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D-高山-人工智能时代对医学领域的影响

从信息时代到人工智能时代：

医生与医学生的新机遇和新挑战

文/陈超越范让让通信作者四川大学华西临床医学院

摘要：医生、教师、医学生是临方面，医学大数据集的完善推动了计算战。这些学科对其他检查信息（如血常

床医学教育中难以割裂的整体，人工智机辅助诊断（computeraideddiagnosis，规的指标）的需求很小，临床图像已经

能技术的应用加速了精准医疗前进的步CAD）学科的进展，训练后的AI模型在包含了绝大部分诊断所需的信息，因此

伐，从多个维度渗透到医学各个领域，部分任务上达到了专家级的诊断水准。非常适合使用深度学习技术。

对临床教育教学产生了巨大冲击。一方在这场浪潮中，医生和医学生作为在放射学领域，AI模型已经开始从

面，计算机辅助诊疗成为医学未来的发医疗行业与医学教育的主体，将以主导放射学的图像处理扩展到辅助其他学科

展趋势；另一方面，课堂智能化也给者的身份引导人工智能在诊疗行业的发的专业诊疗中。其中最典型的是胸部疾

医学教育带来了深远的影响。本文从医展。在我国的临床教育体系中，医生、病和乳腺疾病的诊断。由于这两类检查

生、教师和医学生三者的角度出发，以教师和医学生是难以割裂的整体。医生基数大，数据量充足，图像标注简单，

案例的方式概述人工智能给临床领域和的身份具备双重性：一方面，他们作为因此在这些方向不但成为研究热点，也

教育模式带来的变化，阐述各方的态临床医生，负责临床诊疗活动的决策与是最贴近实际应用转化的领域。在胸部

度，并分析背后的原因，以期为智能时执行；另一方面，他们作为教师，负责疾病中，对算法针对性地改良，并在大

代的医科人才培养模式创新提供有益经医学生的教育和培养。AI技术的蓬勃发数据集上训练后，目前模型对肺结节的

验和思路。展，将智能化这个术语同时渗透到临床检出率超过90%，对病变良恶性判断的准

关键词：人工智能；深度学习；临与教学的活动中，对医学界产生了多元确率已经超过85%[2]。在乳腺疾病中，最

床诊疗；医学教育化的影响。医生在临床工作中的见闻将新模型在钼靶图像上对乳腺肿块的检出

决定他们培养新一代医学生的方向，而率已经超过95%，并且对病变分级判断的

引言在医学教育中的新技术运用也将改变他准确率也已超过90%[3]。

们对未来医疗的看法，最终，他们的行在病理学领域，虽然病理图片包含

科技的迅速发展引领医疗行业进入为和态度将在课程理论和临床实践中对信息复杂且图像尺寸偏大，但是病理切

信息时代，使得患者的临床资料与辅助学生产生潜移默化的影响，共同决定未片上细胞的图像模式具备高度的重复性

检查结果以及时、准确、有组织性的数来医疗的发展趋势。和规律性，因此非常适合AI算法。最常

据形式呈现，医生可以更高效、准确地见的研究包括两类：第一类是训练AI模

诊断病情，还可以更精准、个体化地制1.医生：诊断与治疗的新趋势型在HE染色切片或者术中冰冻活检切片

定治疗方案。人工智能技术（artificial上进行常规的病理诊断，如判断结肠癌

intelligence，AI）的蓬勃发展正在将临床根据不同学