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我院眼科完成“基于生成式對抗網(wǎng)絡(luò)合成光學(xué)相干斷層圖像的教學(xué)工具在黃斑疾病診斷教學(xué)中的應(yīng)用研究”

 

    我院住院醫(yī)師規(guī)范化培訓(xùn)眼科基地近年來注重教學(xué)方法改革和教學(xué)質(zhì)量提高，近期眼科基地嘗試將人工智能（AI）輔助住培教學(xué)，完成了一項(xiàng)“基于生成式對抗網(wǎng)絡(luò)合成光學(xué)相干斷層圖像的教學(xué)工具在黃斑疾病診斷教學(xué)中的應(yīng)用研究”，并發(fā)表SCI文章一篇（第一/共同第一作者：彭婕，謝曉玲，盧祖鵬，許宇，謝夢；通訊作者/共通訊作者：張銘志，趙培泉，鄭策），這也是新華醫(yī)院眼科住培基地在眼科教學(xué)中的新探索。

    住院醫(yī)師規(guī)范化培訓(xùn)（簡稱：住培）是醫(yī)學(xué)生畢業(yè)后教育的重要組成部分，是培養(yǎng)合格臨床醫(yī)師的必經(jīng)途徑，是加強(qiáng)衛(wèi)生人才隊(duì)伍建設(shè)、提高醫(yī)療衛(wèi)生工作質(zhì)量和水平的治本之策。培訓(xùn)對象在經(jīng)驗(yàn)豐富的上級醫(yī)師指導(dǎo)下從事臨床診療，接受理論與實(shí)踐緊密結(jié)合的教育培訓(xùn)，著重培育和提高臨床醫(yī)療預(yù)防保健康復(fù)能力，達(dá)到能夠獨(dú)立、正確、規(guī)范地處理臨床常見問題，并為今后具備處理復(fù)雜疑難問題的能力奠定基礎(chǔ)。

    醫(yī)學(xué)知識的實(shí)際應(yīng)用是住院醫(yī)師培訓(xùn)項(xiàng)目的最關(guān)鍵的部分之一。黃斑是人類視網(wǎng)膜上視覺最敏銳的地方，黃斑疾病是重要的致盲性疾病之一。在眼科住培中，及時(shí)準(zhǔn)確地診斷不同黃斑疾病對患者的早期診斷、精準(zhǔn)治療、保護(hù)患者視力至關(guān)重要。黃斑疾病的診斷是國家住培的重要培訓(xùn)部分。

    在各種黃斑疾病中，世界范圍內(nèi)最常見的、導(dǎo)致失明的原因有：年齡相關(guān)性黃斑變性（AMD）和糖尿病黃斑水腫（DME）。光學(xué)相干斷層掃描（OCT）是一種非侵入性技術(shù)，用于橫斷面組織成像，提供實(shí)時(shí)成像和定量信息，是診斷各類黃斑疾病的常用手段。OCT圖像解讀、準(zhǔn)確的黃斑疾病診斷是住院醫(yī)師規(guī)范化培訓(xùn)的培訓(xùn)要求及必會技能。

    醫(yī)學(xué)影像判讀教育是一種持續(xù)的教育需求，傳統(tǒng)教學(xué)方式主要通過基于文本的理論教學(xué)和面對面?zhèn)魇诘膶?shí)踐培訓(xùn)，存在教師資源不平均，不利于廣泛推廣、學(xué)生學(xué)習(xí)興致偏低等問題。同時(shí)，包括視網(wǎng)膜圖像在內(nèi)的生物特征數(shù)據(jù)（biometric data）具有個人可識別信息，使用真實(shí)OCT圖像進(jìn)行教學(xué)等存在潛在隱私泄露及侵權(quán)問題。

    近年來人工智能（AI），尤其是深度學(xué)習(xí)（DL）算法為解決醫(yī)療問題提供了新的工具，例如作為AMD和DR的影像學(xué)檢測和疾病診斷等。最近，生成性DL方法，如：生成性對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）已經(jīng)顯示出其生成逼真的醫(yī)學(xué)圖像的成像能力，如視網(wǎng)膜眼底圖、計(jì)算機(jī)斷層掃描圖，以及皮膚損傷圖等。

    保護(hù)患者隱私在整個醫(yī)療過程中是十分關(guān)鍵的。為了避免潛在的侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，我們團(tuán)隊(duì)前期已提出了能夠合成逼真OCT圖像的GAN架構(gòu)。然而， GANs在眼科的臨床應(yīng)用尚處于早期階段，GANs在醫(yī)學(xué)教育方面的潛力尚未得到驗(yàn)證。因此，本團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了該研究來測試GANs合成OCT圖像作為住培及本科生教學(xué)工具的效果，并將GANs生成OCT圖像與真實(shí)OCT圖像的教學(xué)教學(xué)進(jìn)行對比。

    在這項(xiàng)隨機(jī)試驗(yàn)中，共納入來自深圳大學(xué)醫(yī)學(xué)院的20名五年級醫(yī)學(xué)生和20名在上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬新華醫(yī)院眼科接受眼科住培的住院醫(yī)師，使用隨機(jī)數(shù)字表將參與者隨機(jī)分配（1:1分配）到兩個亞組（真實(shí)OCT組和GANs OCT組），研究流程如下：

圖1. 研究流程

 

圖2 基于問卷星平臺的教學(xué)平臺和問卷調(diào)研

圖3.教學(xué)工具使用的GANs合成OCT圖像和真實(shí)OCT圖像比較

 

圖4.通過逐步增長的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（PGGANs）生成合成OCT圖像的示意圖。PGGANs從低分辨率（4×4像素圖像）開始，加倍到8×8、16×16，以此類推，直到達(dá)到所需的輸出分辨率（當(dāng)前研究中為256×256）。

 

    研究結(jié)果如下：

表1.研究結(jié)果

 

    主要研究結(jié)論包括：1. 初次摸底考試用時(shí)之間沒有差異（p=0.989）、分?jǐn)?shù)之間沒有差異（p=0.968），即：不同分組間學(xué)習(xí)者基線水平相似；2.學(xué)習(xí)后5分鐘考試（test2）和1周（test3）后，考試分?jǐn)?shù)均得到明顯提高，且提高幅度兩組沒有差異。即：兩種教學(xué)工具具有一定短期和長期教學(xué)效果，且教學(xué)效果相似；3. 基地醫(yī)生較本科生模擬考試成績更好：5分鐘、1周后考試成績更好，短期及長期學(xué)習(xí)成績優(yōu)于本科生；本科生學(xué)習(xí)后成績提高更大。提示基地醫(yī)生基礎(chǔ)更好，同時(shí)該教學(xué)工具對基地醫(yī)生和本科生都有教學(xué)作用，且更適合初學(xué)者。

    同時(shí)，該研究關(guān)于GANs OCT圖像的質(zhì)量、教學(xué)工具的設(shè)計(jì)、教學(xué)效果、推薦程度等進(jìn)行了問卷調(diào)研，問卷內(nèi)容及問卷結(jié)果如下：

表2. 針對GANs OCT圖像質(zhì)量、教學(xué)工具的設(shè)計(jì)、教學(xué)效果、推薦程度等的問卷調(diào)研。

圖5. 問卷結(jié)果

    問卷顯示：GANs合成 OCT圖像總體質(zhì)量好，以及基于智能手機(jī)的GANs/real OCT教學(xué)工具是有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的。

 

    本研究提示，GANs合成OCT圖像可以用于臨床教學(xué)?；贕ANs合成OCT圖像與基于真實(shí)OCT圖像教學(xué)工具具有相似的短期和長期教學(xué)效果，具有一定應(yīng)用價(jià)值。此類研究有望拓展和推動AI在眼科住培及本科生教育中的應(yīng)用。

 

原文：Peng J, Xie X, Lu Z, Xu Y, Xie M, Luo L, Xiao H, Ye H, Chen L, Yang J, Zhang M, Zhao P, Zheng C. Generative adversarial networks synthetic optical coherence tomography images as an education tool for image diagnosis of macular diseases: a randomized trial. Front Med (Lausanne). 2024 Jul 10;11:1424749. doi: 10.3389/fmed.2024.1424749. PMID: 39050535; PMCID: PMC11266019.

 

眼科 彭婕、趙培泉、鄭策