医学精准教育概念的提出及启示

数据科学技术进步与个性化学习需求催生出新的医学教育范式——医学精准教育。国外学者提出医学精准教育4P模式(主动性、个性化、参与性和预测性)。理论基础是自适应学习者理论、转化式学习理论和自我决定理论。我国八年制医学教育和普通高等医学教育都可借鉴医学精准教育理念及4P模式,提升医学人才培养质量。为确保医学精准教育得到成功实施,必须考虑教师和学生对人工智能新技术和评价技术的理解与开发。在医学精准教育中拥抱人工智能,迎接新技术与伦理的挑战。医学精准教育是一个新兴领域,需要从理论基础到新技术进一步探讨和完善。

人工智能在医学影像精准化教育中的应用前景

随着精准医疗的发展,对于医学影像教育的精准化、个性化也逐渐引起人们的关注。然而,医学影像教育不同于其他学科教育,该学科面临着基础知识体系的繁杂,设备技术更新速度之快,书本的知识难与实际临床工作相结合等特点,以及每名学生的基础和能力各不相同,这些都为开展医学影像精准化教育带来了巨大的挑战。随着人工智能(artificial intelligence,AI)在影像疾病诊断方面取得的不错成绩,以及AI在辅助传统影像教学方面的应用逐渐广泛,这也为AI在医学影像精准化教育的应用中带来了一丝曙光。文章首先罗列出开展医学影像精准化教育所面临的挑战,并给出基于AI技术的解决方案,来以此构建出医学影像精准化教育新模式,最后对AI应用于医学影像精准化教育做出未来展望。

精准医疗背景下我国医学教育存在的问题浅议

奥巴马提出的精准医疗计划引起了全世界对精准医疗的关注。我国紧跟世界医疗发展趋势,于2015年12月将"精准医疗"列入"十三五"重大科技专项。精准医疗的发展将是医学诊疗模式的一次重大变革,必将对现有的医学教育形成巨大冲击。为顺应已经到来的精准医疗时代,需要医学教育者认真总结分析我国医学教育存在的现况和问题,尽快调整现有的医学教育模式,建立符合精准医疗要求的人才培养体系及配套政策,这样我国才能实现弯道超车。

基于精准医学教育体系的临床技能培训的效果研究

探讨基于精准医学教育体系下临床技能培训体系的临床效果及应用价值。方法:2020年9月-2021年8月在本院实习的医学生80名,随机均分2组。研究组采取精准医学教育体系下临床技能培训体系,对照组参照传统临床技能培训模式。培训效果评价指标包括考核成绩和满意度等指标。结果:针对考核成绩,研究组考核成绩为(91.83±1.42)分,高于对照组的(83.69±1.97)分,P<0.05,具有统计学差异。针对满意度,研究组满意度达97.5%,优于对照组的77.5%,P<0.05,差异具有统计学意义。结论:合理运用精准医学教育体系下临床技能培训体系,可提升医学生的考核成绩,及对培训效果的满意度。