人工智能最早在1956年由约翰·麦卡锡首次提出，在20世纪80年代开始受到国际社会的关注，其紧张技能是：深度学习+大数据。
早在2017年***发布《新一代人工智能发展方案》，就将“人工智能教诲体系”列为国家发展重点任务。

核医学教诲是核医学人才培养的基石，是核医学良性发展的关键环节，因而核医学教诲人工智能变革也是顺应了中国教诲发展的主导趋势，能够以“点”带“面”引发教诲传授教化多方面的改革。
而人工智能在医学教诲中的运用目前集中于课程综合剖析、赞助学习与学习评估等方面。
总体来看，人工智能技能在核医学传授教化中的运用能够为全体核医学教诲带来多方面的变革。

突出学生的个性化学习。
在日常传授教化实践中我们不难创造，同一个班级的学生也会对不同的核医学方向表现出不同的兴趣。
例如，有的学生对肿瘤方面的核医学更有兴趣，有的对神经退行性病变方面的诊断和治疗病例投入了更多精力，这就表示出不同学生的兴趣所在。
而传统的核医学教诲与其他专业的医学教诲一样，授课办法、授课内容以及课程考察形式都是“大班制”的。
在这种传授教化办法下，学平生日都是被动接管西席传授的知识，很难实现个性化学习，西席也很难通过学天生就和教室表现最大限度地调动起学生的主不雅观能动性。
而在学习过程中，只有引发出学生的学习激情亲切才能更好地提升传授教化质量。
利用人工智能的深度学习算法和特定的系统，西席通过对学生学习数据和病例的剖析，以及对文献的阅读频率和答题结果，可以理解学生对不同类型病变的辨识能力和存在问题，以及对不同类型病变表现出的主不雅观学习激情亲切，进而为学生供应有针对性的学习资源。
同时系统还可以根据学生的学习进展和表现，更灵巧地调度传授教化内容，实现个性化学习。

供应虚拟仿真和互动学习环境。
西席利用虚拟仿真技能可以仿照真实情境，为学生供应更多的实践机会和决策演习的机会。
在核医学专业领域，因核医学设备操作繁芜、价格昂贵，学生短缺能够实践操作的平台和机会。
而将人工智能技能运用到核医学的传授教化过程，利用核医学分子影像科研平台的数据管理、图像病灶分割、多模态图像配准、影像组学建模方法等多个方面，以及人工智能技能在内照射辐射剂量打算、图像预处理、病灶自动分割和深度学习等方面的运用，学生可以在学习和利用过程中仿照吸收病人临床资料、不雅观察影像、诊断、订定治疗方案等过程，在仿真环境中实践运用医学影像知识，培养诊断思维和问题办理能力。
未来，通过虚拟仿真技能，核医学的学生也可以通过类似“仿照机”的形式，实现对诊断设备的操作甚至是药物合成设备的利用和操作。

与天下联网提高传授教化质量。
目前，全国大部分医学院校都已建立了信息化传授教化资源平台。
就核医学学科而言，将日常利用的报告系统及传授教化管理系统对接起来，建立共享平台，可以让学生打仗更多的临床病例。
而目前核医学的专业课一样平常都由附属医院的年夜夫承担，以都城医科大学附属北京天坛医院为例，医院每年承担部分影像专业学生的传授教化任务，在这个过程中，学生有机会打仗到更多神经核医学领域的知识。
但这也反响出不同医院的诊疗水平可能会限定传授教化质量的提高。
人工智能传授教化能够帮助海内核医学专业学生摆脱韶光和空间的束缚，通过与天下联网，人工智能技能将环球最优质的西席课程、最新颖的传授教化办法、最前沿的临床技能和知识理念、天下最有名专家的病例带到了学生面前。
这也能够在一定程度上办理西席资源分配不均导致传授教化质量差异化的问题。

重塑西席在核医学传授教化中的定位。
人工智能教诲时期对核医学专业的西席提出了更高哀求。
核医学本身便是一门交叉学科，其专业特色对核医学专业的西席提出了更高哀求。
而将人工智能技能融入核医学传授教化的过程，核医学西席的能力和信息素养也被提升到前所未有的高度，对西席能力的评价也变得更加全面。
作为一名核医学方向的西席，我们也要做一位“智能导师”，可以利用人工智能技能反馈给学生干系动态，对症下药地订定传授教化操持，更有效地与学生进行沟通。
我们也可以通过定期参加培训和学习，提高自身对人工智能技能的理论节制并运用于实践，提高自身传授教化水平。

2023年9月，中华医学会核医学分会大数据与人工智能事情委员会在中华医学会核医学分会学术年会期间成立，这表明人工智能在核医学领域的发展具有广阔前景。
但是，目前人工智能在核医学教诲中的发展和运用依然受到多方面的限定，比如技能研发、数据共享过程中涉及的数据安全与伦理等问题。
随着科技的进步与发展，人工智能与虚拟现实等技能的结合必将在核医学教诲领域发挥更积极的浸染。

《中国西席报》2024年07月17日第12版

作者：樊 迪