加纳医学影像人工智能教育干预的课堂效果评估：一项提升学生AI素养的创新研究

本研究针对加纳医学影像学生缺乏人工智能(AI)系统培训的现状，设计了一项为期一周的课堂干预课程，通过前测/后测研究评估教学效果。结果显示，144名参与者在基础概念、临床应用、系统开发及伦理等维度均显著提升(p < 0.001)，证实课堂教育可有效填补AI教学空白，为非洲地区医学影像课程改革提供实证依据。

　　

医学影像教育的AI革命：加纳课堂干预的突破性实践

在医疗技术飞速发展的今天，人工智能(AI)已成为医学影像领域不可或缺的组成部分，从疾病检测到三维重建，AI技术正重塑诊疗流程。然而，这一变革浪潮尚未平等惠及全球——在加纳等中低收入国家，医学影像教育仍固守传统课程体系，AI教学内容几乎空白。资源匮乏、师资短缺、课程开发滞后等多重障碍，导致当地医学生面对AI时代手足无措。这种教育断层直接影响到未来医疗工作者对AI技术的接受度与应用能力，可能进一步加剧全球医疗资源分配的不平等。

为破解这一困局，来自加纳的研究团队开展了一项开创性研究。他们以Kwame Nkrumah科技大学为基地，针对医学影像专业学生设计了一套紧凑而系统的AI培训课程。这项发表在《Radiography》的研究采用经典的前测-后测设计，通过一周密集的课堂授课、理论研讨和即时测评，首次在非洲语境下验证了医学影像AI教育的可行性与有效性。

关键技术方法
研究团队招募144名医学影像学生（平均年龄21±2.41岁），覆盖1-4年级。课程涵盖AI基础概念、医学影像应用、系统开发流程及伦理规范四大模块。通过标准化问卷在课前课后测量知识掌握度，采用配对t检验分析学习效果差异，并运用多元线性回归识别影响因素。所有数据收集均通过纸质问卷完成，确保在资源有限环境下的可操作性。

研究结果

参与者人口学特征
样本中女性占50.7%，年级分布均衡。所有参与者均无AI培训经历，凸显教育缺口的普遍性。

知识提升的量化证据
干预后所有知识领域均呈现极显著进步(p < 0.001)：

• 基础概念理解：从模糊认知到准确描述监督学习与非监督学习差异
• 临床应用识别：能列举AI在CT图像分割、X光病灶检测中的具体应用
• 系统开发流程：掌握数据标注、模型训练等关键环节的规范要求
• 伦理风险认知：明确数据隐私、算法偏见等新兴挑战的应对原则

年级的预测作用
高年级学生知识增益更显著(p=0.015)，可能与先修课程积累的医学知识储备相关。

讨论与意义
这项研究首次证明，即使在资源受限的非洲教育环境中，精心设计的短期课堂干预也能显著提升医学影像学生的AI素养。其突破性价值体现在三方面：

1. 课程设计范式：打破"高技术依赖"的固有思维，证明传统课堂结合案例讨论即可实现有效知识传递，为类似地区提供可复制的教学蓝本。
2. 教育公平推进：填补非洲医学影像AI教育的研究空白，呼应WHO关于技术普惠的倡议，助力缩小全球数字医疗鸿沟。
3. 政策制定依据：结果直接支持将AI模块纳入加纳国家医学影像课程标准，并为西非六国拟议的六年制课程改革提供关键参考。

值得注意的是，研究也揭示后续优化方向：如何将理论教学延伸至实践环节，以及解决低年级学生接受度相对较低的问题。这些发现为未来开发分层教育方案指明了路径。正如研究者强调，在AI重塑医疗实践的时代，确保教育公平不仅是技术问题，更是关乎全球健康正义的核心命题。