人工智能、机器学习和深度学习在医学诊断中的应用进展

本文作者旨在全面探讨人工智能(AI)、机器学习(ML)及深度学习(DL)在医学领域不同疾病诊断中的应用、挑战及发展前景。介绍了AI、ML和DL的基本原理及其在医学成像分析、基因组解释、临床决策支持和远程监测等领域的重要作用和应用,并讨论技术实施中的数据质量、模型可解释性、法规合规和伦理问题等挑战,指出AI、ML和DL将推动早期疾病检测、预测治疗效果和个性化治疗的持续发展,也为改善医疗保健结果和患者护理提供有益的思路。

医学硕士培养模式的比较与带教体会:专业型硕士与学术型硕士的视角

随着医学教育的不断发展,医学硕士教育的培养模式逐渐多样化。专业型硕士和学术型硕士是两种主要的培养模式,它们在教学目标、课程设置、实践要求以及科研导向上存在显著差异。本文结合医学专业硕士教育的实践,探讨了两种培养模式的特点、带教体会及其面临的挑战,并提出改进建议。通过对比分析,本文旨在为医学硕士教育的教学改革提供参考,促进不同培养模式的优势互补与融合。