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心脏病学系(D ouyang MD,J Theurer BS,N r Stein MD,N Yuan MD,MD (D ouyang,S s chugh),以及美国加利福尼亚州洛杉矶的Cedars-Sinai Medical Center的手术系(M Nurok MD)麻醉司;计算机科学系(J W Hughes BS,博士学位,J Y Zou PhD),心脏病学系(J E Tooley MD,M Perez MD)和BioInformatics Research(J H Chen MD博士学位),医学系,生物医学数据科学系和斯坦福大学(J Y ZOU)米尔斯坦医学系(P Elias MD,T Poterucha MD,Perotte博士学位)和生物医学信息学部(P ELIAS)(P ELIAS),哥伦比亚大学欧文大学纽约州纽约市哥伦比亚大学欧文医学中心;美国马萨诸塞州波士顿的杨百翰和妇女医院医学系心血管医学(B Claggett PhD)和预防医学部(N R Cook Phd)
AI驱动的教育工具预计将在未来几年影响全球超过20亿学习者,以前所未有的方式改变STEM和非茎学科(Louly,2024; Sandhu等,2024;世界经济论坛,2024年)。人工智能(AI)正在通过个性化的辅导,实时反馈和自适应学习经验彻底改变教育(Akavova等,2023)。AI使教师能够根据学生的需求制定个性化的发展计划。它对诸如批判性思维,情感智力和道德推理等智力任务的影响是一个有争议的话题(Çela等,2024)。对驱动的工具的更大依赖性是对表面学习的关注,并且与复杂的问题解决和辩论最少的参与度(çela等,2024)。虽然AI在所有受试者中都增强了教育,但在STEM和非茎领域之间,它确实如此不均,尤其是在与基于结构化的基于逻辑的学习与解释性,抽象推理的互动(Nagaraj等,2023; Singer等,2023)。在STEM教育中,AI的分析和结构化逻辑性质在解决问题,模拟和复杂计算的自动化方面提供了极大的好处。然而,非茎领域,例如人文和社会科学,需要更多的解释性,道德和创造性的参与,而AI不太可能提供。本文探讨了这些差异,同时倡导AI的均匀整合,以增强而不是代替人类的教学。
本袖珍指南是一种快速参考工具,包含基于 2020 年 CCS/CHRS 综合心房颤动 (AF) 指南的诊断和管理建议。这些建议旨在为初级保健医生、专家、护士和相关健康专业人员提供合理且实用的 AF 患者护理方法。随着科学知识和技术的进步以及实践模式的发展,这些建议可能会发生变化,并且并非旨在替代临床判断。遵守这些建议并不一定能在每种情况下产生成功的结果。建议是根据 GRADE 标准制定的,建议的强度现在分为“强”或“弱”(以前为“强”或“有条件”)。有关 AF 的完整 CCS 指南,请访问 www.ccs.ca。联合主席 Jason G. Andrade 和 Laurent Macle。 CCS 心房颤动指南小组成员主要小组:Martin Aguilar、Clare Atzema、Alan Bell、John A. Cairns、Christopher C. Cheung、Jafna L. Cox、Paul Dorian、David J. Gladstone、Jeff S. Healey、Paul Khairy、Kori Leblanc、M. Sean McMurtry、L. Brent Mitchell、Girish M. Nair、Stanley Nattel、Ratika Parkash、Louise Pilote、Roopinder K. Sandhu、Jean-François Sarrazin、Mukul Sharma、Allan C. Skanes、Mario Talajic、Teresa SM Tsang、Atul Verma、Subodh Verma、Richard Whitlock 和 D. George Wyse。次要小组成员:David Bewick、Vidal Essebag、Peter Guerra、Milan Gupta、Brett Heilbron、George Klein、Simon Kouz、Daniel Ngui、Pierre Page、Calum Redpath 和 Jan Surkes。
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