Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục y tế (13/11/2019)
1. Tóm tắt
Với sự tiến bộ của khoa học và công nghệ, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo có ý nghĩa rất lớn trong các lĩnh vực khác nhau và là một động lực rất lớn trong sự phát triển ngày càng nhiều trong rấ nhiều lĩnh vực khác nhau. Thông qua nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong việc giảng dạy y khoa từ xa, yêu cầu ảo hoá, quản lý giáo dục từ xa, dạy qua video, v.v., bài viết này nhằm đưa ra giải pháp trí tuệ nhân tạo để có thể tăng hiệu quả giảng dạy y khoa, cải thiện tiện ích trực quan và suy nghĩ giống con người hơn, do đó trí tuệ nhân tạo có thể phục vụ người dân tốt hơn. Những ảnh hưởng ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực giáo dục y tế, đặc biệt là cải thiện chất lượng tổng thể của sinh viên y khoa, mang lại nhiều cảm hứng cho các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo khác trong lĩnh vực này.
2. Giới thiệu
Khi con người đặt hy vọng lớn vào trí tuệ nhân tạo, trí tuệ nhân tạo có thể có triển vọng tươi sáng và nó có thể được áp dụng cho tất cả các khía cạnh trong cuộc sống của chúng ta để cải thiện mức sống chung của tất cả chúng ta. Với sự phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo, các nhà khoa học đã dần dần áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo vào lĩnh vực giảng dạy và đã đạt được kết quả khá tốt. Do đó, sự phát triển và tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo, kết hợp với giảng dạy, sẽ là một phương pháp giảng dạy mới tuyệt vời [1].
3. Trí tuệ nhân tạo
A. Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo là một ngành khoa học mới xuất hiện vào giữa thế kỷ 20. Khoa học này chủ yếu thuộc về khoa học máy tính [2], nhưng nó bao gồm khoa học thông tin, ngôn ngữ học, tâm lý học, triết học, toán học và nhiều ngành khác. Đó là một ngành học có tính toàn diện và mạnh mẽ. Trí tuệ nhân tạo chủ yếu sử dụng hệ thống máy tính để mô phỏng các hoạt động tư duy của con người. Môn học này có phạm vi nghiên cứu rộng và nó cũng đã được áp dụng ở nhiều khía cạnh khác nhau [3].
Bởi vì trí tuệ nhân tạo có nhiều lĩnh vực nghiên cứu, nó cũng là một phạm trù khoa học thách thức đòi hỏi các nhà khoa học phải có một nền tảng kiến thức vững chắc về mọi mặt. Hiện nay [4], nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo có liên quan mật thiết đến nhu cầu hiện tại của con người. Nghiên cứu về công nghệ trí tuệ nhân tạo cũng đã phát triển cùng với những thay đổi của thời đại, để công nghệ trí tuệ nhân tạo có thể được áp dụng cho những ngành và các lĩnh vực có ý nghĩa hơn. Mục tiêu chính của trí tuệ nhân tạo là yêu cầu máy tính phải có khả năng tiếp thu và học hỏi kiến thức, khả năng xử lý kiến thức, các khả năng hiểu ngôn ngữ, khả năng hiểu và tự động tìm kiếm, và nhiều khả năng, khía cạnh khác nhau [5].
B. Nội dung nghiên cứu của trí tuệ nhân tạo
Về mặt đối tượng nghiên cứu, trí tuệ nhân tạo có thể được chia thành ba lĩnh vực khác nhau. Đầu tiên là khả năng xử “xử lý ngôn ngữ tự nhiên” của người và viết các chương trình máy tính có thể đọc và nói. Thứ hai là phát triển một cỗ máy có giác quan nhạy cảm, và có thể mô phỏng thính giác và thị giác của con người và phân biệt môi trường khác nhau một cách tự động. Loại thứ ba là một hệ thống chuyên gia nghiên cứu và phát triển sử dụng máy tính để mô phỏng hành vi của các chuyên gia.
Về bản chất nghiên cứu của trí tuệ nhân tạo, nó có thể được chia thành hai khía cạnh: lý thuyết và kỹ thuật. Nghiên cứu lý thuyết là sự phát triển và mở rộng không ngừng của lý thuyết trí tuệ nhân tạo. Nghiên cứu kỹ thuật là để thiết kế và phát triển các sản phẩm tương ứng. Hai khía cạnh này được kết nối chặt chẽ và không thể chia cắt. Nghiên cứu lý thuyết cung cấp một cơ sở lý thuyết cho nghiên cứu kỹ thuật; Nghiên cứu kỹ thuật ứng dụng nghiên cứu lý thuyết và đưa thực tiễn.
C. Những đặc tính kỹ thuật của trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo có các đặc điểm kỹ thuật sau: khả năng tìm kiếm, chức năng diễn đạt kiến thức, khả năng suy luận, khả năng trừu tượng hóa, khả năng nhận dạng giọng nói, khả năng xử lý thông tin mờ. Năm điểm này về cơ bản đã giúp trí tuệ nhân tạo có thể mô phỏng đơn giản suy nghĩ của con người.
4. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục y tế
Trong thập kỷ qua, ứng dụng trí tuệ nhân tạo đã giải quyết hoặc giải quyết một phần nhiều thách thức trong lĩnh vực giáo dục, bao gồm xử lý ngôn ngữ, lý luận, lập kế hoạch và mô hình hóa nhận thức. Trí tuệ nhân tạo cung cấp cho sinh viên nhiều cơ hội hơn để tham gia vào một cách năng động và được số hoá. Những cơ hội này thường không được tìm thấy trong sách giáo khoa đã lỗi thời hoặc môi trường cố định trong lớp học truyền thống. Thông qua phương pháp học tập hợp tác này, mỗi sinh viên có khả năng thúc đẩy những người khác và có thể đẩy nhanh việc khám phá việc học mới và tạo ra các công nghệ tiên tiến. Bốn ứng dụng được cung cấp dưới đây để minh họa cách trí tuệ nhân tạo có thể được áp dụng cho giáo dục y tế.
A. Hệ thống yêu cầu ảo hoá
Bác sĩ lâm sàng DxR là một hệ thống bệnh nhân ảo trực tuyến sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo dành riêng cho giảng dạy tại bệnh viện và trường cao đẳng y tế. Hệ thống này được sử dụng rộng rãi trong giáo dục và đánh giá tư duy lâm sàng của sinh viên y khoa. Phần mềm thu thập hàng trăm dữ liệu bệnh nhân thực và được các chuyên gia và trí tuệ nhân tạo biên soạn thành các trường hợp cụ thể. Những trường hợp này bao gồm một loạt các vấn đề lâm sàng. Sinh viên y khoa thực hiện chẩn đoán thông qua điều tra, mô phỏng khám thực thể và kiểm tra bổ sung bệnh nhân ảo để chuẩn đoán và đưa ra kế hoạch điều trị. Đối với giáo viên, phòng khám DxR có thể được sử dụng như một công cụ phân tích hữu ích để giúp giáo viên hiểu hành vi của học sinh và điều chỉnh các khóa học thông qua kết quả thẩm định. Đối với sinh viên, họ có thể nhanh chóng phát triển các kỹ năng giải quyết vấn đề lâm sàng. Bằng cách tương tác với các trường hợp, sinh viên có thể học được rất nhiều về chuẩn đoán bệnh quan trọng. Đồng thời, hệ thống có thể xác định những sai lầm mà sinh viên mắc phải trong quá trình phân tích từng trường hợp, tiến hành học tập và phân tích sâu sắc và giúp sinh viên giải quyết những vấn đề này.
Một loại phần mềm máy tính có chức năng tương tự như với bác sĩ lâm sàng DxR được gọi là hệ thống gia sư thông minh, có thể theo dõi các bước tâm lý học của người học, trong quá trình giải quyết các vấn đề chuẩn đoán các khái niệm sai và ước tính mức độ hiểu biết của người học về lĩnh vực này. Hệ thống gia sư thông minh cũng có thể cung cấp cho người học sự hướng dẫn, phản hồi và giải thích kịp thời và có thể thúc đẩy người học các hành vi học tập như tự điều chỉnh, tự giám sát và tự giải thích.
B. Học y khoa từ xa
Giáo dục từ xa là một loại phương pháp giảng dạy không bị giới hạn bởi thời gian và không gian và có thể nhận ra việc dạy trực tuyến và ngoại tuyến trong thời gian thực. Học tập, giao tiếp và chia sẻ có thể được thực hiện thông qua các phương pháp giảng dạy dựa trên web như blog; Đào tạo mô phỏng ảo, các vòng lặp di động trong giảng dạy thực hành lâm sàng và điều dưỡng di động đóng một vai trò quan trọng trong giảng dạy y khoa, đặc biệt là công nghệ giảng dạy mô phỏng ảo đã thu được nhiều ứng dụng chuyên sâu và sâu rộng hơn; sự phát triển của công nghệ truyền hình ảnh từ xa và các thước phim về bệnh lý, công nghệ truyền tức thời, công nghệ lưu trữ trực tuyến, công nghệ theo dõi và tự chữa bệnh tích cực, công nghệ nền tảng tích hợp, xử lý hậu kỳ ba chiều, chẩn đoán hỗ trợ máy tính và hình ảnh y tế công nghệ hội nghị thời gian đã có tác động sâu sắc đến các phương pháp giảng dạy; hệ thống lưu trữ và truyền thông hình ảnh khu vực (PACS) và nền tảng bệnh lý khu vực. Trong các khía cạnh của giáo dục y tế liên tục. Trung Quốc đã áp dụng một hệ thống phê duyệt kép cho các tổ chức và dự án. Hiện tại, 50 cơ sở dự án giáo dục y tế cấp nhà nước đã được phê duyệt, và hơn 4.000 dự án giáo dục y tế cấp nhà nước đã được công bố mới mỗi năm. Kể từ khi khảo sát giáo dục y khoa từ xa vào năm 1996, Bộ Y tế đã liên tục phê duyệt mạng lưới shuangwei, mạng lưới haoyisheng, mạng lưới nhà khoa Trung Quốc, Bệnh viện Trung Sơn Thượng Hải, Trung tâm y tế Tây Trung Quốc và Đại học Medical Network College of Peking tiếp tục thực hiện giáo dục y tế từ xa và đánh giá các tổ chức này trong năm 2006 và 2011. Mỗi năm, hơn 1500 chuyên gia tham gia đào tạo y khoa từ xa bao gồm 20 ngành học thứ cấp và 74 ngành học đại học. Số lượng các chứng chỉ được cấp bởi các dự án giáo dục y tế liên tục ở cấp nhà nước trong các tổ chức đào tạo từ xa nói trên từ năm 2000 đến 2010 là khoảng 3 triệu. Gấp bốn lần so với phương pháp giáo dục truyền thống trong cùng thời kỳ.
C. Ảnh hưởng của công nghệ trí tuệ nhân tạo đối với việc quản lý giáo dục y tế từ xa
Thông qua công nghệ thông tin hiện đại, trung tâm dữ liệu, thư viện tài nguyên giảng dạy, nền tảng đám mây, được xây dựng cho sinh viên phương hướng tuyển dụng, quản lý và đánh giá quá trình đào tạo, có thể cải thiện hiệu quả và mức độ dịch vụ của quản lý giáo dục y tế. Trong quản lý chia sẻ của cơ sở, quản lý tổ chức, học viên, quản lý dự án, đánh giá, quản lý tín dụng và nội dung giảng dạy, công nghệ thông tin hiện đại có thể được áp dụng, chẳng hạn như việc thiết lập cơ sở dữ liệu đối tượng giáo dục thường xuyên, bao gồm thông tin cơ bản của từng học sinh, quá trình học tập và điều kiện đánh giá, và thành lập cơ sở giáo dục y tế quốc gia và hệ thống thông tin quản lý tổ chức. Năm 2005, báo cáo trực tuyến, đánh giá trực tuyến và xuất bản trực tuyến các dự án giáo dục y tế quốc gia đã được thực hiện. Trong đào tạo cư trú, trong quá trình sinh viên tuyển dụng, thông báo, chấp nhận, giảng dạy giáo viên và các khóa học được thiết lập, các phần chung có thể được trao đổi và phối hợp thông qua hệ thống máy tính. Trong số các bệnh viện cơ sở, khoa hành chính y tế, giáo viên lâm sàng và khoa lâm sàng, cùng một thông tin có thể được truyền qua các phương tiện thông tin (trang web, điện thoại di động). Đồng bộ hóa các khóa học thông qua hệ thống thông tin máy tính có thể đạt được trao đổi dữ liệu, chia sẻ thông tin và hợp tác kinh doanh giữa các khóa học khác nhau.
D. Ghi hình video giáo viên giảng dạy
Theo các yêu cầu để xây dựng các khóa học xuất sắc, các khóa học xuất sắc liên quan đến ngành y cần phải được ghi lại. Các nhà lãnh đạo và giáo viên chính của nhóm xây dựng khóa học xuất sắc đã thảo luận về việc quay các video giảng dạy trong lớp cùng với các nhân viên chuyên nghiệp của Trung tâm Công nghệ Thông tin Cao đẳng-Đại học. Trước khi ghi hình, kế hoạch ghi hình và quy trình ghi hình được xây dựng cận thận. Tất cả các nhân viên chú ý đến các chi tiết trong quá trình ghi hình. Sau quá trình xử lý hậu kỳ và sản xuất, nhiều khóa học xuất sắc đã được hoàn thành thành công, và video giảng dạy của lớp giáo viên đã được ghi hình ảnh và sản xuất. Kết hợp việc xây dựng tất cả các loại khóa học chuyên khoa y tế, đội ngũ nhân viên của trung tâm công nghệ thông tin giúp các giảng viên của nhóm dự án xây dựng khóa học xuất sắc ghi lại các video giảng dạy trong lớp. Sau quá trình xử lý hậu kỳ và sản xuất, nhiều khóa học xuất sắc đã được hoàn thành thành công, và video giảng dạy của lớp giáo viên đã được chụp ảnh và sản xuất. Kết hợp việc xây dựng tất cả các loại khóa học chuyên khoa y tế, đội ngũ nhân viên của trung tâm công nghệ thông tin giúp các giảng viên của nhóm dự án xây dựng khóa học xuất sắc ghi lại các video giảng dạy trong lớp. Sau khi chỉnh sửa kỹ thuật bởi các nhân viên của trung tâm công nghệ thông tin, các khóa học được ghi lại dưới dạng đĩa CD để sinh viên xem liên tục. Nó có thể giúp học sinh hiểu thêm những gì họ không hiểu trong lớp và trau dồi cho học sinh khả năng tự học.
5. Kết luận và triển vọng
Bản chất của giáo dục là tích lũy và kế thừa, kế thừa kiến thức được tích lũy từ các thế hệ trước cho thế hệ tương lai và khuyến khích họ đổi mới thông qua các phương tiện giáo dục. Nền tảng của công nghệ trí tuệ nhân tạo là tích lũy kiến thức thông qua học máy, mạng lưới thần kinh nhân tạo, khai thác dữ liệu và các phương pháp khác.
Thông qua hỗ trợ quyết định, hệ thống chuyên gia truyền bá kiến thức và áp dụng nó. Bài viết này phân tích những thay đổi trong cách công nghệ trí tuệ nhân tạo sửa đổi giáo dục y tế truyền thống. Một cách quan trọng mà trí tuệ nhân tạo ảnh hưởng đến giáo dục y tế là hỗ trợ học tập cá nhân hóa, giúp học sinh ở các cấp độ khác nhau và cung cấp trợ giúp và hỗ trợ khi giáo viên và học sinh cần. Trí tuệ nhân tạo không chỉ có thể giúp giáo viên và học sinh thiết kế các khóa học đáp ứng nhu cầu của họ, mà còn có thể tập trung vào hiệu suất của học sinh và cảnh báo cho giáo viên khi có vấn đề phát sinh, giúp giáo viên cải thiện phương pháp giảng dạy. Trí tuệ nhân tạo sẽ thay đổi vai trò của giáo viên. Giáo viên sẽ bổ sung các khóa học trí tuệ nhân tạo để cung cấp cho sinh viên tương tác giữa các cá nhân và kinh nghiệm thực tế. Sử dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo, học sinh có thể học mọi lúc, mọi nơi và một số bài giảng trên lớp có thể được thay thế bằng các chương trình này.
6. Tài liệu tham khảo
[1] Joshi S. Use of Information Technology in Medical Education [J]. Webmed Central Medical Education, 2010, 1(9): WMC00607.
[2] Johnson L, Adams Becker S, Cummins M, et al. NMC Horizon Report 2016 Higher Education Edition [R]. Texas: The NewMedia Consortium, 2016.
[3] Thomas H. Learning Spaces, Learning Environments and Displacement of Learning [J]. British Journal of Educational Technology, 2010, 41 (3): 502-511.
[4] Youmei Wang. Cultivating Makers: Educational Ecosystem in the View of New Industrial Revolution [J]. Open Education Research, 2015, (5): 40, 49-56.
[5] Xinmin Sang, Yangbin Xie. Improving the Quality of University Teaching in Learning Innovation: The Key to Apply Information Technology in Higher Education [J]. Journal of Higher Education, 2012 (5): 64-69.
Hồ Đức Chung