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<title cf:type="text"><![CDATA[《医学信息学杂志》编辑部 -->专论：人工智能赋能医学教育]]></title>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[教育数字化转型背景下智慧医学人才培养探索]]></title>
<link><![CDATA[http://www.yxxxx.ac.cn/yxxxx/article/abstract/20241001]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[探索教育数字化转型背景下医学知识和人工智能工程技术兼备的智慧医学复合型人才培养路径。方法/过程 应用教育实践和文献调研等方法,分析教育数字化转型面临的挑战,阐述智慧医学教育“实-虚”数字化转型模型构建方法,提出智慧医学人才培养路径。结果/结论 教育数字化转型背景下,应重塑智慧医学教育育人理念、创新智慧医学教育评价模式,可通过智慧校园系统实现“教”“学”“管”的变革。]]></description>
<pubDate>2024/11/14 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[专论：人工智能赋能医学教育]]></category>
<author><![CDATA[王金，王秋杰，赵文龙，胡光桃，贺向前]]></author>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[新医科背景下急诊病例模拟教学软件开发与应用]]></title>
<link><![CDATA[http://www.yxxxx.ac.cn/yxxxx/article/abstract/20241002]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[研发贴合急诊医学临床教学特点的病例模拟软件,并应用于医学生急诊临床实习教学,丰富急诊医学科等专科临床带教手段。方法/过程 利用Visual Studio 2017平台开发软件并实现编辑病例与模拟训练两大核心功能,导入自主设计的急诊典型病例。将该软件应用于50名急诊实习医学生的教学实践,并通过问卷调查收集反馈意见。结果/结论 学生对该软件的新颖性和整体效果表示认可,赞同将其用于急诊实习教学。软件的病史采集和体格检查功能有待提升。该病例模拟软件在急诊实习教学中应用前景广阔,值得进一步探索和推广。]]></description>
<pubDate>2024/11/14 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[专论：人工智能赋能医学教育]]></category>
<author><![CDATA[龚勋，姚硕，林旻洁]]></author>
<guid><![CDATA[http://www.yxxxx.ac.cn/yxxxx/article/abstract/20241002]]></guid><cfi:id>2</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[面向儿科医学试题的答案解析自动推荐方法研究]]></title>
<link><![CDATA[http://www.yxxxx.ac.cn/yxxxx/article/abstract/20241003]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[探索并实现儿科医学试题答案的自动化解析,提高试题答案解析编撰效率与质量。方法/过程 提出一种隐性语义索引、MC-BERT和CoSENT模型相结合的方法。首先使用基于隐性语义索引的方法和MC-BERT模型从参考文档中抽取多个候选答案解析,然后利用CoSENT模型计算候选解析、试题题干和答案选项之间的相似度,选取相似度最高的候选解析作为最终答案解析。结果/结论 该方法答案解析精确率达到72.6%,相较单一方法或模型明显提高查全率和精确率,有效提高了编撰试题答案解析的效率,减轻教育工作者负担,并可为教育研究提供重要的数据支持。]]></description>
<pubDate>2024/11/14 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[专论：人工智能赋能医学教育]]></category>
<author><![CDATA[王娟，侯丽，孙月萍，李佳明，杨丽，董良广，李云汉]]></author>
<guid><![CDATA[http://www.yxxxx.ac.cn/yxxxx/article/abstract/20241003]]></guid><cfi:id>1</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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