大数据环境下医学信息分析方法体系的应用研究

论文以信息分析的方法体系及其应用现状两个大方面为出发点，以CNKI和CMCI数据库的数据为研究对象，从有关医学信息相关的文献增长量，文献区域分布，基金分布，文献期刊分布，关键词分析，学科领域分布等方面入手，阐述了大数据环境下医学信息分析方法的现状以及趋势，同时针对现有的发展瓶颈问题，提出了相关的发展对策。

“医学信息分析”课程思政教学改革研究与实践

通过深入挖掘“医学信息分析”课程中蕴含的思政元素,构建“双主体”+“四阶段”的线上线下混合教学模式以及“三元协同式”考核评价模式,激发学生内生动力,提高教学质量,实现思政教育与专业知识教学有机统一,为其他课程思政教学改革提供参考和借鉴。

问题驱动教学法在《医学信息分析与决策》教学中的应用

《医学信息分析与决策》课程概念多、原理复杂,传统教学方法学生课堂学习效率低。采用问题驱动教学法,针对不同的教学内容,设计大问题、小问题或大问题和小问题相结合的方式,使学生带着问题进行思考和学习,激发学生的思维活动,变被动学习为主动学习,提高课堂教学效果。

医学信息分析与决策理论教学中的信息素养培养初探

从医学生信息类课程的现状和问题出发,阐述了信息素养的内涵和概念;探讨了信息分析与决策理论教学中,结合医学应用案例,培养学生的信息意识素质、信息能力素质的方法和过程,以及教学中如何处理好技术原理的抽象性与医学生理工素质薄弱之间的矛盾,以提升课堂的教学效果。经过两年的教学实践,对医学生的信息素养培养取得了较好的效果。

GoPubMed用于医学科技查新的信息分析

采用GoPubMed在线信息分析软件将医学科技查新课题的相关文献进行统计分析,包括文献的研究主题、著者、期刊、年代、城市和国家的分布。医学科技查新中对相关文献进行定性与定量相结合的分析方法,以保证科技查新更为全面、客观、准确。

面向岗位胜任能力的医学信息系统分析与设计课程教学改革探索

明确医学信息系统分析与设计课程教学定位,分析课程特点和教学存在的问题,介绍面向岗位胜任能力的课程改革思路,阐述以主要岗位、典型工作任务和职业核心能力分析为基础的课程内容设计以及教学实践,为相关课程改革提供参考。

基于形成性评价的课程评价体系设计：以《医学信息分析》为例

本研究通过对学习评价相关理论和文献的学习，结合教学实践，构建基于形成性评价的《医学信息分析》课程评价体系。教师和学生互为评价对象，形成以学生学习评价和反馈为核心的课程评价体系，包括学习态度、互动参与和行为结果3个一级指标，及其对应的6个二级指标。将形成性评价引入课程评价。过程评价与终结性评价结合，对于多内容、少学时的课程的评价具有重要意义，有助于改进教学、促进学习，最终促进课程目标有效达成。为其他相关课程实施形成性评价提供评价参考依据。

基于学习性评价的“医学信息系统分析与设计”课堂评价研究

介绍学习性评价的概念,分析"医学信息系统分析与设计"教学评价现状及存在的问题,从以评促学、以评促教两方面阐述并设计多维度评价量表改进其课堂评价方式,从而更好地实现学生自我发展。

生物医学图像信息分析的相关研究

生物医学图像信息分析,是当今的前沿研究课题。文章介绍了在生物医学图像信息分析方面开展的相关研究及其方法,主要包括生物医学显微三维成像技术、心室压力-容积关系的超声图像分析与辅助诊断研究、基于光栅投影三维成像与三维重建的美容整容的设计技术。

研究生医学信息处理与分析课程教学实践

随着大数据科学的发展,医学信息处理与分析课程已经成为研究生学习的热门课程。医学信息处理与分析是应用计算机技术解决生物医学领域关键问题的跨学科课程,具有交叉度高、实践性强的特点,而研究生课程更需要面向医学实际问题和紧跟学科研究的前沿,因此这对课程的教学提出了更高的要求,医学信息处理与分析课程的教学改革势在必行。结合本课程多年的教学实践经验以及科学研究成果,教学团队从课程教学内容设计、教学模式改革、课后互动、多样化教学效果评价等方面开展了深入的教学探索及实践。教学内容上贯彻教研结合的教育理念,结合最新的科研成果进行了教学案例开发,使学生了解科学研究的过程和最新的科学前沿。教学模式上开展了“理论教学+案例教学”的课程教学探索,每一个理论章节都伴随着教学案例的演示,使学生能更形象的理解教学内容。课后互动和多样化教学效果评价则更侧重于学生个性化的培养。课堂教学改革落实了“以学生为中心”教育理念。教学实践结果证明,医学信息处理与分析课程教学实践方案取得了较好的教学效果。

医学文献引证分析工作流程规范化探讨

文献引证分析工作是医学信息分析评价工作的重要组成部分。根据文献引证分析业务工作现状提出规范化管理是提高服务质量、建设医学信息分析评价工作平台的重要基础。并根据文献引证分析业务的实际情况,从委托、受理、检索、撰写分析报告到文件归档5个关键环节探讨如何实现文献引证分析工作流程规范化。

基于深度学习的多任务结直肠癌分析方法研究

针对基于图像的直肠癌人工智能诊断问题,提出了一个简单而有效的结直肠空间掩膜网络(ColosMaskNet)实例分割框架,用于在MRI图像序列中联合检测和分割直肠癌的肿瘤区域。在基础网络架构中添加了一种新颖的空间注意力引导掩膜(SAG-Mask)分支,用来将物体检测器固定到框架中。还采用了改进的网络VoVNetV2作为新的骨干网络。分别对网络框架结构进行细致解析,针对不同的基础网络进行替换与实验分析,发现所采用的网络结构能够高效、准确地检测出肿瘤区域。提出了基于无锚点的单阶段检测和分割框架,通过将空间注意力导向的掩膜分支添加到框架中,实现了直肠癌肿瘤区域的实时检测和分割。

地方医药院校学生计算思维能力培养教学改革初探

结合地方医药院校本科学生特点,提出在教学内容和方案设计中加入医药领域应用计算机技术的案例,借助学生对医药专业的兴趣,强化医药学生计算思维能力培养。阐述如何结合医药学科专业内容特点精心设计教学案例,加深学生对医学问题可计算性的理解,提高使用计算思维构建问题解决方案的自主性和能动性。