AI辅助肺结节CT诊断在放射科住院医师规范化培训教学中的应用

AI辅助肺结节CT诊断在放射科住院医师规范化培训教学中的应用

摘要：本文聚焦于AI辅助肺结节CT诊断在放射科住院医师规范化培训教学中的应用。通过阐述AI在肺结节诊断中的优势、培训教学的现状与问题，详细分析AI辅助教学的具体方式、效果及对学员的影响，并探讨面临的挑战与应对策略。研究表明，AI辅助教学能显著提升住院医师的肺结节识别、危险度分级及阅片思维能力，但也存在过度依赖等问题。合理应用AI，有助于培养更优秀的放射科医师，推动医疗行业进步。

关键词：AI辅助；肺结节CT诊断；放射科住院医师；规范化培训教学

一、引言

在医学领域，放射科住院医师的规范化培训教学对于培养专业、合格的放射科医师至关重要。随着医学技术的不断发展，肺结节CT诊断作为放射科常见且重要的工作内容，对医师的专业能力提出了更高要求。传统的培训教学方式在面对日益复杂的病例和海量的影像数据时，逐渐暴露出一些局限性。

与此同时，人工智能（AI）技术在医学影像领域取得了显著进展，尤其在肺结节CT诊断方面展现出了巨大的潜力。AI能够快速、准确地分析大量的影像数据，为医师提供辅助诊断建议，提高诊断效率和准确性。因此，探讨AI辅助肺结节CT诊断在放射科住院医师规范化培训教学中的应用具有重要的现实意义。

二、文献综述

（一）AI在医学影像诊断中的应用现状

近年来，AI在医学影像诊断中的应用研究不断深入。在肺结节诊断领域，众多研究表明AI具有较高的准确性和效率。例如，联影智能CT肺结节智能筛查系统可高灵敏检出3mm及以上结节，提高血管旁、磨玻璃等易漏结节的识别率。在多中心、前瞻性临床试验中，与传统阅片方式相比，使用该软件后肺结节检出率提高约32%，阅片效率提升约26%。

不同研究机构和团队利用AI技术在肺结节诊断方面取得了不同的成果。陆军军医大学西南医院核医学科微创介入中心的黄学全教授和何闯教授团队利用人工神经网络（ANN）模型来预测肺部亚实性结节的恶性程度，研究发现该模型在诊断亚实性磨玻璃肺结节的良恶性方面与CT引导下经皮穿刺活检的准确度相似，且在特异度方面，可根据患者既往肿瘤史、结节的大小和体积以及CT值来推断选择穿刺活检的候选人群，避免滥用有创性检查。

（二）放射科住院医师规范化培训教学的研究进展

放射科住院医师规范化培训教学是培养合格放射科医师的关键环节。目前，该培训教学面临着一些挑战，如住培生需要在短时间内将理论知识转化为实战经验，要对多种疾病进行学习和诊断，而传统的培训方式往往难以满足这一需求。

随着PACS（影像归档和通信系统）内的图像资料日益增多及非结构化报告的存在等问题，在众多的图像资料中寻找及上传所需的教材成为难题。然而，AI技术为解决这一问题提供了可能，可以利用计算机自然语言技术、计算机视觉技术以及深度学习神经网络对PACS中的病变进行自动分类检索、上传，形成智能教学数据库。

三、研究方法

（一）研究对象

选取一定数量的放射科住院医师作为研究对象，例如选取10名放射科住院医师。这些医师处于不同的培训阶段，具有不同的专业背景和经验水平，以保证研究结果的代表性和广泛性。

（二）研究过程

每位住院医师分别对100例患者的肺部CT进行独立阅片，记录他们的诊断结果和阅片时间。然后，由2位高级职称放射科医师对住院医师进行AI辅助肺结节CT诊断教学培训，培训内容包括AI技术的基本原理、在肺结节诊断中的应用方法以及如何与AI结果进行综合分析等。

培训结束后，住院医师借助肺结节AI软件及不借助软件辅助分别再次进行阅片，对比两种情况下的诊断结果、阅片时间以及对肺结节危险度分级的情况。

（三）数据收集与分析

收集住院医师在AI辅助教学前后的阅片考核评分、肺结节识别准确性、对高危结节及中危结节的诊断水平等数据。运用统计学方法对数据进行分析，比较AI辅助教学前后各项指标的差异，以评估AI辅助教学的效果。

四、研究结果

（一）AI辅助教学对肺结节识别能力的影响

经过AI肺结节软件的辅助教学后，放射科住院医师识别肺结节的能力明显提升。准确性从85.4%提升至94.3%及91.5%（均P<0.05）。这表明AI辅助教学能够为住院医师提供更多的学习资源和参考信息，帮助他们更好地理解和掌握肺结节的影像特征，从而提高识别能力。

（二）AI辅助教学对阅片思维能力的影响

阅片考核评分从（72.3±9.3）分提高到（83.5±5.3）分及（80.7±7.1）分（均P<0.05）。住院医师经过肺结节AI的辅助阅片后，对高危结节及中危结节的诊断水平提升，低估肺结节危险度的情况减少。这说明AI辅助教学不仅提高了住院医师的识别能力，还培养了他们的阅片思维能力，使他们能够更准确地评估肺结节的危险程度。

（三）不同培训方式的效果比较

对比独立阅片和AI辅助阅片两种方式，发现AI辅助阅片在提高诊断准确性、缩短诊断时间等方面具有明显优势。实习医生和规培医生采用AI辅助阅片鉴别肺结节的灵敏度和准确率显著高于独立阅片（P<0.01），诊断信心评分也高于独立阅片法，诊断时间均短于独立阅片法，差异均有统计学意义（P<0.05）。

五、讨论

（一）AI辅助教学的优势

AI辅助教学具有诸多优势。在提高教学效率方面，AI能够快速处理大量的影像数据，为住院医师提供丰富的案例和学习资源，节省了医师查找资料的时间。例如，一个患者的肺部HRCT约有500—700多张影像，影像医生凭借自己多年积累的诊断经验对其进行读片诊断，常规需要10—30分钟才能看完，而AI可以在数秒之内读完患者的胸部CT影像，自动标注可疑病灶，并提供多维分析结果。

在提升学习效果方面，AI能够为住院医师提供准确的诊断建议和反馈，帮助他们及时发现和纠正错误，加深对知识的理解和掌握。同时，AI还可以根据住院医师的学习情况和进度，提供个性化的学习方案，满足不同学员的需求。

（二）AI辅助教学面临的挑战

然而，AI辅助教学也面临一些挑战。一方面，一些住院医师可能会对AI技术产生过度依赖，忽视临床基本技能的训练。例如，一些简单、繁琐的工作，如寻找可疑病灶，恰好就是住院医师需要练习的基本技能。如果过度依赖AI，可能会导致医师的基本技能退化。

另一方面，目前AI尚处于初级阶段，更多的是围绕某单一任务研发解决方案，其准确性和可靠性还存在一定的局限性。例如，AI比较客观、死板，存在过渡诊断及诊断偏移等问题，这就要求影像医师结合临床资料综合分析，给予肺结节较合理的诊断。

（三）应对策略

为了充分发挥AI辅助教学的优势，应对其面临的挑战，可以采取以下策略。加强住院医师的临床基本技能训练，让他们明白AI只是辅助工具，不能完全替代人工诊断。同时，不断优化和完善AI技术，提高其准确性和可靠性，加强与临床的融合，使AI能够更好地为医疗教学和临床实践服务。例如，医疗机构可以建立完善的培训体系，引导住院医师正确使用AI技术，同时加强临床实践操作，确保医师具备扎实的专业基本功。

六、结论

AI辅助肺结节CT诊断在放射科住院医师规范化培训教学中具有重要的应用价值。它能够显著提高住院医师的肺结节识别能力、阅片思维能力以及对肺结节危险度的评估水平，提升培训教学的效果。然而，在应用过程中也需要注意避免住院医师过度依赖AI，要重视临床基本技能的训练。

合理应用AI辅助教学，能够为放射科住院医师的规范化培训教学带来新的机遇和挑战，有助于培养更优秀的放射科医师，推动医疗行业的进步和发展。在未来的教学和临床实践中，应充分发挥AI的优势，同时不断解决其面临的问题，实现AI与医疗教学的深度融合。

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