MRPMedical Research and Practice2993-96902993-9704Art and Design10.61369/MRP.2025040031Article人工智能赋能医学影像诊断教学的创新模式研究https://artdesignp.com/journal/MRP/3/4/10.61369/MRP.2025040031丁娟,李宇宏,胥建国,曹文彬2025342025-04-20    随着医学影像数据量的激增与人工智能（AI）技术的突破，目前人工智能（AI）技术优势是提高诊断效率，能快速处理大量影像数据，短时间内给出诊断结果，减少患者等待时间，传统影像诊断教学模式面临资源不均、实践不足等挑战。本文系统阐述了AI技术在医学影像诊断方面及教学方面的多维度应用。在日常医学影像诊断工作中，AI可用于疾病检测与诊断、影像分类与识别、影像量化分析，具备提高诊断效率、准确性，减少人为误差，优化医疗资源配置，助力医学研究及制定个性化治疗方案等优势。在影像诊断教学方面，AI能提供精准影像分析、辅助教学案例库建设、实现个性化学习、模拟诊断思维过程并评估学习效果。于科研探索中，AI在疾病机制研究、新型影像技术开发与优化、疾病预测与预后评估及跨学科合作研究等领域展现巨大潜力，为医学发展带来新契机。医学影像诊断,人工智能（AI）,影像诊断教学

[1]Wang C, Xie H, Wang S, Yang S, Hu L. Radiological education in the era of artificial intelligence: A review. Medicine (Baltimore). 2023;102(1):e32518. doi:10.1097/ MD.0000000000032518. [2]Crotty E, Singh A, Neligan N, Chamunyonga C, Edwards C. Artificial intelligence in medical imaging education: Recommendations for undergraduate curriculum development. Radiography (Lond). 2024;30 Suppl 2:67-73. doi:10.1016/j.radi.2024.10.008. [3]Yu B, Wang Y, Wang L, Shen D, Zhou L. Medical Image Synthesis via Deep Learning. Adv Exp Med Biol. 2020;1213:23-44. doi:10.1007/978-3-030-33128-3_2. [4]ejani AS,Elhalawani H,Moy L,Kohli M,Kahn CE Jr. Artificial Intelligence and Radiology Education.Radiol Artif Intell.2022;5(1):e220084.Published 2022 Nov 16. doi:10.1148/ ryai.220084. [5]Litjens G, Kooi T, Bejnordi BE, et al. A survey on deep learning in medical image analysis. Med Image Anal. 2017;42:60-88. doi:10.1016/j.media.2017.07.005. [6]刘建华,陈德明.基于人工智能的医学影像诊断研究进展[J].计机应用与软件,2023,40(6):98-104.