【摘要】近年來，人工智能（AI）被廣泛地運用到婦產(chǎn)科的臨床診療當(dāng)中，在診斷疾病、產(chǎn)前檢查、手術(shù)規(guī)劃中發(fā)揮了巨大作用，為婦產(chǎn)科臨床診療帶來了更高的效率和準(zhǔn)確性，為患者的健康提供了更好的保障。同時，醫(yī)學(xué)教育已經(jīng)進(jìn)入了由AI驅(qū)動的計算機輔助教學(xué)的新領(lǐng)域。AI可通過協(xié)助教育工作者制定新戰(zhàn)略來提升教學(xué)質(zhì)量，同時學(xué)生也能從智能系統(tǒng)中得到個性化教學(xué)及對自己學(xué)習(xí)結(jié)果的詳細(xì)分析數(shù)據(jù)?，F(xiàn)對婦產(chǎn)科醫(yī)療實踐中的AI、婦產(chǎn)科醫(yī)學(xué)教育中的AI等方面進(jìn)行綜述，總結(jié)AI在婦產(chǎn)科臨床實踐與教學(xué)中的應(yīng)用效果，為臨床診治提供參考。

【關(guān)鍵詞】人工智能；婦產(chǎn)科；醫(yī)學(xué)教育

【中圖分類號】R246.3 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【文章編號】2096-2665.2024.16.0119.05

DOI：10.3969/j.issn.2096-2665.2024.16.037

人工智能（AI）是指計算機模擬人類智能的技術(shù)，其具有強大的數(shù)據(jù)處理能力，能快速處理和分析海量的數(shù)據(jù)，并從中提取有價值的信息，在進(jìn)行圖像識別、數(shù)據(jù)分析時能達(dá)到很高的準(zhǔn)確性[1]。近年來， AI廣泛應(yīng)用于婦產(chǎn)科臨床實踐及醫(yī)學(xué)教育中。婦產(chǎn)科的臨床實踐包括以下5點：⑴協(xié)助醫(yī)生解讀MRI、 CT、超聲等影像結(jié)果，提高診斷的準(zhǔn)確性。⑵分析孕婦的臨床數(shù)據(jù)、生理指標(biāo)等，預(yù)測早產(chǎn)的風(fēng)險，便于提前采取干預(yù)措施。⑶基于大數(shù)據(jù)預(yù)測妊娠期并發(fā)癥，如妊娠期糖尿病、妊娠期高血壓等，為孕婦提供個性化的預(yù)防和監(jiān)測方案。⑷在婦產(chǎn)科手術(shù)中，如剖宮產(chǎn)、子宮肌瘤切除術(shù)等，也可利用AI進(jìn)行術(shù)前規(guī)劃和模擬[2]。⑸通過可穿戴設(shè)備和移動應(yīng)用，實時收集研究對象的生理數(shù)據(jù)，實現(xiàn)遠(yuǎn)程管理和隨訪。在婦產(chǎn)科醫(yī)學(xué)教育中， AI可通過創(chuàng)建逼真的虛擬患者和臨床情境，讓學(xué)生進(jìn)行診斷、治療、手術(shù)操作的練習(xí)，提高實踐技能。根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度、知識掌握情況和學(xué)習(xí)風(fēng)格，定制個性化的學(xué)習(xí)計劃和課程內(nèi)容，通過分析學(xué)生的疑問模式，發(fā)現(xiàn)學(xué)生的知識薄弱點，針對性地提供輔導(dǎo)[3]?；诖?，本研究探討人工智能對婦產(chǎn)科臨床實踐及醫(yī)學(xué)教育的促進(jìn)與展望，現(xiàn)作如下綜述。

1 背景介紹

婦產(chǎn)科疾病的復(fù)雜性和多樣性，使得對臨床精準(zhǔn)診斷和個性化治療的需求增加，為醫(yī)療技術(shù)的創(chuàng)新提出了更高的要求。近年來，AI算法在處理和分析復(fù)雜數(shù)據(jù)方面的能力大幅提升，可為婦產(chǎn)科臨床提供更準(zhǔn)確的診斷、更有效的治療方案及更好的預(yù)后預(yù)測。同時，大量的婦產(chǎn)科臨床數(shù)據(jù)，如患者的病歷、影像資料、檢驗結(jié)果等，為AI技術(shù)的應(yīng)用提供了豐富的資源，有助于提高AI算法的準(zhǔn)確性，能更好地應(yīng)用于臨床。

在醫(yī)學(xué)教育領(lǐng)域，AI可提供豐富的真實病例庫，讓學(xué)生進(jìn)行分析和討論，培養(yǎng)臨床思維能力，并根據(jù)每個學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度、知識掌握程度、學(xué)習(xí)風(fēng)格，為其量身定制學(xué)習(xí)計劃和課程內(nèi)容，提高學(xué)習(xí)效率[4]。AI能實時回答學(xué)生的問題，提供及時的反饋和指導(dǎo)，通過虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）技術(shù)，模擬真實的臨床環(huán)境，讓學(xué)生進(jìn)行模擬診斷和治療，增強實踐能力。AI還可對學(xué)生的考試、作業(yè)、實踐操作等進(jìn)行自動評分和分析，更全面、客觀地評估學(xué)生的臨床思維能力、實踐能力等綜合素質(zhì)，并通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，讓教師更好地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，針對性地進(jìn)行教學(xué)調(diào)整，有助于提高教學(xué)質(zhì)量。

2 AI在婦產(chǎn)科醫(yī)療實踐中的應(yīng)用

近年來，隨著計算機技術(shù)及大數(shù)據(jù)的飛速發(fā)展，AI在疾病的診斷、治療、健康管理、預(yù)后及預(yù)防等方面彰顯優(yōu)勢。AI在婦產(chǎn)科領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，如AI用于子宮內(nèi)膜異位癥的診斷[5]、AI 在婦科惡性腫瘤中的應(yīng)用[6]等。同時，AI在生殖內(nèi)分泌疾病的檢測與治療方面也有重大突破，包括疾病的診斷分析、治療方案的提出及預(yù)后的判斷等方面[7-8]。AI利用大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)算法，可根據(jù)患者的病史、癥狀、體征、實驗室檢查結(jié)果等因素，預(yù)測妊娠期糖尿病、早產(chǎn)、產(chǎn)后出血等并發(fā)癥的發(fā)生風(fēng)險，從而提前采取預(yù)防措施[9]。同時，一些智能手術(shù)設(shè)備能在手術(shù)過程中提供實時的輔助和監(jiān)測，提高手術(shù)的安全性和準(zhǔn)確性[10]。

2.1 AI在產(chǎn)科檢查中的應(yīng)用

近年來，隨著AI處理的數(shù)據(jù)量不斷提高，數(shù)據(jù)處理效率及傳輸速度逐漸加快，其在醫(yī)學(xué)圖像識別與處理領(lǐng)域的優(yōu)勢也不斷顯現(xiàn)[11]。當(dāng)傳統(tǒng)測量存在機械誤差時，AI基于圖像分析技術(shù)，可提供更準(zhǔn)確和可重復(fù)的測量結(jié)果[12]，有助于及早發(fā)現(xiàn)胎兒的結(jié)構(gòu)異常、生長發(fā)育等問題。

標(biāo)準(zhǔn)的胎兒顱腦評估切面是準(zhǔn)確測量胎兒頭部參數(shù)與評估顱腦發(fā)育的關(guān)鍵前提，Yaqub等[13]通過聯(lián)合多種深度學(xué)習(xí)算法逐步實現(xiàn)大腦的準(zhǔn)確定位、包含感興趣結(jié)構(gòu)區(qū)域的檢測、感興趣區(qū)域內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)切面的驗證，并能夠智能識別95%以上的胎兒顱腦評估切面。

研究者通過AI技術(shù)中的深度學(xué)習(xí)（DL）功能，可構(gòu)建出多種針對胎兒心臟的智能識別模型。二維超聲心動圖中編碼器-解碼器卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)對胎兒心臟圖像進(jìn)行自動分割的效果與專家的判斷結(jié)果接近，在保證高度準(zhǔn)確分割結(jié)果的同時還具有很高的魯棒性[14]。

Dong等[15]結(jié)合兩個分類網(wǎng)絡(luò)和一個檢測網(wǎng)絡(luò)開發(fā)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三步深度學(xué)習(xí)框架，分別用于執(zhí)行粗略分類、分類細(xì)化和解剖檢測的任務(wù)，該模型對胎兒超聲心臟四腔心切面中的多個解剖結(jié)構(gòu)具有更強大的實時檢測能力，能準(zhǔn)確掌握胎兒心臟發(fā)育情況。

2.2 AI在新生兒中的應(yīng)用

胎兒的生物特征參數(shù)（如雙頂徑、頭圍、腹圍、股骨長度等）的精確測量對于預(yù)估胎兒體重、胎齡及檢測胎兒生長發(fā)育的異常情況極為重要。人工智能技術(shù)在智能識別胎兒結(jié)構(gòu)的前提下，通過與智能測量算法相結(jié)合，能自動測量胎兒生物特征參數(shù)，從而進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)科超聲的工作流程。如Li等[16]通過隨機森林分類器、相位對稱及快速橢圓擬合分別實現(xiàn)胎頭的自動定位、檢測及測量；而Van den Heuvel等[17]聯(lián)合兩個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別實現(xiàn)連續(xù)掃描記錄中胎頭的智能識別及胎頭參數(shù)的自動測量。Jang等[18]分別使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及霍夫變換，來實現(xiàn)胃泡、羊水、臍靜脈的特征識別及腹圍的自動測算，通過融合多個架構(gòu)構(gòu)建的智能模型和提升模型自動測算能力，達(dá)到提升運算速度、降低硬件需求等目標(biāo)。

胎肺發(fā)育不良會引發(fā)新生兒呼吸窘迫綜合征等呼吸系統(tǒng)方面的疾病，因此，產(chǎn)前評估胎肺成熟度，有助于盡早篩查出胎肺成熟度的異常情況，并實施臨床干預(yù)。超聲胎肺成熟度評估具有非侵入性、無輻射等優(yōu)勢，一般通過比較胎肺與肝臟、腸道、胎盤的超聲回聲進(jìn)行判斷[19]。紋理特征分析被視作定量分析胎肺成熟度的有效手段，其借助算法來估量胎肺的紋理特征，在確保診斷準(zhǔn)確性的同時，還能夠維持較好的重復(fù)性。早期基于紋理特征識別軟件分析評估胎肺成熟度的靈敏度、特異度和準(zhǔn)確度分別可達(dá)95.1%、85.7%、90.3%[20]。Xia等[21]基于深度學(xué)習(xí)算法建立的正常胎肺、胎齡分級模型可以準(zhǔn)確識別不同胎齡、不同母體條件下胎肺的超聲圖像。

2.3 AI在高危妊娠篩查中的應(yīng)用

產(chǎn)前檢查和孕期保健屬于降低孕產(chǎn)婦死亡率與出生缺陷發(fā)生率的關(guān)鍵舉措。借助對孕婦及胎兒的孕期監(jiān)護(hù)，可盡早發(fā)現(xiàn)并診治妊娠期并發(fā)癥及胎兒的異常狀況，同時結(jié)合孕婦與胎兒的具體情形，明確分娩方式，確保母嬰安全。已有部分衛(wèi)生保健機構(gòu)運用電子臨床決策支持系統(tǒng)展開產(chǎn)前與產(chǎn)時的監(jiān)測，在一些發(fā)展中國家運用電子臨床決策支持系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)能切實提升工作效率，可及時察覺胎兒異常，做到早發(fā)現(xiàn)、早治療，降低不良妊娠結(jié)局的發(fā)生概率[22]。Mensah等[23]和Sukums等[24]報道，將孕產(chǎn)婦保健質(zhì)控（QUALMAT）項目引入一個電子臨床決策支持系統(tǒng)（eCDSS），促進(jìn)資源有限地區(qū)遵守臨床實踐指南。Singh A等[25]報道一項關(guān)于孕產(chǎn)婦早期產(chǎn)科預(yù)警系統(tǒng)（MEOWS）作為產(chǎn)科發(fā)病率預(yù)測的前瞻性研究，該系統(tǒng)是基于生理參數(shù)異常先于危重疾病的原則，可在早期階段識別產(chǎn)婦的病情，是一種預(yù)測產(chǎn)科疾病的床邊篩查工具。

2.4 AI在婦科中的應(yīng)用

婦科惡性腫瘤是威脅女性健康的重要疾病，流行病學(xué)調(diào)查顯示2021年全球婦科惡性腫瘤新增病例約139.8萬例，死亡病例約67.2萬例[26]。婦科惡性腫瘤主要包含宮頸癌、子宮內(nèi)膜癌、卵巢癌、妊娠滋養(yǎng)細(xì)胞腫瘤及外陰癌等。經(jīng)陰道超聲作為識別這些差異的最有效的方式，屬于一線成像技術(shù)，但該技術(shù)的掌握主要依靠經(jīng)驗豐富的超聲醫(yī)生，診斷結(jié)果主要取決于臨床超聲醫(yī)生的主觀判斷。

目前，AI輔助診斷系統(tǒng)的運用可提升宮頸癌相關(guān)疾病診斷的精準(zhǔn)度，可降低主觀因素的干擾，減少陽性病例的漏診情況，有助于提高宮頸癌早期診斷的準(zhǔn)確率。另外，有研究選取19 435 例患者的陰道鏡圖像，開發(fā)了陰道鏡人工智能輔助診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)是DL陰道鏡診斷和活檢指導(dǎo)系統(tǒng)，其輔助的活檢分析結(jié)果準(zhǔn)確率（82.2%）高于婦產(chǎn)科醫(yī)生單獨獲得結(jié)果的準(zhǔn)確率（65.9%）[27]。Kudva等[28]開發(fā)了一種稱為混合轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)的新方法，并通過DL系統(tǒng)將陰道鏡圖像診斷的準(zhǔn)確率提高到91%。Hu等[29]開發(fā)了一種宮頸造影方法，該方法的攝像機聚焦于宮頸病變，并使用DL來分析圖像，結(jié)果顯示準(zhǔn)確率為91%。

卵巢癌是婦科惡性腫瘤中死亡率最高的一類，其發(fā)病率在女性生殖系統(tǒng)腫瘤中位于第三位，其病死率在女性生殖系統(tǒng)惡性腫瘤當(dāng)中位居榜首，是嚴(yán)重危害女性健康的惡性腫瘤[30]。MRI是術(shù)前診斷卵巢良惡性腫瘤的重要影像學(xué)方法。Wang等[31]采用DL評估451例卵巢腫瘤患者的545個病變（包括379個良性病變和166個惡性病變）的MRI圖像，開發(fā)了一種可診斷良惡性腫瘤的算法，并將算法結(jié)果與放射科醫(yī)生的診斷結(jié)果進(jìn)行比較，結(jié)果顯示該算法具有更高的準(zhǔn)確度（87%）、特異度（92%）、敏感度（75%）。超聲檢查是鑒別卵巢良惡性腫瘤的另一個有效手段。Martinez-Más等[32]使用多種ML方法分析了數(shù)據(jù)庫中348個卵巢腫瘤的超聲圖像，以創(chuàng)建區(qū)分卵巢良惡性腫瘤的預(yù)測模型，結(jié)果顯示：K近鄰模型的診斷正確率低至60%，而線性判別、支持向量機和極限學(xué)習(xí)機算法的正確率均在85%以上。

2.5 AI在生殖領(lǐng)域的應(yīng)用

選擇優(yōu)質(zhì)胚胎是輔助生殖領(lǐng)域的主要挑戰(zhàn)，精液質(zhì)量、子宮內(nèi)膜厚度、輸卵管通暢度、胚胎的選擇及移植、宮腔微環(huán)境等多個因素均會影響輔助生殖技術(shù)[33]。 AI可通過處理圖像、數(shù)據(jù)分析、預(yù)測模型、胚胎分級、機器人手術(shù)等多種新興技術(shù)診治生殖疾病，從而實現(xiàn)精確的診斷及個性化的治療。此外，因AI驅(qū)動的策略具有快速、客觀和有效性，可在評估卵巢儲備、內(nèi)分泌狀況等方面提高生殖系統(tǒng)疾病的治療和診斷的效果。

在卵子和精子質(zhì)量評估方面，AI可通過分析圖像和數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確地評估卵子和精子的形態(tài)、活力等指標(biāo)，例如利用計算機視覺技術(shù)對精子的運動軌跡進(jìn)行分析，篩選出活力更強的精子用于受精[34]。同時，AI還能對胚胎的發(fā)育過程進(jìn)行實時監(jiān)測和分析，綜合考慮胚胎的形態(tài)、分裂速度等多個因素，為醫(yī)生提供更科學(xué)的胚胎選擇建議，提高胚胎著床率和妊娠成功率[35]。AI還可整合患者的年齡、身體狀況、生殖激素水平等大量數(shù)據(jù)，通過分析以往的治療案例和數(shù)據(jù)，為患者提供最適合的促排卵方案、胚胎移植時機等，減少不必要的治療步驟和藥物使用[36]。

3 婦產(chǎn)科醫(yī)學(xué)教育中的AI系統(tǒng)

在婦產(chǎn)科醫(yī)學(xué)教育中，傳統(tǒng)的教學(xué)方法主要依賴于書本知識、課堂講授及有限的臨床實踐機會，但隨著醫(yī)療技術(shù)的發(fā)展和醫(yī)療需求的增長，傳統(tǒng)教學(xué)模式有一定局限性，例如真實病例的數(shù)量和多樣性無法滿足學(xué)生的學(xué)習(xí)需求、模擬環(huán)境的逼真度有限、學(xué)生的問題不能及時得到解答。近年來，AI技術(shù)逐漸應(yīng)用到婦產(chǎn)科醫(yī)學(xué)教育當(dāng)中。AI 技術(shù)能處理和分析海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，并通過機器學(xué)習(xí)和DL算法，挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，為教學(xué)提供豐富的素材和案例[37]。

3.1 人機對話系統(tǒng)

人機對話系統(tǒng)是經(jīng)過編程的AI系統(tǒng)，其能從互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中檢索信息，并使用其高級自然語言處理（NLP）模型生成人類語言，來理解、處理、響應(yīng)特定輸入數(shù)據(jù)的查詢[38]。而聊天機器人具有生成人類語言文本與用戶互動對話的能力，在婦產(chǎn)科教學(xué)中，其主要作為虛擬教學(xué)助理，回答學(xué)生的疑問并推薦資源材料。這些機器人可以作為臨床前的互動導(dǎo)師和病房助理，幫助學(xué)生理解復(fù)雜的臨床場景，協(xié)助增強學(xué)生的決策能力。

3.2 智能輔導(dǎo)系統(tǒng)

基于AI的智能輔導(dǎo)系統(tǒng)（ITS）是一種自適應(yīng)教學(xué)系統(tǒng)，可模擬人類一對一輔導(dǎo)的過程。ITS通過分析學(xué)生過去的表現(xiàn)、偏好和學(xué)習(xí)風(fēng)格等大量數(shù)據(jù)，識別學(xué)習(xí)差距，根據(jù)學(xué)生的需求和進(jìn)度，創(chuàng)造個性化的學(xué)習(xí)方案[39]。ITS通過解釋學(xué)生的答案，在自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑中對學(xué)生做出適當(dāng)回應(yīng)，達(dá)到模擬人類導(dǎo)師的作用。在婦產(chǎn)科教學(xué)中，ITS可傳授婦科、產(chǎn)科、生殖醫(yī)學(xué)等亞專業(yè)科課程內(nèi)容，提供自動反饋，還可根據(jù)學(xué)生需求策劃學(xué)習(xí)材料，促進(jìn)學(xué)生之間的協(xié)作，提升臨床技能和決策能力。

3.3 虛擬患者系統(tǒng)

虛擬患者系統(tǒng)是用于衛(wèi)生專業(yè)培訓(xùn)和教育的交互式AI系統(tǒng)，意在重現(xiàn)現(xiàn)實中的臨床場景。學(xué)生扮演醫(yī)療保健提供者的角色，通過獲取信息、鑒別診斷、醫(yī)療管理、隨訪患者來完成任務(wù)[40]。VR通過頭戴式顯示器或眼鏡生成逼真的三維模擬環(huán)境，使學(xué)生感到身臨其境；AR則通過智能手機或其他設(shè)備將虛擬組件疊加在現(xiàn)實世界的視圖上。結(jié)合這些技術(shù)，可創(chuàng)造一個模擬現(xiàn)實世界的沉浸式互動虛擬環(huán)境，學(xué)生能參與到復(fù)雜的臨床場景，通過鍛煉學(xué)生與患者溝通的能力和臨床推理技能，有助于提升其專業(yè)技能和應(yīng)變能力。

3.4 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)

學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)（LMS）通過AI算法評估學(xué)生的知識水平，提供個性化的教學(xué)內(nèi)容，并指導(dǎo)學(xué)生掌握課程內(nèi)容[41]。這種個性化、適應(yīng)性教學(xué)方式，可有效提高學(xué)生學(xué)習(xí)的效率和效果。當(dāng)學(xué)生在某些知識點的理解和掌握上存在困難時，自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)會敏銳地捕捉到這一情況，并針對性地提供更多相關(guān)的解釋、示例以及練習(xí)材料。然而，如果學(xué)生對某些內(nèi)容掌握得較好，系統(tǒng)則會適當(dāng)加快進(jìn)度，推送更具深度和拓展性的知識，避免學(xué)生在已熟悉的內(nèi)容上浪費過多時間。通過這種動態(tài)調(diào)整的方式，自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)使得學(xué)習(xí)過程更加貼合每個學(xué)生的需求，極大地提高了學(xué)習(xí)的效率。學(xué)生可按照自身的實際情況獲取最適合的學(xué)習(xí)資源，從而實現(xiàn)更高效、更有質(zhì)量的學(xué)習(xí)效果。

3.5 模擬評估系統(tǒng)

AI評估手段通過創(chuàng)建游戲化的評估測驗，通過跟蹤個人表現(xiàn)，評估學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度及學(xué)習(xí)效果。測驗、謎題、匹配游戲、繪畫等游戲化工具，適用于促進(jìn)自我評估和階段性學(xué)習(xí)后的評估實踐；某些婦產(chǎn)科臨床操作技能可以使用AR/VR進(jìn)行評估，如在婦科手術(shù)教學(xué)中，將手術(shù)操作步驟進(jìn)行分解，配合實體或虛擬手術(shù)器械，讓學(xué)生進(jìn)行操作，然后進(jìn)行自動評估，并及時提供反饋。

3.6 遠(yuǎn)程醫(yī)療教育系統(tǒng)

婦產(chǎn)科遠(yuǎn)程醫(yī)療教育是一種利用信息技術(shù)和遠(yuǎn)程通訊手段來進(jìn)行醫(yī)學(xué)教育和臨床指導(dǎo)的方法，其包括遠(yuǎn)程機器人手術(shù)、遠(yuǎn)程醫(yī)療查房、遠(yuǎn)程指導(dǎo)手術(shù)等多個方面。遠(yuǎn)程機器人手術(shù)是在手術(shù)過程中使用機器人系統(tǒng)，由遠(yuǎn)程的外科醫(yī)生進(jìn)行操作，通過高分辨率的攝像頭和精密的機械手臂，術(shù)者能在千里之外操控手術(shù)工具，進(jìn)行復(fù)雜的手術(shù)操作[42]。遠(yuǎn)程醫(yī)療查房和遠(yuǎn)程指導(dǎo)手術(shù)，是利用視頻會議系統(tǒng)、遠(yuǎn)程監(jiān)控設(shè)備及VR設(shè)備，由遠(yuǎn)程醫(yī)務(wù)人員對病房中的患者進(jìn)行檢查和評估。通過遠(yuǎn)程指導(dǎo)，經(jīng)驗豐富的醫(yī)生可以向年輕醫(yī)生傳授手術(shù)技巧，進(jìn)而提高整體醫(yī)療團(tuán)隊的技能水平，有助于推動技術(shù)交流。

3.7 醫(yī)學(xué)教育管理系統(tǒng)

在醫(yī)學(xué)教育管理中，AI通過基于規(guī)則、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、DL這4個方面進(jìn)行輔助工作。

基于規(guī)則的方法是通過預(yù)先設(shè)定的明確規(guī)則和條件來進(jìn)行決策和處理。在醫(yī)院教育管理系統(tǒng)中，基于規(guī)則的方法可用于制訂課程安排的基本框架，規(guī)定實習(xí)輪轉(zhuǎn)順序、必修課程的設(shè)置，并設(shè)定學(xué)生成績的評定標(biāo)準(zhǔn)。機器學(xué)習(xí)則是讓系統(tǒng)從大量的數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)模式和規(guī)律，從而作出預(yù)測和決策。在醫(yī)院教育管理系統(tǒng)中，機器學(xué)習(xí)通過分析學(xué)生的歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，包括過往課程成績、學(xué)習(xí)時間、42b18ff9b9e7d47ec286d5daa4097a90參與討論的活躍度等，預(yù)測學(xué)生在未來課程中的表現(xiàn)，以便更換教學(xué)方案，幫助學(xué)生更好地學(xué)習(xí)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿生物大腦神經(jīng)細(xì)胞之間的連接方式的計算模型，能夠處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)和識別任務(wù)。DL則是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過構(gòu)建多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能自動從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到深層次的特征和規(guī)律。在醫(yī)院教育管理系統(tǒng)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和DL可通過對學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測學(xué)生的學(xué)習(xí)趨勢和潛在問題，為學(xué)生進(jìn)行個性化的教育輔導(dǎo)提供依據(jù)。DL還可用于課程內(nèi)容推薦，根據(jù)學(xué)生的專業(yè)方向、學(xué)習(xí)進(jìn)度和興趣偏好，為其推薦適合的課程、學(xué)習(xí)資料和培訓(xùn)項目，通過個性化的學(xué)習(xí)內(nèi)容與教學(xué)策略，有助于提高學(xué)生學(xué)習(xí)效率。

4 結(jié)語

未來，AI在婦產(chǎn)科領(lǐng)域的臨床實踐及醫(yī)學(xué)教育中具有廣闊的研究前景和眾多潛在的研究方向。在臨床實踐方面，AI有望在疾病的早期診斷和預(yù)測方面取得更深入的突破：⑴對大規(guī)模的婦產(chǎn)科疾病數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，建立更精準(zhǔn)的模型，為早期干預(yù)和治療提供依據(jù)。⑵利用AI技術(shù)對女性生殖系統(tǒng)腫瘤的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行更細(xì)致的分析，提高腫瘤的早期檢測率。⑶利用AI綜合患者的多維度數(shù)據(jù)，為每位婦產(chǎn)科患者制訂個性化的治療方案，以提高治療效果。⑷AI輔助的手術(shù)機器人有望通過更智能的感知和操作能力，提高手術(shù)的精度和安全性。

在醫(yī)學(xué)教育中：⑴AI可創(chuàng)建更逼真的虛擬臨床環(huán)境，讓學(xué)生在模擬真實病例的情境中進(jìn)行實踐和決策訓(xùn)練。

⑵結(jié)合AR和VR技術(shù)，使學(xué)生更直觀地感受婦產(chǎn)科的臨床場景，提高他們的臨床技能和應(yīng)變能力。⑶通過AI驅(qū)動的智能輔導(dǎo)系統(tǒng)，實時評估學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，提供個性化的反饋和建議，幫助學(xué)生發(fā)現(xiàn)自己的知識漏洞和不熟練的技能，有針對性地進(jìn)行改進(jìn)。

參考文獻(xiàn)

陳孝平，曹豐，王慶，等.中國醫(yī)學(xué)區(qū)塊鏈場景構(gòu)建及應(yīng)用指南（2024版）[J].中華老年多器官疾病雜志， 2024， 23（7）： 481-490.

馬周，易躍雄，陳雨柔，等.基于深度學(xué)習(xí)YOLOv5網(wǎng)絡(luò)的機器人輔助單孔腹腔鏡子宮切除術(shù)實時解剖標(biāo)志指示系統(tǒng)[J].武漢大學(xué)學(xué)報（醫(yī)學(xué)版）， 2024， 45（2）： 152-158.

謝秀英，薛堯，張欣，等.智能模塊化教學(xué)與宮腔鏡?？漆t(yī)師培訓(xùn)學(xué)習(xí)曲線的相關(guān)性分析[J].醫(yī)學(xué)教育研究與實踐， 2022， 30（6）： 783-785.

劉暉，任曼，寇麗圓，等. ChatGPT對醫(yī)學(xué)臨床實踐教學(xué)的影響與思考[J].中國醫(yī)學(xué)教育技術(shù)， 2024， 38（4）： 389-393， 400.

鄢海藍(lán)，史精華，冷金花.人工智能在子宮內(nèi)膜異位癥診斷中的研究進(jìn)展[J].中華婦產(chǎn)科雜志， 2023， 58（6）： 469-473.

陳敏欣，郜意，康玉，等.人工智能在婦科惡性腫瘤領(lǐng)域應(yīng)用的研究進(jìn)展[J].中華婦產(chǎn)科雜志， 2022， 57（1）： 72-78.

TIWARI S， KANE L， KOUNDAL D， et al.SPOSDS：A smart polycystic ovary syndrome diagnostic system using machine learning[J]. Expert Syst Appl， 2022， 203： 117592.

裴友娟，阮祥燕，鞠蕊，等.人工智能在生殖內(nèi)分泌領(lǐng)域中的應(yīng)用[J].首都醫(yī)科大學(xué)學(xué)報， 2024， 45（4）： 566-572.

葉慧，謝曉玲.超聲檢測宮頸異質(zhì)性指數(shù)及宮頸內(nèi)口前、后唇彈性值在妊娠中期孕婦自發(fā)性早產(chǎn)風(fēng)險預(yù)測中的應(yīng)用[J].江西醫(yī)藥， 2024， 59（3）： 307-310.

黨建紅，孫昊，隋曉馨，等.人工智能輔助懸吊式無氣腹單孔腹腔鏡在婦科手術(shù)中的應(yīng)用價值[J].機器人外科學(xué)雜志（中英文）， 2024， 5（3）： 312-318.

KOMATSU M， SAKAI A， DOZEN A， et al. Towards clinical application of artificial intelligence in ultrasound imaging[J]. Biomedicines， 202l， 9（7）： 720．

譚瑩，文華軒，彭桂艷，等.產(chǎn)科超聲圖像智能質(zhì)量控制系統(tǒng)的效能[J].中國醫(yī)學(xué)影像技術(shù)， 2022， 38（9）： 1361-1366.

YAQUB M， KEUY B， PAPAGEORGHIOU A T， et al. A deep learning solution for automatic fetal neurosonographic diagnostic plane verification using clinical standard constraints[J].Ultrasound Med Biol， 2017， 43（12）： 2925-2933．

LECLERC S， SMISTAD E， PEDROSA J， et al. Deep learning for segmentation using an open large-scale dataset in 2 d echo-cardiography[J]. IEEE Trans Med ITXqZagotL7JTAsupAl3hHNfw0sktFj3BnZR/tcbhbDc=maging， 2019， 38（9）： 2198-2210.

DONG J， LIU S， LIAO Y， et al. A generic quality control framework for fetal ultrasound cardiac four-chamber planes[J]. IEEE J Biomed Health Inform， 2020， 24（4）： 931-942.

LI J， WANG Y， LEI B， et al.Automatic fetal head circumference measurement in ultrasound using random forest and fast ellipse fitting[J]. IEEE J Biomed Health Inform， 2018， 22（1）： 215-223.

VAN DEN HEUVEL T L A， PETROS H， SANTINI S， et al. Automated fetal head detection and circumference estimation from free-hand ultrasound sweeps using deep learning in resource-limited countries[J]. Ultrasound Med Biol， 2019， 45（3）： 773-785.

JANG J， PARK Y， KIM B， et al. Automatic estimation of fetal abdominal circumference from ultrasound images [J]. IEEE J Biomed Health Inform， 2018， 22（5）： 1512-1520.

董亞青，高志敏，徐然，等.全自動胎兒肺部超聲分析預(yù)測妊娠晚期胎兒肺成熟度的研究[J].河北醫(yī)科大學(xué)學(xué)報， 2022， 43（10）： 1192-1196.

COBO T， BONET-CARNE E， MARTíNEZ-TERRóN M， et al. Feasibility and reproducibility of fetal lung texture analysis by automatic quantitative ultrasound analysis and correlation with gestational age[J]. Fetal Diagn Ther， 2012， 31（4）： 230-236.

XIA T H， TAN M， LI J H， et al. Establish a normal fetal lung gestational age grading model and explore the potential value of deep learning algorithms in fetal lung maturity evaluation[J]. Chin Med J（Engl）， 2021， 134（15）： 1828-1837.

洪凡，王曉怡，譚琳.人工智能應(yīng)用于產(chǎn)科的新進(jìn)展[J/CD].中華產(chǎn)科急救電子雜志， 2020， 9（2）： 126-128.

MENSAH N， SUKUMS F， AWINE T， et al. Impact of an electronic clinical decision support system on workflow in antenatal care：The OUALMAT eCDSS in rural health care facilities in Ghana and Tanzania[J]. Glob Health Action， 2015， 8： 25756.

SUKUMS F， MENSAH N， MPEMBENI R， et al. Promising adoption of an electronic clinical decision support system for antenatal and intrapartum care in rural primary healthcare facilities in sub Saharan Afica： The QUALMAT experience[J]. Int J Med Inform， 2015， 84（9）： 647-657.

SINGH A， GULERIA K， VAID N B， et al. Evaluation of maternal early obstetric warning system（MEOWS chart）as a predictor of obstetric morbidity：a prospective observational study[J]. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol， 2016， 207： 11-17.

SUNG H， FERLAY J， SIEGEL R L， et al. Global cancer statistics 2020： GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries[J]. CA Cancer J Clin， 2021， 71（3）： 209-249.

XUE P， TANG C， LI O， et al. Development and validation of an artificial intelligence system for grading colposcopy impressions and guiding biopsies[J]. BMC Med， 2020， 18（1）： 406.

KUDVA V， PRASAD K， GURUVARE S. Hybrid transfer learning for classification of uterine cervix images for cervical cancer screening[I].J Digit Imaging， 2020， 33（3）： 619-631.

HU L， BELL D， ANTANI S， et al.An observational study of deep learning and automated evaluation of cervical images for cancer screening[J]. J Natl Cancer Inst， 2019， 111（9）： 923-932.

李寧，吳令英.中國臨床腫瘤學(xué)會《卵巢癌診療指南（2021年版）》更新要點[J].中國實用婦科與產(chǎn)科雜志， 2021， 37（7）： 720-723.

WANG R， CAI Y， LEE I K， et al. Evaluation of a convolutional neural network for ovarian tumor differentiation based on magnetic resonance imaging[J]. Eur Radiol， 2021， 31（7）： 4960-4971.

MARTINEZ-MáS J， BUENO-CRESPO A， KHAZENDAR S， et al. Evaluation of machine learning methods with Fourier transform features for classifying ovarian tumors based on ultrasound images[J]. PLoS One， 2019， 14（7）： e0219388.

何佳，孫虹.輔助生殖技術(shù)與子代認(rèn)知發(fā)育[J].中國計劃生育和婦產(chǎn)科， 2024， 16（7）： 10-13.

陳亦聰，龔亞東.人工智能在男性輔助生殖中的應(yīng)用進(jìn)展[J].中國男科學(xué)雜志，2023，37（4）：108-110.

周德富，鄒廉，陳瑛.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在體外受精胚胎評估中的應(yīng)用[J].中華檢驗醫(yī)學(xué)雜志，2022，45（3）：310-314.

郎鵬，時曉丹，張軍強.輔助生殖領(lǐng)域中的精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)[J].國際生殖健康/計劃生育雜志，2021，40（2）：121-125，146.

隋佳宇，劉爽，劉海霞，等.ChatGPT在臨床醫(yī)學(xué)教育中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)[J].醫(yī)學(xué)教育研究與實踐，2024，32（2）：141-145，157.

潘柔百，陶蓉. 淺談基于大型語言模型的聊天機器人對醫(yī)學(xué)教育的影響[J]. 內(nèi)科理論與實踐，2023，18（6）：439-446.

封純，呂萍萍，金敏.基于文獻(xiàn)計量學(xué)的虛擬現(xiàn)實和人工智能在醫(yī)學(xué)教育中的應(yīng)用[J].醫(yī)學(xué)教育研究與實踐，2023，31（3）：278-287.

劉大路，李靜.培養(yǎng)醫(yī)學(xué)生機器學(xué)習(xí)的實踐素養(yǎng)[J].基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)與臨床，2021，41（7）：1071-1075.

張艷麗，王志剛，史涪仁，等.基于Moodle的混合式教學(xué)在醫(yī)學(xué)教育中的應(yīng)用[J].基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)與臨床，2021，41（11）：1701-1706.

顧圓圓，周冠楠，丁景新，等.機器人單孔腹腔鏡在婦科手術(shù)中應(yīng)用進(jìn)展[J].中國臨床醫(yī)學(xué)， 2020， 27（1）： 136-139.