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人工智能为医疗领域带来了巨大的挑战和机遇,也对医生提出了更高的要求,即不仅有资格认证,丰富的知识,对数据平台的灵活运用,还应有人文素养。因此,在医学信息技术飞跃的今天,医学人文教育的作用不可忽视。人工智能能够丰富医学人文教育的教学途径和资源,提高教学评估水平,同时,也存在一些挑战,如医学生的价值观偏移,教学模式单一,师资力量匮乏。面对这些挑战,通过丰富课程内涵,整合教育资源,强化师资力量等措施,提高医学生的人文素质,将人文关怀融入医学生的学习与工作。本文将人工智能在医学人文教育中的优势与挑战及应对这些挑战的方法做一阐述。 相似文献
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幽门螺杆菌(Helicobacter pylori,Hp)感染是消化性溃疡、慢性活动性胃炎、胃黏膜相关淋巴组织淋巴瘤及胃腺癌等多种消化系统疾病的一个主要病因。据估计,世界范围约半数人口存在Hp感染[1]。含铋剂的四联疗法作为目前的一线杀菌方案在世界范围应用广泛。然而抗生素耐药现象日益增多成为Hp根除中的一个主要挑战。 相似文献
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刘尚豪 祖红梅 黄燕 郭小青 向慧玲 党彤 李晓燕 严兆兰 李雅静 刘菲 孙佳 宋瑞欣 闫俊卿 叶青 王晶 孟宪梅 王海英 江振宇 黄磊 孟繁平 张国 王文娟 杨少奇 呼圣娟 阮继刚 雷创 汪清海 田宏玲 郑琦 李异玲 王宁宁 崔会鹏 王滟萌 瞿章书 袁敏 刘益军 陈颖 夏玉香 刘娅媛 刘莹 曲素萱 陶弘 石瑞春 杨小婷 金丹 苏丹 杨永峰 叶伟 刘娜 唐荣瑜 张权 刘琴 邹高亮 李子月 赵彩彦 赵倩 张清格 高华方 孟涛 李婕 吴卫华 王健 杨传龙 吕卉 刘川 王福生 福军亮 祁小龙 《中华检验医学杂志》2023,(1)
目的探讨血清学指标对代偿期肝硬化轻微型肝性脑病(MHE)的诊断价值, 构建基于血清学指标的联合模型并评估其对MHE的诊断价值。方法前瞻性、多中心研究。选取2021年10月至2022年8月来自我国15个省(自治区、直辖市)的23家医院就诊的代偿期肝硬化患者263例。收集患者临床资料及实验室检查结果, 并计算终末期肝病模型(MELD)评分。使用基线血氨测量值/正常参考值上限(AMM-ULN)集中校正各中心血氨测量结果, 以我国《肝硬化肝性脑病诊疗指南》标准, 数字连接试验-A、数字符号试验均异常作为诊断MHE的标准。基于R语言caret包将患者随机(7∶3)分为训练集(n=185)和验证集(n=78)。通过Logistic回归构建诊断MHE的联合模型;受试者工作特征曲线下面积(AUC)、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验及校准曲线图评估诊断性能, 并用Bootstrap法(n=200)进行内部验证;Delong检验比较AUC之间的差异。结果训练集中, MHE占37.8%(70/185), MHE组AMM-ULN、白蛋白、血小板、碱性磷酸酶、国际标准化比值、终末期肝病模型评分以及教育... 相似文献
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