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人工智能在神经内科教学中的应用

【摘要】随着互联网技术和大数据的进步，人工智能在神经内科教学领域的应

用正逐步扩展。在临床教学方面，人工智能同样引发了教学模式、内容、评估等

多个方面的创新和变革。本文结合神经内科教学领域中人工智能的应用现状，分

析了人工智能对临床神经内科教学模式、教学效果评估、教学管理以及相关伦理

问题等可能带来的影响，这为人工智能融入临床神经内科教学实践提供了理论基

础和初步探讨。

【关键词】神经病学；人工智能；大数据；临床教学

人工智能（artificialintelligence，AI）的概念最早提出于1956年，是

一门致力于开发能够模拟人类智能的科学技术，其技术核心主要涵盖大数据的应

用以及深度学习[1]。近年来，随着人工智能在医学领域的飞速发展，神经病学

的临床教学也开始受到其积极影响。这促使神经病学临床教学朝着智能化方向迈

进，从而显著提高了临床疾病的诊断与治疗水平，同时减轻了神经病学医师的负

担，并对改善患者预后产生了积极效果。目前，人工智能在神经病学领域主要应

用于电子化辅助诊断与评估系统、闭环自动化治疗系统，以及并发症预测模型等

方面[2]。随着人工智能技术的广泛应用，神经病学临床教学领域也将迎来革命

性的变化，传统教学方式与理念或将因此得以革新。本文聚焦于分析人工智能对

神经病学临床教学领域的影响，并对这一新兴技术在辅助神经病学临床教学方面

的前景做出展望。

1神经病学教学的现状

传统的神经病学教学主要以教师台上授课、学生台下听课的“填鸭式”教学

为主，是一种以教师为中心的教学方式。授课工具主要借助于书本或多媒体如P

PT等平面教学工具。但神经病学这门学科对学生的逻辑推理能力、空间想象能

力有着极高的要求，因此传统的教学方式并不能很好地达到对神经内科学生的培

养要求[3]。当代神经病学教育需满足以下特点：开放获取、智能、协作、融合

等，以培养出与未来医学需求相匹配的人才[4]。因此亟须对神经病学教学方式

进行探索和改革。

2人工智能在神经病学领域的应用

人工智能在神经病学领域的应用历史可以追溯到数十年前，尽管最初的尝试

有限，但随着技术的不断进步，其应用范围和影响逐渐扩大。以下是人工智能在

神经病学领域应用历史的一些重要时期和里程碑：

早期尝试（20世纪60至80年代）：计算机科学家和医学研究人员开始尝

试将计算机技术应用于神经病学领域。他们主要关注神经影像的处理和分析，例

如脑部扫描图像的自动分割和特征提取。

知识表达和专家系统（20世纪80至90年代）：专家系统基于领域专家的

知识和经验，尝试模拟医生的诊断过程。在神经病学领域，一些专家系统开始用

于帕金森病的诊断等[5]。

神经影像分析（2000年）：随着计算机视觉和图像处理技术的发展，人工

智能在神经影像分析中的应用得到加强。2000年初，基于机器学习的方法开始

用于识别和定位脑部异常，如脑卒中区域、肿瘤等[6]。

深度学习的崛起（2010年）：2010年左右是人工智能在神经病学领域迈向

新阶段的时期。深度学习技术的引入使得计算机可以更好地理解和分析大规模的

神经影像和生物医学数据。深度学习在脑部影像分析、病理学特征提取等方面表

现出色[7]。

临床决策支持系统（2020年）：随着数据积累和算法改进，越来越多的人

工智能系统被用于辅助神经病学临床决策，包括疾病诊断、治疗建议和预后预测

等。人工智能可以通过分析患者的病历、临床数据和影像资料，辅助医生进行疾

病诊断和分类。它可以提供更快速、准确的诊断结果，帮助医生制定更有效的治

疗方案[8-9]。基于人工智能的模型可以分析患者的医疗数据，预测疾病的进展

趋势和风险。例如，预测癫痫发作、帕金森病进展等[10]。

远程监测与移动医疗（2020年至今）：近年来，移动医疗技术与人工智能

结合，为患者提供了更便捷的远程监测和诊疗服务。通过智能设备和传感器，可

以监测患者的病情变化，并将数据传输给医生，实现及时干预[11]。

总体而言，人工智能在神经病学领域的应用历史经历了不断的演进与创新。

基于人工智能在神经病学领域的不断发展，人工智能进一步拓展了其在神经病学

教学中的应用。

3人工智能在神经病学教学的应用现状

2017年，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕-35）

将“AI教育体系”列为国家发展重点任务，标志着人工智能将成为中国教育发

展的主导趋势