简介：摘要心脏核磁通过多参数、多平面序列成像可以对心脏的解剖结构、运动功能和组织特征改变等实现全方位观察，从而成为诊断心肌病的金标准。但是，心脏核磁成像序列多、融合难，能够诊断心脏核磁的高水平影像科医生匮乏。为实现心脏核磁影像诊断的个性化教学以及交互式指导，本文针对心脏核磁影像设计了适用于心脏核磁影像教学的智能辅助诊断与教育平台。本平台利用人工智能技术既可以对影像进行预处理辅助诊断，也能智能定位学员知识盲点进行强化学习训练，从而提高心脏影像诊断的教学效果。

简介：【摘要】 目的 观察指导表辅助教学在手术室护理带教中的应用效果 方法 选取2020年1月一2020年12月期间，手术室的120名实习护生，随机分为对照组和试验组，每组各60例。对照组使用传统带教方法，试验组使用指导表辅助教学带教，对比带教后两组考核成绩及实习生、带教老师带教满意度 结果 带教后，试验组常见小中手术配合熟练度、基本工作职责及流程掌握、导尿术操作机会及熟练度、浅静脉留置针输液术操作机会及熟练度等评分与对照组差异具有统计学意义

简介：摘要目的探讨应用PACS系统（picture archiving and communication system）在心血管内科住院医师规范化培训中的教学效果。方法选择2018至2019年长海医院内科规范化培训住院医师59名，随机分为PACS教学组（n=30）和传统教学组（n=29）。研究组采用PACS系统进行辅助心内科教学，对照组则采用传统教学方法。采用理论考试、影像资料考试和问卷调查评分来评价教学效果。采用SPSS 19.0进行t检验和卡方检验。结果PACS教学组理论成绩、读片成绩均高于对照组[（87.70±6.52）vs.（80.55±8.63）；（86.67±6.33）vs.（77.48±10.29），P <0.05]。问卷调查结果表明，PACS教学法有利于住院医师掌握心血管知识、调动学习兴趣和提高临床思维能力。PACS教学组对教学方法满意度显著高于传统教学组[（9.22±0.44）vs.（8.26±0.72），P<0.05]。结论利用PACS系统辅助开展心内科教学可显著提高内科住院医师教学效果。

简介：摘要目的随着数字技术、网络技术、移动技术的发展，新媒体辅助教学已经成为目前医学类教学的热点，而其在神经外科专业学位研究生教学中的应用仍研究较少。方法本研究纳入西南医科大学附属医院神经外科2015至2016级神经外科专业学位研究生24名，随机分为实验组和对照组各12名。2016年9月至2018年8月，实验组学员进行微信公众号、视频共享网站等多种新媒体辅助下教学+常规教学模式，对照组采用常规教学模式；考核学员的理论知识、操作能力及临床科研能力。采用SPSS 22.0软件对数据进行t检验及描述性统计。结果t检验分析结果显示，实验组的理论成绩、综合成绩均高于对照组，差异有统计学意义（P<0.05）。同时，实验组学员在教学满意度、专业兴趣感、教学参与度、知识掌握度及科研能力提升等方面的得分均高于对照组，差异有统计学意义（P<0.05）。结论将多种新媒体教学手段与常规教学方法相结合，激发了学生参与意识和学习积极性，有助于神经外科专业学位研究生临床思维、实践和科研能力的培养，是一种较好的研究生教学模式。

简介：摘要为了提高磁共振成像(magnetic resonance imaging，MRI)检查技术课程实验教学效果，解决磁共振教学设备缺乏和生均训练时间不足问题，上海健康医学院医学影像学院基于医学数字成像和传输(digital imaging and communications in medicine，DICOM)技术设计和实现了"云"磁共振成像实验教学系统。该系统设计了患者信息登记、检查序列、成像参数设置、图像浏览与处理、胶片排版与打印等模块；支持多用户同时在线学习，提供多部位MRI检查技术课程的实验项目，具有智能辅助学习助理、成像参数嵌入式微课教学视频和操作考核系统等特点，经过2轮教学实践，取得了良好的教学效果。

简介：摘要：目的：分析在影像科室间应用远程影像教学系统（融合PACS）的效果和价值。方法：此研究借助回顾性方式展开，时段限制在2019.6-2020.7，对象选择我院影像科10名医师，均给予融合PACS的远程影像教学系统，观察教学效果。

简介：摘要本研究将智能眼底影像辅助诊断系统应用于眼科临床带教，探讨其在提高眼科学临床教学质量中的作用。围绕糖尿病性视网膜病变的临床带教案例，分析了具体应用步骤、效果以及改进策略。结果发现智能眼底影像辅助诊断系统提供的典型案例作为导入材料，可使课程更加生动；学生在课后利用该系统反复练习，可以加深知识的理解，增强学习积极性，应用效果得到了学生的肯定。

简介：摘要目的评估HaiMed难愈性创面人工智能辅助系统在创面测量中的准确性及实用性。方法根据入选标准选取北京大学第三医院成形外科2019年1至8月诊治的慢性创面患者20例，男12例，女8例，年龄20～76岁，其中术后愈合不良创面9例，糖尿病足创面6例，压疮4例，肿瘤创面1例。分别采用传统的透明膜勾边法和HaiMed难愈性创面人工智能辅助系统对20例创面面积进行测量。对2组创面面积测量结果进行配对t检验，应用Spearman简单相关分析、Bland-Altman评价以及变异系数，对HaiMed系统的准确性、稳定性进行统计分析。P<0.05为差异有统计学意义。结果HaiMed难愈性创面人工智能辅助系统与传统测量工具相比，在创面面积测量中差异无统计学意义(t＝1.997，P＝0.060)，2种方法的Spearman相关系数r＝0.998，两者一致性好。Bland-Altman评价示所有散点均落于95%一致性界限内，HaiMed系统准确性可靠。透明膜勾边法组变异系数最小0.41%，最大4.03%，平均1.67%；HaiMed组变异系数最小0.15%，最大2.31%，平均0.60%，HaiMed系统较传统测量方法有更高的稳定性。结论HaiMed难愈性创面人工智能辅助系统测量创面面积准确性高、稳定性好，尤其对于浅表创面，可进行简便快捷的创面评估，是一套新型、可靠的创面测量工具。

简介：摘要目的探究表面光学系统Catalyst对不同肤色的灵敏度，以评估肤色对Catalyst引导放疗摆位的影响。方法应用肤色色卡依次粘贴于放疗质控模型，模拟患者摆位。首次监测时常规摆位(室内激光+放疗质控模型标记)后用Catalyst获取色卡影像，并将其作为参考影像；非首次时常规摆位后手动移治疗床(-5~5 mm，步长为2 mm)，利用Catalyst监测摆位。记录不同肤色在腹背(AP)、头脚(SI)、左右(LR)方向床值误差及Catalyst监测的摆位误差。结果Catalyst监测时所需增益和积分时间参数随肤色加深而递增，积分时间对数与增益呈线性负相关(R2>0.9)。不同肤色与最浅色(1Y01SP)色差值ΔE≤189时，床值误差与Catalyst摆位误差相关(RSI>0.5，RLR>0.5，RAP>0.9)，Catalyst监测快速、稳定；当218<ΔE≤253时，LR方向无显著相关(RLR<0.3)，Catalyst监测稳定；当254≤ΔE≤285时，Catalyst监测不稳定；当ΔE>318时，Catalyst无法监测到该肤色。结论Catalyst影像采集的增益和积分时间参数与肤色有相关性。在特定肤色区间内Catalyst可准确监测。

简介：[摘要] 目的：分析人工智能辅助系统联合超声对甲状腺结节的鉴别诊断价值及检出率。方法：时间起于

简介：摘要目的系统评价基于深度学习的智能辅助内镜诊断系统(intelligence-assisted endoscopic diagnosis system based on deep learning，DL-IEDS)对上消化道早癌的诊断价值。方法系统检索Pubmed、Embase、Web of Science、Cochrane Library、Sinomed、CNKI、维普及万方等中英文数据库中有关运用DL-IEDS诊断上消化道早癌的诊断性试验。纳入的研究按诊断准确性研究质量评价工具-2进行文献质量评价，并采用Rev Man 5.3、Meta-Disc 1.4和Stata 15.1统计软件综合对数据进行Meta分析。结果最终纳入8篇文献，共9 675张图片，其中早癌图片2 748张。Meta分析结果显示：DL-IEDS诊断上消化道早癌的合并灵敏度、特异度、阳性似然比、阴性似然比及综合诊断比值比分别为0.920、0.874、6.824、0.103及71.109，综合受试者工作特征曲线的曲线下面积(area under the curve，AUC)为0.958 7；其中5篇文献报道了DL-IEDS诊断早期胃癌的结果，数据合并分析后结果显示，DL-IEDS的合并敏感度和特异度分别为0.840和0.845，AUC为0.919；4篇文献报道了内镜专家及内镜经验不足者诊断上消化道早癌的结果，前者合并敏感度、特异度及AUC分别为0.693、0.892及0.892 3，后者分别为0.586、0.860及0.754 5。对DL-IEDS、内镜专家及内镜经验不足者诊断上消化道早癌的AUC进行比较发现，DL-IEDS与内镜专家间差异无统计学意义(Z＝1.510，P＝0.131)，DL-IEDS与经验不足者间差异有统计学意义(Z＝6.841，P<0.001)。结论DL-IEDS对上消化道早癌具有较高的诊断准确性，能够明显提高内镜经验不足者对上消化道早癌的诊断能力。

简介：摘要本研究将虚拟仿真教学系统首次应用于口腔医学住院医师规范化培训阶段的教学，内容涉及课程准备、课程设计以及教学实践等相关内容。通过口腔医学住院医师完成虚拟仿真教学系统中二类洞的制备以及烤瓷熔附金属全冠的牙体预备的实践过程，摸索出三次课程为一期的教学安排；每次课程采用搭配互动式教学模式，最终根据虚拟仿真教学系统给出的"成绩单"进行点评和总结。本研究为虚拟仿真教学系统在口腔医学住院医师规范化培训阶段教学的推广奠定基础，也为提高住院医师临床操作技能的熟练度和精确度找到新的方向。

简介：摘要目的阐明微助教结合基于问题的教学（problem-based learning，PBL）应用于妇产科课堂教学的效果。方法将受试学生随机分为实验组和对照组，并对两组学生一般资料进行对比。两组学生分别采用微助教结合PBL教学和传统演讲式教学方法。通过对比两组学生课堂考勤率和期末考试相关章节分数成绩，评价其在相同内容、相同课时授课下参与课堂的积极性和课堂教学质量；对实验组学生进行问卷调查以了解学生对微助教结合PBL教学的评价，综合评估其教学效果及满意度。采用SPSS 17.0进行t检验和卡方检验。结果两组学生一般资料对比差异无统计学意义。实验组（274/279）学生课堂出勤率高于对照组（61/90），且期末考试成绩相关章节得分较对照组更高（P<0.01）。问卷调查实验组学生93人对微助教结合PBL教学方法的评价，调查问卷回收93份，有效率100%；统计结果显示大多数学生对该授课方法非常满意（90人/93人），并希望应用于更多的课程教学（89人/93人）。结论微助教结合PBL应用于妇产科课堂教学有助于提高学生参与课堂的积极性，可以有效提高课堂质量。学生对该授课方法的认可度较高，值得进一步应用和推广。

简介：摘要目的对西藏自治区远程医学系统的建设应用情况展开调查研究。方法于2020年6—7月，对西藏自治区拉萨、山南、日喀则、林芝、昌都、那曲和阿里地区的各级医疗机构进行走访，通过座谈、发放收集调查问卷和实地走访的形式采集相关信息，对有效的调查问卷进行数据统计分析。结果共走访125家医疗机构，覆盖西藏自治区7个地区，其中74家医疗机构能够与解放军总医院的远程医学平台实现音视频双向通信对接。收集有效调查问卷73份，64家(88%)医疗机构拥有软件或硬件音视频终端。有25家医疗机构从未开展过远程会诊业务，占34%; 35家医院的年会诊量不到10例；11家的年会诊量11～100例；只有2家由于开展了远程心电和远程超声诊断，年会诊量超过100例。结论此次调研发现，西藏自治区县级及以上医院已经建立了远程医学系统，但远程业务开展很少，系统闲置率高，远程教育资源不匹配。

简介：摘要视力障碍人士需要各种视障辅助器具（简称视障辅具）进行补偿或代偿视觉，同时接受视障辅具使用训练及定期功能评估以加强技能。目前，社会机构服务模式、医院低视力门诊模式、流动诊所或项目服务模式等传统的视障辅具适配的康复治疗是有效的，但受到地域、人才、科技、资源等方面的限制，服务覆盖面有限，尚未全面满足视障人士需求。远程、基于互联网的现代化视障辅具智能适配模式已被应用于临床中，并发挥着重要的作用。现就智能视障辅助器具适配体系研究进展作一综述，旨在为视障康复提供新的思路，提高视障康复效率。

简介：摘要：人工智能是计算机时代的产物，他开始慢慢的和很多行业进行交叉结合，人工智能技术应用到了大数据，深度学习算法，还有很多新兴的计算机技术，具有比较强的信息处理能力和计算能力，在中医领域，人工智能也开始逐渐得到了应用。人工智能在中医临床领域当中的应用，主要可以分为三个方面，分别是中医健康数据管理与治未病智能化、中医辨证智能化和施治智能化。特别是在中医药临床与人工智能的应用越来越广泛，利用人工智能技术，可以帮助中医工作顺利展开，并且对中医临床面临的难点进行分析，从而促进中医临床领域更好的发展。

简介：摘要：当前，放射治疗主流技术之一是多叶准直器调强适形放射治疗技术，此项技术在实际应用的过程中，是以光学监视系统为主，控制多叶准直器最大精度，以此为基础，集中处理照射剂量，并体现在病变内，最终移除肿瘤细胞。同时，在此项技术实际应用过程中，并不会对肿瘤细胞周围正常组织或器官造成严重影响，整体安全性有基础保障。

简介：摘要：近年来，随着人工智能（AI）技术在医学影像领域的逐步应用，鼓励医疗器械行业创新发展相关政策的不断落地，致力提升医疗机构服务水平的医学影像新业态崭露头角，尤其是以AI医学影像产品为代表的诊断设备，成为医疗器械行业发展热点。然而，人工智能面临着医学影像大数据持续积累所带来的挑战：缺乏高质量数据集、行业标准、管理规范等。因此，构建符合我国国情、法律/法规及科研人员使用习惯的标准化医学影像数据库势在必行。FAIR数据准则（可查询、可访问、可交互、可再用）有望在数据库构建、数据采集以及规范化医学影像数据描述术语等方面发挥指导作用。

简介：摘要：自伦琴1895年发现X射线以来，医学图像已经成为诊断人体疾病的重要医学检查手段。如今，计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MＲI)和超声等医学图像都是疾病诊断最直接、最常用的方法。然而，大量的医学图像需要临床医生和影像科医生花费很多时间和精力进行阅片分析，并且还可能会因医生个人主观经验或疲劳出现阅片错误，导致疾病错诊、漏诊和误诊等问题，因此，亟须有数字化、智能化的软件和程序来解决这个问题，提高阅片速度和效率，减少医生错诊、漏诊和误诊的出现概率。人工智能(artificialintelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，通常是指通过计算机程序来呈现人类智能的技术。根据2017年中华人民共和国国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，人工智能已经成为我国科技的重要发展战略方向，其在我国各行各业都有重要体现。近年来，随着深度学习的发展，人工智能技术在医学领域取得了很多突破性进展，尤其体现在医学图像处理方面，前期主要包括CT、MＲI和超声图像中病灶的智能识别、自动分割、三维重建和三维量化，以及后期的疾病智能诊断和预后评估。本述评将从人工智能辅助医学图像分割和三维重建、疾病的智能诊断和预后评估三个方面探讨人工智能在医学图像处理中的研究进展，并对今后的医学人工智能的研究方向进行展望。

简介：摘要：人工智能(artificialintelligence,AI)诞生于计算机领域,现已发展成一门交叉前沿学科。关于AI的定义一直存在争议,相对权威且完备的定义来自《人工智能标准化白皮书(2018版)》,指出AI是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能,感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。