人工智能在创伤救治及教学中的应用及研究

张昊东,王 港综述,张贤华,贾婷婷审校

0 引 言

人工智能在医学领域的应用越来越广泛。随着大量医学影像数据和生物医学大数据被用于人工智能技术的训练和开发,人工智能在创伤救治领域取得了一定进展,作为一种新兴技术在创伤救治中具有较好的应用前景,能够快速准确地对患者进行分类分级、精准预测出患者损伤风险和确定最佳手术治疗方案,在提高医疗质量、降低漏诊率及死亡率等方面发挥着重要作用,但是目前仍处于发展的初级阶段,仍需解决诸多问题。人工智能可能会成为创伤治疗规划的一个有用工具,仍然但值得注意的是,未来人工智能在创伤治疗规划中的应用可能会改变我们对临床实践的看法。本文主要就近年来人工智能在创伤救治中应用及教学中的应用作一综述。

1 人工智能简介

人工智能是一种模拟人类智能的科学和技术,利用计算机、网络、通讯等技术手段对人类已有的知识进行分析、理解、模拟,从而实现某些人类智能活动[1]。人工智能是一种模拟人类思维和行为的学科,其基本特征是用计算机对问题进行处理,从而达到模拟人类思维和行为的目的。人工智能可分为弱人工智能和强人工智能两种。弱人工智能是指只能完成特定任务的人工智能;强人工智能则是指能够完成任何任务的智能机器。目前,人工智能技术主要包括机器学习、知识工程、深度学习等领域,机器学习是应用最为广泛的人工智能技术之一[2]。

1.1数据来源及应用前景随着计算机技术的飞速发展,产生了大量的医学图像、视频及生物标志物等数据[3]。人工智能在医学影像中的应用主要是通过计算机视觉算法将大量的医学图像和生物标志物数据转变为对患者病情评估和治疗决策具有参考价值的信息,主要包括 CT、 MRI、超声等医学影像[4]。同时,通过机器学习算法可将患者的生物标志物与其他医学影像数据结合,进一步提高对创伤患者病情的预测能力。随着人工智能技术的不断发展,其在医学领域的应用范围越来越广,逐渐从单一学科扩展到多学科交叉领域[5]。近年来,基于机器学习算法构建的人工智能系统在创伤救治中已经取得了一定成果。但目前所使用的人工智能系统基本都是基于计算机视觉技术,还未将人工智能技术应用于创伤救治中[6]。基于以上分析,人工智能在创伤救治中具有很大应用潜力。

1.2创伤救治相关算法原理目前,创伤救治相关的人工智能算法主要包括基于机器学习的分类算法、基于神经网络的分类算法和基于深度学习的分类算法。其中,机器学习是最早、最广泛使用的人工智能技术,其研究内容包括数据预处理、特征工程、算法开发、模型评估等,为各种类型的创伤患者提供早期预测、治疗决策及预后评估[7]。神经网络是机器学习领域的一个重要分支,其研究内容包括分类、聚类、关联规则挖掘等。深度学习则是一种基于神经网络模型,并结合大量数据进行学习和训练的人工智能算法。目前,深度神经网络已被广泛应用于临床诊断和治疗决策中,如脑卒中自动识别、药物疗效预测等[8]。此外,还有许多基于深度学习算法的创伤救治相关软件产品和系统已相继问世。

2 人工智能在创伤救治中的应用

近年来,人工智能技术迅速发展,尤其是深度学习、神经网络、决策树等技术的出现,使其在医疗领域的应用愈发普遍。根据研究数据显示,人工智能技术在医学影像学中的应用最为广泛和普及。利用计算机视觉技术和深度学习算法可帮助医师对CT影像进行分析与诊断,实现对疾病诊断的智能化,借助人工智能对大数据的分析处理及自主学习能力,实现疾病的早发现与早诊断。在创伤救治方面,人工智能可应用于创伤的预测和评估、个体化创伤救治方案的制定以及治疗效果的评价等[9]。大量临床研究表明人工智能可显著提高创伤救治水平,减少或避免严重并发症和死亡风险。

2.1人工智能在损伤风险预测中的应用在创伤救治中,智能预测系统可通过分析大量临床数据,筛选出具有损伤风险的患者,并根据不同的风险级别进行相应的治疗。如美国国立卫生研究院(NIH)的数据显示,在1990-2015年间,通过人工智能技术对高危患者进行分层,可使患者死亡率降低近10%。在我国,《中国创伤救治专家共识》中提出在创伤救治中应加强早期识别和预防损伤发生的能力[10]。而目前对于高危患者的识别及分类还缺乏相应的标准和方法,而人工智能技术可以根据不同类型的损伤及风险因素进行精准预测,可提高高危患者识别和分类的效率,并为后续治疗方案的制定提供参考。

2.2人工智能在疾病监测中的应用在创伤患者早期阶段进行疾病监测可早期发现创伤并发症,减少病情恶化,并使患者能够得到及时治疗。当前,许多医学影像技术都能提供患者疾病信息,但是这些信息的准确性和可靠性相对较低。在创伤救治中,影像学数据主要来源于患者的门诊、急诊和住院检查。在许多情况下,医师无法获取所有信息并进行分析[11]。人工智能通过整合大量数据并利用人工智能技术来增强医学影像学的分析能力。这些智能分析可帮助医师进行疾病监测并更好地了解疾病进展情况,从而更好地进行治疗[12]。

2.3人工智能在个性化医疗中的应用人工智能在创伤救治中的应用为个性化医疗提供了新的机会,可根据以往治疗数据来识别需要额外治疗的患者。人工智能还可确定哪些患者需要额外的护理,这可减少不必要的干预和提高医疗服务质量。例如,通过识别出以往可能未接受过治疗或未接受过任何特定治疗的患者,人工智能可识别出创伤后并发症的风险因素[13]。这反过来可能会提供一个有针对性的个性化治疗计划,并减少不必要的手术、药物治疗和其他干预。目前,临床医师主要依靠经验来确定最佳治疗方案。然而,临床医师的经验在很大程度上是主观的,并且不同医师对同一种疾病的理解和诊断可能会有很大差异。因此,传统的基于经验的治疗方法存在许多局限性。人工智能技术为个性化治疗提供了新思路,可根据患者的生理特点、病理情况和治疗方案等因素,为患者制定出个性化的治疗方案,提高患者的生存质量和治愈率[14]。使用人工智能来个性化定制康复计划,以满足每个患者的特定需求,而不是使用相同的计划。该计划应包括患者的病史、康复状况和现有治疗方案。这些信息将与医师和其他医疗专业人员共享,以确定最佳康复方案。这些信息可帮助医师和其他医疗专业人员更好地为患者提供服务[15]。此外,人工智能还可通过机器学习和数据挖掘来预测患者未来病情的发展趋势。

2.4人工智能在手术规划中的应用近年来,人工智能技术在手术规划领域的应用日益广泛,其主要通过辅助外科医师制定手术方案、制定手术计划、实施手术治疗及评估手术效果[16]。例如,利用深度学习算法构建的术前虚拟术野,能够更准确地为医师提供术野信息,从而提高手术效率;基于图像分割算法的术前虚拟术前规划系统,能够根据影像分割结果进行术前术中精细操作;基于深度学习的三维重建与可视化技术,可为医师提供清晰直观的三维重建图像及虚拟现实环境。例如,人工智能可分析患者是否有肌肉萎缩、关节僵硬和运动范围受限等症状[17]。

2.4.1减少手术时间在手术过程中,医师通常需要进行很多次手术,以确定最佳治疗方案。一个问题是,治疗方案越多,就越难确定最佳治疗方案。例如,在一次手术中,医师可能会考虑多种治疗方案。但这样做也会增加手术时间,因为需要处理的材料越来越多。如果有一个人工智能系统可通过分析大量数据来帮助医师选择最佳治疗方案,这将极大地减少手术时间[18]。这种类型的应用程序通常通过提供医疗建议来实现,这可在术后24 h内节省数医疗成本。

2.4.2治疗复杂的创伤对于复杂的创伤,人工智能在治疗方面有很多应用。例如,人工智能可帮助医师确定哪些患者需要外科手术。还可帮助评估创伤部位的风险,并提供定制的治疗方案。如果患者被诊断为复杂的创伤,医师可使用人工智能来预测患者是否有感染、出血、骨折、需要手术。还可使用人工智能来评估患者是否需要输血和其他干预措施[19]。当患者接受了手术后,医师可使用人工智能来跟踪手术后的进展。然后,他们可在适当的时间对患者进行评估,并根据结果决定是否进行下一步治疗。

2.4.3预测患者的恢复情况人工智能在创伤治疗中有很多应用,其中之一就是预测患者在康复期间可能发生的任何变化。一些研究表明,人工智能可根据患者在康复期间的症状、功能和病史来预测他们何时可开始恢复工作。这些算法使用患者的数据来预测何时可开始工作,并以最小化患者在康复过程中遭受痛苦或残疾的风险为目标[20]。此外,人工智能还可为治疗计划提供信息和建议,并帮助医师规划患者的康复路径。

2.4.4降低成本为确保患者得到适当的治疗,必须获得及时和准确的信息。这意味着需要花费大量时间在手动输入信息上,而且成本可能很高。通过将患者数据与人工智能应用程序进行比较,医疗保健专业人员可节省时间和精力,因为他们不必担心手动输入错误或遗漏信息[21]。人工智能应用程序可减少手动输入的错误率,从而提高准确性。

2.5人工智能在术后评估中的应用对于创伤患者的术后评估,目前人工智能技术主要应用于康复效果和康复时间的评估,以及并发症的识别,并能够根据结果预测患者后续可能存在的并发症,在提高治疗效果的同时缩短了康复时间,降低了患者死亡率和致残率。

2.6人工智能在创伤救治中应用的潜在优势和潜在问题目前,人工智能已在医学领域广泛应用于多个方面,包括疾病诊断、药物研发、医疗管理等。虽然人工智能在创伤救治中有了较大的进展,但还存在一些问题。首先,部分算法由于数据不全面、不统一,可能存在一定的偏差。其次,目前的模型更多是基于大数据建立的,而现实创伤患者临床特征较为复杂,因此需要针对不同类型的患者进行模型训练[22]。再者,虽然部分算法已成功应用于临床,但仍存在一定的局限性。

2.6.1人工智能在创伤救治中应用的潜在优势①通过深度学习和数据分析,可实现自动提取数据特征,提高诊断的准确性;②通过与生物信息学的结合,可快速获得个体化治疗方案;③利用智能算法、医疗大数据及知识图谱,可实现对医学知识的自动化管理和推理,帮助医师进行精准治疗。④改善患者医疗体验,让患者更加放方便的进行预约、支付、查询等,更加便捷的就医;⑤人工智能的远程医疗服务可通过远程会诊、远程手术等手段,帮助患者享受到更快速的医疗服务,也大大增加了医疗资源的利用率。

2.6.2人工智能在医学领域中应用的潜在问题①算法性能受训练数据质量的影响;②算法对一些特定领域的数据敏感度较低;③部分算法在处理复杂场景时可能存在偏差[23];④工智能技术在医学领域的应用可能导致数据隐私泄露、数据安全隐患等问题;⑤人工智能技术在医学领域的应用还存在伦理和法律问题;⑥人工智能技术在医学领域的应用可能会阻碍医疗资源公平分配[24]。最后,尽管人工智能技术在创伤救治中发挥了一定作用,但其未来发展还面临着一定的挑战,如算法更新、数据质量问题、隐私保护和数据共享等问题[28]。

3 人工智能在战创伤救治教学中的应用

3.1 我军战创伤急救教学的现状军事医学人才的培养教育,特别是战创伤急救人员的培养教育,是现代化战争条件下军队卫勤保障工作的重要环节。战创伤急救作为保障部队战斗力的重要力量之一,在现代化军事医学中具有十分重要的意义[25]。但由于战创伤急救涉及面广、技术多样、操作复杂,要培养一个能完全胜任该工作的合格人才实属不易,需要一套行之有效的教学方法[26]。而规范化、专业化的战创伤急救教学课程在我军还未真正系统开展,导致教学矛盾突出,难以满足未来战争对于战创伤急救的高要求。

目前的医学教学中,由于医疗环境和法规的限制、临床标本量不足、耗材成本贵重等问题的出现,导致教学成本过高,进而影响教学和训练成绩。战创伤急救的传统教学模式是先理论学习,再临床操作,然而临床操作练习也仅限于模型的传统训练,很难有真正参与到实战抢救中的“沉浸感“,这就使得学员普遍存在实践操作能力不足的问题[27]。所以如何让学员能更好地将理论与实践相结合,磨砺临床思维,完成实战背景下的战创伤急救任务,是军队医学院校教学方面面临的一个重要挑战。模拟训练,作为一种教学方法,是指通过精心设计安排,借助一些仿真器具或人物模拟,为不同专业背景学员的技能锻炼提供平台[28]。混合现实技术就是一种”沉浸感“的模拟训练,可以帮助达到上述军事战创伤的教学需求。

3.2人工智能在创伤救治教学中应用的潜在优势和潜在问题

3.2.1 人工智能在创伤教学中应用的优势①利用人工智能对教材深度挖掘,对学生学习情况进行分析,从而有针对性的安排课堂教学内容;②对学生的学习数据进行分析,为每个学生制定个性化学习计划,提高教学效率;③分析学生对知识点的掌握程度从而提高学习效率,培养学生自主学习能力[29];④促进师生间交流合作,针对不同学生采取不同的教学方法;⑤增加学习趣味性。

3.2.2人工智能在创伤教学中应用的挑战①人工智能教学缺乏情感交互,难以像人类一样进行情感交流;②人工智能无法做到处理伦理道德问题,不可避免泄露学生的安全信息等;③人工智能教学基于的算法,缺乏创造力;④可能造成学生产生依赖性,长期以来会影响学生的自主思考能力,怠于学习;⑤自制力差的学生将人工智能“工具”当成“玩具”,大大降低了教学质量[30]。

4 人工智能在创伤救治中的伦理问题

目前,人工智能在创伤救治中的应用主要集中在自动辅助诊断和预测方面,而其潜在的伦理问题并未得到足够的重视[31]。人工智能在医学领域的应用需要遵守相应的伦理规范,保证患者在使用人工智能时能够得到公正、公平的对待。研究发现,应用于创伤救治领域的人工智能系统会涉及到很多伦理问题,包括算法公平、数据隐私和人类利益等。这就需要人工智能研发团队对医学伦理进行深入研究和探讨,确保临床使用过程中能够尽量减少患者及家属因使用人工智能系统而产生的负面影响[32]。目前,国内外尚无明确关于创伤救治中人工智能系统应用中所涉及伦理问题的研究。

5 结语与展望

人工智能技术在创伤救治中的应用具有较大的潜力,但由于其数据量较大、缺乏统一的标准和质量控制等问题,限制了其在创伤救治中的应用。当前,人工智能技术在创伤救治中还存在着数据处理困难、缺乏统一的质量控制标准和缺乏有效的培训等问题,这需要我们进一步深入研究,并积极探索解决方案。同时,随着新一代信息技术的快速发展,如5G、物联网和区块链等技术也将逐步应用于创伤救治中,这将推动创伤救治朝着更加智能化和精细化的方向发展。虽然目前还存在一些问题和挑战,如缺少高水平专业人才、数据安全等问题需要解决。相信在不久的将来,人工智能与医学教育相结合将会使医学教育产生重大变革,人工智能技术将会与创伤救治深度融合,推动创伤救治水平再上新台阶。