基于人工智能的诊断和识别系统在胃镜培训中对胃肠病学研究生的应用价值:一项初步研究

科学领域:

• 医学教育 医学教育
• 胃肠病学 胃肠病学
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 医疗培训,特别是在诸如胃镜术之类的侵入性手术中,需要有效的技能培养工具.
• 传统的胃镜培训在实时反和全面的病变识别方面面临挑战.
• 基于人工智能的诊断和识别系统 (AIDRS) 提供了潜在的解决方案,以提高诊断准确性和培训有效性.

研究的目的:

• 评估基于人工智能的诊断和识别系统 (AIDRS) 在医学学士和外科学士 (MBBS) 学生的胃镜培训中的应用价值.
• 为了比较胃肠病学研究生的学习成绩和满意度,他们接受了AIDRS和没有AIDRS的胃镜培训.

主要方法:

• 32名研究生被随机分配到AIDRS组 (n=16) 或非AIDRS组 (n=16).
• 该AIDRS小组使用软件实时监测和在胃镜检查期间的病变识别.
• 非AIDRS组接受了传统的胃镜手术.
• 在不同组之间比较了表现得分,成功率,病变检测率,患者疼痛得分,手术时间和学生满意度.

主要成果:

• AIDRS组的最终表现得分 (92.60比89.21) 和胃镜成功率 (448/480比417/480) 显著提高.
• 在AIDRS组中,损伤检测率较高 (51/52对41/53),患者疼痛分数较低 (3.40对4.45).
• 在AIDRS组中,程序时间缩短了 (7.15分 vs. 8.21分),整体教学满意度更高 (43.51 vs. 40.93).

结论:

• 在医学教育背景下,AIDRS为胃镜培训提供了宝贵的帮助.
• 该系统提高了胃镜成功率,病变检测和学生学习满意度.
• 由于其在医疗培训中证明的好处,建议AIDRS进行更大规模的推广.