临床思维训练软件的研发及其在诊断学教学中的应用

Development of the clinical thinking training software and its application in diagnostics teaching

摘要

目的 研发、应用临床思维训练软件，提高医学生临床思维能力。 方法 选取嘉应学院医学院2020 — 2021级临床医学本科卓越班学生80人，随机分为对照组（n=40）和试验组（n=40）。对照组采取基于案例学习（case-based learning， CBL）方法进行诊断学临床思维训练，试验组在基于CBL方法学习的基础上使用自行研发的软件进行培训和学习。2个月的训练课程结束后，考核两组学生的临床思维能力。以网络问卷方式调查50名学生用户（包括试验组40名和来自2019级卓越班10名学生）对软件应用效果的主观评价和满意度。 结果 试验组学生临床思维考试成绩得分优于对照组［（83.5±8.5）分 vs. （78.1±8.8）分， P<0.05］。调查结果显示，大多数学生认为软件能激发学习兴趣（88.0%）、提高自主学习能力（94.0%）、知识应用能力（96.0%）和临床思维能力（98.0%）；98.0%学生用户对软件的使用感到满意。 结论 应用临床思维训练软件有利于提高学生的临床思维能力，值得在诊断学教学中进一步研究和应用。

Abstract

Objective To improve the students’ clinical thinking ability via developing and using a clinical thinking training software. Methods A total of 80 undergraduates in outstanding talent class majoring in Clinical Medicine from the Grade 2020 to 2021 of Medical College of Jiaying University were selected and randomly divided into the control group and the experimental group, with 40 students in each. Clinical thinking training of diagnostics was carried out in the control group based on CBL (case-based learning) method, while self-developed software based on CBL method was applied in the training and learning of the experimental group. After 2 months of training course, clinical thinking abilities of the two groups were evaluated. An online questionnaire survey was conducted to investigate the subjective evaluation and satisfaction on application effect of the software among 50 student users (including 40 from the experimental group and 10 clinical medical students of Grade 2019 from outstanding talent class). Results The experimental group performed better than the control group in clinical thinking ability examination [(83.5±8.5) vs. (78.1±8.8), P<0.05]. According to the survey, most students considered that the software could stimulate their learning interest (88.0%), and promote self-learning ability (94.0%), knowledge application ability (96.0%) as well as clinical thinking ability (98.0%). Furthermore, 98.0% of the students were satisfied with the application of the software. Conclusion The application of clinical thinking training software is conducive to improving students’ clinical thinking ability and is worthy of further research and application in diagnostics teaching.

Graphical abstract

关键词

临床思维 / 医学软件 / 诊断学教学

Key words

clinical thinking / medical software / diagnostics teaching

临床思维是医学生成长为合格医师必须具备的能力^[1]。从病史采集到疾病诊治，整个过程均贯穿着医师的思维活动。建立科学正确的临床思维是医师临床能力提升的核心和关键^[2]。加强临床思维训练是诊断学教学的重点，也是培养合格医师必不可少的环节^[3]。临床思维训练软件是信息化、智能化技术应用于医学教育的产物。它采用计算机技术模拟临床场景，通过人机交互，让学生在虚拟的环境中完成对患者的诊治。当前国外的临床思维训练软件系统比较成熟，如DxR Clinician^[4]、MicroSim、Diagnostic Reboot^[5]等，但由于核心技术保密、版权和价格昂贵等原因，不利于在中国普及。中国在该领域的研究起步较晚^[6]。因此，加强自主研发，构建符合自身教学需求的软件系统，对促进新时代数字化教育高质量发展有重大的意义。近年来，嘉应学院以国家教育部、卫健委、中医药管理局共同发布的“卓越医生教育培养计划2.0”^[7]为引领，开设了“卓越医生人才培养班”（以下简称“卓越班”）。在卓越班人才的培养工作中，研发人员借鉴前期的研发经验^[8]，开发了一套临床思维训练软件并应用于教学实践。本研究主要评估临床思维训练软件在卓越班诊断学教学中的应用效果。

1 研究对象和方法

1.1 研究对象

随机对照试验的研究对象为2020—2021级临床医学本科卓越班学生，共80人，按随机数字表法分为对照组和试验组，每组40人。调查研究对象为使用过该软件的学生用户。由于2019级卓越班处在实习阶段无法参加随机对照试验，但有10名学生申请使用了该软件，为广泛听取反馈意见，将其纳入调查对象。

1.2 研究方法

1.2.1 对照组

对照组采用基于案例学习（case-based learning，CBL）的教学方法，接受为期2个月共16学时的诊断学临床思维训练课程。以教学医院真实案例为基础进行小班化教学和课堂讨论，同时对相关理论知识进行详细讲解，课后布置作业思考题。

1.2.2 试验组

试验组在对照组干预措施的基础上，应用临床思维训练软件进行训练，即先由教师介绍软件界面设置、功能模块，示范详细的操作方法，随后由学生在课余时间自主训练，每周训练时间不少于3 h，由教师定期监督、指导。

临床思维训练软件的设计与实现包括开发环境的选择、开发流程、功能模块设计，以及数据模型和数据库维护。

①开发环境 由于软件的主要用户是学院卓越班学生，训练功能需求、人机交互较多，结合安全性及技术因素等情况，软件系统采用Client/Server结构，客户端完成与用户的交互，服务器端管理数据。使用Visual Studio 2019作为集成开发环境，采用C^#编程语言，数据库构建与管理采用Microsoft SQL Server 2019。软件系统的开发采用增量模型，即初期先实现基本功能，定期更新、整理数据库，根据反馈意见不断完善。软件开发环境如表1所示。

②开发流程 一是设计系统架构和划分模块；二是设计数据库、创建数据表（包括用户基本信息表，思维导图数据表、实验室与辅助检查资料表，病例分析表和测试题目表等），定义数据模型和关系；三是编写代码实现各个功能模块；四是将各模块整合到完整的系统中；五是测试系统的功能、安全性，确保软件的质量符合预期；六是通过端口映射技术将软件部署到服务器，发布软件，供学生下载、安装和使用；七是根据反馈意见和教学需求，及时修复漏洞和问题，持续优化。

③功能模块 软件根据不同用户权限，在用户登录后激活显示相应的功能模块。管理员拥有角色分配、用户信息管理等最高权限。教师端的功能模块为题库管理，可实现病例分析题、测试题等各模块题目的新增、删除、修改和查询功能。学生端的主要功能模块包括训练模块和考核模块，具有集教、学、练、考、评一体化的特点。训练模块包括病史采集、诊断思维梳导、检查结果解读和病例分析。软件主界面如图1所示。

病史采集模块：软件给出患者基本信息和主诉，要求学生思考现病史和其他病史的问诊要点。作答完毕，系统根据文本语义相似度和关键词匹配度进行自动评分，学生可以查阅参考答案，对照学习。

诊断思维模块：以第9版《诊断学》^[9]介绍的症状和常见体征为主线，参考《内科临床思维》《内科疾病鉴别诊断学》《实用内科学》以及国际疾病分类第11次修订本（International Classification of Diseases 11th Revision, ICD-11）^[10-11]，应用MindManager 2019软件绘制思维导图，对疾病的诊断思维程序进行系统化梳理（如图2所示）。

检查分析模块：提供实验室、影像学、心电图、内窥镜、病理学以及其他类型检查结果的分析解读训练。软件显示病历摘要和检查结果图谱。学生分析作答后，系统自动评分并显示参考答案和解释。

病例分析模块：案例主要来源于教学医院的真实病例，由医院临床技能中心教师团队筛选整理而成，目前已纳入300个案例。病例数据入库时对患者和医务人员的个人信息进行隐私化处理。学生根据自身学习需要，在病例列表中选择病例进行训练，即根据病历资料，思考初步诊断、诊断依据、鉴别诊断、进一步检查及治疗原则。提交答案后，系统自动评分、显示答案和解释，帮助学生掌握疾病诊断的推理方法和治疗原则（如图3所示）。

在考核模块中，研发人员收集、整理了基础医学和临床医学核心课程的测试题，至今已收录4 010道题目。题型以病历摘要分析（A2型选择题）为主，着重考核学生的理论知识水平和临床思维能力。学生选择相应的科目后，单击“进入考试”，系统随机生成一份包含20道选择题的试卷，要求学生在限定的时间内（20 min）作答。学生提交答案后，软件系统根据学生答案与参考答案的匹配程度进行自动评分，并显示参考答案和考点解释。

④数据模型及数据库维护 定期备份数据库文件到储存设备，防止数据丢失或损坏；优化查询语句和数据库结构，提高响应速度；检查数据的完整性，及时修复异常数据；定期检查注册账户和权限，使用强密码登录方法；实施严格的访问控制策略，仅限授权用户才能访问和修改数据库；适时升级版本、获取补丁，提高数据库安全性；监测数据库内存使用和查询响应时间，根据监测和用户反馈结果，优化数据库性能；启用日志记录数据库操作异常事件，及时处理故障和异常问题。通过这些运维措施，保证数据库的稳定性和安全性，提高系统工作效率。

1.3 效果评价

两组学生在训练前先进行临床思维能力测试——采用多站式考试（objective structured clinical examination, OSCE）^[12]，包括病史采集、检查结果（实验室检查、影像学检查、心电图检查）解读和病例分析站点，满分100分。参考临床思维能力测评框架（clinical thinking ability assessment, CTA）指标^[13]，着重考核学生的临床思维。训练课程结束后，两组学生再次进行临床思维能力测试，最后统计分析考试成绩。

通过问卷星对学生用户进行网络匿名问卷调查。调查内容包括：软件能否能激发学习兴趣，是否能提高自主学习能力、临床思维能力、知识应用能力，软件实用性如何，以及学生对软件的接受程度和总体满意度。

1.4 统计分析方法

应用SPSS 26.0软件对数据进行处理。符合正态分布的计量资料以（\overline{x}±s）表示，组间比较采用独立样本t检验；计数资料以n(%)表示，组间比较采用卡方检验。以P<0.05为差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 研究对象的一般情况

两组学生的基线资料包括性别、平时综测和绩点成绩，差异均无统计学意义（如表2所示）。

2.2 两组学生成绩比较

训练前，两组学生的成绩差异无统计学意义（P>0.05）。训练课程结束后，试验组临床思维能力考试成绩优于对照组（如表3所示），差异有统计学意义（P<0.05）。

2.3 临床思维训练软件使用情况调查

应用问卷星进行网络匿名问卷调查，共有50名学生用户对临床思维训练软件的使用效果进行了评价。学生认为软件中设计较好的功能模块是病例分析和检查分析。大多数学生认为临床思维训练软件的应用能够激发其学习兴趣（88.0%）；提高自主学习能力（94.0%）、知识应用能力（96.0%）和临床思维能力（98.0%）；学生对软件的接受程度及使用的满意度均达到98.0%（如表4所示）。

3 讨论

建设临床思维训练平台，充分发挥信息化、智能化技术在医学教育中的作用，是医学人才培养工作“融信”（系统有机融入信息教育）、“赋能”（赋予人才更多创新动能）^[14]的具体表现，在建设与时俱进的教育生态和打造医学、信息融合人才培养体系方面均具有重要意义。嘉应学院在诊断学的教学实践中，开发了符合自身教学需求的临床思维训练软件，从病史采集、临床思维梳导、检查结果解读和病例分析的角度来增强学生的临床思维能力。软件的应用丰富了诊断学的教学手段，也对如何应用交叉技术发展智慧教育平台^[15]进行了有益的探索。

在本研究中，两组学生平时成绩、训练课程开始前的基线成绩差异均无统计学意义（P>0.05）。训练课程结束后，试验组的临床思维能力考试成绩优于对照组，差异有统计学意义（P<0.05）。在调查结果中，98%的学生认为使用软件后，其临床思维能力得到明显提升。这些结果反映了在诊断学的教学过程中，使用临床思维训练软件进行训练学习，有助于学生提高临床思维能力。其可能的原因有：软件集教、学、练、考、评于一体，覆盖《诊断学》教与学的多个环节，给学生巩固、应用知识提供了良好的平台；软件系统从病史采集、实验室及辅助检查结果分析解读、诊断思维梳理、病例分析等角度，多层次训练学生，特别是病例分析模块，学生可以根据患者的病情，应用已经掌握的知识和逻辑思维来思考检查、诊断和治疗方法；诊疗过程完成后，系统自动评估，决策反馈及时，有利于学生反复演练，及时纠正不合理的判断，提高临床思维能力。

调查结果显示，大多数学生认为软件能激发其学习兴趣。其原因可能是软件模拟了真实的临床场景，融入了丰富的视、听多媒体材料，训练方法新颖，增强了学生的感官认识和学习兴趣。软件的病例分析模块，包括诊断、鉴别诊断、进一步检查和治疗原则各个过程的分析和临床决策，都需要学生积极参与和独立思考，可以发挥学生的主观能动性、引导其主动学习、自主学习。数据库的案例来源于教学医院的典型病例，学生训练时能够很好地体验医师角色、学以致用。这与调查结果中绝大多数学生认为软件的使用提高了学习的主动性、知识应用能力是一致的。此外，软件系统的接受程度、实用性和总体满意度均得到学生的高度肯定，这为软件进一步更新升级和研究应用提供了用户基础和参考价值。

本研究存在不足之处。首先，临床思维能力的培养和提高离不开真实的临床实践^[16]。在很多场合下，医师的共情、感性与沟通可能比理性和科学更重要^[17]。计算机可以训练逻辑思维，但不能有效模拟医患之间真实的沟通和人文关怀^[2]，这是应用计算机软件进行临床思维训练的短板。考虑到诊断学作为沟通基础与临床的桥梁学科，在教学中发挥计算机软件的模拟功能，可以使尚未到临床实习的学生提前培养解决临床问题的能力，故该方法仍不失为诊断学传统教学方法的有益补充。其次，由于人力、经费和研发技术的限制，软件的功能和服务，包括智能化程度，可同时容纳的在线用户数，以及尚未进行移动端应用开发等方面仍存在不足之处。在后续工作中，我们将根据师生用户反馈的信息，应用新技术^[18-19]，不断优化各种功能，提高软件系统的服务水平。

综上所述，临床思维训练软件为培养医学生临床思维能力提供了新的训练平台。其应用有利于引导学生运用科学的临床思维来分析和解决问题，为将来进入临床工作、给患者提供高质量的医疗服务打下良好的基础，值得在诊断学的教学实践中进一步研究和应用。

参考文献

[1] BRENTNALL J, THACKRAY D, JUDD B. Evaluating the Clinical Reasoning of Student Health Professionals in Placement and Simulation Settings: A Systematic Review[J]. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2022, 19(2): 936.

[2] 陈适, 罗云云, 白皙, 等. 计算机临床思维训练在罕见病临床思维教学上的应用价值[J]. 基础医学与临床, 2021, 41(6): 914-917.

[3] 王成红, 唐晓鸿, 张柯, 等. 交互式人工智能虚拟病例系统在诊断学教学中的实践应用[J].中华医学教育探索杂志, 2021, 20(4): 388-391.

[4] WOON L S, MOHD D T, TONG S F. “It Kinda Helped Us to be There”: Students’ Perspectives on the Use of Virtual Patient Software in Psychiatry Posting[J]. BMC Medical Education, 2023, 23(1): 851.

[5] WALAYAT S, CHAUCER B, KIM M,et al. Diagnostic Reboot: A Proposal to Improve Diagnostic Reasoning[J]. Cureus, 2021, 13(1): e12698.

[6] 龚洁, 杨光耀, 季湘年. 基于医学生临床思维培养的计算机模拟病例系统的现状与应用前景[J]. 医学教育研究与实践, 2018, 26(5): 747-749.

[7] 教育部, 国家卫生健康委员会, 国家中医药管理局. 关于加强医教协同实施卓越医生教育培养计划2.0的意见[EB/OL]. (2018-10-17)[2023-10-15].

[8] 蔡举瑜. 危重疾病治疗与评估辅助软件V1.0(专利登记号:2017SR686667)[P]. 2017-12-13.

[9] 万学红, 卢雪峰. 诊断学[M]. 9版. 北京: 人民卫生出版社, 2018.

[10] CHUTE C G, ÇELIK C. Overview of ICD-11 Architecture and Structure[J]. BMC Medical Informatics and Decision Making, 2022, 21(S6): 378.

[11] HARRISON J E, WEBER S, JAKOB R, et al. ICD-11: An International Classification of Diseases for the Twenty-first Century[J]. BMC Medical Informatics and Decision Making, 2021, 21(S6): 206.

[12] RÉGENT A, THAMPY H, SINGH M. Assessing Clinical Reasoning in the OSCE: Pilot-testing a Novel Oral Debrief Exercise[J]. BMC Medical Education, 2023, 23(1): 718.

[13] 李国建, 向阳, 何惧, 等. 临床思维能力测评框架构建和测评系统设计[J]. 中华医学教育杂志, 2020, 40(7): 565-568.

[14] 何小峰, 贺培凤. 医信融合: 信息赋能医学人才培养创新实践[J]. 医学信息学杂志, 2023, 44(8): 1-5.

[15] 中共中央, 国务院. 数字中国建设整体布局规划[EB/OL]. (2023-02-27)[2023-10-09].

[16] 卜萍, 肖智权, 张辉容, 等. 临床思维综合训练系统对全科规培教学应用效果及临床思维能力的影响研究[J]. 蛇志, 2023, 35(3): 406-410.

[17] 吴东, 潘慧, 高东平, 等. 借鉴逻辑学方法提高临床思维能力[J]. 协和医学杂志, 2015, 6(2): 158-160.

[18] 刘克军, 肖月, 邱英鹏, 等. 我国人工智能医疗技术临床应用评估指南研究与应用[J]. 医学信息学杂志, 2023, 44(10): 16-21.

[19] MANN D L. Artificial Intelligence Discusses the Role of Artificial Intelligence in Translational Medicine: A JACC Basic to Translational Science Interview with ChatGPT[J]. JACC Basic to Translational Science, 2023, 8(2): 221-223.

基金资助

嘉应学院2019年教学质量工程建设资助项目“德能导向型卓越医师人才培养计划的探索与研究”(ZLGC-2019-26)