图形图像课程群教学体系构建探索——以南京中医药大学医学信息工程专业为例

文章针对图形图像技术相关课程部分教学内容重复、现有教学模式缺乏前沿科技敏感度等不足,探讨通过优化图形图像相关课程的知识体系,构建符合专业培养目标与方案要求的图形图像课程群教学体系。专业教师在分析课程群内课程模块功能角色的基础上,纵向梳理课程知识点,横向建立课程间的联系,设计更贴近学生创新能力培养要求的图形图像课程群递进式实验项目及个性化学习评价机制,为中医院校交叉专业人才的培养打下坚实的基础,培养中医药现代化发展综合性人才。

人工智能时代中医药发展面临的法律与伦理问题研究

人工智能技术赋能下,中医药创新发展的同时也将引发一系列的法律和伦理问题。为遵循“科技创新伦理先行”的理念,对中医药领域相关政策、法律法规及其现状的研究和中医药伦理主体内涵及其现状的研究进行分析,探讨了人工智能时代中医药领域可能出现和亟需解决的法律和伦理问题。强调在法律方面应对医患关系、责任主体等根本性问题进行立法,在伦理方面应完善具有中医特色的审查制度并高度重视研究人员在伦理方面的欠缺。

人工智能新时代中医药院校教师专业发展研究

中医药人工智能与教育不断深度融合在教师专业发展中起着举足轻重的作用,也赋予中医药院校教师专业发展新的时代境遇,构建了“新时代中医药人工智能感知与应用能力”“人工智能化+中医药教育”“中医药人工智能数字化”的知识体系。中医药院校教师在专业发展过程中面临着中医药专业知识能力体系的更新、中医药专业知识教学模式的转型、中医药专业教育者角色能力的重塑等问题的挑战。因此,授业者可从更新中医药知识教育理念,以“数智技术赋能”增强中医药院校教师专业发展能力;创新中医药知识传授发展模式,提升中医药院校教师智能核心素养;激发学生内生动力,培养成长型思维,主动适应“中医药人工智能+教师”的育人角色等实现中医药人工智能新时代的教师专业发展。

浅谈南京中医药大学数学建模课程的建设

该文结合本校开展的数学竞赛,阐述了在中医药大学如何开展数学建模课程建设的经验,同时浅谈了课程建设主要解决的问题、创新点以及未来课程建设的方向。

“大数据分析”课程的教学改革与探索——以南京中医药大学计算机专业本科生“大数据分析”课程教学为例

近年来随着大数据越来越广泛地应用于生产生活的各个领域,大数据分析的需求和对大数据人才的培养需求也越来越迫切。大数据分析技术是其他领域开展科学研究的重要技术之一,“大数据分析”作为本科生课程应该注重实践能力的培养。为保证人才培养的时代性与实效性,本人拟在课程教学中拓展深度学习算法在大数据分析中的应用,深化大数据分析技术的并行编程;为突出我校中医药特色,引入生物医学相关案例,整合计算机专业本科生所学知识,提高其灵活运用所学解决实际问题的能力;引入分组讨论、团队合作完成案例分析等多种教学方法,激发学生学习兴趣,强化学生主体意识。

中医药人工智能研究生培养模式构建与实践——基于知识生产模式转型理论

中医药人工智能是以中医药理论为基础,将中医药学与人工智能等学科深度交叉融合,解决中医药与人工智能交叉领域的复杂工程问题。科学研究和学科的发展离不开高层次创新研究生的培养。基于知识生产模式转型的理论,根据新知识生产模式的目标及特征,结合中医药人工智能的内容与研究生培养过程,构建中医药人工智能研究生培养模式并实践,形成复合型人才培养目标、多学科课程体系、多元化导师队伍、项目制实践训练、联合式培养方式、交叉型平台建设、立体化效果评价的研究生培养模式。

人工智能赋能中医学高质量发展面临的问题与挑战

中医学高质量发展是新时代中医学发展面临的重要课题。人工智能作为新质生产力的代表之一,有望为中医学的传承、创新与发展提供强力动能。通过聚焦智能中医预警与诊断、智能中医治疗与康复、智能中医科研与教学三大方向,梳理人工智能赋能中医学存在的问题和挑战。在智能中医预警与诊断方面存在着中医理论本身的规范化和标准化问题,开放优质的大规模中医标注数据资源不足,智能方法设计缺乏中医理论及思维指导等问题;在智能中医治疗与康复方面,存在着反馈和调节机制尚未健全,多学科协同创新深度不足,技术安全和法律法规不够完善等问题;在智能中医科研与教学方面,存在中医隐性知识的挖掘和阐释不足,中医专家思维的学习和模拟不足等问题。基于以上问题提出相应的解决思路,为“人工智能+中医学”交叉学科领域研究开拓思路,为中医学传承创新高质量发展提供参考。

基于检索增强生成技术的中医药问答大语言模型的构建

目的构建基于检索增强生成技术的中医药问答大语言模型。方法收集中医古籍《伤寒论》、中医教材、名老中医经方及其他人工标注的中医数据集组建中医药语料库,构建中医药知识向量库;将检索增强生成(RAG)技术结合P-Tuning v2微调方法与大语言模型(ChatGLM2-6B)进行融合构建中医药问答大语言模型。结果以精确率、召回率与F1值为知识问答任务的评价指标进行验证,在简单类中医问答可以达到90%以上的准确率,其中成分类问题的回答准确性最高,F1值达到0.928,中高难度问答准确率在75.8%~87.7%之间,F1值均达到0.766以上;以多样性和准确性为中医问题生成任务的评价指标进行专家打分,研究模型相较于基座模型高出了9.5分。结论研究模型具备良好的语义理解能力和较高的可靠性,有效缓解了模型幻觉并帮助患者明确问题意图,对推进中医药知识的研究以及人性化的交互式回答具有重要意义,为促进中医经验的传承与普及、中医诊疗智能化建设提供了创新方式。

“智能+中医药”计算机教学实验室建设——可共享软件环境体系方案

南京中医药大学计算机教学实验室在“智能+中医药”复合专业人才培养新模式的背景下,由于处于起步阶段,硬件资源有限。在“智能+中医药”计算机教学实验室建设过程中,可共享软件环境体系方案的提出与实施,既可以使计算机教学实验室软件环境干净、轻量,从而提升机器性能,又可以方便实验室技术人员、学生和教师通过共享软件环境资源轻松部署复杂实验环境,提升课程实验效率,从而助力“智能+中医药”专业发展与人才培养。

基于真实世界的中医药慢性肾脏病大数据平台应用和展望

当前,大数据、人工智能等新一代信息技术快速发展,这些技术与医疗领域深入交叉应用,为医疗服务与科学研究带来了巨大变革。在真实世界研究中,大数据和人工智能已经成为中医药诊治慢性肾脏病(chronic kidney disease,CKD)的“数字新基建”。真实世界的慢性肾脏病大数据平台积累了海量数据,促进了肾脏病数据的整合与共享,为临床诊疗、慢病随访、临床队列等研究提供了宝贵的数据支撑。借助人工智能技术,平台提供数据分析与科研服务,如CKD患病预警、预后风险评估、凝练核心处方等,为肾脏病诊治提供了更加准确、高效的决策支持。介绍基于真实世界的慢性肾脏病大数据平台发展现状与应用,以中国肾脏病大数据应用创新联盟为具体案例进行阐述,最后提出对真实世界的慢性肾脏病大数据研究的未来展望。

人工智能背景下的中医舌诊客观化研究概述

为了促进中医舌诊的标准化和客观化,推动中医舌诊客观化研究,探究以深度学习为代表的人工智能技术在舌诊客观化领域的应用现状和研究水平,文章以舌像的采集-预处理-图像识别-客观诊断为主线,对舌像辩证自动化的新方法进行了归纳和总结。通过方法综述,为智能化舌诊和中医现代化研究提供方法参考和研究思路,促进人工智能技术在中医舌诊领域的深度发展。

基于G-Means的中医药可穿戴设备的数据汇聚方法研究

目的主要研究高效的数据汇聚方法,以减少中医药可穿戴设备节点的能量消耗,并延长中医药可穿戴设备网络的生存周期。方法通过G-Means算法,按照中医可穿戴设备节点的地理位置,将节点划分为多个服从高斯分布的簇集。根据节点的剩余能量与地理位置为所有簇集内可穿戴设备节点分配权重,所计算的权重值为每个簇集选取合适的簇头节点。网络内所有节点数据经簇头节点收集并汇聚至中医医生观测平台。结果文中的方法在场景1与场景2中所有节点在网络前100轮的平均能耗分别为0.0262 J与0.0555 J,比同类型方法均降低10%以上。文中所提方法在场景1与场景2下首个节点的失效时间为910轮与849轮,比同类型方法均延长10%以上。结论高效中医药可穿戴设备的数据汇聚方法优化中医药可穿戴设备网络的拓扑结构,提高设备节点的能效性,并延长网络的生存周期。

高等中医药院校“七结合”劳动育人体系构建

劳动教育是中国特色社会主义教育制度的重要内容,是“大思政课”重要组成部分,具有树德、增智、强体、育美的综合育人价值。高等中医药院校要深入挖掘中医药专业中的劳动教育元素,将中医药文化融入劳动育人体系,在劳动育人体系中做到七个结合:在劳动教育目标中将知、情、技相结合,同时与中医药文化相结合;在劳动教育内容中将必修课与选修课相结合、劳动教育与课程内容相结合、第一课堂与第二课堂相结合;在劳动教育形式中注重集中与分散相结合;建立校内与校外相结合的劳动教育基地;在劳动教育评价中注重规范化与多元化相结合。

知识驱动的中医智能诊疗研究思路与方法

中医诊疗数字化和智能化是中医现代化发展的重要方向。充分发掘和利用中医先验知识,建立知识驱动的中医智能诊疗方法和模型,对中医现代化发展具有重要意义。在梳理和分析以知识工程为代表的中医智能诊疗问题的基础上,提出以多模态数据为基础,构建涵盖知识抽取、知识组织和辅助诊疗于一体,知识驱动的中医智能诊疗研究思路和方法,以期为中医诊疗数字化和智能化研究提供参考。

加快创建突发公共卫生事件中医药应对体系

在新冠肺炎疫情防控过程中,中医药显示出不可替代的显著作用和独特魅力。2020年6月,习近平总书记在主持召开专家学者座谈会时强调:"中西医结合、中西药并用,是这次疫情防控的一大特点,也是中医药传承精华、守正创新的生动实践。"江苏在积极探索中医药治疗成效的同时,也暴露出中医药应对体系的诸多问题和短板。在"外防输入、内防反弹"压力下,全省应时刻保持警惕,加快创建江苏突发公共卫生事件中医药应对体系,慎终如始、毫不松懈地做好常态化疫情防控,确保中医药"利剑"在手,释放更多战"疫"力量。

国医大师周仲瑛辨治肺癌的中医药本体构建研究

目的构建国医大师周仲瑛辨治肺癌的中医药本体,实现中医药肺癌领域知识的共享和推理。方法以国医大师周仲瑛教授辨治肺癌门诊医案为知识源,采用protégé5.5.0工具,以OWL为本体的描述语言,借鉴“七步法”构建国医大师周仲瑛教授辨治肺癌领域本体,实现肺癌中医诊疗知识表示和领域建模。结果肺癌中医药本体较为全面展示周仲瑛教授病机辨证知识体系,共有类74个,实例206个,对象属性8个,数据属性5个,为从概念层次上掌握周仲瑛教授病机辨治肺癌知识体系奠定基础。结论本体的构建对肺癌的中医诊疗经验的知识表示、知识共享、未来知识库及知识图谱建设具有一定的参考与应用价值。

基于CiteSpace的中医药治疗肺癌知识图谱可视化分析

目的基于CiteSpace工具,对中医药治疗肺癌的文献进行知识图谱可视化分析,探索中医药治疗肺癌的发展状况。方法在中国知网中检索2009年-2018年中医药治疗肺癌的相关文献,应用CiteSpace3.9.R6软件对作者、机构、关键词绘制知识图谱并进行分析。结果共纳入文献1050篇,近10年发文量较为稳定。研究学者440位,以徐振晔等为代表;研究机构为352家,以上海中医药大学附属龙华医院为代表;关键词为140个,频次最高的为非小细胞肺癌,聚类显示研究主要包括中医药治疗肺癌临床疗效观察、名老中医诊治肺癌规律分析、生物学机制研究及中西医结合治疗肺癌等方向。应用数据挖掘技术于该领域是目前研究主流,且持续性可观。结论近10年我国中医药治疗肺癌领域正处于蓬勃发展时期,中医药治疗肺癌具有独特优势,通过图谱初步直观展现了该领域发展脉络、研究热点及前沿趋势,为科研人员提供研究方向。

中医药知识图谱研究现状及发展趋势

知识图谱研究在中医药领域迅速发展,已经应用于中医药的基础理论、临床辅助、方剂用药等多个方面。对知识图谱的概念、关键技术及中医药知识图谱研究现状进行综述,总结中医药知识图谱研究面临的问题,包括中医术语标准统一问题、知识图谱模式层构建问题、中医知识融合技术规范问题、推理方法设计和选择问题等,并对中医药知识图谱研究的发展趋势进行展望,提出中医药知识图谱研究应切实解决中医临床中的实际问题,要结合中医药体系自身特点,加强对知识图谱构建方法和技术的探索,研究如何能够更加精准地建模中医药知识,为实现辅助决策、智能问答等服务提供支撑。

智能时代背景下的智慧中医研究思考

探讨智能时代背景下人工智能(AI)技术赋能中医领域的必要性、智慧中医的内涵及任务,及相关研究落地转化进展,紧扣国家导向、刚需及问题,进行顶层设计,提出未来可用于中医领域的热门AI技术以及智慧中医未来重点关注的研究方向,以期为进一步促进多学科交叉创新融合,助力实现中医药现代化传承创新发展奠定基础。

基于同态加密的中医药数据云端安全存储算法

目的针对中医药数据在云端明文存储容易泄漏患者隐私信息以及密文存储影响查询效率的问题,提出一种基于改进同态加密算法的中医药数据云端安全存储方法,兼顾患者的隐私保护和查询效率。方法利用明文槽对数据进行分组加密,再将分组密文合并后存储到云端;数据查询时将关键字进行同态加密后发送到云端,直接对密文数据进行检索,将查询结果返回给用户;在本地对密文结果进行解密后得到结果明文。结果基于此算法设计实现中医药数据存储系统,系统运行结果表明,可以在1 s内完成对4000字节文件的加密和解密,加密后的数据可在86 s完成密文检索,算法性能显著优于传统的开源同态加密库。结论该算法在云端进行密文存储和查询,明文信息只在用户本地保存,兼顾用户查询效率和患者的隐私保护,尤其适用于中医药数据小文件的安全存储。