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【摘要】內(nèi)分泌學(xué)涵蓋人體各個(gè)系統(tǒng)、器官，內(nèi)容龐雜，自成體系，是醫(yī)學(xué)生臨床學(xué)習(xí)的重點(diǎn)和難點(diǎn)學(xué)科之一。由于教學(xué)時(shí)間的限制，學(xué)生在臨床實(shí)踐內(nèi)分泌科時(shí)學(xué)習(xí)疾病種類和數(shù)量有限，降低了學(xué)生對內(nèi)分泌和代謝疾病學(xué)習(xí)的廣度和深度。在內(nèi)分泌教學(xué)中的應(yīng)用人工智能，為醫(yī)學(xué)生的學(xué)習(xí)提供了便捷有利的工具，有助于提高學(xué)習(xí)效率和效果，培養(yǎng)內(nèi)分泌疾病的臨床思維。在目前人工智能高速發(fā)展的大數(shù)據(jù)時(shí)代，臨床教師應(yīng)學(xué)習(xí)利用人工智能技術(shù)和方法，根據(jù)內(nèi)分泌學(xué)科特點(diǎn)制定教學(xué)方案，培養(yǎng)內(nèi)分泌科專業(yè)人才。

【關(guān)鍵詞】人工智能；內(nèi)分泌學(xué)；個(gè)性化教學(xué)；機(jī)器學(xué)習(xí)；教學(xué)改革；教學(xué)評價(jià)；教育

人工智能（artificialintelligence，AI）概念最早是在1956年的Dartmouth學(xué)會(huì)上提出的，隨著計(jì)算機(jī)核心算法的突破、計(jì)算能力的迅速提高以及海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的支撐，目前已被廣泛地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域[1]。AI當(dāng)前最廣為接受的定義是Boden闡述的“使計(jì)算機(jī)做需要人類智能才能做的事情的能力”。智能通常被定義為一組做出決定和解決問題的能力，如理解、學(xué)習(xí)和推理。AI通過一系列工具來模擬人類智能的這些方面。AI方法和技術(shù)在過去幾十年里已普遍應(yīng)用于醫(yī)藥和衛(wèi)生領(lǐng)域[2]。在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中，術(shù)語“人工智能（AI）”“ML”和“深度學(xué)習(xí)”經(jīng)常被同時(shí)使用，有時(shí)也會(huì)互換使用[3]。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，AI/機(jī)器學(xué)習(xí)（machinelearning，ML）技術(shù)可以在三個(gè)方面產(chǎn)生重大影響：醫(yī)生方面，提高診斷準(zhǔn)確性和協(xié)助治療及外科干預(yù)；衛(wèi)生系統(tǒng)方面，改進(jìn)工作流程和減少錯(cuò)誤；患者方面，量身定制診斷和治療方案，基于獨(dú)特的表型和基因特征患者的精準(zhǔn)治療[4]。人工智能驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)醫(yī)療為臨床醫(yī)生提供了一個(gè)機(jī)會(huì)，為每個(gè)人量身定制早期干預(yù)措施[5]。人工智能（AI）正在改變我們的現(xiàn)代生活，在醫(yī)學(xué)上，AI有兩個(gè)主要分支:虛擬和物理。物理分支包括機(jī)器人，可以幫助手術(shù)和康復(fù)。虛擬分支包括信息學(xué)，有望幫助醫(yī)生進(jìn)行臨床診斷和治療決策[6]。AI技術(shù)背景下，教師的角色已經(jīng)有了很大的轉(zhuǎn)變，不僅是定義者、闡釋者、答疑者，也是提問者、引導(dǎo)者、輔助者[7]，為了提高教學(xué)效果，教學(xué)模式和方法也要隨之改變。無論是傳統(tǒng)教學(xué)模式還是AI教學(xué)模式，教師都是課程的主導(dǎo)者。教師的教學(xué)方法和技巧、態(tài)度和能力都會(huì)顯著影響教學(xué)效果[8]。同時(shí)AI還可以對教學(xué)效果進(jìn)行評價(jià)。

1人工智能發(fā)展對醫(yī)學(xué)教育的影響

人工智能時(shí)代，醫(yī)學(xué)教學(xué)仍然存在著通識教學(xué)欠缺、課堂互動(dòng)不足和課程建設(shè)滯后等矛盾[9]。隨著醫(yī)學(xué)領(lǐng)域知識的復(fù)雜性和數(shù)量的不斷增長，醫(yī)生幾乎不可能在頭腦中組織和保留全部知識性數(shù)據(jù)。教科書上的內(nèi)容雖然都是典型病例，但有時(shí)會(huì)與臨床實(shí)踐不符。醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)教育與臨床實(shí)踐脫節(jié)，會(huì)導(dǎo)致學(xué)生在課堂上學(xué)到的知識難以應(yīng)用，因此有必要對現(xiàn)有的教學(xué)模式和方法進(jìn)行改革[10]。因此，醫(yī)學(xué)界應(yīng)及時(shí)調(diào)整教學(xué)策略，加強(qiáng)以下幾個(gè)方面的學(xué)習(xí)，以重新定義AI/ML時(shí)代醫(yī)生的角色：（1）醫(yī)學(xué)院校課程將重點(diǎn)從信息獲取轉(zhuǎn)移到知識管理和溝通技能；（2）培訓(xùn)醫(yī)生管理和協(xié)調(diào)AI/ML應(yīng)用；（3）培訓(xùn)醫(yī)生解釋AI/ML輸出數(shù)據(jù)，并在臨床決策中有效地利用這些結(jié)果；（4）加強(qiáng)培養(yǎng)醫(yī)生之間的同理心和同情心。最終，醫(yī)生和AI技術(shù)需要發(fā)展一種相互支持的關(guān)系，而不是一種競爭關(guān)系[11]。醫(yī)生可以提供適當(dāng)?shù)姆答亖砀倪M(jìn)AI/ML技術(shù)和工具，這些工具反過來也可以幫助醫(yī)生解決不確定的臨床場景。而AI/ML在內(nèi)分泌領(lǐng)域的使用，將使內(nèi)分泌疾病的診斷具有更高的準(zhǔn)確性，可能避免不必要的檢查，減少醫(yī)療支出，促進(jìn)海量患者數(shù)據(jù)更好的數(shù)字存儲(chǔ)，無論是個(gè)人病情還是流行病學(xué)研究的匯總數(shù)據(jù)，這些益處可能有一天會(huì)改變臨床內(nèi)分泌實(shí)踐。今天，像人工胰腺這樣的人工智能技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)，同時(shí)也需要學(xué)術(shù)界和信息技術(shù)行業(yè)大力推動(dòng)AI/ML技術(shù)在內(nèi)分泌學(xué)的進(jìn)一步發(fā)展。內(nèi)分泌醫(yī)生很適合在AI/ML的發(fā)展中發(fā)揮重要作用。將這些技術(shù)和方法應(yīng)用到內(nèi)分泌學(xué)生的教學(xué)中，讓他們在使用這些技術(shù)進(jìn)行診斷或研究時(shí)增加一種有力的武器[4]。

2內(nèi)分泌學(xué)教學(xué)的特點(diǎn)

內(nèi)分泌學(xué)是內(nèi)科學(xué)的重要組成部分，內(nèi)容涵蓋人體各個(gè)系統(tǒng)、器官，內(nèi)容龐雜，自成體系，是醫(yī)學(xué)生臨床學(xué)習(xí)的重點(diǎn)和難點(diǎn)學(xué)科之一。傳統(tǒng)的授課方式分為理論課和臨床實(shí)踐課。理論課主要采用課堂教學(xué)形式，臨床實(shí)踐課需要到見習(xí)或?qū)嵙?xí)階段以分組模式進(jìn)行。理論課以老師課堂上講授為主，教學(xué)內(nèi)容知識點(diǎn)多，課堂靈活度差，學(xué)生對課程內(nèi)容印象不深。臨床實(shí)踐課是對理論知識進(jìn)行實(shí)踐，在臨床通過對典型病例的診治進(jìn)一步學(xué)習(xí)相關(guān)疾病知識，前期理論知識掌握度差又會(huì)影響實(shí)踐課的教學(xué)質(zhì)量。由于臨床實(shí)踐課教學(xué)時(shí)間的限制，學(xué)生在臨床實(shí)習(xí)期間接觸的內(nèi)分泌疾病種類有限，很大程度上降低了學(xué)生對內(nèi)分泌疾病認(rèn)識的廣度和深度。多年來的教學(xué)實(shí)踐發(fā)現(xiàn)上述教學(xué)模式取得的教學(xué)效果并不令人滿意。近年來隨著學(xué)生數(shù)量的增多，患者對自身隱私保護(hù)的需求及部分患者配合度差等因素的影響，出現(xiàn)了教學(xué)資源相對不足，尤其是在臨床實(shí)踐時(shí)，典型病例資源不足，上述教學(xué)模式的問題逐漸凸顯。另外，傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)生教育模式單一，普遍存在教材更新滯后，交叉學(xué)科教學(xué)內(nèi)容不足，未能充分發(fā)揮學(xué)生的主觀能動(dòng)性，難以制定個(gè)性化學(xué)習(xí)方案，實(shí)現(xiàn)高層次、高素質(zhì)專業(yè)技術(shù)人才培養(yǎng)的目標(biāo)。以AI為核心的新興技術(shù)不僅有助于平衡教育資源，提高教學(xué)效率，改進(jìn)學(xué)習(xí)體驗(yàn)，而且正在逐步實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)，因材施教的可行性有了顯著提高[12]。

3人工智能在內(nèi)分泌臨床教學(xué)實(shí)踐的優(yōu)勢

人工智能可以便捷的從患者的電子病歷中提取重要信息。首先，這將節(jié)省時(shí)間和提高效率，而且進(jìn)行充分的測試后，它也將直接指導(dǎo)患者管理，從而指導(dǎo)醫(yī)學(xué)生對典型病例的學(xué)習(xí)。盡管醫(yī)療保健科學(xué)技術(shù)迅速發(fā)展，但糖尿病仍是一種無法治愈的終身疾病。根據(jù)糖尿病相關(guān)應(yīng)用的目標(biāo)，人工智能方法可以分為三類：探索和發(fā)現(xiàn)信息，學(xué)習(xí)使用信息，從信息中提取結(jié)論。搜索和設(shè)計(jì)從數(shù)據(jù)庫中尋找潛在信息的算法通常被稱為“數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)”（knowledgediscoveryindatabases，KDD）。KDD的主要目標(biāo)是識別有用的和可理解的信息，它要求對感興趣的研究領(lǐng)域有廣泛和深入的了解。在這類研究中使用的最具代表性的技術(shù)是K-means，K-nearestneighbors（KNN）算法和分層聚類。對于知識類學(xué)習(xí)，其思想是讓機(jī)器在沒有人工干預(yù)或輔助的情況下自動(dòng)學(xué)習(xí)，從而能夠?qū)?fù)雜系統(tǒng)的未來狀態(tài)做出預(yù)測，以便更好地做出決策。這一過程包括所有涉及歸納成分的方法，它們具有各自的優(yōu)勢，可自適應(yīng)地用于不同的情況。糖尿病教育旨在提高患者的自我管理技能，是幫助患者提高代謝控制和生活質(zhì)量的重要途徑。人工智能技術(shù)在將現(xiàn)有遺傳數(shù)據(jù)和臨床信息轉(zhuǎn)化為寶貴知識方面取得了重大進(jìn)展。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于疾病教育將是非常有益的，因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)可以根據(jù)不同個(gè)體的獨(dú)特特征，促進(jìn)個(gè)性化、全程的教育干預(yù)。人工智能技術(shù)在糖尿病教育各個(gè)方面的均可應(yīng)用，通過收集到的信息和證據(jù)，為糖尿病管理的前瞻性、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持平臺的開發(fā)提供見解和指導(dǎo)，重點(diǎn)是個(gè)性化的患者管理和終身教育干預(yù)[13]。以2型糖尿病患者診治為例，目前，臨床醫(yī)生要花費(fèi)大量的時(shí)間閱讀門診病歷，檢查血液測試結(jié)果，并從許多不相關(guān)的系統(tǒng)中尋找臨床指南，制定出合適的治療方案。相比之下，AI可以根據(jù)患者的臨床記錄自動(dòng)識別出最重要的風(fēng)險(xiǎn)因素和已經(jīng)采取的治療措施，還可以自動(dòng)將診治過程中與患者的對話轉(zhuǎn)換為總結(jié)性醫(yī)囑，供臨床醫(yī)生使用或修改。這兩種應(yīng)用程序都可以節(jié)省大量時(shí)間，并且可以快速實(shí)現(xiàn)，幫助臨床醫(yī)生，而不是取代醫(yī)生[14]，更好的指導(dǎo)醫(yī)學(xué)生的臨床實(shí)踐。AI伴隨著大數(shù)據(jù)分析的機(jī)器學(xué)習(xí)的最新進(jìn)展做出了巨大貢獻(xiàn)，特別是在臨床成像、藥代動(dòng)力學(xué)、遺傳學(xué)和腫瘤學(xué)領(lǐng)域。而且到目前為止，關(guān)于生活方式相關(guān)疾?。ㄈ鏣2DM）的預(yù)后預(yù)測模型和/或并發(fā)癥進(jìn)展的AI研究也取得了一定的進(jìn)展，有望支持醫(yī)學(xué)的臨床判斷。作者構(gòu)建了一個(gè)基于64059名糖尿病患者的電子病歷（EMR）庫，采用人工智能技術(shù)，利用大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)處理自然語言和縱向數(shù)據(jù)，建立糖尿病腎?。╠iabetickidneydisease，DKD）預(yù)測模型。人工智能利用卷積自動(dòng)編碼器，從過去6個(gè)月提取原始特征作為參考期，并選擇24個(gè)因素來尋找與6個(gè)月DKD惡化相關(guān)的時(shí)間序列模式。人工智能利用logistic回歸分析構(gòu)建了包含3073個(gè)特征的預(yù)測模型，預(yù)測DKD加重的準(zhǔn)確率為71%。此外，10年以上，DKD加重組的血液透析發(fā)生率顯著高于未加重組。因此新的人工智能預(yù)測模型可以檢測DKD的進(jìn)展，有助于更有效、準(zhǔn)確的干預(yù)降低血液透析的發(fā)生[6]。另外，自動(dòng)深度學(xué)習(xí)（DL）算法在糖尿病視網(wǎng)膜病變篩選中也呈現(xiàn)了潛在價(jià)值；但其在具有較大異質(zhì)性的人群中臨床應(yīng)用的可行性還有待進(jìn)一步研究[15]。AI/ML方法還可以準(zhǔn)確地呈現(xiàn)、模擬、解釋醫(yī)學(xué)圖像，并提供計(jì)算機(jī)輔助診斷。ML算法在早期發(fā)現(xiàn)肢端肥大癥面部變化方面比醫(yī)生的評價(jià)具有更高的敏感性、特異性以及陽性和陰性預(yù)測值，從而實(shí)現(xiàn)臨床早期診斷[4]。通過AI，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)︶t(yī)療數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)和臨床指南進(jìn)行采集與分析，建立人工智能輔助醫(yī)學(xué)教學(xué)數(shù)據(jù)庫，模擬患者就醫(yī)場景，使學(xué)習(xí)者能反復(fù)實(shí)踐，有助于培養(yǎng)臨床思維。虛擬病歷為學(xué)生提供零風(fēng)險(xiǎn)、可試錯(cuò)的臨床學(xué)習(xí)渠道，真實(shí)病歷能使學(xué)生更快適應(yīng)疾病譜和治療方法變化，緩解罕見病臨床患者資源不足的困境，通過模擬患者就診流程能有效的將理論知識轉(zhuǎn)化為臨床知識，充分發(fā)揮新興技術(shù)的優(yōu)勢[16]。AI不僅對醫(yī)療資源充足的醫(yī)學(xué)院校醫(yī)學(xué)生教學(xué)有重要的意義，對于畢業(yè)后內(nèi)分泌?？漆t(yī)師繼續(xù)教育也是有效的補(bǔ)充。通過AI提供的學(xué)習(xí)資源，了解和認(rèn)識臨床上不常見的疑難病、罕見病，可以使更多學(xué)習(xí)者享有優(yōu)質(zhì)的教育資源。通過遠(yuǎn)程教育平臺，有利于開展更廣泛的交流與合作，了解國內(nèi)外最新的醫(yī)學(xué)進(jìn)展，尋找到更豐富的信息資源[17]，也有利于促進(jìn)國內(nèi)內(nèi)分泌學(xué)人才培養(yǎng)和學(xué)科發(fā)展。

4人工智能方法在內(nèi)分泌教學(xué)中的應(yīng)用

醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)：專家系統(tǒng)（expertsystems，ES）是臨床上最常見的人工智能系統(tǒng)。他們被定義為能夠捕捉專家知識、事實(shí)和推理技巧，以幫助醫(yī)護(hù)人員進(jìn)行日常工作的系統(tǒng)。ES通過應(yīng)用推斷方法來模仿臨床醫(yī)生的專業(yè)知識，以幫助決策支持或解決問題。ES有能力管理數(shù)據(jù)，得出合理的結(jié)論。ES的用途包括圖像解釋，診斷支持和產(chǎn)生預(yù)警等[2]。機(jī)器學(xué)習(xí)：ML算法的特點(diǎn)是在沒有明確編程的情況下隨時(shí)間學(xué)習(xí)的能力。ML的主要特點(diǎn)是基于數(shù)據(jù)分類來解決問題。從啟發(fā)式方法逐漸轉(zhuǎn)向ML技術(shù)。在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，ML算法被用于從大型數(shù)據(jù)庫（如電子醫(yī)療記錄）中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的知識，其中可能包含隱含的規(guī)律性。ML利用了人工智能、概率和統(tǒng)計(jì)、計(jì)算復(fù)雜性理論、控制理論、信息論、哲學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生物學(xué)等方面的結(jié)果。ML的方法包括決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和支持向量機(jī)，它們都已成功應(yīng)用于糖尿病領(lǐng)域。此外，ML還可以應(yīng)用于計(jì)算機(jī)程序需要?jiǎng)討B(tài)適應(yīng)不斷變化的條件的領(lǐng)域。例如，ML算法可以從每個(gè)糖尿病患者的監(jiān)測數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并在人工胰腺系統(tǒng)中自動(dòng)應(yīng)用[2]，在指導(dǎo)醫(yī)學(xué)生學(xué)習(xí)如何在糖尿病患者更好的使用胰島素泵治療方面有顯著的優(yōu)勢。與智能搜索平臺個(gè)性化推薦類似，AI系統(tǒng)也能夠從學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中進(jìn)行檢索，包括網(wǎng)上瀏覽文字、圖像、視頻等資源的行為數(shù)據(jù)中收集信息，并基于AI的深度學(xué)習(xí)推薦算法，自動(dòng)預(yù)測學(xué)習(xí)者的興趣偏好，智能化為學(xué)生進(jìn)行學(xué)習(xí)內(nèi)容的個(gè)體化推送[12]。綜上所述，AI為臨床醫(yī)生提供了更高的效率或成本效益，臨床醫(yī)生為AI提供其學(xué)習(xí)復(fù)雜臨床病例管理所需的基本臨床數(shù)據(jù)[14]。在教育干預(yù)中使用AI雖然有希望，但也面臨著一定的挑戰(zhàn)。要全面有效地實(shí)現(xiàn)基于AI的教學(xué)模型，建立針對不同學(xué)生的個(gè)性化教育干預(yù)策略[18]，需要實(shí)現(xiàn)以下幾方面：收集大量學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，建立個(gè)性化數(shù)據(jù)檔案；建立醫(yī)師專業(yè)知識與AI技術(shù)的深度交叉；不斷更新和擴(kuò)大現(xiàn)有知識庫；讓臨床醫(yī)生和學(xué)生共同參與一個(gè)旨在優(yōu)化教學(xué)效果的系統(tǒng)。此外，當(dāng)前面臨的其他挑戰(zhàn)還包括技術(shù)、哲學(xué)和倫理困境，以及圍繞用戶數(shù)據(jù)安全和隱私的問題，甚至法律障礙等[13，19]。需要進(jìn)一步努力，促進(jìn)人工智能在醫(yī)學(xué)教學(xué)領(lǐng)域的快速、有效應(yīng)用。

作者:袁濤 趙維綱 單位:中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院