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World File Search System医学教育
行星健康和气候危机作为医学教育的新范式
一种新的经济繁荣模式认识到，人类的福祉必须使每个人都能通过机遇来过着尊严的生活，同时维护地球自然系统的完整性。4然而，当前的经济发展指出了关于行星限制的警告，其中至少有9个限制已经超过了：气候变化，生物多样性损失，土地利用变化和土壤受精。在这种生态天花板中考虑的其他限制是空气，淡水和海洋的污染，化学污染以及臭氧层的破坏。健康风险的分布已分为五类：环境，社会，地缘政治，技术和经济。5根据这些类别，一项研究分析了可能导致全球系统健康的潜在协同风险
探索医学教育学习分析的变革潜力：系统评价
简介：学习分析（LA）已成为医学教育的有效工具，为学习者提供了数据驱动的见解和个性化的支持。这项系统评价旨在详细概述医学教育中洛杉矶当前状态，探索其应用，收益，挑战和未来的方向。方法：该研究是作为对医学教育中学习分析（LA）的系统综述进行的。2023年6月在以下数据库中进行了全面的搜索：ProQuest，Scopus，Eric，Science，PubMed和ScienceDirect，没有出版日期的限制。搜索产生了总共1095个记录，这些记录在删除重复项后进行了筛选，留下了552个标题进行审查。排除无关的文章后，选择了12项研究进行合成。结果：出现了LA应用程序的四个关键类别：课程评估，学习者绩效分析，学习者的反馈和支持以及学习成果评估。发现的综合强调了LA的潜力，可以增强学习经验，确定高风险学习者并改善形成性评估实践。但是，道德和隐私涉及的关注关注弥合研究和实践之间的差距。结论：这篇综述提出了一种在医学教育中利用洛杉矶的协作和思想的方法。平衡数据驱动的见解与有效，道德和以人为本的教学实践至关重要。解决这些问题可以确保将洛杉矶集成到医学教育中，从而在维护核心价值的同时促进其变革潜力。
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]。
通过用人工智能知识增强课程来重新定义医学教育
1910 年，亚伯拉罕·弗莱克斯纳发表了《弗莱克斯纳报告》。在访问了美国和加拿大的 155 所医学院后，他确立了生物医学模式作为医学培训的黄金标准。1 除其他事项外，他还创建了标准化的四年制课程，推荐了最低入学资格，并建立了认证流程。2 在他的报告发表之前，大多数医学院的成立仅仅是为了盈利，因此没有任何入学或认证规则。弗莱克斯纳的影响仍然指导着当前的课程改革，一个多世纪后，我们仍然相信他提出的基本目标是相关的。但是，我们还必须考虑到，要最佳地重组当今的教育轨道，必须拥抱新技术。
我们的目的是通过发展医学教育和科学来维持公共卫生
•在1916年，男学生被允许在研究所上课。学术委员会被授予向男医生授予学位学位的权利。•该研究所很荣幸能有许多杰出的女科学家担任研究所工作人员：世界上第一位被任命为全部医学教授的女性安娜·阿基莫夫纳·萨克诺夫斯卡亚（Anna Akimovna Sakhnovskaya），是皮肤病学和静脉体学系负责人。Olga Nikolaevna Podvysotskaya也在Dermatovenereology领域进行了研究，是苏联科学院的第一位女性通讯成员（自1939年以来），也是第一位曾在俄罗斯医学科学院院士中占据院士的职级（自1944年以来）。
医学生希望将人工智能融入医学教育：一篇观点文章
医学正处于变革的边缘。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法的进步正在重塑医生和医疗保健提供者的医疗实践方式。近年来，人工智能已迅速发展成为适用于临床实践的适用医疗技术。这些系统现在正在处理越来越多的复杂数据，提高可穿戴生物识别设备的可行性，优化诊断算法的使用，并在电子健康记录 (EHR) 等大型数据集中利用模式识别 (1 – 4)。这些系统的速度和效率有可能在特定任务上胜过医生，这可以让医生有更多时间从事其他重要工作，例如与患者进行有针对性的咨询和教育，以及解决国内外的健康不平等问题。与许多创新一样，随着人工智能技术的扩展，医生和医疗保健工作者也遇到了阻力。缺乏理解、潜在的行政负担、缺乏法律框架以及对工作保障的担忧都导致了这种反对（5-8）。无论目前对人工智能的看法和效用存在什么分歧，我们认为，由于医疗保健业务部门的激励措施以及它将为患者护理提供的改进，人工智能在临床实践中的应用是不可避免的。包括谷歌和 IBM 在内的科技巨头正在投资用于挖掘医疗记录的人工智能技术（9）。此外，Enlitic 等初创公司正在使用深度学习 (DL) 算法来解释医学图像，速度比普通放射科医生快得多，使放射科医生能够完成其他任务并发展其角色以加强患者护理（9）。鉴于大企业和初创企业都在开发能够实现更有效、更高效的医疗服务的技术，AI 与医学的整合是不可避免的。因此，医学界必须成为引领者，引导 AI 的整合，确保这些技术能够改善健康结果，并提供更公平的患者护理分配。正如本文所述，我们认为这种变革的最佳起点是医学院。我们团队的成员在精准医疗、药物研发、诊断和医院管理方面拥有丰富的经验，我们利用这些经验为 AI 如何融入医疗行业提供独特的视角。作为未来的医生，我们的团队呼吁将人工智能课程融入医学教育中。
评论文章人工智能在医疗保健和医学教育中的应用：系统评价
摘要：背景：人类社会已进入人工智能时代，医疗实践与医学教育正在发生深刻变革。人工智能（AI）如今已应用于许多行业，尤其在医疗健康与医学教育领域，二者深度交织。本文旨在概述“AI+医学/医学教育”的现状与问题，并对当前的困境提出自己的观点。方法：检索PubMed、Embase、Cochrane和CNKI数据库，评估2017年至2022年7月关于AI+医学/医学教育的文献。主要纳入标准包括描述“AI+医学/医学教育”现状或困境的文献。结果：研究表明，当前AI在医学教育中的应用集中在临床专科培训和继续教育方面，主要应用领域为放射科、诊断科、外科、心脏病科和牙科学，主要作用是协助医生提高效率和准确性。此外，AI与医学/医学教育相结合的领域正在稳步扩大，最迫切需要的是政策制定者、医学领域、AI与教育领域的专家以及其他领域的专家齐聚一堂，就伦理问题达成共识并制定监管标准。我们的研究还发现，大多数医学生对在现有医学课程中增加AI相关课程持积极态度。最后，“AI+医学/医学教育”的研究质量较差。结论：在COVID-19大流行的背景下，我们的研究对最新的“AI+医学/医学课程”进行了创新性的系统综述。由于AI+医学课程尚未规范，我们提出了一些建议。
MICHAEL J. WOLK，60 岁，医学博士，医学教育会议
Edna K. Akoto '05，医学博士，FAAP Edna Akoto 博士出生并成长于加纳库马西，11 岁时移民美国。她的其余童年时光是在纽约市布朗克斯度过的。在高露洁完成大学学业后，Akoto 在纽约市立大学城市学院完成了学士后课程。她于 2011 年毕业于阿尔伯特爱因斯坦医学院，随后在纽约长老会哥伦比亚大学接受了儿科住院医师培训。在住院医师培训后的几年里，Akoto 最初在纽约市上西区的一家社区卫生中心工作，后来在布朗克斯金斯布里奇社区的一家小型私人诊所工作。Akoto 目前为蒙蒂菲奥里医疗中心的学校健康项目工作，为不同学校环境中的学生提供紧急和儿童保健服务。她热衷于与少数民族、无保险和服务不足社区的家庭一起工作并照顾他们。
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：