人工智能在中学教育教学中的应用现状分析

分析了2002-2012年间在教育技术类的四种主要期刊中刊登与人工智能相关的文献和现行高中信息技术必修教材及选修教材中人工智能部分的知识范畴,回顾并反思了人工智能在中学教学与研究中取得的成绩和存在的问题,并从不同层面分析了问题产生的原因,其目的在于借鉴学术界已有的研究成果,为中学人工智能课程的开展与人工智能在中学教育中的深层次应用提出建议。     

关于教育技术专业《人工智能》课程教学方法的探讨

随着科技飞速发展,人工智能技术应用不断扩延,其涉及的学科领域也愈来愈多.同时,在教育技术学专业课中开设人工智能初步模块也已迫在眉睫.文章从国内外《人工智能》课程发展现状出发、分析了存在的问题,并对我国教育技术学专业该课程的教学方法做了探讨.     

人工智能在影像医学教育中的机遇与挑战

<正>近年来人工智能(AI)兴起,尤其在影像医学发展中引起极大关注。人工智能技术是一种计算模型,能够模拟人类在某项任务上的表现,能够提高整个影像医学的工作效率^[1]。将人工智能技术融入医学教育并不是一个新概念。相比之下,人工智能在医学教育中的应用相对较少。目前,关于人工智能的研究集中在精准医学上,人工智能(AI)正在以多种方式改变影像学实践。尽管如此,人工智能在影像医学的教育方面还有一定潜力。     

以机器人为例浅谈人工智能在临床医学中的应用

随着计算机技术的快速发展,人工智能技术的应用范围也在逐步扩大。现如今,在工业、制造业、教育行业以及医疗行业中都普遍开始应用人工智能技术。在医疗行业中,尤其是在临床医学方面,人工智能的成功应用解决了很多医疗上难以突破的技术问题,极大地促进了医疗水平的进步与发展。那么,人工智能技术是如何在临床医学中得以运用的呢?本文将以智能机器人为例,简要介绍人工智能在临床医学中的具体运用以及人工智能为医疗行业带来的有利影响,以期推动人工智能在临床医学中的进一步应用。     

人工智能技术在护理领域的应用现状与发展趋势

人工智能技术在疾病诊断、病理分析、新药研发等方面应用广阔,将人工智能技术与护理专业结合,制定相应的专家系统、智能辅佐设计和决策支持系统等将提高社会、经济的综合效益。本文总结了人工智能技术在护理领域各方面的研究进展和运用现状,针对临床护理、护理教育及延伸护理等子领域分别阐述了目前人工智能技术的研究及应用情况,为进一步的研究工作提供参考。     

人工智能融入医学微生物学教学的现状与前景

人工智能与医学微生物学的深度融合既是医学高等院校病原微生物学教学现代化的内在要求,也是新时代高校医学类课程教学创新发展的必然选择。文章旨在阐述人工智能在医学微生物学教学中的应用现状,分析实际面临的困难,阐述未来的发展前景。通过结合实际教学案例和研究成果,重点探讨人工智能在医学微生物学教学中的应用领域、创新教学优势和局限性,进而将人工智能技术合理并多样化融入教学实践中,最终在医学微生物学理论和实验教学实施中不断完善相关的教育教学评价机制。     

人工智能在放射科阅片教学中的应用现状及前景展望

放射科是一门专业性和实践性很强的临床辅助诊断学科,阅片教学对于培养合格的放射科医学人才具有重要意义。文章就当前放射科阅片教学模式现状及不足进行分析,包括教师教学理念陈旧、教学效率低下、师生互动性差、学生学习兴趣不高、学习主动性差等。为适应人工智能（artificial intelligence,AI）时代下医学教育发展趋势,“AI+教育”模式应运而生并席卷整个医学教育行业。文章对近年人工智能在放射科阅片教学中的应用现状进行总结,并结合上述现状及不足提出了人工智能在放射科阅片教学中的前景展望：包括转变教学理念,构建新型“AI+教育”模式;激发学生学习兴趣,调动学习主动性;促进工作效率,提升教学质量和效率;强化法律与伦理意识,推动合理合法应用人工智能。     

人工智能何以赋能教育评价——基于国际研究热点和前沿的分析与启示

为探索教育评价研究的新技术和新方法,把握智能时代教育评价的新规律,该文以Web of Sicence数据库中相关文献为样本,基于高影响力作者、高频关键词和突现关键词等指标揭示人工智能赋能教育评价的国际研究概况、热点与前沿;并在系统把握研究态势的基础上,结合中国教育评价改革的现实需求,提出该主题的研究启示。研究发现,国际人工智能赋能教育评价的研究成果主要受益于教育学、心理学、社会学和计算机科学的交叉融合;研究热点主要聚焦于机器学习支持下的结果评价、基于教育数据挖掘和学习分析的过程评价、大数据和智能导师系统支持下的增值评价和人机评分一致性四个方面;研究前沿主要关注机器学习和自然语言处理技术支持下的教育文本挖掘与评价。未来,对人工智能赋能教育评价的研究应立足研究现状与现实需求,多角度推进教育评价的转型升级;基于跨学科意识与思维,推动研究范式和思路的转变;构建智能教育评价体系,促进理论研究、技术应用和制度建设的同向同行。     

人工智能在全科医学领域的应用

人工智能的概念从提出到现在虽然只有65年的时间,但已进入蓬勃发展期。人工智能技术目前广泛应用于金融、医疗、安防、交通、教育、自动驾驶等多个领域。近年来全球频繁出现的“大健康”、云计算、医疗大数据等概念,也推动着人工智能在医疗领域的快速发展;目前人工智能在电子病历、医学影像识别、疾病风险预测、健康管理、辅助诊断及药物研发等方面取得了丰硕的成果。2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》,提出推广应用人工智能治疗新模式新手段,建立快速精准的智能医疗体系,智能医疗受到了极高的重视,并预测智能医疗将占人工智能总体市场规模的1/5。从20世纪80年代末期开始,在政府的大力推动下,我国全科医学正式成立并得到了长足的发展;2011年国务院出台《关于建立全科医生制度的指导意见》,我国全科医学进入快速发展阶段,全科医学服务模式在基层逐渐推广;2018年国务院印发《关于促进“互联网+”医疗健康发展的意见》,提出探索智能健康管理及智能养老社区服务体系建设,优化及推进“互联网+”家庭医生签约、教育及科普服务。本文从全科医疗服务、家庭医生签约、分级诊疗、全科医生培训、社区公共卫生服务5个方面对人工智能在全科医学领域中的应用发展现状进行总结,分析目前面临的挑战,并对未来发展前景进行展望。      

可解释人工智能医疗应用的伦理问题

可解释人工智能推动医学发展的同时引发了不同以往的伦理挑战，这种新挑战表现在事前解释、事后解释两个方面。导致可解释人工智能医疗应用伦理问题的技术性根源是可解释性技术的负面效应，其社会性根源是相关道德原则和立法的缺失，主体性根源在于各利益相关方的利益多样性。因此，强化技术创新、可解释人工智能医疗应用伦理教育、对医护人员的培训和跨学科合作，完善相关道德原则和法律法规，实现个性化的交互式解释等对策是问题的解决之道。     

人工智能在儿外科医学教育中的应用

本文重点探讨了人工智能在儿外科医学教育中的应用。通过剖析儿外科医学教育的现状,结合人工智能技术的优势,从辅助临床决策、辅助教学、虚拟仿真训练、题库建设等多个角度探讨其在儿外科医学教育中的应用前景,并对人工智能在教学实践中可能存在的问题进行分析。     

三种喂养方式与儿童智力发育相关性的探讨

作者就母乳喂养对小儿智能发育的作用和影响进行初步探讨，通过624名婴儿不同喂养方式进行神经行为发育测试及丹佛发育筛查法（DDST）筛查结果：母乳喂养组的明显优于混合喂养组，混合喂养组又优于人工喂养组，表明不同喂养方式对儿童智能发育有一定的影响，且3mo内母乳喂养的婴儿智能发育的优势源于新生儿期母乳喂养及早期教育。     

人工智能在肿瘤病理诊断和评估中的应用与思考

人工智能在多个医学场景如疾病诊断、药物筛选、影像医学和护理医学等领域中取得了革命性的进步.病理切片属于二维图像,是人工智能的首要突破点.我国的医疗资源和病理资源丰富,而病理切片的标准化和数字化为人工智能的深度学习提供了大数据背景.我们在乳腺癌、胃癌和胆管癌病理人工智能方面进行了一系列研究,建立了标准的肿瘤细胞标注流程和深度学习流程,研发了肝门部胆管癌人工智能模型,但也发现了存在的问题,提出了解决方案.随着精准性的提高,病理人工智能有望很快进入临床实践.     

初步医学院校开展人工智能课程的研究：以陆军军医大学为例

医学院校开展人工智能课程,存在学生缺乏人工智能基础知识、缺少与医学紧密相关的人工智能教材、难以照搬医学课程的教学模式等问题。基于此,陆军军医大学通过开设人工智能课程,并对教学实施过程、教学效果进行总结和分析,探索适合医学本科生学习的人工智能课程体系;以期提高学生运用人工智能技术进行医学项目实践的能力,促进医工结合,并为...     

眩晕疾病人工智能专家诊疗系统研究进展

近年来,人工智能技术在医学领域的应用成为现代科技的研究热点。将人工智能技术应用于眩晕疾病的诊断不仅可以节约医疗资源,还能及时诊治眩晕。因此,本文通过概述眩晕疾病人工智能专家诊疗系统"Vertigo"ONE"和其他人工智能方法,分析人工智能技术在眩晕诊断领域的应用进展,总结多种人工智能方法应用于眩晕疾病的优点和缺点,并对人工智能技术在眩晕疾病诊疗中的发展前景进行了展望。     

人工智能在临床麻醉教学领域应用现状研究

随着互联网技术和大数据的发展,人工智能在麻醉学领域的应用日益广泛。在临床教学领域,人工智能同样也引发教学模式、内容和评价等一系列的创新和变革。本文结合人工智能在麻醉学领域的应用现状,分析人工智能在临床麻醉教学中对教学模式、教学效果评价、教学管理及涉及伦理问题等方面可能产生的影响,为后期人工智能融入临床麻醉教学实践进行理论铺垫和前期探讨。     

人工智能医疗软件的监管现状及启示

近年来人工智能医疗软件的监管引起了广泛关注,各国、地区和相关组织机构对人工智能医疗软件的监管内容及监管方式各有侧重。对美国FDA、IMDRF等机构的人工智能医疗软件的监管内容及具体方式进行了分析总结,并结合我国当前监管研究现状,提出了我国人工智能医疗软件监管和完善我国人工智能医疗软件监管体系的建议。     

基于ClinicalTrials.gov的医学人工智能临床试验注册现状分析

目的:分析医学人工智能临床试验注册现状,为医学人工智能临床转化研究提供参考和证据支持。方法:通过ClinicalTrials.gov注册平台对医学人工智能临床试验数据进行采集、分析,采用文献计量学及对比研究的方法,从注册数量、研究类型、分期、适应证和申办者等角度进行医学人工智能临床试验注册现状研究。结果与结论:全球医学人工智能临床试验共649项,中国50项,位列全球第二位,但与美国尚存在较大差距;全球医学人工智能随机对照试验295项,中国12项;国际多中心临床试验32项,中国大陆未见参与;全球医学人工智能临床试验处于Ⅱ期的数量最多;全球医学人工智能临床试验适应证主要集中于疾病监测或健康管理、医学影像辅助诊断、疾病预测和治疗等,中国主要集中于诸如眼病筛查、肿瘤诊断等医学影像辅助诊断;全球医学人工智能临床试验的申办者共422个,中国29个,注册数量前15位申办者中大多为研究机构和医疗机构。     

基于专利信息的我国医学人工智能产业竞争态势分析

目的：从专利信息角度入手对医学人工智能产业进行分析,以期实现该行业长久快速发展。方法：利用国家知识产权局专利数据库构建检索策略,对检索结果从专利态势、申请人实力和技术层面进行分析。结果：我国医学人工智能领域专利数量自2008年开始逐年上升,国内专利申请量主要集中在广东、北京和江苏等发达地区,申请人中来华企业属于技术领导者和潜在竞争者,我国申请人大部分属于技术活跃者。专利技术分布在A61B（诊断外科）、A61H（理疗装置）等小类,识别图形、图像分析以及数字计算和数据处理等是我国医学人工智能领域的研究热点。结论:我国在医学人工智能领域属于技术活跃者,但专利质量仍是阻碍领域发展的短板,产业化程度和研发效率相对较低也是亟待解决的问题。医学影像学的人工智能技术发展表现突出,是实现领域创新的难得机遇。