人工智能自动轮廓技术在住院医师培训中的影响

《Practical Radiation Oncology》：The Impact of Artificial Intelligence Auto Contouring on Resident Education

AI自动轮廓技术对放射治疗教育的双面影响：居民认可解剖学学习与流程优化，教师担忧实践能力培养。

　　

亚历山大·S·钱（Alexander S. Qian）|尼基尔·V·科塔（Nikhil V. Kotha）|埃文·波特（Evan Porter）|丽莎·尼（Lisa Ni）|克里斯蒂娜·方（Christina Phuong）|法纳姆·莫赫比（Farnam Mohebi）|雷切尔·A·萨博尔（Rachel A. Sabol）|陈洁珍（Jie Jane Chen）|希拉里·P·巴格肖（Hilary P Bagshaw）|朱利安·C·洪（Julian C Hong）|史蒂夫·布劳恩斯坦（Steve Braunstein）

加利福尼亚大学旧金山分校，放射肿瘤学系

摘要

引言

人工智能（AI）自动轮廓勾画（AAC）在放射肿瘤学中的应用简化了风险器官（OARs）的勾画过程。评估OAR轮廓是放射肿瘤学中的关键技能。本研究评估了AAC对住院医师轮廓勾画教育和技能提升的影响，以及其对教育计划的影响

方法

我们对过去一年内实施了AAC的两个三级医疗中心的住院医师及其指导教师进行了横断面调查。受访者完成了匿名李克特量表（1–5分）和自由文本题目的回答；组间差异通过双样本t检验进行分析（p≤0.05）。自由文本评论进行了主题分析。

结果

共收到24名住院医师（80%）和20名教师（57%）的回复。与教师相比，住院医师更常表示AAC提高了解剖学理解能力（住院医师：3.9分 vs 教师：2.1分，p<0.001）和整体教育效果（4.2分 vs 2.3分，p<0.001）。两组均认为AAC减少了勾画时间（4.6分 vs 4.4分，p=0.39）并改善了从模拟到计划审批的工作流程（4.5分 vs 4.0分，p=0.08）。对AAC勾画质量的感知中性（3.33分 vs 2.85分，p=0.11）。大家认为AAC有助于熟悉标准化OAR术语（4.3分 vs 3.3分，p=0.001），并对临床工作和住院医师的福祉有积极影响（4.6分 vs 3.6分，p<0.001）。教师的评论指出AAC勾画可能存在不准确或不完整的情况，并对住院医师是否系统地审查或修正AAC输出结果表示担忧，这可能影响他们对新病例的勾画能力和CT解剖结构的掌握。住院医师承认AAC存在缺陷，但强调其节省时间的作用以及能够将精力重新投入到其他教育活动中的优势。

结论

住院医师和教师在AAC的教育价值上存在分歧，尤其是在解剖学学习方面。然而，双方都认可AAC对工作流程和住院医师福祉的积极影响。在AI时代，改进AAC相关OARs的整合和理解对于提升住院医师培训质量和确保优质医疗服务至关重要。

引言

人工智能（AI）已成为医学领域的变革力量，为改善患者护理、提高诊断准确性和简化临床工作流程提供了前所未有的机会。从预测分析和个性化医疗到大型语言模型（LLMs），临床医生开始看到AI在临床护理和医生工作流程中的贡献^1,2。尽管AI的潜力尚未完全实现，且仍面临数据隐私、伦理和技术限制等挑战，但其发展趋势表明AI将在未来的医疗保健中发挥重要作用^3,4。

在放射肿瘤学领域，AI的应用已扩展到包括AI自动轮廓勾画（AAC）等专用工具。这些工具帮助临床医生勾画风险器官（OARs），这是治疗计划中的关键步骤，旨在最小化对健康组织的辐射暴露。AAC工具已在多家机构得到广泛应用，并取得了显著的商业成功^5,6。尽管AAC的准确性尚未达到完美，但其表现足以提高效率，并逐渐成为临床实践的重要组成部分^7,8。

随着OAR勾画等任务的自动化越来越普遍，关于专门从事放射肿瘤学的住院医师教育的问题也随之产生^9,10。勾画OARs是放射肿瘤医生的关键技能，AAC在这一技能的学习中具有潜力¹¹。然而，更高的自动化程度也引发了关于“去技能化”的担忧，即过度依赖自动化可能会降低住院医师的实践能力¹²。本研究调查了住院医师和教师对AAC工具使用对其教育、临床工作流程和整体福祉影响的看法。了解这些观点对于以支持教育目标和提升患者护理质量的方式整合AI工具至关重要。

方法

我们对过去一年内实施了AI自动轮廓勾画的两个三级学术机构的所有住院医师及其指导教师进行了调查。调查内容包括对AAC对住院医师教育、轮廓准确性、临床工作流程和福祉影响的看法，采用自由文本回答和李克特量表（1=强烈反对，5=强烈同意）的形式。

调查通过Qualtrics邮箱发送

调查结果

共有24名住院医师（80%）和20名教师（57%）完成了调查（表1）。不同培训年份的住院医师回应率相对均衡，其中6名住院医师（25%）在开始住院医师培训时就已经可以使用AAC。调查评估了AAC工具在多个领域的效果，包括教育影响、工作流程效率及福祉等方面。

教育影响

住院医师报告称，AAC显著提高了他们的

讨论

我们的研究结果既显示了人们对AAC在放射肿瘤学教育中的热情，也表达了一定的保留意见。住院医师表示AAC带来了诸多好处，包括提高对CT影像的解剖学理解、简化工作流程以及改善整体福祉。相比之下，教师对AAC在教育方面的价值持较为谨慎的态度，但也承认其在加快勾画流程方面的实用性。这些结果

结论

总之，本研究表明，虽然AAC在工作流程效率和住院医师福祉方面具有明显的好处，但在其对教育影响的认知上存在显著差异。这些发现强调了需要制定策略，以平衡AAC节省时间的好处与为住院医师提供结构化手动轮廓勾画学习机会的需求，从而实现教育目标与学员福祉的平衡。

资助

无

参考文献

• 1.
  川村M, 香间T, 柳川M等. 改变放射治疗：AI在临床实践中的作用。J Radiat Res. 牛津大学出版社. 2024;65(1):1-9. 10.1093/jrr/rrad090
• 2.
  阮E, 霍斯尼A, 古蒂尔C等. 放射肿瘤学中的人工智能。Nat Rev Clin Oncol. 自然研究. 2020;17(12):771-781. 10.1038/s41571-020-0417-8
• 3.
  西尔科克斯C, 齐姆利希曼E, 胡贝尔K等. 人工智能改变医疗保健的潜力：国际健康领域的观点

利益冲突声明

无