5G与大数据赋能口腔医学示教数字化转型
徐亮亮
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徐亮亮,. 5G与大数据赋能口腔医学示教数字化转型[J]. 中国医学研究,2022.7. DOI:10.12721/ccn.2022.157061.
摘要: 本文立足借助5G网络高速率、低时延、高可靠的特性和大数据技术解决我国各类口腔医学院校教学领域存在的实际问题。针对口腔教学过程中学生站位空间局促,诊疗操作细节不便于观察,尤其是口腔深处病灶无法展示等实际困难,拟搭建一套智能口腔教学平台。该平台主要用以实现对口腔临床示教,器械应用展示、知识体系建构,诊疗讲解、病患口腔病创细节放大展示、操作手法、用药原理,愈后分析,相似病例比较,模拟操作在内的各个环节系统化、智能化和数字化。给学生带来贯穿教、学、练、考于一体的沉浸式教学体验。同时,该平台的搭建和应用还将赋能学科全面转型升级。助力教研科技创新水平提升。
关键词: 5G,大数据技术,口腔教学,数字化转型
DOI:10.12721/ccn.2022.157061
基金资助:

一、智能口腔教学平台搭建背景和意义

1.5G和大数据技术赋能平台建设

随着5G、物联网、云计算、大数据技术的日渐成熟与完善,各种新型互联网应用也随之快速发展。在此推动下,我国数字经济健康发展,规模体量迅速增大。平台效应也日益融入经济社会发展各领域全过程,其发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有,正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量【1】

在此背景下,5G和大数据作为一种成熟的技术,给智能口腔教学平台的搭建提供了理论支撑和技术保障。在我国的口腔临床教学中,将会着眼学生需求和现有教学模式缺陷,通过平台完善的功能引领学科变革,提升教学水平,从而达到改善教学效果的目的。

2.口腔医学教学设施智能化程度不足

目前,我国口腔医学教学设备数字化程度偏低,口腔教学仍依赖于传统课堂面授,教学活动局限在学校或医院范围内,学生只能到口腔科室临床围观见习,如果不到指定地点就会影响正常的教学活动开展,没有较为智能化的设备设施辅助学生学习,临床见习与学生需求匹配度较低,学生的参与感不强,实践能力有待加强。

口腔医学领域因为专业性强,数字化改革成本高,产出不明显。致使社会资本鲜有进入该领域。这也加剧了该行业的数字化进程缓慢的现象。

二、传统口腔医学教学面临的问题与挑战

1.教学形式单一

目前我国口腔医学教学仍以讲授为中心, 教学手法较为单一,教师占据主导位置。学生作为学习的主体却只能被动接收,这导致学生缺乏学习的积极性和主动性。久而久之, 会出现注意力分散,无法集中精力听讲的现象, 难以保证操作要领的记忆效果,不利于培养学生规范审慎的学习能力, 理论知识难以结合实践而得到巩固与加深。

2.病例样本不足

口腔医学临床教学的排课方式较为固定,没有结合患者类型、患者数量、天气等因素动态调整。所以时常会出现大量学生临床见习期间,病患数量过少甚至没有病患就诊,导致病例样本不充分。从病例类型来看,临床教学进行时,教学价值不高的单一病例类型出现频次过高,而特殊病例、典型病例、疑难病例很难恰巧在临床教学期间遇到。导致学生临床经验严重不足。另外,某些分科的发病有仅夜间发作的特征,但临床教学一般都固定在白天特定时段进行,这不仅浪费了该部分病例发病问诊时的教学资源,也直接错失了学生扩展临床视野的学习机会。最终导致临床教学效率低下,质量难以得到保证。

3.物理空间狭小

由于口腔病灶展示位面狭小,临床操作部位被教师或医师的手臂和诊疗器械遮挡,导致学生无法有效观察口腔病变部位以及教师操作手法。另外,临床教学期间学生数量较多,站位紧凑密集,整体教学空间十分拥挤,学生学习感知不好,患者及家属感知也十分不好,甚至有抵触情绪。

4.教材更新过慢

鉴于学科特点,口腔医学的新型病例时有发生,并且治疗手法和器具器材更新迭代很快,新材料、新技术一直在临床上不断尝试和应用。但供给学生理论学习教学素材更新过慢,在讲解各类设备原理和药物结构组成时,教师只能借助一些静态图片进行说明。学生对当前临床诊疗中常用的大型数字化的设备认知不足。部分院校的教师长期从事理论教学而临床脱节,对于现行临床药物了解不透彻。教授的诊疗方法陈旧过时严重,影像数据与真实病患情况不符,造成学生运用所学知识无法真正服务于临床诊疗。课堂理论学习内容和临床诊疗内容大相径庭的现象时有发生。

这不仅阻碍了学生成为一名合格的口腔医师、也不利于学生继续成长深造的路径。从国家和社会来看,大幅增加了口腔医学人才的培育成本。

三、5G与大数据技术驱动口腔医学教学深度变革

1. 构建多维线上教学互动模式

通过大数据技术为依托的智能口腔教学平台,进行全方位、系统化、深入化的分析,根据其研究方向与计划或者其学习内容,推送相关的信息资源服务,使其能够更加便捷、快速地观看对应分科的视频资料,深层次挖掘学生的需求,降低查找时间。 为其提供便捷化服务,同时提高服务与管理的针对性。包括病灶机理的学习,治疗方案预设,治疗流程观摩。都将通过线上进行远程操作与教学。比如在学生观察牙磨石时,相比于传统光学显微镜下的切片,数字化切片观察更为精细。口腔病理数字化切片的制作和数字化切片库的建立,促进了口腔学尤其是口腔临床教学的网络化和远程化,为口腔线上教育数字化课程的重要意义。帮助学生建立整体切片和局部放大 部位的联系,达到精准定位的目的。

高清视频教学,在临床周围放置高清AI高清跟踪摄像头、音频通过麦克风进行采集,跟踪老师和学生的实时讲解。通过5G网络,将高清临床操作画面,病灶创面和患者病容在平台实时高清呈现,实现语音视频的无延迟互动在线答疑解惑。学生通过登录平台,通过5G网络,可以沉浸式体验到真实的临床环境,同时,在上传平台的过程中提供叠加的可视化数据立体观摩教师的操作细节,学生可以通过放大画面来观察细微之处,从而掌握口腔诊疗的操作技术要领,打破时间和空间给传统临床教学带来的限制,间接提高临床见习与学生的匹配度,提高学生的参与感,为大家带来随时随地的,自由视角观察的学习体验【2】

2.提升临床训练效果

依托大数据大体量,多种类等特性,利用虚拟现实技术在虚拟仿真平台上运作,将口腔治疗步以骤虚拟化形式展示,使口腔治疗流程数字化,在人机交互过程中,构建学生清晰明确的口腔治疗流程,进而分析学生在平台产生的各类学习轨迹,根据学习轨迹有效提供学生高度适配的个性化训练需求,并且能够满足多种场景之下所需求训练强度和专业度。通过VR技术可以搭建出口腔操作训练的云平台, 设置同一疾病不同临床症状和同一临床症状的不同疾病的高效虚拟融合环境。

虚拟操作平台可以有效的打破了以往临床训练对场地、临床时间、操作设备、病患安全等多方面的顾虑,打造虚拟仿真的临床环境,学生可以通过虚拟仿真的环境反复训练根管填充,通过大数据反馈操作缺陷纠正不当操作,让学员在虚拟环境中进行重复练习也在某种程度上减轻资源的浪费,降低国家培养医学生的成本,同时也不缺乏真实环境中的临床体验,达到临床教学的目的。

3.考评临床操作水平

通过大数据这种数据分析技术联合云计算和人工智能等其他新兴技术构建数字化智能化题库,结合虚拟仿真和VR技术,为学员建立科学的评价体系【3】。该系统将测试结果反馈给教师学员的同时也被平台大数据进行收录,并且自动分析与适配与测验对应的教学资源数进行跟进,提供具有高度个性化以及精准性的学习资源,充分考量实时跟踪学生的掌握情况。使学生在通过智能题库进行训练和测评的过程中,对自身的薄弱点有综合性和整体性的把握,进而进行有效的针对性学习。

线上测评不仅能准确反应学生薄弱点而且统一评价标准保证测评的规范性和科学性,同时虚拟化测评可以缩短治疗中不必要的等待周期,减少教师在测评中花费的时间精力,也能在第一时间反馈愈后效果,发现学生操作失误或者疏忽之处,且避免了患者医源性的伤害,规避患者二次治疗的风险。大数据根据学生薄弱点进行适配训练。将传统的“以老师为主”的教学理念转变为“以学生为主”的新型教学理念,间接增加学生总结和自学的能力,充分调动学生的主观能动性。

4.赋能教务教学管理

大数据能够进一步地帮助教师施行有效的教学,使教师借助大数据分析,从识记的完整性、理解的准确性、病症分析的全面性、操作的熟练性与临床应变灵敏性五个维度建构学生临床理论掌握图谱,综合全班学生图谱数据汇集数据分析表,以此评判班级理论操作的掌握情况,进而对教师的教学质量进行综合性的分析。教师可以针对教学过程中所存在的问题,进行有效的二次备课以及二次教学,提高教师的备课效率。调节教学进程,调整知识点的课时安排以及课堂重心,根据不同的班级情况使用不同的教学策略,形成个性化教学模式,提升整体教学的互动性。使教学管理体系智能化,规范教师的授课情况。平台还将记录教师诊治的视频数据,便于教师进一步提高和规范操作手法,建立科学的数字化监督管理体系,也可用于后期事故责任追究和病史追溯,保障患者和医者的权利。同时,教师之间也可以通过平台教学资源相互学习借鉴,相互讨论。平衡不同地区之间医疗和教育水平的差异收集各地相同的疑难病例,共研医疗方案。筛选优质视频建成统一的医疗评价体系和统一的操作明细。

四、大数据助推医学行业数字化转型展望

通过运用5G与大数据等互联网技术,打造的教学研测管平台可以分场景提升口腔学教学的各个环节的效能。使教学流程数字化。微观上,该平台便于学生回顾学习诊断过程,宏观上更能促进优质医疗资源下沉。平台应用后,可服务全国百万级数量的口腔教学医务工作者。通过口腔临床示教各个环节,包括器械使用展示、知识体系建构,诊疗讲解、口腔病创细节放大展示、操作手法、用药选择,愈后分析,相似病例的横向比较,模拟操作等不同场景的设计和优化。真正使得我国口腔学专业的学生培养模式迈向数字化、智能化;为提供高质量的医疗服务奠定了良好基础。

参考文献:

【1】 大数据科研分析平台在临床医学研究中的应用探讨[J]. 金昌晓,计虹,席韩旭,张晨,甘伟,陈联忠.  中国数字医学. 2019(02)

【2】并行与分布式计算动态负载均衡策略综述[J]. 杨际祥,谭国真,王荣生.  电子学报. 2010(05)

【3】 5G技术在医学影像学教学中的应用场景研究。岳梅;张叶江 - 《中国继续医学教育 》- 2019

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