韦鑫

摘要：为了构建基于人工智能的多平台住培医师临床思维系统，提高住培医师临床思维能力，文章提出依据住培医师实际需求的全周期临床思维培养路径，将临床思维训练系统在多平台上应用的情况与人工智能技术相结合，开发出PC端和无线端相统一的临床思维训练平台。此系统为实现培养合格的高质量医学人才提供了良好的教学途径，提高了带教老师的教学水平，形成了一个良性的教与学循环，最终提高了医疗机构的整体临床医疗水平，提供了良好的医疗人才保障。

关键词：临床思维：全周期：人工智能：虚拟情景

中图分类号：R197. 32

文献标志码：A

0 引言

临床思维训练是将医学科学、人文社会科学、自然科学和行为科学四门知识进行综合运用，把病人作为中心点并经过足够的交流及沟通，在病史采集、体格检查和辅助检查中拿到第一手资料，结合病人的家庭背景与人文背景等可利用的证据和信息，将上述信息进行批判性的分析判断和鉴别诊断，最后完成诊断、治疗、康复和预防的个性化方案并予以实施诊疗的思维训练活动过程[1-2]。利用信息化应用到住培医师临床思维培养，国家已出台多个政策支持。

住院医师规范化培训是医学毕业生向临床医生过渡的重要阶段，对其临床思维能力的训练与培养是此阶段的重要内容[3]．包括要熟悉本学科、本专业还有相关学科的基本理论和有系统的专业知识和临床技能。因此如何有效地利用信息化助力住培医师更好地培养临床思维变成一个非常重要的课题。虽然在国内外临床思维训练系统的构建和研究已有所发展，但未能形成在全周期住培学年时间利用人工智能构建的多平台（PC端和无线端）临床思维系统，由易到难，简单到复杂的阶梯递进式训练模式。本文基于人工智能+多平台对全周期临床思维系统的构建进行阐述，为住培医师临床思维培养提供方法借鉴，也为实现培养合格的高质量医学人才提供很好的教学途径。

1 系统功能设计

通过分析住培医师临床思维训练实际应用的具体需求，结合住培教学专业工作的特点以及人工智能的相关前沿技术[4]，笔者开发出基于人工智能的多平台住培医师临床思维系统。该系统包括带教老师管理、学员管理、成绩统计分析、虚拟病例管理、系统后台管理子系统，具体功能设计如图1所示。

1.1 整体架构分析

本系统基于B/S前后端分离设计的架构进行开发，带教老师和学员仅利用浏览器就能运行系统，对于配置低、年代久的电脑也能流畅运行，为科室节省了运营成本。前端技术使用的是HTML5+ CSS+JavaScript+VUE+Element UI对交互页面进行设计与开发，后端技术采用SSM（ Spring+SpringMVC+MyBatis）框架及JAVA语言开发，在Windows server2012 R2服务器Tomcat环境上部署Web项目，数据库采用目前命令执行速度很快的MySQL，由于血液透析系统整体流程复杂程度不高，采用SSM框架能够很快搭建系统原型。

1.2 带教老师管理

带教老师可以利用客观题库随机抽取试题组成试卷，在虚拟病例库里抽取任一学科病例连同客观题形成一次考试的试卷。老师在形成试卷后可以选择学员的考试方式（PC端或无线端）、时间、限制条件等，实现合理安排考试，考试结束后客观考题能够自动计算成绩，病例考题也能够根据学员的操作自动生成分数。带教老师可以查看所有虚拟病例库，对学员账户进行管理，包括学员认证和密码重置。系统已与通信运营商做了对接，在系统里已预设了多条发布考试的短信通知内容。带教老师只需要按照实际情况做好修改，在发布考试时可以选择是否启用短信通知，当选择通信通知时，系统后端会将已编辑好的短信内容，根据已选择的学员手机号码进行发送短信。短信平台请求方式为POST，人参是通信运营商分配的账号id、账号密码、学员手机号、短信内容．出参是发送成功与否标志位（0为成功，其他为失败）、异常提示、布尔类型的结果集。当提示短信发送成功后，短信平台接口会返回成功结果，否则返回其他值就是失败。

1.3 学员管理

学员可以通过PC端WEB版本或无线端App/微信小程序方式进行虚拟病例、客观试题的练习和考试，在公开练习的虚拟病例上可以进行练习效果评价。学员在登录系统输入密码时，系统使用MD5加密算法进行加密，增加账户安全性。学员使用的虚拟病例，可以进行在模拟情景进行问诊、查体、辅助检查、治疗等操作。在模拟情景中，虚拟患者会根据学员给予的治疗，病情能够随之演变[5]。

1.4 成绩统计分析

带教老师可以统计和分析学员的考试情况，包括通过率、平均分、成绩差异、排名等。利用人工智能相关算法能详细分析学员的临床思维诊疗能力，如问诊能力、体格检查、实验室检查选择准确度、疑诊辨识能力、诊断鉴别能力等。

1.5 虚拟病例管理

根据住院规范化培训全周期各阶段不同时期的要求，对虚拟病例按浅到深，从易到难，分层递进式设计、创建与管理。管理员根据临床专家反馈的情况，可以对虚拟病例进行修改与调整。虚拟病例在实操的过程中根据模拟治疗情况，多病程病例可以模拟病情演变。虚拟病例可以在PC端或无线端供学员自学或考试。学员在考试时有可能有意无意退出考试界面，系统需在学员退出考试界面时做及时提醒，并在关闭考试界面记录当前考试剩余时间及试卷状态。当学员返回考试时，系统将根据当前时间白动计算学员考试剩余时间，若超过考试结束时间，系统会自动交卷。临床思维训练系统（学生端）考试界面如图2所示。

1.6 系统后台管理

管理员可以对学员和带教老师进行账户创建、权限分配、密码初始化。为了用户的隐私安全，系统对密码进行不可逆加密處理，管理员不能查看用户的密码，仅能对用户密码重置。试题库分为主观和客观题，涵盖各个住培基地专科所要求的试题，如出科考核、执业医考试、住院医师招录及培训阶段考核等，支持标准题库的导入。可以对医疗机构整体情况统计，包括学员、带教老师和学习虚拟病例情况。

2 人工智能与系统功能融合

2.1 医疗大数据基础

医疗数据中心有持续多年的患者全病程病历数据，但病历归属于哪些类型疾病不是很明确，仅是按照时间先后进行归集，所以利用机器学习的支持向量机算法将医疗数据中心的大数据病历数据进行分类，可以得到准确的各疾病类型病历数据，便于后续虚拟病例库的建立。

2.2 聚类算法构建虚拟病例

利用机器学习的聚类算法应用于相关体格检查、辅助检查和治疗信息的归集，体格检查包括心、胸、肺、四肢等信息，辅助检查包括实验室检查、放射检查、心电检查等，治疗信息包括给药、各项物理治疗、饮食以及各级护理等。由于上述数据在医疗数据中心都是分散在各个病历档案里面，需要在分类病历数据的基础上，再将查体、辅助检查和治疗数据进行聚类归集，才能用于虚拟病例的建立。

2.3 自然语言处理融合电子病历素材

利用机器学习的自然语言处理技术，对医疗数据中心的病历信息进行挖掘利用。在医疗数据中心，病历数据不完全是结构化的，因此很多非结构化的数据是不能直接用于虚拟病例的构建，因为无法解析“整段”病历信息的意义。因此需利用自然语言处理技术对病历的主诉、病情描述、病史等信息进行分析处理，得出可利用的数据，为构建虚拟病例库提供模拟情景所需素材。

2.4 DevOps模型利于系统实现

利用DevOps软件开发模型，项目组开发成员不断进行持续开发、测试、集成、部署和监控临床思维系统在PC端和无线端的开发。在开发阶段，即编写程序代码，通过使用CJiclah工具维护不同版本的源代码，利用Maven．（;radle等工具来打包代码到可执行文件中，这些文件可以转发给自动化测试系统进行测试。在测试阶段，已经编写好的源代码被持续的利用自动化测试工具进行测试，确保各项功能没有缺陷，一旦测试通过将与现有代码进行集成。在集成阶段，将新功能源代码与现有代码进行集成，利用Jenkins持续集成工具将最新代码自动部署到服务器。在持续部署阶段，将已经测好无缺陷的代码持续的部署在正式生产服务器上。在持续监控阶段，利用监控软件如New Relic帮助密切监视应用程序和服务器，主动检查系统的运行状况，以提高软件的质量。

3 结语

住培医师临床思维的培养模式已从传统的线下参与分管床位、小讲课、病例讨论、病例分析、查房和专题学术讲座等形式，转为部分利用线上PC端或App无线端的临床思维训练系统来实现。但由于通过信息化手段进行模拟情景的临床思维训练过程标准病例库内容匮乏、智能化程度不高、跨平台应用和互通性不足以及规培期间临床思维培养无明确规划与引导等问题，对于住培医师的临床思维培养还存在局限性，需要利用人工智能相关技术、信息化相关技术和住院医师规范化整个周期教学管理理念，开发出PC端和无线端相统一的临床思维训练平台，形成学员线上学习与考核，带教老师线下指导的020临床思维培养模式，建立覆盖面广、具有地区特色的标准化虚拟病例库，开展基于人工智能多平台全周期的临床思维培养模式推广应用，不仅为实现培养合格的高质量医学人才提供很好的教学途径，还提高带教老师的教学水平，形成一个良性的教与学循环，最终提高了医疗机构的整体临床医疗水平，为健康柳州建设和健康广西建设提供良好的医疗人才保障。

参考文献

[1]于宏，張进，李艳君，等．线上模拟教学在医学生临床思维训练中的应用效果评价[J]．中华医学教育杂志．2020（ 11）：909-912．

[2]曹倩．信息化辅助教学在住院医师临床思维培养中的现状及展望[J]．全科医学临床与教育，2020（9）：769-770，776．

[3]赵会丽，张大鹏，随萍，等．基于病例的临床思维训练平台在医学虚拟教学中的应用[J]．中国高等医学教育，2021（2）：62-63．

[4]王成红，唐晓鸿，张柯，等．交互式人工智能虚拟病例系统在诊断学教学中的实践应用[J]．中华医学教育探索杂志，2021（4）：4．

[5]涂斯婧，古联，谭庆晶．基于虚拟情景模拟的临床思维训练教学资源建设[J]．数字技术与应用．2020（2）：229-230，232．

（编辑姚鑫）