基于人工智能构建外科医学教育情景模拟培训系统
批准号:
72074188
项目类别:
面上项目
资助金额:
48.0 万元
负责人:
蔡浩雷
依托单位:
学科分类:
教育管理与政策
结题年份:
2024
批准年份:
2020
项目状态:
已结题
项目参与者:
蔡浩雷
中文摘要
优化医学人才配培养,提升医学教育的同质化和规模化是解决我国目前优质医疗资源相对缺乏和人民日益增长的健康需求矛盾的关键。临床诊疗思维、手术技能操作等实践能力是外科医师培养的关键。现有的临床轮转带教模式无法满足规模化和同质化的培养需求。本课题拟以外科医师规范化培训作为突破点,在前期构建的基于人工智能的虚拟病人及临床教学评估系统基础上,进一步基于外科临床真实病历构建数据库,开发沉浸式病案诊疗学习系统;基于AR/VR技术构建线上线下一体化仿真手术模拟平台;构建基于临床真实情况的多维度临床能力评价体系,建立“互联网+”时代下的新型外科医师培训、考核评价系统,以期实现外科医师规范化培训的优质化和均质化,提升整体外科医师规范化培训的水平。
英文摘要
It is the key to solve the contradiction between the relative lack of high quality medical resources and the increasing health demand of the people in China to optimize the medical personnel training and improve the homogeneity and scale of medical education.Clinical diagnosis and treatment thinking, surgical skills, operation and other practical ability are the key to the training of surgeons.The existing clinical rotary belt teaching model cannot meet the needs of large-scale and homogeneous cultivation.This project intends to take the standardized training of surgeons as the breakthrough point, and on the basis of the artificial intelligency-based virtual patient and clinical teaching evaluation system constructed in the early stage, further build a database based on the real medical records of the surgical clinic, and develop an immersive medical record diagnosis and treatment learning system.An integrated online and offline surgical simulation platform was built based on AR/VR technology.To construct a multi-dimensional clinical ability evaluation system based on clinical reality, and establish a new type of surgeon training and evaluation system in the era of "Internet +", so as to realize the quality and homogenization of standardized training for surgeons and improve the level of standardized training for overall surgeons.
本项目旨在构建基于人工智能的虚拟病人及临床教学评估系统,以提升医学教育质量和临床能力。项目背景基于近年来大语言模型在人工智能领域的兴起,以及医学教育对高效、真实模拟训练的需求。主要研究内容包括:构建基于大语言模型的虚拟标准化病人(EvoPatient),开发沉浸式临床思维培训系统,以及构建虚拟现实(VR)腹腔镜手术模拟系统。.在虚拟标准化病人构建方面,EvoPatient框架通过模拟流程、模拟代理对和共同进化机制,实现了医生与患者代理的多轮对话,有效提升了模拟的真实性与专业性。研究结果显示,EvoPatient在多个指标上显著优于基线方法,如在150个案例中自主提问约3000个问题,平均响应时间为6.6922秒,显著减少了提示的输入长度,降低了计算成本,同时提高了答案的准确性和鲁棒性。.沉浸式临床思维培训系统的构建基于递归神经网络的临床路径挖掘算法,结合真实病历数据与虚拟病人,形成了肠梗阻、阑尾炎、胆囊炎、胃癌等疾病的临床路径集。该系统模拟患者就诊场景,引导医生进行有序、有针对性的培训,提升了医生的临床思维能力。.VR腹腔镜手术模拟系统的构建则利用腹部薄层扫描数据进行三维重建及虚拟可视化手术研究,开发了远端胃癌根治术等手术模块。该系统结合了3D解剖图集、现实生活中的视频以及全面、客观的绩效指标,为临床医生提供了真实的手术模拟环境,有助于提升手术技能和处理并发症的能力。.项目成果包括发表相关论文6篇,开发沉浸式病例临床思维训练系统软件1个,基于专门设备的VR手术模拟培训系列软件1个,基于普通VR设备的手术模拟软件1套,以及基于人工智能大语言模型的虚拟标准化病人交互系统1个。这些成果已在项目负责人所在单位投入使用,主要用于医学本科生及住院医生的训练,有效提升了临床能力。同时,项目还培养了2名研究生,均发表了相关论文。.本项目的科学意义在于,通过人工智能技术与医学教育的深度融合,创新了医学教育模式,提高了医学教育的效率和质量,为培养高素质医学人才提供了有力支持。
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