基于体积数据重建技术的人工智能辅助图像诊断软件在医学成像实践教学中的应用

科学领域:

• 医疗教育 技术 技术 医学教育
• 放射学培训 放射学培训
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 由于复杂的解剖学和有限的资源,医学成像教育在实际技能发展方面面临挑战.
• 人工智能辅助诊断 (AISD) 软件,使用体积数据重建 (VDR),为增强医学成像教育提供了潜力.
• 人工智能在医学教育中的应用正在出现,需要对其在实践教学中的价值进行探索.

研究的目的:

• 研究基于VDR的AISD软件在医学成像实践教学中的应用价值.
• 为改善医学成像教育中的实用教学方法提供证据.
• 评估人工智能辅助工具对学生学习成果的影响.

主要方法:

• 一个由41名临床医学学生 (2017年队列) 组成的实验小组使用了AISD软件与VDR进行3D图像显示,病变标记和AI驱动的诊断建议.
• 一个由43名临床医学学生 (2016年队列) 组成的对照组接受了传统的教学方法 (电影和多媒体).
• 在实验组和对照组之间统计比较了检查结果和评估尺度.

主要成果:

• 与对照组 (80.67 ± 5.43) 相比,实验组的总技能得分 (84.51 ± 3.81) 显著更高.
• 在实验组中,CT诊断 (49.93±3.59对46.60±4.89) 和MR诊断 (17.41±1.00对16.93±1.14) 的得分显著改善.
• 实验组在学术自我效能 (82.17 ± 4.67) 和自主学习能力 (235.56 ± 13.50) 上的得分也明显高于对照组.

结论:

• 使用VDR的AISD软件可以有效地增强医学成像实践教学.
• 该技术可及时访问人工智能注释的病变信息和3D图像,提高图像解释技能.
• 使用AISD软件对学生的学术自我效能和自主学习能力产生了积极的影响.