人工智能辅助PACS结合CBL在神经病学见习教学中的应用研究

Abstract

本研究旨在评价人工智能（artificial intelligence，AI）辅助图像存储与传输系统（picture archiving and communication system，PACS）结合病例式学习（case-based learning，CBL）在神经病学见习教学中的应用效果。选取在徐州医科大学附属医院神经内科见习的五年制临床医学专业本科生80名，采用随机数字表法分为试验组和对照组，各40名。试验组实施AI辅助PACS结合CBL教学，对照组实施传统见习教学。见习结束后，采用理论考核、客观结构化临床考试（objective structured clinical examination，OSCE）、影像判读准确率、病例分析时间及教学评价问卷比较两组教学效果。结果显示：试验组理论考核成绩和OSCE成绩均高于对照组［(88.15±4.02)分比(83.97±4.51)分，(89.37±3.65)分比(84.15±4.23)分，均P< 0.001］；试验组影像判读准确率高于对照组［(91.3±3.9)%比(84.7±4.5)%，P< 0.001］；病例分析时间短于对照组［(14.5±2.6)min比(17.8±2.9)min，P< 0.001］；试验组学生在学习兴趣、自主学习、临床思维相关自我感知、诊断信心及教学满意度方面的评分均高于对照组（均P< 0.001）。因此，AI辅助PACS结合CBL教学可改善神经病学见习学生的理论知识、临床技能和影像判读表现，并提升其学习体验。该模式在神经病学影像导向型见习教学中的应用具有可行性。