CN115527645A - 一种用于教学和考核的模拟临床虚拟病人系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于教学和考核的模拟临床虚拟病人系统，包括：病例数据库模块、虚拟病人模块、虚拟现实操作模块、培养体系评价模块；基于情景模拟教学法的思想，有针对性地设计情景，并让学生扮演情景角色，以模拟临床实际情景过程为基础，以实践教学、情景教学和一体化教学为特征，让学生在高度仿真的情景中获得知识、锻炼临床思维和掌握临床技能的教学方法。
Description
技术领域
本发明属于智能医疗教研技术领域，具体涉及一种用于教学和考核的模拟临床虚拟病人系统。
背景技术
重症医学是一门涉及面广、整体性强的学科，与临床各个科室关系密切，一旦住院医师顺利完成重症医学的培训和教育后，无论本专业还是在其他科室的工作和诊疗思路将会获得更高的提示；重症医学不同于医学其他专业，对临床实践操作的依赖性和对病人病情的整体诊疗思路的要求更高；多项操作技术的应用，是重症医学领域的一大特点，是ICU医生救治患者的重要利器；是否熟练掌握各项技术，采取有效干预措施，将直接影响到危重病患者的生存率，因此要求每个ICU医生熟练掌握；
在目前医学教育领域，我国缺乏对医学生本科阶段、住院医师规范化培训阶段实施重症医学的专业教育，且重症医学学科跨度大、内容范围广，缺乏专业性强、认证度高的教材。来重症医学科规培轮转的住院医师普遍缺乏与重症相关的基础理论知识，即使是经过八年医学教育毕业的住院医师对重症内容的认识也是有限的。有调查发现，82.02％的医学生从未进入过ICU，62.92％的医学生未学习重症医学相关的课程及知识，参加过临床抢救的更是寥寥无几。而且重症医学培训和教育依然存在不少问题，比如：教学模式单一，实战化训练氛围不浓；教学实践内容落后，难以胜任复杂危重症救援任务；教学效果难以得到有效检验；教学反馈系统及双向交流有待提高；床边教学及实践操作教学机会受限等。
由于目前三甲教学医院都有巨大的临床、科研压力，导致老师床旁带教时间、带教质量下降，而学员人数的增加和集中，导致学员临床实践机会减少。另一方面，目前授课的方式也以学术讲座、培训班和网络学习等形式为主，操作实践和实地参观等开展较少。因此，如果以重症医学的住院医师培训作为切入点，摸索出更为高效的重症医学的医师培训系统，其他学科的培训效率也大大提升。同时也能时受训医师能进行反复实践操作，规避医疗风险，实现同质化培训。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明基于情景模拟教学法的思想，有针对性地设计情景，并让学生扮演情景角色，以模拟临床实际情景过程为基础，以实践教学、情景教学和一体化教学为特征，让学生在高度仿真的情景中获得知识、锻炼临床思维和掌握临床技能的教学方法。
为了达到上述技术目的，本发明是通过以下技术方案实现的：
一种用于教学和考核的模拟临床虚拟病人系统，包括：病例数据库模块、虚拟病人模块、虚拟现实操作模块、培养体系评价模块；
所述病例数据库模块通过采集病种数据，经过数据处理后构建结构化病例数据库模块，所述病例数据库模块与虚拟病人模块连接，为虚拟病人模块提供模拟病例资料和信息，虚拟病例模块以病例资料数据信息为基础，融合交互模块，通过语音、图像交互模拟完整疾病诊疗过程；所述虚拟现实操作模块通过对肌肉、骨骼、血管进行三维重建，构建三维模型，通过VR操作系统，提供真实模拟操作；所述虚拟病人模块和虚拟现实操作模块采集的操作结果数据，由培养体系评价模块进行综合评价分析，得出培养结果反馈。
优选的，所述病例数据库模块构建基于Hadoop的医学数据平台，将多个单病种数据库整合集中后，进行清洗和整合，并对整合后的数据进行相似病例检索、数据地图、科研分析；
S1：数据导入：Kettle用来获取多个单病种数据库的数据，将数据进行整合处理，连接多个不同的数据库，建立两个或者更多的数据库的关系，最终将处理好的数据以想要的格式展示；
S2：数据清洗：利用Kettle对数据进行清洗，根据条件删除掉重复数据，避免出现冗余；Kettle也可以用平均数方法来填充缺失数据和使用回归预测、多重插值、随机森林等建模方法替换缺失值；对于异常值，借助图形法和建模来识别异常值；
S3：数据集中：把所有清洗后的数据转换成正确的格式导入到Hadoop这个大数据平台上存储，可以保证数据的稳定性存储；通过Kettle把数据将数据传输到Hadoop平台上，进一步使用Map函数实现数据的分包和数据的压缩，reduce函数实现数据的存储；
S4：患者主索引建立：Hadoop平台具有EMPI引擎，数据构造唯一索引，后续根据匹配算法模型进行历史数据中患者合并，结合人工校验评估匹配、调整算法模型的精确度，经过多次反复最终完成历史患者的主索引号和交叉索引的建立；
优选的，所述虚拟病人模块由主控制模块、语音交互模块、模拟人模块、视听交互模块、人文考核模块；
优选的，所述语音交互模块与主控制模块连接，根据被参试者选中的试题所对应的病例，与参试者进行交互问答，模拟场景；
所述模拟人模块与主控制模块连接，根据被参试者选中的试题，模拟该病例病人的体征，用于参试者对其进行体格检查；
所述视听交互模块与主控制模块连接，根据被参试者选中的试题，模拟该病例病人的动作和各项体征的声音；
所述人文考核模块与主控制模块连接，采集参试者在考核时的声音信息及表情信息，并发送至主控制模块评定其问诊态度；
优选的，所述虚拟病人模块中还包括试题抽签模块；病例数据模块与主控制模块连接，存储各类病例资料和信息；所述试题抽签模块与病例数据库模块连接，参试者通过该试题抽签模块从病例数据库模块中抽取考核试题，并发送至主控制模块；
优选的，所述语音交互模块与病例数据库模块连接，参试者通过该试题抽签模块从病例数据库模块中抽取考核试题，并发送至主控制模块；
优选的，所述语音交互模块与参试者之间的问诊交互包括：现病史、既往史、家族史、婚育史，模拟真实医患交谈，针对参试者的提问，语音交互模块根据病例数据库模块中记载的病例资料和信息进行发声回答；
优选的，所述虚拟现实操作模块构建方法具体为：
S1：采用螺旋CT对既往病人进行连续CT平扫和CT动静脉造影的结果为基础，使用软件Mimics 14.11用于处理断层数据和三维模型重建；
S2：用Thresholding和Region Growing工具对CT动脉造影血管造影断层数据集根据骨组织CT阈值进行半自动分割，重建出下颌骨、甲状软骨、全部颈椎、第1-3胸椎、锁骨、胸骨上缘等全身骨组织结构三维数字模型；
S3：用Thresholding和Dynamic Region Growing工具基于动脉、静脉、甲状腺、喉软骨、气管在血管造影不同时期CT阈值进行分割，重建出颈总动脉、颈外静脉、颈内静脉、锁骨下静脉、胸锁乳突肌、甲状软骨和气管等全身整体血管和肌肉三维数字模型；
S4：基于组织结构三维数字模型构建VR操作系统；
优选的，所述培养体系评价模块评分项目包括临床诊疗思路、临床操作步骤评分、诊疗效果评价与诊疗成本评价；上述评分项目构成多维度综合评价体系。
本发明的有益效果是：
1)本发明通过临床真实数据建立的标准化虚拟病例库可以帮助临床老师在临床带教过程中，使临床医生老师能够更好的提高带教能力和意识，加强引导和培养住院医师，对临床ICU中面对的各种具体和实际问题通过不同的典型的病例进行深入的分析和思考，使住院医师在有限的时间内强化巩固理论知识，同时能合理运用于临床实践中；
2)虚拟仿真技术与教育的融合不断加深，VR技术应用于医学教学中的优势日益凸显。VR技术体验的直观性、沉浸性能够帮助学生结合临床，更加直观地理解、记忆理论知识，熟练掌握临床技能，养成临床诊疗思维，并将其更好地应用到临床中。通过模拟真实的临床操作环境，为学生创新实践能力的培养提供了开放服务，学生能快捷、方便地进行实践操作训练，提高了学生实践的积极性。虚拟仿真技术实现了虚实结合，突破了传统教学方式时间和空间的约束，为医学教学开辟了新的发展空间，激发了学生的创造性思维和合作意识，提高了学生分析问题、解决临床问题的能力，促进了教学质量和人才培养质量的提高。
3)该研究设计紧密围绕重症医学住院医师所需掌握的基本临床能力要求展开。对来自不同单位、不同水平的住院医师学员分层次，采取了因材施教的方法：对于未能达到重症医学培训要求的住院医师，针对未达标的领域提供相应的知识及培训，使其能早日达到住院医师的核心能力要求；对于已经能够达到核心要求的住院医师则提供更多提高能力和丰富经验的机会。应用“基于实践的学习和提高”，线上线下一体化结合，在实践过程中培养“学习和提高”的能力，最终能让大多数住院医师达到一个让人满意的临床水平和值班要求。
附图说明
图1是本发明的系统构建流程原理示意图；
图2是本发明的虚拟病人模块结构示意图；
图3是本发明完成的颈部血管、骨骼和气管的三维数字模型。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
一种用于教学和考核的模拟临床虚拟病人系统，包括：病例数据库模块、虚拟病人模块、虚拟现实操作模块、培养体系评价模块；
所述病例数据库模块通过采集病种数据，经过数据处理后构建结构化病例数据库模块，所述病例数据库模块与虚拟病人模块连接，为虚拟病人模块提供模拟病例资料和信息，虚拟病例模块以病例资料数据信息为基础，融合交互模块，通过语音、图像交互模拟完整疾病诊疗过程；所述虚拟现实操作模块通过对肌肉、骨骼、血管进行三维重建，构建三维模型，通过VR操作系统，提供真实模拟操作；所述虚拟病人模块和虚拟现实操作模块采集的操作结果数据，由培养体系评价模块进行综合评价分析，得出培养结果反馈。
优选的，所述病例数据库模块构建基于Hadoop的医学数据平台，将多个单病种数据库整合集中后，进行清洗和整合，并对整合后的数据进行相似病例检索、数据地图、科研分析；具体为：
S1：数据导入：Kettle用来获取多个单病种数据库的数据，将数据进行整合处理，连接多个不同的数据库，建立两个或者更多的数据库的关系，最终将处理好的数据以想要的格式展示；
S2：数据清洗：利用Kettle对数据进行清洗，根据条件删除掉重复数据，避免出现冗余；Kettle也可以用平均数方法来填充缺失数据和使用回归预测、多重插值、随机森林等建模方法替换缺失值；对于异常值，借助图形法和建模来识别异常值；
S3：数据集中：把所有清洗后的数据转换成正确的格式导入到Hadoop这个大数据平台上存储，可以保证数据的稳定性存储；通过Kettle把数据将数据传输到Hadoop平台上，进一步使用Map函数实现数据的分包和数据的压缩，reduce函数实现数据的存储；
S4：患者主索引建立：Hadoop平台具有EMPI引擎，数据构造唯一索引，后续根据匹配算法模型进行历史数据中患者合并，结合人工校验评估匹配、调整算法模型的精确度，经过多次反复最终完成历史患者的主索引号和交叉索引的建立；
优选的，所述虚拟病人模块由主控制模块、语音交互模块、模拟人模块、视听交互模块、人文考核模块；
优选的，所述语音交互模块与主控制模块连接，根据被参试者选中的试题所对应的病例，与参试者进行交互问答，模拟场景；
所述模拟人模块与主控制模块连接，根据被参试者选中的试题，模拟该病例病人的体征，用于参试者对其进行体格检查；
所述视听交互模块与主控制模块连接，根据被参试者选中的试题，模拟该病例病人的动作和各项体征的声音；
所述人文考核模块与主控制模块连接，采集参试者在考核时的声音信息及表情信息，并发送至主控制模块评定其问诊态度；
优选的，所述虚拟病人模块中还包括试题抽签模块；病例数据模块与主控制模块连接，存储各类病例资料和信息；所述试题抽签模块与病例数据库模块连接，参试者通过该试题抽签模块从病例数据库模块中抽取考核试题，并发送至主控制模块；
优选的，所述语音交互模块与病例数据库模块连接，参试者通过该试题抽签模块从病例数据库模块中抽取考核试题，并发送至主控制模块；
优选的，所述语音交互模块与参试者之间的问诊交互包括：现病史、既往史、家族史、婚育史，模拟真实医患交谈，针对参试者的提问，语音交互模块根据病例数据库模块中记载的病例资料和信息进行发声回答；
优选的，所述虚拟现实操作模块构建方法具体为：
S1：采用螺旋CT对既往病人进行连续CT平扫和CT动静脉造影的结果为基础，使用软件Mimics 14.11用于处理断层数据和三维模型重建；
S2：用Thresholding和Region Growing工具对CT动脉造影血管造影断层数据集根据骨组织CT阈值进行半自动分割，重建出下颌骨、甲状软骨、全部颈椎、第1-3胸椎、锁骨、胸骨上缘等全身骨组织结构三维数字模型；
S3：用Thresholding和Dynamic Region Growing工具基于动脉、静脉、甲状腺、喉软骨、气管在血管造影不同时期CT阈值进行分割，重建出颈总动脉、颈外静脉、颈内静脉、锁骨下静脉、胸锁乳突肌、甲状软骨和气管等全身整体血管和肌肉三维数字模型；
S4：基于组织结构三维数字模型构建VR操作系统；
优选的，所述培养体系评价模块评分项目包括临床诊疗思路、临床操作步骤评分、诊疗效果评价与诊疗成本评价；上述评分项目构成多维度综合评价体系。
Claims (9)
1.一种用于教学和考核的模拟临床虚拟病人系统，其特征在于，包括：病例数据库模块、虚拟病人模块、虚拟现实操作模块、培养体系评价模块；
所述病例数据库模块通过采集病种数据，经过数据处理后构建结构化病例数据库模块，所述病例数据库模块与虚拟病人模块连接，为虚拟病人模块提供模拟病例资料和信息，虚拟病例模块以病例资料数据信息为基础，融合交互模块，通过语音、图像交互模拟完整疾病诊疗过程；所述虚拟现实操作模块通过对肌肉、骨骼、血管进行三维重建，构建三维模型，通过VR操作系统，提供真实模拟操作；所述虚拟病人模块和虚拟现实操作模块采集的操作结果数据，由培养体系评价模块进行综合评价分析，得出培养结果反馈。
2.根据权利要求1所述一种用于教学和考核的模拟临床虚拟病人系统，其特征在于，所述病例数据库模块构建基于Hadoop的医学数据平台，将多个单病种数据库整合集中后，进行清洗和整合，并对整合后的数据进行相似病例检索、数据地图、科研分析；
S1：数据导入：Kettle用来获取多个单病种数据库的数据，将数据进行整合处理，连接多个不同的数据库，建立两个或者更多的数据库的关系，最终将处理好的数据以想要的格式展示；
S2：数据清洗：利用Kettle对数据进行清洗，根据条件删除掉重复数据，避免出现冗余；Kettle也可以用平均数方法来填充缺失数据和使用回归预测、多重插值、随机森林等建模方法替换缺失值；对于异常值，借助图形法和建模来识别异常值；
S3：数据集中：把所有清洗后的数据转换成正确的格式导入到Hadoop这个大数据平台上存储，可以保证数据的稳定性存储；通过Kettle把数据将数据传输到Hadoop平台上，进一步使用Map函数实现数据的分包和数据的压缩，reduce函数实现数据的存储；
S4：患者主索引建立：Hadoop平台具有EMPI引擎，数据构造唯一索引，后续根据匹配算法模型进行历史数据中患者合并，结合人工校验评估匹配、调整算法模型的精确度，经过多次反复最终完成历史患者的主索引号和交叉索引的建立。
3.根据权利要求1所述一种用于教学和考核的模拟临床虚拟病人系统，其特征在于，所述虚拟病人模块由主控制模块、语音交互模块、模拟人模块、视听交互模块、人文考核模块。
4.根据权利要求3所述一种用于教学和考核的模拟临床虚拟病人系统，其特征在于，所述语音交互模块与主控制模块连接，根据被参试者选中的试题所对应的病例，与参试者进行交互问答，模拟场景；
所述模拟人模块与主控制模块连接，根据被参试者选中的试题，模拟该病例病人的体征，用于参试者对其进行体格检查；
所述视听交互模块与主控制模块连接，根据被参试者选中的试题，模拟该病例病人的动作和各项体征的声音；
所述人文考核模块与主控制模块连接，采集参试者在考核时的声音信息及表情信息，并发送至主控制模块评定其问诊态度。
5.根据权利要求1所述一种用于教学和考核的模拟临床虚拟病人系统，其特征在于，所述虚拟病人模块中还包括试题抽签模块；病例数据模块与主控制模块连接，存储各类病例资料和信息；所述试题抽签模块与病例数据库模块连接，参试者通过该试题抽签模块从病例数据库模块中抽取考核试题，并发送至主控制模块。
6.根据权利要求3所述一种用于教学和考核的模拟临床虚拟病人系统，其特征在于，所述语音交互模块与病例数据库模块连接，参试者通过该试题抽签模块从病例数据库模块中抽取考核试题，并发送至主控制模块。
7.根据权利要求3所述一种用于教学和考核的模拟临床虚拟病人系统，其特征在于，所述语音交互模块与参试者之间的问诊交互包括：现病史、既往史、家族史、婚育史，模拟真实医患交谈，针对参试者的提问，语音交互模块根据病例数据库模块中记载的病例资料和信息进行发声回答。
8.根据权利要求1所述一种用于教学和考核的模拟临床虚拟病人系统，其特征在于，所述虚拟现实操作模块构建方法具体为：
S1：采用螺旋CT对既往病人进行连续CT平扫和CT动静脉造影的结果为基础，使用软件Mimics 14.11用于处理断层数据和三维模型重建；
S2：用Thresholding和Region Growing工具对CT动脉造影血管造影断层数据集根据骨组织CT阈值进行半自动分割，重建出下颌骨、甲状软骨、全部颈椎、第1-3胸椎、锁骨、胸骨上缘等全身骨组织结构三维数字模型；
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S4：基于组织结构三维数字模型构建VR操作系统。
9.根据权利要求1所述一种用于教学和考核的模拟临床虚拟病人系统，其特征在于，所述培养体系评价模块评分项目包括临床诊疗思路、临床操作步骤评分、诊疗效果评价与诊疗成本评价；上述评分项目构成多维度综合评价体系。
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|---|---|---|---|
| CN202211202272.0A CN115527645A (zh) | 2022-09-29 | 2022-09-29 | 一种用于教学和考核的模拟临床虚拟病人系统 |
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ID=84700272
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| CN202211202272.0A Pending CN115527645A (zh) | 2022-09-29 | 2022-09-29 | 一种用于教学和考核的模拟临床虚拟病人系统 |
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116469565A (zh) * | 2023-03-29 | 2023-07-21 | 中国人民解放军总医院 | 航空医学应急救援自适应模拟场景控制方法、系统及装置 |
| CN117649949A (zh) * | 2024-01-29 | 2024-03-05 | 浙江大学 | 基于强化学习的临床思维数据生成系统及方法 |
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2022
- 2022-09-29 CN CN202211202272.0A patent/CN115527645A/zh active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116469565A (zh) * | 2023-03-29 | 2023-07-21 | 中国人民解放军总医院 | 航空医学应急救援自适应模拟场景控制方法、系统及装置 |
| CN117649949A (zh) * | 2024-01-29 | 2024-03-05 | 浙江大学 | 基于强化学习的临床思维数据生成系统及方法 |
| CN117649949B (zh) * | 2024-01-29 | 2024-04-30 | 浙江大学 | 基于强化学习的临床思维数据生成系统及方法 |
| CN117711611A (zh) * | 2024-02-05 | 2024-03-15 | 四川省医学科学院·四川省人民医院 | 一种基于场景融合和mr的MDT远程会诊系统及方法 |
| CN117711611B (zh) * | 2024-02-05 | 2024-04-19 | 四川省医学科学院·四川省人民医院 | 一种基于场景融合和mr的MDT远程会诊系统及方法 |
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