人工智能在放射科阅片教学中的应用现状及前景展望

放射科是一门专业性和实践性很强的临床辅助诊断学科,阅片教学对于培养合格的放射科医学人才具有重要意义。文章就当前放射科阅片教学模式现状及不足进行分析,包括教师教学理念陈旧、教学效率低下、师生互动性差、学生学习兴趣不高、学习主动性差等。为适应人工智能（artificial intelligence,AI）时代下医学教育发展趋势,“AI+教育”模式应运而生并席卷整个医学教育行业。文章对近年人工智能在放射科阅片教学中的应用现状进行总结,并结合上述现状及不足提出了人工智能在放射科阅片教学中的前景展望：包括转变教学理念,构建新型“AI+教育”模式;激发学生学习兴趣,调动学习主动性;促进工作效率,提升教学质量和效率;强化法律与伦理意识,推动合理合法应用人工智能。     

人工智能对放射科实习生和住培医师检出肺结节的辅助价值

目的：探讨人工智能（artificial intelligence,AI）对放射科实习生和住培医师检出肺结节的辅助价值。方法：回顾性收集2022年9月—10月在梅州市人民医院行常规胸部CT检查的40例患者图像。招募在放射科轮转的实习生和住培医师作为阅片者,阅片者在不借助AI软件的情况下独立阅片对胸部CT进行判读,记录肺结节的数量、位置和阅片时间,随后经过两周洗脱期借助AI对所有患者的图像进行再次阅片。计算独立阅片和AI辅助阅片模式的肺结节检出率,比较两种阅片模式检出效能的差异性;比较独立阅片和AI辅助阅片模式的阅片时间的差异性。结果：实习生采用AI辅助阅片对肺结节的检出率89.22%高于独立阅片的55.88%,差异有统计学意义（P <0.05）。住培医师采用AI辅助阅片对肺结节的检出率92.16%高于独立阅片的64.71%,差异有统计学意义（P <0.05）。实习生和住培医师采用AI辅助阅片模式的阅片时间均短于独立阅片模式,差异有统计学意义（P <0.05）。结论：人工智能有助于提升实习生和住培医师肺结节检出效能,且显著缩短阅片时间。