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    人工智能在肿瘤科教学中的应用前景.docx

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    人工智能在肿瘤科教学中的应用前景.docx

    人工智能在肿瘤科教学中的应用前景 【摘要】源自于上个世纪80年头左右的人工智能技术,现如今正是迅猛发展的关键时期,在各国现代化建设中得到了广泛的应用,我国以及欧洲发达国家的发展战略中,人工智能技术的发展备受重视。由于人工智能优势独特,可以挖掘数据、智能识别,故而越来越备受医学领域的推崇。 【关键词】人工智能;肿瘤科;临床教学;应用前景 【中图分类号】R73 【文献标识码】A 【文章编号】1014-5101X17-0001-01 肿瘤学科综合性较强,涵盖人体全身多个系统,其诊疗技术也在不断完善。随着现代互联网的快速发展,传统的教学模式已经与时代脱节,信息化教学模式的出现,满意了新时代发展所需,而人工智能的广泛应用,为临床实施智能教化供应了技术支持。现代人工智能结合传统教学模式,进一步拓宽了肿瘤科医学生获得最新信息的渠道,在模拟应用、理论学问的驾驭以及临床实际工作中,作用非常重大。 1虚拟学习系统 人工智能存储量较大,可采集、分析专业文献。利用计算机模拟病人,让医学生单独进行触诊、问诊、叩诊、视诊以及听诊,培育其医学操作技能,并针对实际操作中的不足之处,供应建议、评价,进而促使其操作更加规范、标准。与此同时,人工智能避开了学生与老师、其他同学之间的干脆接触,这样一来,可以减轻学生面对他人时的迟疑、惊慌担心、胆怯等负面心理,意识到自己的不足之处,围绕个人特点,制定针对性的学习内容。既往临床教学过程中,阅历不足的年轻医师诊疗患者期间,难以赢得患者信任,通过人工智能进行反复实践操作,便于年轻医师娴熟驾驭医疗技能,为其熬炼、丰富自我技能学问供应了更多的机会。 2影像学与病理学诊断 2.1影像学协助诊断 CT、X线、MRI等影像学检查技术,在肿瘤科比较常见,对影像学检查结果进行阅读、推断,是每位医师必需要驾驭的技能,同时也是为患者制定有效治疗方案的主要依据。而在人工智能技术中,图像识别技术较为成熟,在帮助医师诊断、鉴别、获得影像细微环节等方面,作用非常重大。計算机协助诊断系统在上个世纪80年头左右起先普及于影像学领域,目前随着技术的快速发展,在推断肿瘤性质、自动识别放疗靶器官等方面,人工智能的应用探讨越来越多,发展前景非常广袤。比如计算机协助诊断系统模型能够分级、定性乳腺x线图像中的可疑区域,并提出客观性的建议,进一步提高早期乳腺癌诊断的特异度、灵敏度。早期肺癌、肺部结节的筛查诊断,同样也是临床医师工作中时常面临的困难。计算机协助诊断系统能够避开主观推断失误,还可以减轻临床医师工作负荷量,规避假阳性、假阴性,结合传统阅读模式,有助于年轻医师快速确诊。 2.2病理学协助诊断 病理组织学检查结果是临床诊断的“金标准”,在诊断、指导肿瘤治疗方面,意义非常重大。目前,传统病理组织学检查面临着严峻的挑战,比如水平参差不齐、患者数量较多、诊断结果简单受到主观影响、专业人才缺失等等。而人工智能在提取特征方面,实力较为强大,可进行病理定量诊断,故而临床应用价值较高,另外,在推断疾病预后、形态定量分析以及肿瘤分期等方面,人工智能的表现也非常突出,故而临床应用范围越来越广。既往人工教学过程中,病理、影像、检验等结果的分析、推断、阅读为薄弱环节,而人工智能技术的出现,因为较强的客观性、较快的诊断速度、较高的精确率而在肿瘤科教学中,发挥了客观、全面、精确、实时指导学习的作用。 3治疗决策 而人工智能学习实力、分析实力较强,与专家阅历、相关指南结合,能够为临床完善治疗方案供应更加客观、全面建议。目前肿瘤治疗领域中,沃深肿瘤诊疗系统的应用最为广泛,同时也是最为胜利的一项系统,拥有期刊、专业著作、真实案例、文献资料,涉及诸多癌症种类,同时处理实力快速、强大,能够帮助医师全方位的分析、推断患者实际病情,并为医师供应参考,进而制定有效治疗方案。 4总结 总而言之,人工智能技术的应用,能够让年轻医生或者是医学生反复实践操作,更加丰富自己的医疗技能,切实的将实践与理论结合,在现代医学教学过程中,人工智能技术的融入,也进一步扩大了医学教学发展空间。 第4页 共4页第 4 页 共 4 页第 4 页 共 4 页第 4 页 共 4 页第 4 页 共 4 页第 4 页 共 4 页第 4 页 共 4 页第 4 页 共 4 页第 4 页 共 4 页第 4 页 共 4 页第 4 页 共 4 页

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