简介：摘要：随着教育改革的全段性推进，更多的中职教师也开始从生本兴趣激发的角度出发思考、尝试各个专业教学模式的改革路径和策略。基于对这一趋势的认识，笔者将结合个人工作经验和有关研究成果，依托文献查阅和案例分析等方法，从临床医学专业的角度切入，围绕“中职临床医学教学中如何激发学生的学习兴趣”一题撰文，并就不同方面提出一些策略性的建议，希望可以对诸位的工作优化起到一定的帮助作用。

简介：摘要：在当前胸外科护理实习带教的过程中，引入自我学习模式，促使护生在接受临床带教的同时，能够结合临床主治医生以及带教教师的指引，充分进行带教内容的回顾和反思，加强自我学习，从而促使自己可以通过护理实习带教掌握更丰富的专业知识，提升临床带教的效果。本文在观点分析中，针对目前胸外科护理实习带教过程中如何实现自我学习的应用进行了观点的阐释。希望通过本文观点的阐释，不仅让带教护生能够扎实掌握胸外科的专业临床护理知识，同时也可以强化自我学习在带教呼声中的应用，提升带教护生的带教效果。

简介：摘要：在各大高校发展中，开设的专业课程越来越多，其中药学专业是重要的构成部分。药学专业旨在培养具有良好的创新意识和科研素养，系统掌握药学学科的基本理论和基本技能，能够在医药科研院所、药品生产和流通企业、医疗卫生机构、医药院校、药品检验分析和监管等领域从事药物研发、生产、质量检测、临床应用及监督管理等工作的药学专业人才。药学专业的培养目标要求学生系统掌握药物化学、药物设计学、药理学、药剂学、药物分析学、生药学和天然药物化学等学科的基本理论、基本知识和基本技能。基于此，本文主要针对药学学生自主学习能力内容展开研究。

简介：摘要目的通过基于MRI的机器学习模型来预测吸烟者及健康对照者大脑年龄，进一步探讨吸烟与大脑老化的关系。方法该研究为回顾性研究。数据集1为2014年8月至2017年10月郑州大学第一附属医院募集的男性吸烟者95名［年龄20~50（34±7）岁］和健康对照者49名［年龄20~50（33±7）岁］。数据集2为2010至2015年西南大学成人影像数据库的114名男性健康志愿者［年龄20~50（34±11）岁］。所有受检者均接受高分辨三维 T1WI。基于数据集1和数据集2健康对照者的结构MR图像构建高斯过程回归（GPR）模型和支持向量机模型预测大脑年龄，并通过交叉验证法验证模型性能，计算预测大脑年龄与实际年龄间的平均绝对误差（MAE）、实际年龄和预测大脑年龄之间的相关性（r值），最终筛选出最佳模型。将最佳模型应用于吸烟者和健康对照者预测其大脑年龄。最后以年龄、教育年限及颅内总容积为协变量，通过一般线性模型比较吸烟者和健康对照者的大脑年龄差值（PAD）的差异。结果GPR模型预测大脑年龄（MAE=5.334，r=0.747）优于支持向量机模型（MAE=6.040，r=0.679）。GPR模型预测数据集1的吸烟者PAD值（2.19±6.64）高于数据集1的健康对照者（‒0.80±8.94），差异有统计学意义（F=8.52，P=0.004）。结论基于MRI的GPR模型预测吸烟者及健康对照者大脑年龄性能较好，吸烟者PAD值增加，进一步表明吸烟会加速大脑老化。

简介：无

简介：摘要本文探讨了现有临床内镜教学的现状及内镜教学与数字化学习（E-learning）的有效结合方式；并以消化内镜为例，以Maya和Unity3D软件为基础拟构建E-learning数字化胃镜漫游系统。这为解决现有的内镜教学问题，为推动内镜教学领域的数字化改革与E-learning教学的进一步实施提出了可行性方案。

简介：摘要用学术英语（English for academic purposes，EAP）撰写并发表论文是我国医学研究生应具备的一项基本素质。面对这一挑战，医学研究生需适应从外语到局部的二语环境、从应试到应用写作的转变；并把握英文生物医学论文的特点，包括以应用为导向、以清楚简洁为语言使用标准、以特定的语类规则组织篇章、以交际目标完成情况为评价标准等。进而根据这些特点选择符合语体特征的词，确保句子结构与逻辑一致，做到段落连贯、一个段落一个中心思想，以及确保篇章结构符合语体规范与格式，从而切实有效地提高英文生物医学论文写作能力。

简介：摘要：目的：分析职校护生逆商对其自主学习能力的影响。方法：采用问卷的方式对在职业学院护理专业的100名学生进行调查，根据学生的逆商水平均为对照组（逆商水平低）以及观察组（逆商水平高），对比自主学习能力。结果：观察组自主学习能力优于对照组（P

简介：摘要目的探讨医学生在线学习过程中师生互动满意度的影响因素。方法采用问卷调查方法。2020年4月选取汕头大学医学院参与在线学习的2015~2019级1 271名本科生为研究对象，自制问卷进行调查，采用多独立样本Kruskal-Wallis检验和Spearman相关性分析在线学习师生互动满意度影响因素。结果学生在线学习师生互动满意度评分为[12.0(1.0)]分。与师生互动满意度相关的因素包括学生所读年级(r＝0.09，P＝0.017)、就读专业(r＝0.06，P＝0.032)、在线学习认可程度(r＝0.64，P<0.001)、在线学习适应程度(r＝0.50，P<0.001)、团队合作满意度(r＝0.39，P<0.001)、课后小测验满意度(r＝0.54，P<0.001)、课程预习频率(r＝0.20，P<0.001)。学生对在线教学方式"自学+微信答疑"、"微信知识点梳理"、"群聊语音视频"和"群聊消息讨论"的支持态度分别与其师生互动满意度评分呈正相关(r分别为0.22、0.11、0.06、0.10，P值分别为<0.001、<0.001、0.041、<0.001)。结论学生对在线学习师生互动满意度总体较高，师生互动满意度受学生年级、就读专业、在线学习认可程度、在线学习适应程度、团队合作和课后小测验满意度、课程预习频率及在线教学方式等因素的影响。

简介：摘要目的研究在常规剂量扫描情况下模拟低剂量CT图像的方法，以此生成训练数据集中与常规剂量CT具有对应关系的低剂量CT图像，并建立深度学习模型，用于低剂量CT图像的降噪。方法使用Philip Brilliance CT Big Bore模拟定位机，其不同算法重建的CT图像具有不同的噪声水平，其中iDose4算法噪声较大，而全模型迭代重建技术(iterative model reconstruction，IMR)噪声较小。提出一种以等价噪声水平重建图像替代低剂量CT图像的方法。常规剂量和低剂量CT的曝光量分别采用250和35 mAs。分别扫描CTP712均匀模块，用IMR算法重建低剂量CT图像，用不同降噪水平的iDose4算法重建常规剂量CT图像，并根据噪声分布从中找出低剂量CT的噪声等价图像。随后，用常规剂量和噪声等价CT图像配对训练循环一致性生成对抗网络(cycle-consistent adversarial networks，CycleGAN)，使用模体测试该方法对真实低剂量CT噪声的改善程度。结果用iDose4 level 1重建的常规剂量CT图像可替代IMR重建的低剂量CT图像。低剂量扫描可降低86%的辐射剂量。使用CycleGAN模型降噪后，对于均匀模块，降噪幅度为45%；对于CIRS-SBRT 038模体的脑、脊髓和骨等处，噪声值分别降低了50%，13%和7%。结论等价噪声水平重建图像可用于替代低剂量CT图像训练深度学习网络，在避免受检者受照剂量增加的同时，减少图像噪声，提高图像质量。

简介：摘要目的探讨干眼患者自发瞬目模式的特点。方法横断面研究。连续纳入2019年1至12月在首都医科大学附属北京同仁眼科中心角膜病专科门诊就诊的干眼患者357例作为干眼组，其中男性102例，女性255例；年龄（46.2±13.3）岁；同时纳入健康志愿者152名作为对照组，其中男性32例，女性120例；年龄（48.1±13.9）岁。所有患者进行问卷调查眼表疾病评分指数、瞬目视频获取、泪膜破裂时间（BUT）检查、角结膜荧光素染色、基础泪液分泌试验。将瞬目视频的单帧图片输入UNet分割算法与ResNet分类算法建立的模型进行分析，获取睑裂高度百分比绘制瞬目波。将完全瞬目分为A、B、C型，不完全瞬目分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ型，进而分析干眼患者的自发瞬目特征，并使用独立样本t检验和Wilcoxon秩和检验分析其与对照组差异的统计学意义。结果本研究建立的分割模型与分类模型准确度分别为96.3%与96.0%，与人工分析的一致性为97.9%。干眼组患者瞬目频率为30（18，42）次/min，显著高于对照组的20（9，46）次/min（U=18 132.50，P=0.002），但完全瞬目次数为6（3，24）次/min，明显低于对照组的12（3，33）次/min（U=12 361.00，P=0.016），不完全瞬目次数为15（6，27）次/min，明显高于对照组的3（0，10）次/min（U=22 839.00，P<0.001）。完全瞬目中，干眼患者A型瞬目占比显著高于对照组［53.7%（2 796/5 177）和39.3%（633/1 698）；χ²=101.83，P<0.001］；不完全瞬目中，干眼患者Ⅱ型瞬目占比显著高于对照组［36.0%（2 334/6 477）和29.6%（126/426）；χ²=6.99，P=0.008］。干眼患者平均瞬目间期为1.5 s，与对照组2.2 s比较，差异无统计学意义（U=15 230.00，P=0.093）；干眼患者眼睑完全闭合期为0.8 s，明显短于对照组1.3 s（U=16 291.50，P=0.006）。闭眼期、睁眼前期、睁眼末期与对照组比较，差异均无统计学意义（均P>0.05）。结论干眼患者不完全瞬目次数增加、完全瞬目次数减少，眼睑完全闭合时间明显缩短；其瞬目模式以闭合幅度减少的Ⅱ型不完全瞬目及闭合时间缩短的A型完全瞬目为主。

简介：摘要目的分析自动机器学习（autoML）模型预测孕早期子痫前期风险的效果。方法选取2017年1月—2020年10月2 180例在济南市第二妇幼保健院建档并于孕12周进行孕检的单胎孕妇，根据整个孕期是否发生子痫前期分为子痫前期组（103例）和对照组（2 077例），比较两组孕妇临床资料和血液学指标差异，分析各指标与子痫前期发生风险的相关性。将纳入研究的孕妇按7∶3的比例随机分为训练集和测试集，应用autogluon autoML算法构建多种机器学习模型，并在训练集中进行训练和交叉验证，比较不同模型的训练和验证准确率。分析各指标在autoML模型中的重要性，以autoML模型和logistic回归模型分别对测试集孕妇孕早期子痫前期的发生风险进行预测，应用受试者工作特征（ROC）曲线对autoML模型和logistic回归模型的预测效能进行评价。结果子痫前期组年龄、孕前体质指数、孕12周体质指数、孕12周腰围、饮酒史比例、超敏C-反应蛋白（hs-CRP）、三酰甘油、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、天冬氨酸氨基转移酶（AST）、血小板分布宽度（PDW）、平均血小板体积、促甲状腺激素（TSH）、β-人绒毛膜促性腺激素水平均显著高于对照组（均P<0.05），游离三碘甲状腺原氨酸（游离T3）、游离甲状腺素（游离T4）、胎盘生长因子（PIGF）、可溶性fms样酪氨酸激酶-1（sFlt-1）、妊娠相关血浆蛋白-A（PAPP-A）均显著低于对照组（均P<0.05）。相关性分析显示，孕前体质指数、孕12周体质指数、孕12周腰围、hs-CRP、三酰甘油、AST、TSH、游离T3、游离T4、β-HCG、PIGF、sFlt-1和PAPP-A等与孕早期子痫前期风险的相关性较高；但各指标间的相关性均较低。通过autoML模型算法共构建8类18个模型，基于FastAI的神经网络_L2在训练集（0.963）和验证集（0.971）中的准确率最高；TSH、LDL-C、PDW、孕12周腰围、sFlt-1、AST等指标重要性较高，游离T4、总胆固醇、孕次、饮酒史、产次和高血压家族史重要性较低。孕早期autoML模型预测子痫前期发生风险的ROC曲线下面积显著高于logistic回归模型（0.984比0.765，P=0.002）；两种预测模型在训练集的预测准确率差异无统计学意义（P>0.05）；autoML模型在测试集的预测准确率和灵敏度均显著高于logistic回归模型（99.54%比98.32%，93.75%比75.00%，均P<0.05）。结论孕早期TSH、LDL-C、PDW、孕12周腰围、sFlt-1、AST等因素与子痫前期发生风险具有一定相关性，基于孕早期指标的autoML模型对子痫前期发生风险具有较高的预测价值。

简介：无

简介：摘要半月板撕裂是膝关节损伤的常见类型，若治疗不当，易引发膝关节疼痛、骨性关节炎等一系列临床症状。正确识别半月板病变是进行患者教育和临床干预的重要前提。MRI是临床诊断半月板损伤的最常用影像学方式，其能够准确反映半月板撕裂的位置、撕裂类型、半月板形态等，是临床诊断半月板撕裂的首选影像学方式。基于深度学习的MRI疾病检测是人工智能的一个新兴领域，随着深度学习算法的临床效用研究不断推进，人工智能可能最终转化为临床实践。本文从迁移学习与定制的神经网络两大分类中探究半月板损伤二分类、撕裂位置、撕裂方向、分级和感兴趣区分割等方面的基于深度学习的半月板MRI诊断研究进展，并指出当前研究的一些不足，以期为后续研究提供参考思路。

简介：摘要目的构建基于深度学习的人工智能内镜超声（endoscopic ultrasonography，EUS）胆管扫查辅助分站系统，以期辅助医师学习多站成像技术，提高操作水平。方法回顾性收集武汉大学人民医院和武汉协和医院2016年5月—2020年10月522例EUS视频资料，基于视频截取图像，获得来自武汉大学人民医院的3 000张白光胃镜、31 003张超声胃镜图像和来自武汉协和医院的799张超声胃镜图像，用于EUS胆管扫查系统的模型训练和模型测试。模型包括：白光胃镜图像过滤模型，标准站图像与非标准站图像区分模型和EUS胆管扫查标准图像分站模型，用以将标准图像分为肝窗、胃窗、球窗、降窗。然后从测试集中随机抽取110张图像进行人机大赛，比较专家、高级内镜医师与人工智能模型对胆管扫查多站成像每个站点识别的准确度。结果白光胃镜图像过滤模型准确率为100.00%（1 200/1 200），标准站图像与非标准站图像区分模型准确率为93.36%（2 938/3 147），EUS胆管扫查标准图像分站模型在内部测试集中各分类的准确率分别为肝窗97.23%（1 687/1 735），胃窗96.89%（1 681/1 735），球窗98.73%（1 713/1 735），降窗97.18%（1 686/1 735）；外部测试集中准确率分别为肝窗89.61%（716/799），胃窗92.74%（741/799），球窗90.11%（720/799），降窗92.24%（737/799）。人机大赛中，模型分站的正确率为89.09%（98/110），高于内镜医师［85.45%（94/110），74.55%（82/110），85.45%（94/110）］，接近专家水平［92.73%（102/110），90.00%（99/110）］。结论本研究构建了一种基于深度学习的EUS胆管扫查系统，可以较为准确地实时辅助内镜医师进行标准多站扫查，提高EUS完整性及操作质量。

简介：摘要：目的：此次研究主要针对临床医学专业学生的培养方式展开讨论，通过使用互助式学习管理的方式提升学生对理论知识和实践活动的掌握情况，保障学生的学习效果。方法：此次研究主要选取2020年12月至2021年7月该时间段来本院进行实习的学生34例展开研究，为了更好地对互助式学习管理方式的应用结果进行观察，将采用常规的学习管理方式与其进行对比，并将其中的17例学生作为此次研究中的A组，剩余的17例作为此次研究中的B组，参与此次管理的人员在研究的过程中对学生的表现情况以及最终的考核结果进行对比研究。除此之外，在对选取的所有学生进行管理研究之前，要先将此次研究的内容和目的进行说明，保障在其了解且知情的情况下，将此次的研究结果进行公示。结果：通过使用上述常规和互助式两种学习管理方式进行研究后发现，使用互助式学习管理的17例学生的整体表现都优于常规管理的17例学生，并且最终的考核结果显示，无论是对理论知识的掌握程度还是对实践内容的掌握，互助式小组的学生都处于领先的地位，使用常规学习管理方式的一组学生的结果相对来说是比较差的。且两组学生最终的研究数据都存在一定的差异，可为此次研究提供可靠的数据支撑。结论：从研究的结果上来看，使用互助式学习管理的方式对学生进行管理，无论是理论考核还是实践考核都具有一定的优势，且该种管理方式更受学生和管理者的欢迎。因此，想要更好地提升学生临床的专业程度，应积极的推荐并使用互助式的学习管理模式，进而全方位提升学生的专业素养。

简介：摘要：孤独症是一种日益常见的神经发育障碍性疾病，以男孩多见。根据美国8岁儿童的数据，从2012年到2020年孤独症患病率由1/68升高到1/54。第二次全国残疾人抽样调查结果显示，我国0~6岁精神残疾（含多重）儿童占0～6岁儿童总数的1.10‰，约为11.1万人，其中孤独症导致的精神残疾儿童占到36.9%，约为4.1万人。孤独症又称为自闭症，是一种神经系统的发育障碍，临床主要表现为言语沟通交流障碍、兴趣范围狭窄、刻板行为等。

简介：摘要：在2019年末的新冠疫情大背景下，不少美国高中被迫关闭学校进行线上课程，而在这些学校中的中国留学生也大多回到中国继续他们的课程。本研究针对疫情期间美国高中留学生在线上学习时的抑郁比例和症状做了网上抽样问卷调查。发现有75%的学生患有不同程度的抑郁症状。

简介：【摘要】目的 浅析急诊教学培养中应用PBL数字化学习共享平台的教学效果。方法 抽取2018级年制临床专业学生132名，根据教学方式的不同分为对照组与研究组，各66名，对照组接受常规PBL教学，研究组接受PBL数字化学习共享平台教学，就两组学员满意度进行组间比较。结果 研究组学员教学满意度高于对照组，差异有统计学意义（P＜0.05）。结论 在急诊教学培养中应用PBL数字化学习共享平台有利于提升教学治疗，改善学员教学满意度。

简介：【摘要】目的：评定在低年资护士静脉治疗培训中采用经验学习圈理论的应用价值。方法：选择医院在2021年1月至2022年1月期间低年资护士66名，按照随机数字表法进行分组，每组33名，对照组采用传统授课方式进行培训，观察组采用经验学习圈理论，将两组培训效果进行比较。结果：观察组理论考核成绩（96.36±2.01）分、操作考核成绩（93.45±3.44）分比对照组更高，P＜0.05。观察组激发自主学习激情（8.98±0.34）分、透彻的理解知识点（9.04±0.25）分、知识点掌握更牢固（9.01±0.45）分、发现与解决问题的能力增强（9.45±0.33）分、提高成就感评分（9.36±0.36）分比对照组更高，P＜0.05。结论：低年资护士静脉治疗培训中采用经验学习圈理论的效果显著，可以提高培训的整体效果，值得推广使用。