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World File Search System医学教育
医学教育深度学习的研究
简介：在这个进步时代，人们对在医学上的深度学习（DL）进行了兴趣。但是，人们不愿意使用深度学习，尤其是在医学教育者中。在本研究中检查了先前研究的局限性，以及在医学教育中使用DL及其对教育质量的潜在影响的程度。我们有兴趣讨论DL的前景，并确定我们是否可以从医学教育中受益。方法：用于系统审查和荟萃分析（PRISMA）协议的首选报告项目来管理此审查程序。仔细搜索了六个数据库以获取相关研究。我们的搜索根据我们的标准从数据库中确定了981篇文章。过滤重复的文章后，系统综述中包括11项研究。结果：结果表明，由于提供个性化的援助和反馈，DL应用程序吸引了研究人员在医学和教育技术中的关注。此外，大多数研究集中在教授医学生如何利用课堂上的DL应用程序，并且所有研究都试图提高医学生在实际应用中使用DL工具的熟练程度。医学学习环境中的深度学习组成部分有两个部分 - 在教育环境中，诸如语音识别或视频内容分析，用于影响学生的学习以及在医学环境中，将诊断深度学习应用于预防。它们的整合可以在医学教育中更好地工作。结论：医学教育使用DL来改善学生的教育。dl是一种强大的工具，在出色的结果方面已经变得更加著名。此外，在医学教育中使用DL可能会继续作为辩论的研究领域和著名的课堂策略。
医学教育中的人工智能聊天机器人
近年来，教育中技术的整合改变了学生学习和与教育内容互动的方式。该领域的一个特定创新是人工智能聊天机器人的实施，这源于深度学习，自然语言处理，变形金刚和大语言模型（LLMS）的进步。这些聊天机器人旨在模仿用户输入潜在复杂请求的交互式对话，并且聊天机器人提供了类似人类的响应。1自成立以来，这些聊天机器人已用于各种应用程序，包括回答问题，生成解释和摘要，在语言之间翻译以及执行其他自然语言任务。这些应用已导致LLMS整合到咨询，IT和教育等行业中。2
生成人工智能在医学教育、研究和实践中的新兴作用
生成式人工智能 (GAI) 是指一类从大量数据中学习以创建各种形式的新内容的算法，包括文本、图像、视频、音频和代码 [1] 。GAI 模型因其处理复杂事实查询和执行一系列任务的能力而备受关注，例如撰写论文、创作诗歌、进行文献综述以及翻译、总结、释义或扩展和调整文本以适应不同的语境或观点 [2-5] 。这些模型的性能在很大程度上取决于问题的性质、查询类型以及算法训练数据的质量和相关性 [6] 。GAI 正在从监督学习过渡到自监督学习，后者完全依赖于原始文本数据而无需人工标记，从而使其能够利用大量公开可用的数据 [7] 。聊天生成预训练 Transformer (ChatGPT，OpenAI LLP，美国加利福尼亚州旧金山) 于 2022 年 11 月 30 日推出。它是一个高度通用的、基于 Transformer 的、非领域特定的大型语言模型 (LLM)，在大量文本数据上进行训练，这些数据量约为 45 TB 的数据或约一百万英尺的书架空间。ChatGPT 可以生成有意义、可信且新颖的词序列，这是模型从未遇到过的 [8]。
Myers-Briggs医学教育中的类型指标
目的：卫生专业人员超越了作为科学船只的传统角色，并有望在社会心理科学，沟通和人文科学方面表现出卓越的表现。医学教育已将重点转移到培训的非认知方面，这些方面与临床表现，专业精神，人际交往能力和在职考试成绩相关。psy-Chometric检验是评估个人个性和行为特征的一种手段。它们已用于各种专业环境。Myers-Briggs类型指标（MBTI）是一份内省的心理测量问卷，解释了个人的决策，感知和相互作用。医学已通过调查提供者和受训者来使用MBTI。特定的利益是为了在医学教育中使用。本综述旨在对MBTI在医学教育中的使用进行全面审查和分析。方法：进行了PubMed搜索（1975 E 2018），以使用布尔和网格搜索词的结合来识别有关医学教育中MBTI的研究。最终审查中包括四十篇文章。结果：总体而言，在专业/培训设置选择中涉及MBTI的30％（12/40），52.5％（21/40）在医学课程中涉及MBTI，17.5％（7/40）在评估/选择者中涉及MBTI。不同特色菜的MBTI偏好显示出不一致之处。MBTI提高了受训者的沟通技巧，确定有倦怠风险的人，指导使用个性化的学习资源以及其他领域。此外，医学院的偏见和居住入院过程被MBTI发掘出来。此外，某些MBTI性状与受训者的临床评估相比，比董事会考试得分更强。结论：MBTI是医学教育的潜在强大工具。但是，大量研究（30％）研究了其在特殊选择中的作用，该领域的结果不一致。相反，MBTI可以更好地为学员提供不同的研究环境/资源，增强沟通技巧并提供倦怠筛查和支持。
对卫生政策/实践/研究/医学教育的影响：钠 - 葡萄糖共转运蛋白2抑制剂是一类有希望的新类抗HyPerten
简介钠 - 葡萄糖共转运蛋白2（SGLT2）抑制剂似乎是一种有希望的新型抗高血压剂，其作用幅度与低剂量的氢氯噻嗪相当（1）。SGLT2抑制剂（SGLT2I）已显示出对2型糖尿病患者，慢性肾脏疾病（CKD）和耐药性高血压患者的血压降低（BP）降低作用（2）。先前的一项研究还表明，与2型糖尿病和CKD的肥胖患者相比，非肥胖患者的SGLT2I的降低作用更为明显。肥胖的残留风险可能会限制肥胖患者中SGLT2抑制剂的BP降低，而通过胰岛素抵抗的无效改善或不完全抑制交感神经系统过度激活（3）。降低BP的效应是剂量无关的（1）。然而，T2DM和高血压患者中SGLT2I应被视为对一线抗高血压方案的佐剂（2）。在这项研究中，我们试图讨论SGLT2I在高血压治疗中的蛋白质效果。
Bristol Myers Squibb/Pfizer Alliance独立医学教育/全球医学补助
感兴趣的领域未经诊断的非瓣膜房颤（NVAF），我们的意图是支持一项全面的，创新的教育计划，该举措：•提高对未诊断的NVAF的普遍性，负担和潜在后果的认识，尤其是在患者患者中，尤其是Chadsvasc centsvasc cents vencast cents vencast的患者，例如Chadsvasc s contrif stcast stcast stcast stcasccast≥25岁，心脏病≥265岁，距离为665岁，≥265岁，≥265岁，≥265岁，≥265岁，≥265岁，≥265岁，≥265岁，〜65岁，≥265岁，〜65岁，≥265岁，〜65岁，≥265岁。高血压，糖尿病，先前的中风或栓塞和血管疾病（周围血管疾病，先验MI或主动脉斑块）•提高了AF与其他CV综合性相关性的认识，例如心脏衰竭，阻塞性睡眠呼吸暂停等• Reviews gaps in the healthcare system that can cause an individual with AF to remain undiagnosed, including health care disparities • Familiarizes learners with the different screening tools that can help detect NVAF and education on options/considerations regarding subsequent diagnosis and providing guideline- recommended management • Reviews management and treatment of those subsequently diagnosed NVAF patients Educational Design The Bristol Myers Squibb/Pfizer Alliance is interested in supporting a comprehensive教育倡议；将考虑各种格式和设计，并优先考虑那些最具创新性，吸引力和提供资源/工具的格式和设计，并将进一步帮助HCP，以便HCP以及患者教育资源。拟议的计划应包括以下内容：
威奇托研究生医学教育中心 403(b) 计划特色和亮点
关于 403(b) 计划 403(b) 计划是专为公立学校和免税组织的员工设计的退休储蓄计划。403(b) 计划允许符合条件的员工通过自愿缴纳工资来储蓄和投资税前美元，以补充任何现有的退休和养老金福利。缴纳的款项和缴纳的任何收益均可延税，直到提取款项为止。
研究生医学教育中的人工智能......
我不是机器人，我可以证明这一点……只需点击所有带有自行车或公共汽车的图片块即可。这些 CAPTCHA 测试或完全自动化的公共图灵测试以区分计算机和人类，可保护网站免受机器人和垃圾邮件的侵害。住院医师项目主管是否很快需要他们自己的 CAPTCHA 形式来保护住院医师申请流程的完整性免受人工智能 (AI) 的侵害？2023-2024 年住院医师申请季是生成式人工智能首次成为广受认可且易于访问的工具。虽然使用它有优势，但它也威胁到申请评估中重要数据点的诚意和可靠性。2022 年 11 月，总部位于旧金山的科技公司 OpenAI 发布了 ChatGPT——一款免费的在线聊天机器人，能够编写几乎与人类生成的文本无法区分的散文。它现在是网上提供的几种此类服务之一。生成式预训练 Transformer（GPT）描述的是大型语言模型人工神经网络，它在大型数据集上进行“训练”，可以执行自然语言处理任务，如生成新文本和分析文本中的特定内容。1 2023 年 3 月更新后，OpenAI 在其网站上宣布：
利用数字双胞胎进行医学教育的转变
尊敬的编辑I正在接受医学教育中，将学生转变为合格的专业人员，而新的数字方法则提供了多样性和丰富性。为了确保医学教育的成功，将新颖的教学，学习和评估技术整合至关重要（1）。模拟是一种在医学教育中获得认可的创新策略。它涉及用带导的模拟替换或补充现实经验。许多系统的评论报告说，作为教育干预措施的模拟在学习和实现护理和治疗技能方面的能力方面具有比传统方法更大的影响，同时还可以确保患者的安全性（2）。但是，模拟中的忠诚度存在挑战。一个限制是，模拟可能无法完美地复制现实生活中的情况，从而强调了仔细的场景设计的需求。不切实际的场景持续时间是另一个缺点。尽管涉及高昂的成本，但可预防的患者伤害和死亡仍以惊人的速度继续发生。这表明仅预定的情景不足以满足教育目标，并提高预期的安全和护理质量（3）。关于
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
由于质量数据提供了统计和临床意义，因此AJCC已授予专家，以在全球适用的框架内更新解剖学和非动态因素。