“对分课堂”+混合式教学模式在国家级特色专业人才培养中的实践探索

目的探讨“对分课堂”+混合式教学模式在国家级特色专业人才培养中的实践探索。方法选取2022年3月—2023年6月牡丹江医学院影像诊断专业2019、2020级616名学生,学生按照年级分为两组,为2019组(248名)及2020组(368名),2019组于2022年3—6月使用传统教学模式进行教学,2020组于2023年3—6月间以“对分课堂”+混合式教学模式进行教学,比较两组的理论、技能、临床实践评分情况及教学满意度情况。结果“对分课堂”+混合式教学模式后,2020组考核评分高于2019组,差异有统计学意义(P<0.05);2019组教学满意度为81.05%(241/248),低于2020组的94.57%(348/368),差异有统计学意义(χ^(2)=27.924,P<0.05)。结论“对分课堂”+混合式教学模式在国家级特色专业人才培养中效果明显,不仅使教学资源的优质性与时效性得到保障,而且还锻炼了学生的临床思维,还提高了教学效果、活跃了教学氛围、提高了学生的自主学习能力。

炎症状态下肾性贫血治疗的研究进展

肾性贫血是慢性肾脏病(chronic kidney disease,CKD)的常见并发症之一,使CKD的进展速度加快,并导致患者生活质量及生存率的下降。以往的治疗主要以红细胞生成刺激剂为主,严重病例可输注红细胞。但肾性贫血患者常处于炎症状态,这种状态可能导致对肾性贫血进行常规治疗时的疗效不佳。本文旨在总结炎症状态下肾性贫血治疗的最新研究进展,以期对该病的临床诊疗提供新思路。

基于GoogLeNet的乳腺癌超声图像分类

本研究旨在开发一种基于深度学习的模型,用于对乳腺癌超声图像进行准确分类,以提升乳腺癌早期诊断的精确性。采用了GoogleNet深度学习模型,并在Kaggle提供的乳腺癌超声图像数据集上进行了训练和验证。通过调整模型参数和结构,实现了对良性、恶性和正常乳腺超声图像的有效区分。实验结果表明,所提出的深度学习模型在乳腺癌超声图像分类任务中展现出卓越的性能,具有高精确度、召回率和F1分数。该模型有望成为辅助乳腺癌早期诊断的强有力工具,为临床医生提供更为精确和可靠的诊断依据,从而对乳腺癌患者的治疗和预后产生积极影响。