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World File Search System医学教育
健康医学教育中的计算机
a。 80％的互联网用户在线寻找健康信息b。 Medscape的专业网站Emedicine提供了所有主要疾病及其管理的专业摘要。收集，例如最新和c。 OVID提供了综合访问该机构d的期刊和书籍的访问权限。选择订阅。e。电子病历（EMR）有可能成为许多信息的服务点学习工具。f。在患者护理的背景下，EMR支持“恰好在 - 时间学习”。g。一些EMR产品支持第三方知识产品的界面。一个示例Infobuttons提供了一个信息系统（例如EMR）到提供相关信息的其他资源的特定于上下文特定链接。
2024年独立医学教育要求
目的：作为Genentech科学任务的一部分，Genentech为独立医学教育提供了赠款，旨在通过重点关注医疗保健专业人员中知识，能力和表现的应用来改善患者护理。通过支持优质的独立教育来实现此任务，该独立教育根据ACCME，AMA，PHRMA代码，OIG和FDA指导来解决基于证据的真正的教育差距。通知：Genentech RFP可通过我们的在线Genentech资助请求系统（GFRS）网站（http://funding.gene.com）提供。此外，向所有以前申请支持独立教育活动的注册GFRS用户发送了一封电子邮件。电子邮件分配列表可能并不总是最新的。请定期检查我们的在线Genentech资助请求系统（GFRS）网站（http://funding.gene.com），以了解当前的资金优先级。没有预先确定的批准，也没有任何已确定的首选教育提供者。所有提交的内容将得到平等而彻底的审查。条款和条件
神经学系 - 医学教育与研究
条件 - 感兴趣的候选人可以通过发送其申请以及邮件中的简历，证明年龄，教育资格和经验证书来申请：skarthikv1n（mgn1ail.com和draastha49（q {q {yahoo.com）候选人将被入围，并在审查其文件后通过邮件进行时间和面试方式传达。上述职位的采访将于202年2月27日（上午09:00）举行。_参与度纯粹是基于合同的，并且与该项目共同终点。持续或定期任命的索赔不会被娱乐。- 候选人应确保编写其联系电话（手机或电话），电子邮件以方便通信。〜，〜〜·llts14＆i。w-：〜-i'Assista：它pre \。：SSOR〜F P - 〜 -0'1ICF'“ L'l〜。• - 。。departrnent C.：·•_ _·：，i r。 karth1k v.m.〜：'1ll.3rr {〜：{3m。，〜·_ _，。fg首席研究员＆〜
人工智能在医学教育中的应用
人工智能（AI）模型，例如CHAT生成的预训练的变压器（OpenAI，旧金山，加利福尼亚州），由于其做出自主决策和进行复杂互动的能力，最近获得了很大的知名度。要充分利用这些学习机的潜力，用户必须了解其优势和局限性。随着AI工具在我们的日常生活中变得越来越普遍，必须探索如何在医疗保健和医学教育以及可以应用的医学领域中使用该技术。本文从截至2024年6月6日开始，系统地审查了PubMed数据库的已发表文献，重点介绍了在医学教育中使用AI的研究，遵循首选的报告项目，用于系统评价和元信息元素指南。几篇论文确定了AI用于产生体检问题，为疾病产生临床脚本，提高学生和临床医生的诊断和临床技能，作为学习帮助以及自动化分析任务，例如筛查居住申请书等分析任务。AI在各个层面和医学教育的不同领域都表现出希望，我们的论文重点介绍了其中一些领域。本综述还强调了教育者和学生在整合之前了解AI的原理，能力和局限性的重要性。总而言之，AI具有医学教育的潜力，但是需要进行更多的研究来充分探索应用程序的其他领域，解决当前知识差距以及其未来培训医疗保健专业人员的潜力。
研究生医学教育认证委员会
ACGME 批准：2025 年 2 月 2 日 ACGME 批准：2024 年 9 月 28 日 ACGME 批准：2024 年 6 月 8 日 ACGME 批准：2023 年 10 月 18 日 ACGME 批准：2023 年 6 月 10 日 ACGME 批准：2022 年 11 月 19 日（NST 政策） ACGME 批准：2022 年 2 月 5 日 ACGME 批准：2021 年 11 月 1 日（重大政策审查和更新） ACGME 批准：2021 年 6 月 12 日（OPC 名称变更） ACGME 批准：2020 年 9 月 26 日（新的使命和愿景声明） ACGME 批准：2020 年 6 月 13 日 ACGME 批准：2020 年 4 月 16 日 ACGME 批准：2020 年 3 月 21 日ACGME 批准：2019 年 9 月 28 日 ACGME 批准：2018 年 9 月 29 日 ACGME 批准：2018 年 6 月 9 日 ACGME 批准：2018 年 2 月 3 日 ACGME 批准：2017 年 9 月 23 日 ACGME 批准：2017 年 6 月 10 日 ACGME 批准：2017 年 2 月 4 日 ACGME 批准：2016 年 9 月 24 日 ACGME 批准：2016 年 2 月 6 日 ACGME 批准：2015 年 6 月 13 日 ACGME 批准：2015 年 2 月 7 日 ACGME 批准：2015 年 1 月 1 日 ACGME 批准：2014 年 9 月 27 日 ACGME 批准：2014 年 6 月 14 日 ACGME 批准： 2014 年 1 月 31 日 ACGME 批准：2013 年 6 月 8 日
当前人工智能在医疗保健和医学教育中的应用和未来前景：文献综述
人工智能（AI）正在当今生活的各个方面使用。，它在全球医学院使用这项技术的情况下，在医疗保健领域发现了很好的应用。AI在诊断，医学，手术，肿瘤学，放射学，眼科，医学教育和许多其他医学领域等医学领域中发现了多个应用。它有助于以更快，更有效的方式诊断条件，并且使用AI聊天机器人大大增强了学习过程。尽管AI申请提供了好处，例如为医疗保健服务节省了宝贵的时间，但对AI（主要是道德）也有担忧，以及它们可能使人类失业的事实。尽管有这些担忧，但使用AI应用程序进行了许多创新，这对这项技术显示了非常出色的前景。尽管人类在日常生活的每个部分都使用AI，但他们也反对使用它，因为他们认为它最终将来可以取代它们。在本文综述中，将对AI在医疗保健行业和医学教育中的使用进行详细分析，以及其缺点及其未来的前景。
O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士； ER tnm以外的预后标记 p-d-08-black-box-paptation-for-medical-image- ... 关于手术模拟会议的对话 比赛日 CTR指导辐射疗法治疗 引用：Mathews r;沉I;毛lur虫A.心房附属组织作为儿科心脏手术中的自体血管导管。 ACS案件评论 #talkitup 双侧导管导向急性的溶栓 议程2025 ACS癌症会议
O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士；医学博士Eric S. Hungness； Amy L. Halverson，医学博士，FACS；以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克（Jeffrey H.西北医学 - 西北大学，伊利诺伊州芝加哥，简介：人工智能（AI）可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。 我们旨在开发一种创新的工具，可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动，以区分新手和专家表现。 方法：我们对一位作者（JAM）进行了视频记录的简单中断缝合任务，该任务（JAM）在缝合板上模拟了专家和新手表演。 使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具（图）记录了每个任务的视频。 使用OpenCV库检索视频帧，然后传递到Google MediaPipe库，该库在每只手上都跟踪21个地标。 intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。 总共定义了16个指标，以表征手提动作。 来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络，以区分专家和新手。 构建了一个评分系统，用于定量评估。 16个指标中有14个可以区分新手和专家组（p值<0.05）。 评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士；医学博士Eric S. Hungness； Amy L. Halverson，医学博士，FACS；以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克（Jeffrey H.西北医学 - 西北大学，伊利诺伊州芝加哥，简介：人工智能（AI）可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。我们旨在开发一种创新的工具，可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动，以区分新手和专家表现。方法：我们对一位作者（JAM）进行了视频记录的简单中断缝合任务，该任务（JAM）在缝合板上模拟了专家和新手表演。使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具（图）记录了每个任务的视频。使用OpenCV库检索视频帧，然后传递到Google MediaPipe库，该库在每只手上都跟踪21个地标。intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。总共定义了16个指标，以表征手提动作。来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络，以区分专家和新手。构建了一个评分系统，用于定量评估。16个指标中有14个可以区分新手和专家组（p值<0.05）。评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。创建工具后，同一位作者将模拟更多的专家和新手表演，并允许该工具根据评分系统预测性能水平：初步结果：使用50个模拟专家和50个新手视频对神经网络进行了培训。分别发现评分的准确性和精度分别为85％和90％。下一步：我们开发了一个创新的基于AI的视频分析框架，能够区分专家和新手的基本缝合技能。该工具有可能通过减少教师培训和评估学习者的需求，在其他医疗任务中使用有意义的医学教育贡献。
Jawaharlal研究生医学教育研究所和...
机构/组织。4。有效的电子邮件ID和手机号码是强制性的。5。除合并工资以外的其他津贴/设施不得延长。6。在选择或拉票过程中的任何阶段提交错误或虚假信息，如果在该人参与后检测到任何形式的任何形式的信息，都会导致取消资格甚至终止。7。只有入围的候选人才会被要求进行笔试和/或面试。项目调查员的决定将是最终的。8。参加面试将无需支付ta/da。9。不完整的申请和不在规定格式的申请和应用程序，而不符合上述基本标准的应用程序可能会被拒绝。候选人可以使用申请表附加CVS。但是，单独使用CV的申请和没有规定的表格和证书将被拒绝。电子邮件中包含应用程序的其他文档：