周向軍 李揚超 韓牧

摘要：隨著信息技術的不斷進步，人工智能已經(jīng)逐漸滲透到各學科領域中，特別是醫(yī)學類學科。本文主要論述了人工智能在醫(yī)學類學科中的交叉應用和創(chuàng)新，并深入探討人工智能如何與醫(yī)學類學科相融合，以及在此基礎上如何幫助解決醫(yī)學類學科問題。同時，本文提供了一系列具體的應用案例，如基于機器學習的疾病診斷系統(tǒng)、基于深度學習的影像識別技術、大數(shù)據(jù)分析在臨床決策中的應用等。本文還探討了人工智能在醫(yī)學類學科教學實踐中的應用，并對一些成功的教學實踐案例進行了詳細分析，包括在課堂教學和實驗室環(huán)境中的應用情況，以及學校與醫(yī)學院之間的合作項目和教師之間的跨學科合作。最后，本文對當前人工智能在醫(yī)學類學科中的應用現(xiàn)狀和未來趨勢做了總結(jié)。

關鍵詞：人工智能；醫(yī)學類學科；交叉應用；教學實踐

引言

隨著科技的快速發(fā)展和信息化時代的來臨，大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術已廣泛應用于各個學科領域，其中包括醫(yī)學類學科[1]。這種交叉融合的趨勢為醫(yī)學研究和實踐提供了更廣闊的可能性，如精準醫(yī)療、遠程醫(yī)療等新興模式的產(chǎn)生都離不開互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析與人工智能技術的支持。本文將探討人工智能在醫(yī)學類學科中的交叉應用，并深入分析其如何推動醫(yī)學類學科的創(chuàng)新發(fā)展。同時，我們也將關注人工智能在醫(yī)學類學科中的具體應用案例，充分展示人工智能如何在醫(yī)學診斷、疾病預測、數(shù)據(jù)分析、醫(yī)院管理等環(huán)節(jié)發(fā)揮重要作用，從而提升醫(yī)療服務的效率和質(zhì)量[2]。此外，我們還將討論如何在教學實踐中引入數(shù)據(jù)分析和人工智能技術，以提供更有效的教育方法，促進醫(yī)學教育的現(xiàn)代化發(fā)展。

1. 人工智能的跨學科應用

1.1 人工智能介紹與相關性解釋

人工智能涵蓋操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡通信、軟件工程等多個領域。這些知識為處理復雜問題提供了有效工具，如數(shù)據(jù)存儲和檢索、信息傳遞和分享、程序設計和實現(xiàn)等。對于醫(yī)學類學科而言，患者數(shù)據(jù)的管理、醫(yī)療結(jié)果的預測、疾病模型的建立等任務，都需要依賴人工智能[3]。人工智能（AI）作為計算機科學中的一個重要分支，其核心目標是構(gòu)建和應用能夠進行智能行為的系統(tǒng)。近年來，隨著深度學習等技術的發(fā)展，AI已經(jīng)在圖像識別、自然語言處理、決策支持等多個領域取得了顯著成果。在醫(yī)學類學科中，AI可以進行疾病診斷、疾病預測、藥物研發(fā)等關鍵步驟，大幅提升醫(yī)療服務的效率和質(zhì)量。

1.2 探討人工智能如何與其他學科融合

1.2.1 人工智能如何幫助解決醫(yī)學類學科的問題

人工智能可以從多個角度幫助解決醫(yī)學類學科的問題。首先，人工智能可以提升數(shù)據(jù)管理的效率和質(zhì)量。通過數(shù)據(jù)庫技術，可以高效地存儲和檢索醫(yī)療數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性。其次，人工智能可以支持遠程醫(yī)療服務。利用網(wǎng)絡通信技術，可以實現(xiàn)醫(yī)生和患者、醫(yī)生和醫(yī)生之間的遠程交流，拓展醫(yī)療服務的覆蓋范圍。此外，人工智能技術可以幫助醫(yī)生更準確地進行疾病診斷和預測。例如，基于深度學習的影像識別技術可以自動識別出CT圖像中的腫瘤位置，輔助醫(yī)生進行診斷；在藥物研發(fā)方面，AI可以通過分析大量化合物數(shù)據(jù)，預測出具有藥效的新型化合物，縮短藥物開發(fā)周期[4]。

1.2.2 跨學科應用案例分析

在醫(yī)學領域，人工智能已經(jīng)發(fā)揮了不可或缺的作用。以人工智能為代表的引領技術正在改變醫(yī)療實踐的面貌，舉例來說，我們可以看到AI在醫(yī)學診斷的廣泛應用。例如，基于深度學習的肺炎圖像識別系統(tǒng)，通過訓練和優(yōu)化，可以實現(xiàn)對CT圖像的自動定位和識別，提高了疾病診斷的效率和準確性；基于機器學習的癌癥預測模型也是一種重要的交叉應用，通過對大量的患者數(shù)據(jù)進行深度學習，該模型可以預測患者未來可能出現(xiàn)的癌癥類型，幫助醫(yī)生及時進行干預。除了疾病診斷和預測，數(shù)據(jù)挖掘技術也在藥品研發(fā)領域發(fā)揮著關鍵作用。例如，通過合理運用數(shù)據(jù)挖掘技術，研究人員可以從海量的生物信息中篩選出有潛力的藥物靶點，極大地加快了新藥的研發(fā)進程。同時，基于大數(shù)據(jù)的臨床決策支持系統(tǒng)也顯示出巨大的潛力，通過收集和分析大量的臨床數(shù)據(jù)，可以輔助醫(yī)生更準確地診斷和治療。

2. 人工智能在醫(yī)學類學科中的應用案例

2.1 病例診斷和預測

2.1.1 基于機器學習的疾病診斷系統(tǒng)

近年來，基于機器學習的疾病診斷系統(tǒng)在臨床醫(yī)學中得到了廣泛的應用。借助復雜的數(shù)據(jù)分類和模式識別技術，這種疾病診斷系統(tǒng)能夠從海量的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)中快速準確地識別出患者可能存在的疾病風險。例如，在腫瘤學領域，通過結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的患者數(shù)據(jù)，包括基因序列、醫(yī)療影像和電子病歷等，機器學習算法可以預測具體類型的癌癥，并對疾病的發(fā)展階段進行精確估計。與傳統(tǒng)的手動分析方法相比，基于機器學習的疾病診斷系統(tǒng)不僅能大幅提高疾病診斷的效率，同時也顯著提升了診斷結(jié)果的準確性。此外，隨著深度學習等前沿技術的不斷發(fā)展，這些系統(tǒng)有望在未來實現(xiàn)更加細致的個體化診療方案，對提高醫(yī)療服務水平、降低醫(yī)療成本具有重要的實際意義。

2.1.2 基于深度學習的影像識別技術

基于深度學習的影像識別技術在醫(yī)學影像分析和解讀中發(fā)揮了重要作用。例如，深度學習算法已被廣泛應用于CT、MRI等醫(yī)學影像的自動分析中，幫助醫(yī)生更準確地識別和定位病灶。與傳統(tǒng)的圖像處理方法相比，深度學習算法通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡的工作機制，能夠從原始的醫(yī)學影像數(shù)據(jù)中直接學習和提取出關鍵特征，顯著提高了影像識別的精度和效率。目前，國內(nèi)外已有許多具有代表性的研究成果證明了基于深度學習的影像識別技術在醫(yī)學影像診斷中的優(yōu)越性，包括肺結(jié)節(jié)檢測、乳腺癌篩查、腦血管異常檢測等領域。而且，隨著醫(yī)療設備的進步和醫(yī)學影像數(shù)據(jù)質(zhì)量的提高，可以預見，深度學習在醫(yī)學影像診斷中的應用將會更加廣泛和深入。

2.2 醫(yī)療數(shù)據(jù)分析和挖掘

2.2.1 大數(shù)據(jù)分析在臨床決策中的應用

在大數(shù)據(jù)時代，醫(yī)療數(shù)據(jù)的采集和分析已經(jīng)成為臨床決策不可或缺的一部分。通過對醫(yī)療大數(shù)據(jù)的深度分析，醫(yī)生可以從中發(fā)現(xiàn)疾病的潛在規(guī)律，優(yōu)化治療方案，提高病患的生存率和生活質(zhì)量。例如，借助大數(shù)據(jù)分析，醫(yī)生可以綜合考慮患者的基因型、生活習慣和環(huán)境因素等多種信息，為患者提供更為個性化的治療建議。

隨著人工智能技術的進步，預測模型和決策支持系統(tǒng)也開始被廣泛應用于臨床實踐中。這些系統(tǒng)可以自動從海量醫(yī)療數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，幫助醫(yī)生作出更準確的診斷和治療決策，同時也為公共衛(wèi)生政策制定提供重要的數(shù)據(jù)支持。

2.2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術在藥物研發(fā)中的應用

數(shù)據(jù)挖掘技術在藥物研發(fā)過程中起著至關重要的作用。通過對大量的生物醫(yī)學文獻和實驗數(shù)據(jù)進行深度挖掘，研究人員可以迅速找到新的藥物靶點，開展藥物篩選和設計，顯著縮短藥物研發(fā)周期。數(shù)據(jù)挖掘技術還可以幫助研究人員更好地理解藥物的作用機制，預測可能的副作用，以及在臨床試驗階段進行有效的患者亞群劃分。這不僅能提升藥物的治療效果，也有利于降低藥物研發(fā)的風險和成本。因此，盡管面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私保護等一系列挑戰(zhàn)，但數(shù)據(jù)挖掘技術在藥物研發(fā)中的應用前景依然廣闊。

2.3 智能輔助手術和治療

2.3.1 機器人輔助手術系統(tǒng)的應用

醫(yī)療界正在以前所未有的速度發(fā)展，特別是近年來機器人手術系統(tǒng)的普及和應用。例如，“達芬奇”手術機器人系統(tǒng)被廣泛應用于心臟病、胸外科和泌尿科等領域。該系統(tǒng)具有高精度、微創(chuàng)和遙控操作的優(yōu)點，可以極大地提高手術的精確度和安全性。同時，機器人手術系統(tǒng)還能通過先進的三維成像技術，為醫(yī)生提供更清晰的視野，使醫(yī)生可以在更佳的條件下進行手術。另外，國內(nèi)一些醫(yī)院已經(jīng)開始使用機器人輔助系統(tǒng)進行復雜的腦神經(jīng)手術。這些高級系統(tǒng)不僅可以提供超準確的定位和導航，而且能夠執(zhí)行許多常規(guī)手術難以完成或無法完成的任務，如在非常狹窄和復雜的區(qū)域內(nèi)進行精確手術。機器人的應用，賦予了醫(yī)生更強大的能力和可能性，同時也向我們展示了醫(yī)療機器人技術潛力的無限可能。

2.3.2 虛擬現(xiàn)實技術在康復治療中的應用

虛擬現(xiàn)實（VR）技術正在為醫(yī)療保健行業(yè)帶來革命性的變化。在康復治療領域，這種技術可以提供一個模擬的環(huán)境，使患者在仿真的環(huán)境中進行各種治療訓練。例如，對于中風患者和神經(jīng)損傷患者，VR可以創(chuàng)建逼真的環(huán)境以改善其動作協(xié)調(diào)和平衡能力。此外，VR還廣泛應用于心理健康治療中，如焦慮癥、恐懼癥和創(chuàng)傷后應激障礙（PTSD）等疾病的治療。通過利用VR創(chuàng)造深度沉浸式的環(huán)境，醫(yī)生可以安全、有效地將患者暴露于他們害怕的環(huán)境中，輔助治療過程。這種治療方式非常具有前瞻性，并且越來越多的臨床研究證明了其效果。

3. 人工智能在醫(yī)學類學科教學實踐中的案例分析

3.1 現(xiàn)有的人工智能教學應用案例

3.1.1 在課堂教學中的應用案例

隨著現(xiàn)代技術的發(fā)展，人工智能已經(jīng)成為醫(yī)學教育不可或缺的一部分。在課堂教學中，高質(zhì)量的3D模型和仿真技術被廣泛應用于生理學、解剖學等科目的教學，使學生能夠更加直觀、全面地理解人體結(jié)構(gòu)和功能[5]。同時，動畫和視頻也在生物化學、微生物學等科目中得到應用，讓抽象復雜的概念變得易于理解。此外，輔助教學軟件已成為課堂教學的重要工具。這些軟件結(jié)合了互動多媒體和智能系統(tǒng)，增強學生的學習效果和興趣。例如，數(shù)字化虛擬病例庫可以提供大量的真實臨床病例供學生學習和討論，從而提高他們的臨床思維和決策能力。

3.1.2 在實驗室和模擬環(huán)境中的應用案例

實驗室是醫(yī)學教育的關鍵組成部分，但傳統(tǒng)的實驗室教學往往受限于設備、空間和安全問題。人工智能模擬技術的出現(xiàn)有效地解決了這些問題。例如，模擬實驗室可以讓學生進行虛擬的生化實驗、微生物實驗等，既安全又方便。此外，虛擬病人模擬系統(tǒng)也被廣泛應用于臨床技能和溝通技巧的教學。我國一些高校已經(jīng)開始建設智能化的教學實驗室，將最新的AI技術和VR技術引入實驗教學。通過這種方式，學生不僅可以獲取更真實的實驗體驗，還能在實驗過程中提升自我探索和創(chuàng)新的能力，這無疑是未來醫(yī)學教育發(fā)展的重要趨勢。

3.2 教學實踐中的合作研究與創(chuàng)新

3.2.1 學校與醫(yī)學院的合作項目

在當前的教學實踐中，學校和醫(yī)學院之間的合作項目已經(jīng)成為推動人工智能在醫(yī)學領域應用的重要力量。例如，在國內(nèi)某大學和醫(yī)學院聯(lián)合開設的“智能醫(yī)療”項目中，計算機學院和生物醫(yī)學工程系的教師團隊共同參與。這樣的跨學科合作不僅加強了理論與實踐的結(jié)合，也進一步訓練了學生對于復雜問題的解決能力。此類合作項目的另一大優(yōu)勢在于其傾向于實驗性和創(chuàng)新性。以前面提到的“智能醫(yī)療”項目為例，其核心目標就是讓學生掌握如何運用人工智能技術對醫(yī)療數(shù)據(jù)進行分析、處理和預測。通過這樣的項目實踐，學生可以親身參與最新技術的研發(fā)過程，實現(xiàn)從理論到實踐的無縫鏈接，同時也為他們的未來職業(yè)生涯積累了寶貴經(jīng)驗。

3.2.2 教師間的跨學科合作與創(chuàng)新

跨學科之間的合作并非僅限于學校和醫(yī)學院層面，教師個體之間的交流與合作也同樣重要。在國內(nèi)一些領先的大學中，計算機學院的教師會與醫(yī)學院的教師進行深度合作，以實現(xiàn)技術與醫(yī)學理論的深度融合。例如，在一個針對疾病診斷的AI項目中，計算機學院的專家負責建立并優(yōu)化復雜的深度學習模型，而醫(yī)學專家則提供臨床知識，確保模型在理解醫(yī)療影像方面的精準度。這樣的合作方式使得各自的專業(yè)知識得到了最大限度的發(fā)揮，并為人工智能在醫(yī)學應用上的突破提供了可能。此外，教師間的跨學科合作與創(chuàng)新還有利于改變傳統(tǒng)教學模式，提升教學效果。計算機科學與醫(yī)學之間的交叉應用需要重新設計課程內(nèi)容，綜合兩個學科的特點，為學生提供全新的、富有創(chuàng)意的學習體驗，不僅可以激發(fā)學生的學習興趣，也有助于培養(yǎng)他們的跨學科思維和問題解決能力。

結(jié)語

人工智能在醫(yī)學類學科中的交叉應用和創(chuàng)新已經(jīng)成為當前教育和科研的重要方向。通過人工智能與醫(yī)學類學科的融合，可以更好地解決醫(yī)學領域中的問題，同時也推動了醫(yī)學科技的發(fā)展。在教學實踐中，我們看到了學校與醫(yī)學院之間的深度合作，以及教師間跨學科的交流和共享，這些都是推動人工智能在醫(yī)學教育中應用的重要力量。綜上所述，當前雖然人工智能在醫(yī)學教育中的應用方興未艾，但隨著技術的不斷進步和教育模式的日益創(chuàng)新，它必將在醫(yī)學教育和研究中發(fā)揮越來越大的作用，對提高醫(yī)學教育質(zhì)量和促進醫(yī)療服務水平具有深遠影響。

參考文獻：

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[3]耿冀，常玉蓮，張濱，等.基于冠狀動脈CT血管成像的深度學習模型對冠心病的診斷性能[J].中國醫(yī)學影像學雜志，2023，31（7）：706-712.

[4]胡姍姍.藥物互作數(shù)據(jù)的挖掘與預測研究[D].合肥：安徽大學，2019.

[5]席萌丹，盧敏，吳詩詩，等.3D模型在組織學與胚胎學理論教學中的應用[J].解剖學雜志，2022，45（4）：376-378.

作者簡介：周向軍，本科，講師，研究方向：人工智能RPA低代碼工程與交叉學科應用；李揚超，本科，助理講師，研究方向：信息技術應用人才培養(yǎng)；通信作者：韓牧，本科，助理講師，研究方向：信息技術應用人才培養(yǎng)。