包暄文 代曉猛 劉璐璐

人工智能是基于高通量數(shù)據(jù)，通過整合多種新型算法演繹、推理和解決問題的新技術。機器學習則通過計算機從輸入數(shù)據(jù)等處獲得信息，通過構建神經網(wǎng)絡等模型，讓機器自動調整和判斷并輸出相應的結果。這一方法可以幫助解決更多問題、減少錯誤，提高解決問題的效率。人工智能正成為推動人類經濟、科技發(fā)展的決定性力量。各國科學界及產業(yè)界充分認識到人工智能技術及機器學習方法對引領各項領域發(fā)展的重要意義，從而紛紛轉型，大力布局人工智能生態(tài)環(huán)境。在腫瘤學中，人工智能與機器學習亦開始初步發(fā)展，并展現(xiàn)出重要的應用潛力。如在腫瘤圖像識別、免疫治療反應預測、新輔助化療反應預測、預后分析、醫(yī)學教學中均有人工智能結合臨床與實驗室結果的相關研究[1-5]。眾多世界頂尖醫(yī)療中心如紀念斯隆-凱特琳癌癥中心、德國海德堡大學及德國國家癌癥研究中心等均對此開展相關研究及對應的教學。筆者及筆者所在科室對基于人工智能輔助的精準腫瘤治療亦開展深入研究，已發(fā)表多篇相關論著并有項目在研[6-13]。同時，近年來國內外也有臨床科室及基礎實驗室開展相關研究。但對腫瘤內科研究生、進修醫(yī)師進行的基于人工智能輔助精準腫瘤治療教學尚未形成完整體系與業(yè)界共識，正在逐步摸索中。且基于人工智能輔助精準腫瘤治療教學對腫瘤內科研究生科研能力培養(yǎng)的研究尚未報道。其原因包括尚未有成型、系統(tǒng)的人工智能相關醫(yī)學教育。因此，本文擬探索人工智能輔助的精準腫瘤治療的教學模式及探索人工智能輔助的精準腫瘤治療課程在腫瘤內科研究生、進修醫(yī)師科研能力培養(yǎng)中的應用，并對其教學及培養(yǎng)效果進行評價。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2019 年1 月—2021 年8 月在浙江大學醫(yī)學院附屬第一醫(yī)院腫瘤內科的在讀研究生及進修醫(yī)師14 位，年齡22～36 歲，平均（25±3.10）歲。其中男性4 位，占比29%，女性10 位，占比71%。

1.2 課程形式及時間

調查對象中，參與人工智能輔助的精準腫瘤治療課程時間為6 個月，共計24 次課程，總時長36 小時。共包括人工智能介紹1 課時（1.5 小時），人工智能數(shù)學及統(tǒng)計基礎10 課時（15 小時），編程語言基礎8 課時（12小時），編程練習課4 課時（6 小時），課程結業(yè)1 課時（1.5小時），課后論著閱讀5 篇。其中人工智能數(shù)學及統(tǒng)計基礎與編程語言基礎課程穿插進行。

1.3 調查方法

本次調查研究結合我科實際情況及參考相關文獻，采用自制問卷，共設置22 個問題，主要包括基本情況、參加課程前后研究生的科研能力情況、對于課程的效果評價情況。調查對象需用1～10 分評價自身參加課程前后在該領域的科研能力的情況、閱讀人工智能在腫瘤學應用中的文獻能力、開展相關項目能力等，1～10 分表明能力依次提升，10 分為滿分。

同時，我們設計6 個問題，分別為是否有助于提高腫瘤學科研方法的掌握，是否有助于統(tǒng)計能力的強化，是否有助于編程能力的強化，是否有助于提高獨立思考和批判性思維的能力，是否有助于提高英語水平，是否有助于提高臨床實踐能力。針對該6 個問題，參與調研的研究對象需回答同意、說不清或不同意2 個選項中的一個。

1.4 研究方法

本研究采用Epidata 3.1 對數(shù)據(jù)進行錄入，采用r 語言進行統(tǒng)計學分析。計數(shù)資料用（n，%）表示，采用卡方檢驗。計量資料用（）表示，采用t檢驗。P＜0.05表示差異有統(tǒng)計學意義。

2 結果

2.1 參與人工智能輔助的精準腫瘤治療課程后理解此領域科研進展的提升情況

挑選人工智能輔助精準腫瘤治療領域的論文10 篇，在課程前及課程后分別發(fā)放給參與此次課程的研究生及進修醫(yī)師進行閱讀（課程前5 篇，課程后5 篇）。閱讀后通過問卷對調查對象進行自評。結果表示，認為該課程有助于對此領域的論文背景加深理解，差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.05），認為該課程有助于對此領域的論文方法加深理解，差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.05），認為該課程有助于對此領域的論文結果分析加深理解，差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.05），有意愿展開對此領域的相關研究，差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.05），具體見表1。

表1 人工智能輔助精準腫瘤治療課程前后對該領域論文理解情況（分，）

表1 人工智能輔助精準腫瘤治療課程前后對該領域論文理解情況（分，）

2.2 參與人工智能輔助的精準腫瘤治療課程的效果評價

所有調查對象均認為參與此次課程有助于了解腫瘤學未來發(fā)展的方向。分別有85.71%，78.57%、78.57%、92.86%的研究對象認為此次課程有助于提高腫瘤學科研方法的掌握、有助于統(tǒng)計能力的強化、有助于編程能力的強化、有助于提高獨立思考和批判性思維的能力、有助于提高英語水平，然而，僅有28.57%的研究對象認為該課程對臨床實踐能力有所提高，具體見表2。

3 討論

隨著現(xiàn)代醫(yī)學的進步，精準醫(yī)學逐漸成為主流觀念。針對腫瘤學而言，精準醫(yī)學不僅體現(xiàn)在對個體腫瘤的精準診斷、精準治療及精準預后分析上，亦體現(xiàn)在從大量腫瘤學數(shù)據(jù)中提煉出重要信息，進而構建相關模型。針對包括轉錄組信息，單細胞組信息，蛋白組信息，影像學數(shù)據(jù)、實驗室檢查等海量腫瘤學數(shù)據(jù)，如何提煉出與預后、免疫治療、化療有關的指標則尤為重要。在此過程中，人工智能可以發(fā)揮重要作用。在腫瘤學領域，由于海量數(shù)據(jù)的存在，人工智能無疑是解決數(shù)據(jù)龐雜的重要工具。基于人工智能的精準腫瘤學起步發(fā)展較晚，并開始由世界頂尖的癌癥研究與治療中心實踐。如美國約翰霍普金斯大學、瑞典卡羅林斯卡醫(yī)學院、瑞士蘇黎世理工大學、德國慕尼黑工業(yè)大學均對此有重要研究成果發(fā)表。

轉化醫(yī)學是未來腫瘤學發(fā)展的重要方向，而腫瘤臨床醫(yī)生是推動腫瘤精準診療發(fā)展的重要人物，因此，培養(yǎng)新時代臨床和科研都硬的復合醫(yī)學人才，進而推動轉化醫(yī)學發(fā)展有重要意義[14]。對此，眾多醫(yī)學院與醫(yī)院在不同領域展開相關探索。如谷陽等[15]通過文獻報告會提高南京醫(yī)科大學附屬淮安第一醫(yī)院心內科住院醫(yī)師規(guī)范化培訓教學質量，王夢溪等[16]在哈爾濱醫(yī)科大學附屬第四醫(yī)院構建了人工智能醫(yī)學教學平臺。對基于人工智能的精準腫瘤診療而言，由于是新興的交叉學科，需要研究者具有分子生物學、腫瘤學、計算機等研究背景，這一復雜的背景要求阻礙了該領域的發(fā)展。如何更好地教育初入該領域的研究者成為當前一個重要議題，一些研究所與大學開始關于此交叉學科進行初步探索。2017年亥姆霍茲慕尼黑醫(yī)學中心開展的machine learning and r language（機器學習與r 語言）課程課后評價顯示，超過半數(shù)的研究者未跟上課程進度，普遍在課程進度超過1/2 的時間段出現(xiàn)無法繼續(xù)理解編程語言的問題。同時，由于此類課程均默認研究者有一定的統(tǒng)計學及數(shù)學基礎，未在課程設置中納入數(shù)學與統(tǒng)計學部分，導致部分上課學生對編程涉及的數(shù)學與統(tǒng)計學知識感到迷茫，更無法理解代碼運行與代碼背后的思想。此上為筆者于亥姆霍茲慕尼黑醫(yī)學中心擔任課程助教中設計問卷得到的學生反饋。綜上所述，在當前的課程設置中，往往存在課程設置較難，教學階梯設置陡峭，數(shù)學及統(tǒng)計學基礎知識缺如等問題，導致醫(yī)學與分子生物學背景的研究生無法從課程中獲得更多收益。這與岳梅等[16]提出的人工智能醫(yī)學教育領域存在的三大問題：通識教學欠缺，人工智能認識不足；課堂互動不足，凸顯傳統(tǒng)教學矛盾；課程建設滯后，醫(yī)療領域人才儲備不足類似。

基于上述原因，筆者在筆者所在科室進行了教學探索，首先大幅度修改了課程設置，增加了人工智能的數(shù)學及統(tǒng)計基礎，此部分課程內容與編程基礎輪替進行，保障研究生能理解編程語言的內核。其次，增加編程練習課，通過練習課與研究生及進修醫(yī)師的互動，充分讓研究對象理解編程內核。通過課后論著閱讀及課堂論文關鍵點復現(xiàn)，充分發(fā)揮研究對象主觀能動性。在課程結束后，通過問卷調查的形式，我們評估了此次課程的效果。結果表示大部分研究對象在參與此次課程后均有所收獲，尤其體現(xiàn)在初步掌握了編程基礎，對人工智能輔助的精準醫(yī)療領域的論文方法、結果理解加深，并且有意愿展開對此領域的相關研究。以上均是開展此領域研究的重要基礎，通過理解、消化、復現(xiàn)此領域的論著，并通過掌握的編程能力復現(xiàn)論著重要結果，進而可以使研究對象自主提出可能的研究觀點并實踐，從而推動該領域的不斷進展。此一結果與近期Atkinson 教授等人在慕尼黑工業(yè)大學附屬伊薩河右岸醫(yī)院開展的相關教育研究結果類似[17]。通過對研究對象的效果評價是評估該課程是否有效的重要標準。在本研究中，研究對象通過此次課程，顯著增加了對該領域的興趣，此結果與李冰皓等人的研究結果類似。李冰皓等[18]通過journal club 的形式，通過調查問卷評估了文獻匯報在骨科研究生培養(yǎng)中的作用。在李冰皓等的研究中，研究對象通過文獻報告會在了解骨科學科進展、加深對循證醫(yī)學的理解、掌握批判性閱讀和思考能力、提高科研實踐能力、提高英語水平等方面均提高了相關能力。而在我們的課程設計中，研究生亦表現(xiàn)出了英語能力提高、在腫瘤精準治療領域科研實踐能力提高、批判性閱讀和思考能力提高等科研能力的提高。需要注意的是，在李冰皓等的研究中，有過半數(shù)的調查者認為參加文獻報告會對提升臨床實踐能力作用不大，而在我們的研究對象中亦然，此現(xiàn)象反映了課程設計偏重于科研教育及腫瘤轉化研究，包括編程基礎、人工智能基礎、精準腫瘤學研究，此課程尚需要提高與臨床實踐的結合程度。同時，亦反映出人工智能輔助的精準腫瘤學領域尚處于初步發(fā)展階段，需要更多的研究、教學推動該領域的發(fā)展，從而真正達到從臨床中來，到臨床中去的意義。

綜上所述，通過開展此次基于人工智能輔助精準腫瘤治療研究課程，我們探索了課程設置，通過問卷調查發(fā)現(xiàn)基于人工智能輔助精準腫瘤治療研究課程有助于提高腫瘤學科研方法的掌握，有助于統(tǒng)計能力的強化，有助于編程能力的強化，有助于提高獨立思考和批判性思維的能力，有助于提高英語水平，對其科研能力培養(yǎng)有積極作用。