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引用 (APA)：Tolsgaard, MG、Svendsen, MBS、Thybo, JK、Petersen, OB、Sundberg, KM 和 Christensen, AN (2021)。用于对超声成像进行分类的人工智能是否可以在不同人群和环境中推广？妇产科超声，57 (2)，342-343。https://doi.org/10.1002/uog.23546
在本期刊最近发表的一篇文章中，Drukker 等人 1 回顾了人工智能 (AI) 在妇产科超声成像中的作用。作者描述了 AI 算法在标准平面的自动检测和分类等应用中的应用。一个特别的挑战是，训练这些 AI 算法需要大量的超声图像。训练所得算法的方式存在引入偏差的风险。其次，在算法训练和验证的数据群体之外应用算法时会出现一个潜在问题。目前没有足够的证据表明 AI 算法可以从它们训练的群体推广到其他群体。如果 AI 算法无法在不同环境中推广，那么研究结果的普遍采用就会有问题。我们在此描述了在英国环境中开发的 AI 算法，并使用 2016 年英国人群的数据，与 2009 年至 2017 年期间在丹麦两个胎儿医学中心获得的图像相比如何。
妇产科人工智能
摘要。医学领域对人工智能 (AI) 研究的资助不断增加，重新激发了人们对未来应用的巨大期望。妇产科仍然是诉讼频发的专业，占因不良结果而产生的赔偿金的很大一部分。为了改善妇产科的当前临床实践，必须面对若干挑战。例如，尚未完全了解胎儿生理学并建立准确的预测性产前和产时监测。在妇科，分子生物学的复杂性导致对妇科癌症缺乏了解，这也导致了不良结果。在这篇综述中，我们旨在描述人工智能在妇产科的一些重要应用。我们还讨论了人工智能是否能够加深对妇产科病理生理概念的理解，从而划定一些灰色地带，从而改善医疗保健服务。我们得出结论，人工智能可以作为妇产科的一个有前途的工具，作为解决几个长期存在的挑战的一种方法；人工智能也可以成为一种增强知识和协助临床医生在妇产科各个领域进行决策的手段。
埃及医学学院本科生的妇产科核心课程
有效的教育提供了理论和实践经验的平衡，使学生能够发展进入医疗保健行业所需的能力，并在整个职业生涯中继续其专业发展。在此核心课程中概述了学生所需的基本知识和实践技能。本文档还为实施本课程的教职员工，部门和教职员工提供了指导。每个部门的课程概述了学生将获得的知识以及学生在本科教育和实习期间将发展的实践技能。该核心课程约占该部门整个课程的80％。剩余的20％是由部门本身设计和实施的，包括将更多时间分配给特定主题和/或在课程中添加新主题。此核心课程旨在作为指导。使用它并添加它，部门开发了完整的课程，以满足其部门，教职员工，地方和/或区域需求。埃及基础医学教育的使命是埃及医学学院的基础医学教育的整体愿景和使命是让毕业生能够根据公认的国际标准能够胜任和周到地完成工作。具体目标包括但不限于：