我院眼科完成“基于生成式对抗网络合成光学相干断层图像的教学工具在黄斑疾病诊断教学中的应用研究”

 

    我院住院医师规范化培训眼科基地近年来注重教学方法改革和教学质量提高，近期眼科基地尝试将人工智能（AI）辅助住培教学，完成了一项“基于生成式对抗网络合成光学相干断层图像的教学工具在黄斑疾病诊断教学中的应用研究”，并发表SCI文章一篇（第一/共同第一作者：彭婕，谢晓玲，卢祖鹏，许宇，谢梦；通讯作者/共通讯作者：张铭志，赵培泉，郑策），这也是新华医院眼科住培基地在眼科教学中的新探索。

    住院医师规范化培训（简称：住培）是医学生毕业后教育的重要组成部分，是培养合格临床医师的必经途径，是加强卫生人才队伍建设、提高医疗卫生工作质量和水平的治本之策。培训对象在经验丰富的上级医师指导下从事临床诊疗，接受理论与实践紧密结合的教育培训，着重培育和提高临床医疗预防保健康复能力，达到能够独立、正确、规范地处理临床常见问题，并为今后具备处理复杂疑难问题的能力奠定基础。

    医学知识的实际应用是住院医师培训项目的最关键的部分之一。黄斑是人类视网膜上视觉最敏锐的地方，黄斑疾病是重要的致盲性疾病之一。在眼科住培中，及时准确地诊断不同黄斑疾病对患者的早期诊断、精准治疗、保护患者视力至关重要。黄斑疾病的诊断是国家住培的重要培训部分。

    在各种黄斑疾病中，世界范围内最常见的、导致失明的原因有：年龄相关性黄斑变性（AMD）和糖尿病黄斑水肿（DME）。光学相干断层扫描（OCT）是一种非侵入性技术，用于横断面组织成像，提供实时成像和定量信息，是诊断各类黄斑疾病的常用手段。OCT图像解读、准确的黄斑疾病诊断是住院医师规范化培训的培训要求及必会技能。

    医学影像判读教育是一种持续的教育需求，传统教学方式主要通过基于文本的理论教学和面对面传授的实践培训，存在教师资源不平均，不利于广泛推广、学生学习兴致偏低等问题。同时，包括视网膜图像在内的生物特征数据（biometric data）具有个人可识别信息，使用真实OCT图像进行教学等存在潜在隐私泄露及侵权问题。

    近年来人工智能（AI），尤其是深度学习（DL）算法为解决医疗问题提供了新的工具，例如作为AMD和DR的影像学检测和疾病诊断等。最近，生成性DL方法，如：生成性对抗网络（GANs）已经显示出其生成逼真的医学图像的成像能力，如视网膜眼底图、计算机断层扫描图，以及皮肤损伤图等。

    保护患者隐私在整个医疗过程中是十分关键的。为了避免潜在的侵权风险，我们团队前期已提出了能够合成逼真OCT图像的GAN架构。然而， GANs在眼科的临床应用尚处于早期阶段，GANs在医学教育方面的潜力尚未得到验证。因此，本团队进行了该研究来测试GANs合成OCT图像作为住培及本科生教学工具的效果，并将GANs生成OCT图像与真实OCT图像的教学教学进行对比。

    在这项随机试验中，共纳入来自深圳大学医学院的20名五年级医学生和20名在上海交通大学医学院附属新华医院眼科接受眼科住培的住院医师，使用随机数字表将参与者随机分配（1:1分配）到两个亚组（真实OCT组和GANs OCT组），研究流程如下：

图1. 研究流程

 

图2 基于问卷星平台的教学平台和问卷调研

图3.教学工具使用的GANs合成OCT图像和真实OCT图像比较

 

图4.通过逐步增长的生成对抗网络（PGGANs）生成合成OCT图像的示意图。PGGANs从低分辨率（4×4像素图像）开始，加倍到8×8、16×16，以此类推，直到达到所需的输出分辨率（当前研究中为256×256）。

 

    研究结果如下：

表1.研究结果

 

    主要研究结论包括：1. 初次摸底考试用时之间没有差异（p=0.989）、分数之间没有差异（p=0.968），即：不同分组间学习者基线水平相似；2.学习后5分钟考试（test2）和1周（test3）后，考试分数均得到明显提高，且提高幅度两组没有差异。即：两种教学工具具有一定短期和长期教学效果，且教学效果相似；3. 基地医生较本科生模拟考试成绩更好：5分钟、1周后考试成绩更好，短期及长期学习成绩优于本科生；本科生学习后成绩提高更大。提示基地医生基础更好，同时该教学工具对基地医生和本科生都有教学作用，且更适合初学者。

    同时，该研究关于GANs OCT图像的质量、教学工具的设计、教学效果、推荐程度等进行了问卷调研，问卷内容及问卷结果如下：

表2. 针对GANs OCT图像质量、教学工具的设计、教学效果、推荐程度等的问卷调研。

图5. 问卷结果

    问卷显示：GANs合成 OCT图像总体质量好，以及基于智能手机的GANs/real OCT教学工具是有实际应用价值的。

 

    本研究提示，GANs合成OCT图像可以用于临床教学。基于GANs合成OCT图像与基于真实OCT图像教学工具具有相似的短期和长期教学效果，具有一定应用价值。此类研究有望拓展和推动AI在眼科住培及本科生教育中的应用。

 

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、赵培泉、郑策