡雷尔·恰佩克的剧作《罗素姆的万能机器人》，都体现出了人类对人工智能的丰富想象。1956年夏天，在常春藤的达特茅斯学院举行了一次10个人组成的为期两个月的研讨会，会议的目标是“精确、全面地描述人类学习和其他智能，并制造机器来模拟”。这次会议被公认为人工智能学科的起源。随着数学、计算机、信号与系统、语言学等学科不断发展，人工智能的应用范围日益扩大。图像分类、语音识别、人机对弈、无人驾驶等技术已实现从“不能用、不好用”到“可以用”的突破。人工智能开始尝试与其他学科领域相结合，如制造、教育、零售等。其中，人工智能在医疗领域的应用也迅速发展。人工智能医疗的雏形，可以追溯到1972年斯坦福大学研制的MYCIN系统，这是一种使用了人工智能的早期模拟决策系统，帮助医生对住院的血液感染患者进行诊断和推荐用药。同年，利兹大学推出了研发的AAPhelp系统，这是一个临床决策支持系统，主要是用于腹部剧痛的辅助诊断以及手术的相关需求。20世纪八九十年代，商业化应用的临床决策支持系统QuickMedicalReference、DXplain、DiagnosisOne等也陆续推广。随着医学影像数字化的发展，人工智能与医学影像的结合逐渐深化。2006年，深度算法的出现为图像识别带来突破性进展。2012年，多层卷积神经网络结构的应用将图像识别错误率从26.2%降低到3%，人工智能在医疗影像识别的应用进入新的阶段。2017年，美国食品药品管理局（FDA）批准了第一个用于临床的基于云计算和深度学习的分析软件——用于分析心脏核磁共振图像的ArterysCardioDL软件。然而，人工智能医疗的发展并非一帆风顺。2012年IBM开始研发的沃森系统，经过4年的训练和改进，已经可以助力肿瘤医生治疗乳腺癌、肺癌、肠癌、宫颈癌等13种癌症。但自2017年以来，全球有多家医院和癌症研究中心由于其诊疗效果不达预期而取消了与IBM沃森系统的合作。人工智能在医疗领域的应用研究并没有因此而止步。目前，欧洲国家正在大力发展人工智能在系统化药械管理、远程医疗方面的应用，日本将医疗健康管理和护理作为结合人工智能的突破口，美国已有基于人工智能技术进行药物研发的多种新药上市，中国、美国、以色列在人工智能医疗影像分析上也在不断研发出新产品。人工智能医疗将持续保持高速发展的趋势。
二、我国人工智能医疗呈现跨界共融状态
我国人工智能起步晚于发达国家，但是发展迅速。1979年，北京中医医院“关幼波肝病诊疗程序”投入使用，成为我国第一个具有人工智能特征的临床决策支持系统。20世纪80年代，人工智能临床决策支持系统在中医领域快速发展。1982年基于滋养细胞疾病诊治的计算机诊断决策支持系统问世，1983年盆腔子宫内膜异位症计算机诊断决策支持系统投入使用。进入90年代，相关基础性研究不断丰富，人工智能在医疗健康的更多细分领域发展迅速。2016年，国务院办公厅印发《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，将健康医疗大数据应用发展纳入国家大数据战略布局；《“十三五”国家科技创新规划》提出重点发展大数据驱动的类人工智能技术方法。基于大数据的人工智能医疗进入快车道，人工智能在医学影像、健康管理、医疗辅助等方面应用进展快速，部分应用领域已经达到世界领先水平。依托图像识别技术和深度学习技术，人工智能在医学影像领域大有可为。通过不断验证和打磨算法模型，人工智能已经可以识别并标注病灶，跟踪病灶位置变化，并给出影像报告、检查结果和随访建议等。人工智能在医学影像中的应用，一方面可以减轻大医院临床医生的负担，减少重复性人工劳动，最大程度释睿米机器人手术过程图。放医生的效能、提高诊断的正确率；另一方面也使优质医疗资源下沉变为现实，提高基层医院“早发现”病灶的能力，从而实现“早诊断、早治疗”，减低患者的治疗成本，有利于促进分级诊疗制度的执行和完善。目前，人工智能在医学影像中的应用已经涉及肺结节、乳腺癌、宫颈癌等多个方面。其中，在肺结节的人工智能识别领域，我国处于世界领先水平，注册在北京的推想医疗科技股份有限公司，是目前全球唯一一家同时获得欧盟CE认证、日本PMDA医疗器械认证、美国FDA认证和中国NMPA三类证等四大市场准入的人工智能医疗公司。在此次抗击肺炎疫情战役中，推想借助人工智能降低医院内交叉感染，推出的肺炎智能辅助筛查和疫情监测系统在中国、日本、意大利、德国、美国等国多家医院落地使用。人工智能在健康管理方面的应用也日渐深入，我国企业在风险识别、虚拟护士、精神健康、移动医疗以及可穿戴设备等人工智能健康管理领域均多有建树。与传统医疗注重疾病治疗不同，人工智能健康管理更重视预防的作用。运用人工智能技术及时收集用户健康数据，建立用户画像，为不同人群提供不同的健康解决方案，可以以更低成本更有效地进行群体的高发性慢性病管理。虽然伴随着以运动、心律、睡眠等检测为主的移动医疗设备快速发展，智能手表、智能手环等穿戴式智能设备可以将检测的血压、心电、脂肪率等多项指标上传到云数据库形成个人健康档案，但由于这些设备都是在人体表面采集数据，无创情况下可获取的数据不多，因此通过这些设备可识别和预警的疾病也有限。北京鹰瞳科技发展股份有限公司另辟蹊径，通过AI视网膜影像分析来进行健康管理和慢病预警，在人工智能健康管理方向走在了世界前列。该公司自主研发的便携式全自动眼底照相机鹰瞳Airdoc，已获得欧盟CE认证和中国NMPA三类证，能在人工智能的算法支持下通过视网膜图像准确识别55种眼部、心血管、神经、内分泌、脑部肿瘤等领域的健康风险，准确率相关指标均已达到全球顶尖水平，同时还能对糖尿病、高血压、心梗、脑卒中等8种重大慢性病进行风险预测。人工智能在医疗辅助方面的应用也十分广阔，最常见的场景就是手术机器人。以帕金森症的治疗为例，医生需要通过脑深部电刺激治疗方法（DBS手术），将直径亚毫米级的刺激电极准确植入患者颅内特定核团，从而达到神经调控、缓解帕金森相关症状的目的，这是国际公认对精度要求最高的神经外科手术。中国目前有近300万帕金森病患者，能独立完成DBS手术的医生仅有百余名。借助手术机器人，更多患者有望通过微创方式完成DBS手术治疗。2020年，中国人民解放军总医院神经外科率先将高分辨数字影像技术、3D打印技术以及手术机器人技术，融合到脑深部电刺激治疗技术中。借助北京柏惠维康科技有限公司睿米机器人的AI定位功能，神经外科医生可以制定出最适合患者的脑深部电刺激靶点和电极植入路径，并通过无创注册、精准导航的方式，将帕金森的手术有效率提升至97%以上。除了上述3个应用场景外，我国人工智能在医疗健康领域落地的产品还包括疾病预测、医院管理、药物研发、医学研究以及医疗大数据等多个应用场景。依托医疗健康数据量优势，我国医疗健康领域的人工智能产业发展快速。在健康医学人工智能主题有关的研究领域中，我国的发文量和国际合作占比均居世界前列，已成为全球开展人工智能相关临床试验数量最多的国家。
三、未来，中国能否引领全球人工智能医疗发展
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智能手机平台提供了海量的专业知识。应用信息技术通过智能手机平台只要进行“点击”操作，专业执业人员的最新研究成果、专业知识、从业经验等就会展现面前。部分应用软件可以直接进入临床试验数据库和生物医学文献数据库，例如PubMed/MEDLINE进行文件检索。最受欢迎的数据库搜索应用软件为PubSearch和PubMedonTap，这些软件同时也支持患者与专业人员间的信息共享。智能手机平台能提供专业视频、彩色图谱等对于医学教学非常重要的资源。手机软件可供检索疾病的正确诊断名称、定义、鉴别诊断、病理生理、治疗选择、常见疾病的问卷调查表和标准随机控制试验总览。软件如“NormalLabValues”或“PocketGuidetoDiagnosisTests”提供常用实验室检查的参考值及解读、异常值分析、实验室单位讨论等。软件如“SkyscapesRxDrug”或“SafeMedPocket”提供药物名称、用药指征、剂量、药理、药物协同作用、配伍禁忌及费用等。利用软件可以进行患者跟踪随访，观察患者治疗反应、疗效、手术并发症，了解疾病的演进过程等，不断提升学生的临床技能。因而无论对于学生的专业知识学习和初涉专业研究都提供了便利。多功能的智能手机应用在医疗资源有限、信息技术不发达的地区如波西尼亚、黑塞哥维那等更具价值。
2实施翻转课堂教学
传统的教学模式是教师在课堂上讲课、布置家庭作业、学生回家练习。与传统的课堂教学模式不同，在“翻转课堂式教学模式”下，学生在家完成知识的学习，而课堂成了教师与学生之间、学生与学生之间互动的场所，包括答疑解惑、知识的运用等，从而达到更好的教育效果。智能手机的应用使“翻转课堂式”教学模式变得更加现实，学生可以实现远程、非同步学习；学生可以自主搜集临床相关数据储存于智能手机，直接发送给教师和/或将其上传到云端，必要时提取供学习使用。例如教学前向学生提供以智能手机为基础的检眼镜，让学生彼此间采集眼底影像图片并互相传阅，课堂上教师再基于此进行引导式的教学。学生可以通过互联网获取优质的医学资源自主学习，课堂上教师的角色则发生了变化，教师更多的责任是去理解学生的问题和引导学生去运用知识。
3实施机动性教学
基于智能手机的便捷特点，教师教授课程后可以高效率的召集知识反馈活动。例如教师教授尿液分析技术及组织分析技术后甚至可以在授课当天直接通过智能手机进行反馈性知识检测，从而强化了学生对知识的掌握及诊断过程的理解。应用智能手机学生可以即时访问学校、医院的信息系统，远程访问患者记录，在教师、学生间进行即时交流、学习。例如“OsiriX”和“MEDITECH”软件支持访问医院图片库和信息系统，支持不同访问者之间、不同地域之间的安全传输。智能手机利用信息技术可以真正地实现多机构、多地域、无限制的电子教学，将学习对象无限延展，其记录可供反复交流和学习，无时间限制，优越性明显。因而，教学可以不再局限于学校、教室，可以任何时间、无具体地域、跨越空间进行，其机动性是传统教学模式无法比拟的。
4临床教学中应用的优势
智能手机医学应用软件及即插型硬件发展迅速，可以便捷地采集临床相关信息，在临床教学中应用优势明显。如目前基于智能手机的量尺、温度计、血压计、动脉血氧仪、肺功能测定仪、酒精测量仪、尿液分析仪、心电图显示仪、脑电图耳机、听诊器、耳镜、眼镜、超声波探头等，多数为美国食品药品监督管理局认证，并被加州大学旧金山分校医学部和斯克里普斯研究所用于临床试验，部分已经应用于临床。
4.1降低费用
很多传统的医疗设备组分如显示屏和电池，目前已经被整合入智能手机及平板电脑，基于移动装置的设备其生产成本极大降低，故将其应用于医学教育中更具现实意义。例如耳镜，传统耳镜需要光源及电池，而智能手机耳镜的相机或Flash硬件组分即可替代二者，仅仅需要耳镜适配器即可，对于智能手机心电图仪及超声仪等同样适用。目前美国医学院的大部分学生都使用智能手机，从而可以使潜在的教育软件及硬件购置费用得以缩减。一些设备，如血压计和动脉血氧仪等也可以与iPad连接，许多医学机构也已经将其应用于医学教育中。因而，相对于传统医疗设备而言，移动医疗设备的应用极大地降低了教育成本。
4.2应用便捷
无论对于医学专业人员、患者或其家庭成员，智能手机的软、硬件应用均十分便捷。尤其对于医学专业人员可将精力应用于数据的解读，而不是费力的采集过程。例如血压计和动脉血氧仪为即插即用式的，连接智能手机或平板电脑后软件自动打开，指导用户通过简单的步骤即可完成临床检测过程。另外，当前时代的学生都非常熟悉移动通讯设备，能自如地应用软件商店寻找日常工作和娱乐的软件，因而智能手机平台操作起来没有障碍。
5智能手机的应用
在医学机构中智能手机的主要应用方向为临床、研究及教育。比如智能手机超声在临床中可以用于患者的检测和诊断；在研究中可以用于研究基础和临床问题；在教学中可以使学生较早、较多地应用超声进行临床检测及分析。Kolb经验式学习模式将学习过程分为两阶段：认识和理解阶段。知识可以通过朗读或演讲的抽象概念获得，也可以通过模拟或实践的具体经历获得。理解体现于对知识的应用能力，可以通过反思性的观察、实验模拟、积极实践等获得。智能手机技术改善了教师与学生之间的既定关系，增强对临床知识的理解。
5.1改善了学生对教师的既定依赖关系
传统医学临床教学模式，遵循教师演示操作、学生观摩学习的方式，但因患者个体化情况复杂、可重复性差、病源种类偏差等，往往学生的学习周期较长。例如威尔默眼科中心均由经验丰富的眼科专家为学生讲授眼底检查课程，但学生参加考试仍然很困难，多数学生不能定位视神经盘的位置，更不用说很明确的对其进行讲解了；据统计其他医疗机构也存在类似情况。传统教学模式遵循“看一个、做一个、教一个”方式，而事实上有时看的过程就不是很清楚。特别是在应用眼底镜、耳镜或听诊器时，影像或听诊存在非同步情况，学生学习非常困难。智能手机和平板电脑等移动设备能实现实时地放映或影像存储，例如眼底、鼓膜图像；呼吸、心音记录等，因而能够提供给学生清晰的临床教学资料，供其反复强化学习。这种学习也可以通过远程实现，从而使交互式远程医学教育成为现实。智能手机医学设备的应用提供给学生其他的学习选择，不再需要单纯依赖教师填鸭式的学习，学习效果及自主性都获得了提升。
5.2实时临床数据采集及分析
移动医学应用软件及设备除成本低、应用简单、操作便捷等外，学生可以在不同时间、不同地点随时应用，从而有利于对临床数据的实时采集和理解。例如学生可以应用智能手机心电图或胃电图，测定锻炼、咖啡摄入等不同因素影响下的机体脉搏、心律、睡眠模式等的差异情况。学生也可以指导患者应用上述设备，从而有助于了解不同影响因素下数据间的差别。例如iPhone肺活量测定软件可以进行长约2分钟的检测，门诊患者即可以便捷应用，有助于学生对于相应指标的理解，例如了解1秒用力呼气量、最大肺活量与患者临床症状及病程变化的关系。
6移动医学设备的挑战
移动技术应用于医学教育实践也存在着潜在的问题，如患者隐私、费用、循证医学证据等问题，其随着这些医学应用软件及设备逐步应用于医学教育中而显现。另外，移动设备的过度应用所导致的技术依赖和臆想症问题也值得关注。
6.1隐私保护问题
在所有应用移动医学设备的机构中都存在患者隐私保护问题。由于目前尚处于应用移动医学设备的初期，应确保用于存储和传输患者数据的软件符合健康保险携带和责任法案（HIPPA法案）。应关注该项法案从而保证患者隐私信息不被随意采集，应用后即应被删除。
6.2费用问题
尽管多数学生都有智能手机，但问题是教育所需的软件和终断设备是由学生还是医疗培训机构来购买。对于许多已经为学生购买iPad和听诊装置等的医疗机构以及拥有传统医疗设备模拟中心的机构来说这不是问题。如芒特西奈的伊坎医科大学和南卡罗莱纳医科大学为每名学生提供了迷你超声装置，以便于学生可以在门诊、院外应用，以提高体格检查能力。移动医学设备制造商对此产生了极大的兴趣，力争让下一代临床医生人人拥有上述设备，此种教育构想的费用比传统预期还是大幅度降低了。但是对于不同经济发展程度的国家及地域等，移动医学设备的购置费用问题还是存在着争议。
6.3循证证据问题
许多移动医学技术正在进行临床试验，探讨是否其在降低成本的同时改善了医疗结局。类似的，也应该研究是否移动医学技术改善了医疗教育结局。应该详细阐述这些移动医学设备用于疾病诊断试验的敏感性和特异性情况等，以便于学生能够准确地掌握何时、如何选择设备进行应用，从而达成最优的医学教育结局。
6.4技术依赖问题
技术的便利性往往造成了技术的依赖。我们如何才能确保学生在缺乏这些移动医学设备的情况下仍能够进行临床数据的采集和分析呢?有学者劝慰性地提出过分的技术依赖可能阻碍学生成为称职和独立的临床医生，以至于脱离辅助手段无法进行临床诊疗工作。一定要确保移动医学软件及设备的应用不是替代手段，而应增强学生获得临床技能的能力，这也应该成为移动终端应用的理由之一。
6.5臆想症问题
临床学生往往被认为具有近因性和确认偏差，从而导致自身的错误判断。那么这些在临床数据采集中十分重要的工具是如何发生影响的呢？研究表明，尽管目前移动医学设备被广泛认可，但是目前尚无明确的支持证据。正如其他技术一样，这些移动医学设备应该被负责任地整合入课程设置中、经常评估以确保上述潜在的弊端不在反方向被表现出来。
7结语
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关键词：人工智能；医疗领域；信息时代；智能医学；应用与挑战
0引言
人工智能ArtificialIntelligence（简称AI）是指机器有了人的智能，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的科学技术。人的智能是指人类利用自身的神经网络去感受、思考、判断、研究并有相应的行为/动作，AI是受人类智能的启发，它是利用计算机科学做出的一系列反应，该技术使得机器也可以感受、思考、判断、研究[1]。AI在医疗领域方面的应用也随着科学发展越来越广泛，AI的进步会加速医疗信息化进程，也会促进智慧医疗的发展[2]。AI能协助医生诊断治疗，能参与医疗药物研发缓解当前医疗资源紧张的现状，也能帮助医院改善医疗体系，让患者都能够享受到有效快捷的医疗服务。
1医疗人工智能的应用
1.1智能辅助诊疗
智能诊疗是将AI技术应用到疾病诊疗中，AI可以帮助医生进行医疗信息的整理，通过对病人医疗信息的分析自动识别病人的身体健康指标[3]。医生有时候也会误诊，AI利用大量的数据、专业文献的收集与分析，快速高效的生成多功能数据库，并自动生成针对患者的精确诊疗建议，降低了医生工作强度，同时也降低了漏诊和误诊的几率。
1.2智能影像识别
医疗影像数据(MedicalImagingData)是医疗数据的重要组成部分，包括CT、X光、B超等。医学影像能供诊断医师根据影像提供的数据信息进行判断，从而对人体健康状况进行评价[4]。智能影像识别是基于计算机视觉技术的MID来智能诊断。传统医疗培养出优秀的医学影像专业医生投入成本大、培养时间长，数据很难统计准确，人工读片在很多影响下判断容易出现差错等诸多因素会导致影像技术发展较为缓慢。因此，依据前期学习并搜集的MID知识可以帮助医生更快、更准确地读取病人影像，以及完成各种定量判断、历史图像对比等任务。因此，MID让诊断更严谨准确，同时也减少漏诊误诊的问题。
1.3智能虚拟助理
基于语音识别技术的智能虚拟助理也成为医疗领域的新产品。智能虚拟助理不仅能帮患者享受到优质的“家庭式”服务，同时还能输出相关医学知识来帮助他们进行健康管理，如为COVID-19隔离患者提供智能配送餐食与药品的虚拟助理机器人。医疗智能虚拟助理能通过语音技术对患者所描述的情况作出相应解答，减轻了医务工作者的负担[4]。另外，如医生在手术过程中需要长时间保持高度紧张状态，而智能助理在手术中的广泛使用，对医疗技术有了新提升，辅助医护人员，提高手术效率，减少出错率。提高手术质量对患者的伤口愈合有益。智能医用助理在医疗领域中的应用主要包括智能外科机器人、康复机器人、护理机器人和服务机器人[5]。国内医疗AI发展迅速，智能医用助理也已经流入市场为人服务。
1.4医疗药物研发
AI与大数据医疗的结合成为研发新药物和精准医疗的重要发展导向。AI依据数据库中患者的医疗信息能快速准确地选择合适的药品去配送。通过计算机对数据的处理以及在临床上的实验，可以对新型药物的活性、安全性和副作用进行判断，分析该药物适合什么疾病适合用于哪类疾病。这一技术会缩短药物的研发周期、发现药物新特性同时更有效的针对疾病做出诊断[6]。
1.5智能健康管理
智能健康管理是根据数据分析和芯片科技制造出智能设备，智能设备可以实时动态监测到人的一些基本身体状况，如身体健康指数、睡眠等。该设备能对身体素质做简易的评估，同时也能根据所给的体检报告提供个性的健康管理方案，精准的把握客户健康情况，提醒客户注意自己的身体健康[7]。尤其在血压血糖查询、用药提醒、监测身体指标是否达标等方面人工智能可提供实时数据，并针对数据提供参考建议，为客户提供多功能的医疗服务。
2医疗人工智能遭遇的挑战
2.1风险责任制度问题
在传统医患关系中医护人员直接与患者面对面进行交流，使用医疗AI系统会对传统的医患关系发生改变，法律关系主体增加了一方，同时也增加了很多不可控的问题[8]。由于现存的法律对AI信息安全的保护存有漏洞，以及AI在研发过程中的监管和责任追究机制尚不成熟，人们在对AI是否能确保公众权益产生质疑，而风险责任制度问题是研究人工智能首要的注意事项。
2.2医疗人工智能法律主体地位问题
随着AI的飞速发展，也就是当AlphaGo战胜柯洁后，很多人都在思考AI是否能在某一方面代替人做相应的工作。比如机器人能否代替医护人员给患者做手术，但医护人员会面临失业的问题，同时机器人是否应该获得法律拟制的“法人”的法律人格也是值得思考的[9]。AI发展中由于技术上的不足产生的问题由此引出的一系列关乎法律伦理的问题如何解决，这是医疗人工智能发展面临的最重大的问题。
2.3医疗数据来源与信息安全问题
据调查，每个医院都有自己的患者信息数据库，每一种疾病需要的数据不同，导致碎片化信息问题严重，全世界的医院数据库多而繁杂。因此，将数据统一标准后，整理是个巨大的难题，这就需要医疗AI的应用数据必须多而精确[2,10]。为了让输入计算机的内容准确，必须要由医生对数据进行标注/说明，而这些数据必须做到严谨精确统一标准[11]。要想数据精确，首先是数据来源问题，数据如何收集完整是研究人员的难题。再就是技术上的难题攻克，要想开发较完整的共享医疗信息数据库系统，研究开发人员必须掌握大数据处理技术这将是一个大课题。随着数据库中信息量的不短增加，个人信息安全性保障成为了人们的首要底牌。而AI对个人医疗信息泄露的问题不仅取决于AI在研发和试行阶段对信息的收集处理利用，还取决于AI在第三方平台的某些违规应用、在法律上的漏洞也会增加泄露个人信息的风险[12]。如何解决信息安全问题，也是需要研究人员关注的问题之一。
2.4医疗信息人才缺失问题
AI的发展离不开人才的培养，在中国关于AI方面的人才相对其他国家较少,懂AI技术又要懂医学知识的复合型人才更少。人才数量稀缺、知识体系缺少、缺乏相应的培训等问题严重阻碍了医疗AI的发展[2,12]。为加快医疗AI的发展应大力培养人才以及支持AI与医疗的活动交流。
3医疗人工智能的未来机遇
在科技日益进步的今天，AI在医疗市场规模巨大的中国发挥多方面作用。比如：在智能健康管理方面，为了缓解当前资源紧缺、看病难、咨询难的问题提供了新的导向。未来医疗AI与物联网的结合将改善医疗服务模式给患者提供更有力的帮助，帮助医护人员提高医疗水平同时也缓解医务人员短缺的问题[7]。利用医疗AI提高医疗效率和准确率，搭建医疗AI数据共享平台、提供越来越多的个性化服务、AI能与医疗保健的结合等都是未来医疗AI迎合好市场的真正需求[13]。
4总结
