鄭曉博，張中偉

四川大學(xué)華西醫(yī)院 重癥醫(yī)學(xué)科（成都 610041）

重癥醫(yī)學(xué)（critical care medicine，CCM）作為一門(mén)新興的臨床醫(yī)學(xué)二級(jí)學(xué)科，其主要研究的是危及生命的疾病狀態(tài)的發(fā)生發(fā)展規(guī)律以及相關(guān)的診治方案[1]。CCM 這門(mén)學(xué)科具有理論上多學(xué)科知識(shí)廣泛交叉、實(shí)踐上操作性強(qiáng)、病人病情危重治療難度大、各種治療技術(shù)方法更新快等特點(diǎn)[2]?；谏鲜鎏攸c(diǎn)，CCM 的學(xué)習(xí)難度較大，即使是進(jìn)入臨床工作的醫(yī)師其專業(yè)水平也良莠不齊。因此，CCM 的教學(xué)顯得至關(guān)重要，2009 年中華醫(yī)學(xué)會(huì)重癥醫(yī)學(xué)分會(huì)已開(kāi)始啟動(dòng)“重癥醫(yī)學(xué)專科資質(zhì)培訓(xùn)項(xiàng)目（5C 培訓(xùn)）”。盡管如此，如何進(jìn)一步提升CCM的教學(xué)質(zhì)量，提高CCM的醫(yī)學(xué)生和醫(yī)師的專業(yè)水平，已成為CCM教學(xué)中的重要問(wèn)題。

1 CCM的定義與發(fā)展過(guò)程

1.1 CCM的定義

CCM 主要研究因各種損害、疾病而導(dǎo)致機(jī)體朝死亡發(fā)展的過(guò)程的特點(diǎn)以及規(guī)律，并依照這些規(guī)律和特點(diǎn)來(lái)制定相應(yīng)的診治方案的臨床醫(yī)學(xué)學(xué)科[3]。這個(gè)定義明確了CCM 研究的范圍和臨床診治的對(duì)象，成為CCM 最核心的基本概念。重癥（critical illness）是指那些可以由任何損害或疾病引起，已經(jīng)或潛在危及生命的疾病或綜合征，如膿毒癥（sepsis）、急性呼吸窘迫綜合征（acute respiratory distress syndrome，ARDS）、系統(tǒng)性炎癥反應(yīng)綜合征（systemic inflammatory response syndrome，SIRS）、急性腎損傷（acute kidney injury，AKI）、多器官功能衰竭綜合征（multiple organ dysfunction syndrome，MODS）等[4]。導(dǎo)致重癥的損害是多種多樣的，包括：感染、創(chuàng)傷、中風(fēng)、出血、用藥過(guò)量和大手術(shù)等。這些因素引起機(jī)體嚴(yán)重偏離穩(wěn)態(tài)基線水平，導(dǎo)致身體系統(tǒng)的紊亂，進(jìn)而導(dǎo)致疾病狀態(tài)、器官功能障礙和臨床上明顯的發(fā)病率。CCM治療的核心是根據(jù)器官水平的病理生理學(xué)，比如：休克、呼吸衰竭、肝衰竭、腎衰竭、腸道功能衰竭等，通過(guò)包括各種體外生命支持技術(shù)在內(nèi)的多種手段，來(lái)達(dá)到維持器官水平穩(wěn)態(tài)的目標(biāo)[5]。

1.2 CCM的發(fā)展過(guò)程

CCM經(jīng)歷了以下三個(gè)階段的發(fā)展，第一階段（起步階段，約1955-1980 年）：在此階段，CCM 作為一個(gè)獨(dú)立醫(yī)學(xué)專業(yè)開(kāi)始建立，機(jī)械通氣和持續(xù)監(jiān)測(cè)生理參數(shù)開(kāi)始引入重癥病人的治療。第二階段（加速階段，約1980-2020 年）：在此期間，隨著定量評(píng)分系統(tǒng)和標(biāo)準(zhǔn)化綜合征定義的出現(xiàn)，CCM建立了相對(duì)完整體系，其中包括APACHE 評(píng)分[6]以及sepsis、ARDS、SIRS 和MODS的定義[7-8]。通過(guò)規(guī)范的綜合征定義和疾病嚴(yán)重程度的定量描述，重癥疾病的概念更加清晰。第三階段（精準(zhǔn)階段，2020 年以后）：近年來(lái)，越來(lái)越多的研究表明，盡管CCM 的這些綜合征在臨床上容易被識(shí)別，其內(nèi)部存在較大的異質(zhì)性，對(duì)治療的反應(yīng)也不相同，已經(jīng)到了需要重新考慮當(dāng)前基于綜合征的重癥疾病框架的時(shí)候[9]。例如，膿毒癥可由多種感染引起，由許多不同的病原體引起，并導(dǎo)致不同類型的器官損傷；ARDS 可能由肺部誘因（如肺炎或誤吸）或非肺部誘因（如創(chuàng)傷或胰腺炎）引起[10]；譫妄可以表現(xiàn)為躁動(dòng)和嗜睡。此外，還有時(shí)間上的異質(zhì)性：在特定時(shí)間符合一種綜合征診斷標(biāo)準(zhǔn)的患者可能會(huì)經(jīng)歷不同的發(fā)展過(guò)程，不同的階段迥然不同。發(fā)病個(gè)體的異質(zhì)性，從一個(gè)人到另一個(gè)人，宿主對(duì)損傷的反應(yīng)存在巨大差異[11]。目前，大量的組學(xué)數(shù)據(jù)鑒定的內(nèi)表型、臨床大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)等鑒定的外表型已經(jīng)證實(shí)重癥醫(yī)學(xué)的綜合征具有顯著的異質(zhì)性[12-13]。通過(guò)分析綜合征內(nèi)部的異質(zhì)性，以明確疾病病理生理學(xué)的精確機(jī)制，通過(guò)阻斷發(fā)生機(jī)制和尋找潛在的治療靶點(diǎn)，有利于更精準(zhǔn)的治療和改善預(yù)后[14]。未來(lái)的研究將不再?gòu)?qiáng)調(diào)綜合征，而是將重點(diǎn)放在探討支撐重癥狀態(tài)的潛在生物學(xué)機(jī)制變化上，探索這些機(jī)制并將其進(jìn)行臨床轉(zhuǎn)化將是未來(lái)幾十年重癥醫(yī)學(xué)研究的中心任務(wù)[15]。通過(guò)這個(gè)方向的研究將加速CCM 發(fā)展，促進(jìn)對(duì)重癥疾病的病理生物學(xué)和患者預(yù)后關(guān)鍵決定因素的理解。

我國(guó)重癥醫(yī)學(xué)科在發(fā)展過(guò)程中，有幾個(gè)里程碑式的事件：在1996 年9 月成立了中國(guó)病理生理學(xué)會(huì)危重病學(xué)專業(yè)委員會(huì)，在2005 年3 月成立了中華醫(yī)學(xué)會(huì)重癥醫(yī)學(xué)分會(huì)，在2008年7月成為臨床醫(yī)學(xué)二級(jí)學(xué)科，在2009 年7 月成立了中國(guó)醫(yī)師協(xié)會(huì)重癥醫(yī)學(xué)分會(huì)，從2010年開(kāi)始成為醫(yī)生執(zhí)業(yè)范圍的專屬專業(yè)之一。

2 CCM的教學(xué)特點(diǎn)

CCM通過(guò)過(guò)去30年的快速發(fā)展，目前已經(jīng)形成了完整的學(xué)科體系和教學(xué)體系。CCM已成為一門(mén)獨(dú)立的綜合性臨床學(xué)科，其不僅僅和其他學(xué)科有密切的關(guān)系，同時(shí)又有自身專有的理論系統(tǒng)。CCM的教學(xué)具有學(xué)科交叉性強(qiáng)、實(shí)踐性強(qiáng)、所研究疾病病情危急、知識(shí)更新快等特點(diǎn)[16]。

2.1 多學(xué)科知識(shí)廣泛交叉與自成體系的特點(diǎn)

CCM 研究的是危及生命的綜合征，而不是單一的疾病，如休克、ARDS都不是單獨(dú)的疾病。例如，休克包括低容量休克、分布性休克、心源性休克和梗阻性休克。重癥醫(yī)學(xué)其內(nèi)容廣泛，涉及多學(xué)科，比如：外科、內(nèi)科、婦產(chǎn)科、兒科等多學(xué)科疾病。而在CCM 的診治過(guò)程中，要用到心電監(jiān)護(hù)、血流動(dòng)力學(xué)監(jiān)測(cè)、血液凈化治療、人工肝治療等診斷治療技術(shù)。對(duì)于危重癥病人的評(píng)估、監(jiān)護(hù)、治療等都是多學(xué)科廣泛交叉[17]。

2.2 實(shí)踐性強(qiáng)的特點(diǎn)

CCM是一門(mén)操作多、實(shí)踐強(qiáng)的學(xué)科，在治療過(guò)程中常常需要完成動(dòng)手操作。CCM 的常規(guī)操作包括：床旁纖支鏡、氣管插管、動(dòng)靜脈穿刺、胸腹腔穿刺、心肺復(fù)蘇等。在診治重癥患者時(shí)，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)需要及時(shí)處理的危險(xiǎn)情況。如氧飽和度下降、血壓下降、心跳驟停等，這時(shí)需要ICU醫(yī)生進(jìn)行緊急床旁處理[18]。

2.3 病情危重的特點(diǎn)

通常而言，重癥醫(yī)學(xué)科收治的都是危重病患、死亡率高，隨時(shí)可能需要對(duì)病人進(jìn)行搶救。當(dāng)患者出現(xiàn)緊急情況時(shí)，需要對(duì)病情盡快作出判斷，給予準(zhǔn)確的救治，才能挽回患者的生命。如心跳驟停的病人，需要判斷患者心臟驟停的原因，同時(shí)給予心肺復(fù)蘇，邊搶救邊對(duì)原發(fā)病進(jìn)行治療[19]。

2.4 知識(shí)更新快的特點(diǎn)

從發(fā)展層面看，CCM屬于較為年輕的學(xué)科，其理論體系仍在不斷的發(fā)展中。例如，休克最早的定義是人體血壓快速下降，逐漸發(fā)展為微循環(huán)的障礙，以及組織細(xì)胞的缺氧，近年來(lái)，學(xué)界將微循環(huán)線粒體呼吸窘迫綜合征認(rèn)為是休克的發(fā)生機(jī)制之一。在血流動(dòng)力學(xué)監(jiān)測(cè)方面，經(jīng)歷了簡(jiǎn)單的無(wú)創(chuàng)血壓、有創(chuàng)動(dòng)靜脈壓、Swan-Ganz漂浮導(dǎo)管、PICCO等技術(shù)的更迭[20]。

3 人工智能的定義及機(jī)器與深度學(xué)習(xí)

3.1 人工智能的定義

人工智能（artificial intelligence，AI）是研究用于模擬人的智能的新型技術(shù)科學(xué)，也屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)的分支之一[21]。人工智能希望通過(guò)了解智能本質(zhì)來(lái)生產(chǎn)出類似于人類，并能夠做出人類相同反應(yīng)的智能機(jī)器[22]。其研究?jī)?nèi)容包括有：AI機(jī)器人，語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、語(yǔ)言處理以及專家系統(tǒng)等[23]。人工智能可細(xì)分為機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等方向，這幾項(xiàng)技術(shù)覆蓋的范疇是逐層遞減的[24]。

3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)概述

采用計(jì)算機(jī)來(lái)實(shí)時(shí)模擬人類的學(xué)習(xí)方式就是機(jī)器學(xué)習(xí)。其包括有怎樣從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)并對(duì)具體算法性能予以改善，對(duì)現(xiàn)有內(nèi)容展開(kāi)知識(shí)結(jié)構(gòu)劃分，進(jìn)一步提升學(xué)習(xí)效率[25]。包含眾多方法學(xué)，比如：概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、復(fù)雜算法以及近似理論知識(shí)等。機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程：①獲取數(shù)據(jù)；②數(shù)據(jù)基本處理；③特征工程；④機(jī)器學(xué)習(xí)（選擇算法模型訓(xùn)練）；⑤模型評(píng)估。結(jié)果達(dá)到要求，上線；結(jié)果沒(méi)有達(dá)到要求，繼續(xù)上面步驟。機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類：①監(jiān)督學(xué)習(xí)；②無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)；③半監(jiān)督學(xué)習(xí)；④強(qiáng)化學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法包括：線性回歸、Logistic回歸、線性判別分析、分類與回歸樹(shù)、樸素貝葉斯、K近鄰算法、學(xué)習(xí)向量量化、支持向量機(jī)[26]。

3.3 深度學(xué)習(xí)概述

深度學(xué)習(xí)是從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究引申而來(lái)，其屬性類別和特征通過(guò)組合低層特征形成更為抽象的高層來(lái)體現(xiàn)，以此來(lái)明確數(shù)據(jù)分布特征。之所以要研究深度學(xué)習(xí)，主要是為了AI能夠構(gòu)建模擬人腦進(jìn)行分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)模仿人腦機(jī)制來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)展開(kāi)解釋，比如說(shuō)文本、圖像等[27]。深度學(xué)習(xí)主要涉及三類方法：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度置信網(wǎng)絡(luò)[28]。

4 人工智能在CCM臨床研究中的應(yīng)用

人工智能能夠很好的減輕醫(yī)生的工作量，還可以為診療提供決策，指導(dǎo)患者治療[29]。通過(guò)研究分析可以獲知，借助人工智能能夠快速識(shí)別急性失代償心力衰竭的患者，以及危重癥患者的早期預(yù)警[30]。人工智能能夠讓患者得到更快確診，更好的治療。在CCM 中人工智能主要應(yīng)用在以下四個(gè)方面，分別為：疾病預(yù)警、診斷、治療和預(yù)后恢復(fù)的判斷[31]。

4.1 疾病預(yù)警

在ICU中，病情的快速惡化是很常見(jiàn)的，未被發(fā)現(xiàn)的病情加重往往導(dǎo)致患者不可逆的損害甚至死亡。早發(fā)現(xiàn)和早診斷對(duì)重癥病人的病情改善和預(yù)后至關(guān)重要。一項(xiàng)通過(guò)隨機(jī)森林分類建立的動(dòng)態(tài)模型，通過(guò)建立的危險(xiǎn)軌跡預(yù)測(cè)模型能夠在患者病情惡化前90 min予以識(shí)別[32]。一項(xiàng)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)降低術(shù)中低血壓的隨機(jī)對(duì)照研究發(fā)現(xiàn)，在接受AI 干預(yù)的患者中，低血壓的發(fā)生率為1.2%，而采用常規(guī)方法的發(fā)生率為21.5%[33]。由于AKI發(fā)生后，除了腎臟替代治療沒(méi)有更好的治療方案，因此早期識(shí)別發(fā)生AKI 的風(fēng)險(xiǎn)因素特別重要。DONG等[34]開(kāi)發(fā)了一項(xiàng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，通過(guò)對(duì)生理指標(biāo)的疾病前模式不斷學(xué)習(xí)，能夠早于現(xiàn)有的診斷指南48 h識(shí)別出兒童中重度AKI的發(fā)生。

4.2 疾病診斷

ICU 患者由于病情復(fù)雜，診斷常常較為困難。例如：肺部浸潤(rùn)性病變不能簡(jiǎn)單認(rèn)為是肺水增大，其可能是心源性肺水腫，或感染導(dǎo)致的間質(zhì)水腫，還可能是創(chuàng)傷性濕肺。因此，急需額外的手段來(lái)輔助臨床醫(yī)生進(jìn)行診斷。在COVID-19 流行期間，采用AI 模型通過(guò)入院患者的CT圖像對(duì)COVID-19患者進(jìn)行診斷。結(jié)果發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型能夠準(zhǔn)確的診斷COVID-19，其敏感性和特異性分別為90%和96%，AUC為0.96，并和社區(qū)獲得性肺炎予以鑒別[35]。DAS等[36]在1期和2期實(shí)驗(yàn)中，使用有標(biāo)準(zhǔn)診斷答案的肺功能報(bào)告，讓結(jié)合AI和肺病學(xué)家以及單獨(dú)的肺病學(xué)家來(lái)進(jìn)行解讀。研究發(fā)現(xiàn)，結(jié)合AI和肺病學(xué)家相比單獨(dú)的肺病學(xué)家、單獨(dú)的AI能夠更準(zhǔn)確地解讀肺功能檢查的報(bào)告。

4.3 疾病治療

已有研究發(fā)現(xiàn)針對(duì)膿毒癥休克的患者進(jìn)行分組試驗(yàn)和研究，其中試驗(yàn)組采用AI算法自動(dòng)調(diào)節(jié)去甲腎上腺素輸注速率達(dá)到最佳平均動(dòng)脈壓值，對(duì)照組則采用人為干預(yù)的方式來(lái)對(duì)輸注速率進(jìn)行調(diào)節(jié)，以累計(jì)輸注去甲腎上腺素時(shí)間為試驗(yàn)終點(diǎn)。通過(guò)試驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，試驗(yàn)組平均累計(jì)時(shí)間要比對(duì)照組更短。試驗(yàn)組的用藥時(shí)間短，相應(yīng)的其休克時(shí)間也會(huì)縮短。因此，能夠通過(guò)AI算法來(lái)預(yù)知半衰期短的藥物，從而提升治療效果[37]。KOMOROWSKI等[38]開(kāi)發(fā)了一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體（AI醫(yī)師），它從大量患者數(shù)據(jù)中提取隱藏的知識(shí)，這些知識(shí)超過(guò)了臨床醫(yī)生一生經(jīng)驗(yàn)的許多倍，并通過(guò)分析無(wú)數(shù)最優(yōu)的治療決策來(lái)改進(jìn)最佳治療。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，AI 醫(yī)師選擇治療的方案穩(wěn)定可靠地優(yōu)于臨床醫(yī)生。在獨(dú)立于訓(xùn)練集的大型驗(yàn)證隊(duì)列中，AI 醫(yī)師決策治療方案的患者死亡率更低。

4.4 疾病預(yù)后判斷

當(dāng)前的臨床評(píng)分系統(tǒng)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)因素都是獨(dú)立存在的，其對(duì)于結(jié)果的影響權(quán)重有限。AI 在分析風(fēng)險(xiǎn)因素的相關(guān)性和變化趨勢(shì)時(shí)，會(huì)對(duì)單一和復(fù)合變量針對(duì)病死率的影響進(jìn)行計(jì)算，針對(duì)獲得的權(quán)重系數(shù)不斷修正和學(xué)習(xí)，進(jìn)一步提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率及特異性。GOTO等[39]應(yīng)用AI來(lái)建立預(yù)測(cè)模型用于兒童急診傷員的分類，并比較其與常規(guī)分檢方法的優(yōu)劣。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，AI 來(lái)建立預(yù)測(cè)模型具有更好的區(qū)分能力來(lái)預(yù)測(cè)臨床預(yù)后及分診，同時(shí)減少對(duì)危重兒童的分診不足和對(duì)病情較輕兒童的分診過(guò)度。AI 也可應(yīng)用于對(duì)治療的反應(yīng)性區(qū)分，ZHANG 等[40]采用AI 開(kāi)發(fā)了一種預(yù)測(cè)模型（XGBoost），結(jié)果發(fā)現(xiàn)相較傳統(tǒng)的logistics 回歸模型，XGBoost 能夠更好地區(qū)分對(duì)容量有反應(yīng)性和無(wú)反應(yīng)性的AKI。

5 人工智能在CCM教學(xué)中的應(yīng)用前景

盡管在CCM 的教學(xué)上，已采用多種切實(shí)有效的教學(xué)方法，比如個(gè)體化教學(xué)、以問(wèn)題為基礎(chǔ)的教學(xué)（problem-based learning，PBL）、以案例為基礎(chǔ)的教學(xué)（case-based learning，CBL）、多學(xué)科協(xié)助診治的教學(xué)（multi-disciplinary treatment，MDT）、桌面推演法教學(xué)、以及思維導(dǎo)圖法教學(xué)等[41]。但由于CCM理論知識(shí)和診療手段不斷更新，仍需要探索更高效的教學(xué)方法[42]。從1995 年起，已運(yùn)用AI 來(lái)對(duì)學(xué)生的臨床思維展開(kāi)訓(xùn)練[43]；在教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控中，應(yīng)用AI 技術(shù)中的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，并對(duì)以往人工日常教學(xué)檢測(cè)的方式予以取代；2011 年起，開(kāi)啟了以學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)制定個(gè)性化的學(xué)習(xí)服務(wù)。由此可見(jiàn)，如今AI已經(jīng)廣泛應(yīng)用在高等教育中，以下解析AI 在CCM 教學(xué)中的潛在應(yīng)用前景。

5.1 基于大數(shù)據(jù)的CCM教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)和評(píng)估

要想提升教學(xué)質(zhì)量，就必須對(duì)教學(xué)質(zhì)量監(jiān)測(cè)和評(píng)估予以完善。在日常教學(xué)中，可以同步展開(kāi)以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的教學(xué)質(zhì)量監(jiān)測(cè)和評(píng)估。對(duì)眾多反饋信息展開(kāi)階段性和結(jié)果性評(píng)估，對(duì)教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行嚴(yán)格控制。重癥醫(yī)學(xué)科的特點(diǎn)為課程較多，實(shí)踐性強(qiáng)，學(xué)程長(zhǎng)，綜合專業(yè)性強(qiáng)。眾多反饋信息對(duì)教學(xué)評(píng)估常態(tài)化和全面化有更大的推進(jìn)作用。人工智能在師生互動(dòng)和教學(xué)中的應(yīng)用，能夠有效解決學(xué)生因?yàn)閷?shí)習(xí)地點(diǎn)不同而難以監(jiān)控的問(wèn)題，還能夠及時(shí)調(diào)整教學(xué)方式方法。

5.2 早期接觸臨床智能系統(tǒng)

當(dāng)前，醫(yī)學(xué)教學(xué)的培養(yǎng)重點(diǎn)在于學(xué)生的崗位勝任力，學(xué)生從課堂到臨床實(shí)踐是從臨床課程學(xué)習(xí)開(kāi)始的，這也是學(xué)生參與臨床治療的過(guò)渡，目的是能夠幫助他們構(gòu)建臨床思維，提升能力。目前的臨床課程依然是以理論為主，很難將理論和實(shí)踐有效結(jié)合起來(lái)。而如果采用臨床智能系統(tǒng)則可以通過(guò)機(jī)器來(lái)模擬患者，人機(jī)交互，借助人工智能構(gòu)建虛擬患者和環(huán)境。通過(guò)該系統(tǒng)能夠讓學(xué)生充分感知和了解整個(gè)診療過(guò)程，從而提升其崗位勝任能力。對(duì)學(xué)生表現(xiàn)進(jìn)行科學(xué)評(píng)估也有利于提升學(xué)生自信，因此其也成為學(xué)生提升臨床能力的主要工具之一。

5.3 基于數(shù)據(jù)挖掘的適應(yīng)性學(xué)習(xí)

醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)習(xí)的課程包括很多，比如醫(yī)患溝通、心理學(xué)、基礎(chǔ)臨床科學(xué)等等。除此之外，還需要展開(kāi)臨床實(shí)踐學(xué)習(xí)。繁重的學(xué)習(xí)任務(wù)之下，每個(gè)學(xué)生都存在個(gè)體差異性。因此適應(yīng)性學(xué)習(xí)系統(tǒng)會(huì)依照學(xué)生的實(shí)際情況來(lái)展開(kāi)評(píng)估，為其制定個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案。如此，學(xué)生就能夠展開(kāi)主動(dòng)性學(xué)習(xí)和探究式學(xué)習(xí)。通過(guò)大量反饋的信息，可以更清楚教師教授內(nèi)容和學(xué)生學(xué)習(xí)內(nèi)容之間的差距。教師還可以借助在線資源來(lái)為學(xué)生在線答疑，通過(guò)人工智能技術(shù)為學(xué)生提供個(gè)性化服務(wù)，幫助學(xué)生有效提升學(xué)習(xí)成績(jī)。

5.4 醫(yī)學(xué)教育云資源

在醫(yī)學(xué)教育領(lǐng)域中應(yīng)用云計(jì)算技術(shù)來(lái)構(gòu)建共享云平臺(tái)，為CCM 教育提供有力輔助。該平臺(tái)將眾多共享資源集合起來(lái)，形成符合教育規(guī)律的集中式資源共享平臺(tái)，其擁有快速的數(shù)據(jù)通信，強(qiáng)大的存儲(chǔ)，為學(xué)生提供豐富的專業(yè)知識(shí)和內(nèi)容。通過(guò)這種新模式能夠有效提升CCM教育的教學(xué)質(zhì)量和學(xué)生的學(xué)習(xí)效率。

6 小結(jié)與展望

AI作為一項(xiàng)能夠模擬人類思維和能力的智能化技術(shù)，已在各個(gè)領(lǐng)域越來(lái)越廣泛應(yīng)用，將AI 和教學(xué)結(jié)合是CCM 教學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的一種新模式。這種新模式的出現(xiàn)，對(duì)于CCM教學(xué)領(lǐng)域是一項(xiàng)重大的變革。AI在教育教學(xué)管理以及智能教學(xué)，自適應(yīng)學(xué)習(xí)中都具有很大的發(fā)展前景。通過(guò)這項(xiàng)技術(shù)能夠使CCM 教學(xué)更加個(gè)性化、多元化，進(jìn)而有效推動(dòng)CCM 教育管理和研究的發(fā)展。