简介：摘要目的讨论实习护士在临床学习中存在的问题和解决的办法。方法分析实习护士在学习中存在问题的诱发因素，对205位实习护士进行了讨论及整体评估。结果根据带教老师定的统一标准205位实习护士中有180位通过讨论，通过率为88%。结论正确指导实习护士应用在学校所学习到的理论知识结合临床护理操作灵活运用、不断创新是关键。

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简介：摘要结合两年来在耳鼻喉科实习经历，总结自己的心得体会。

简介：摘要：本文提出了一种基于机器学习的眼底图像检测方法、装置及系统，其中主要包括：获取待检测的眼底图像；对所述眼底图像整体区域进行第一特征集检测；对所述眼底图像中特定区域进行第二特征集检测，所述第一特征中的特征的显著度大于第二特征集中的特征的显著度；基于机器学习对检测的结论进行判定得到最终检测结果。每种类型的特征分开检测，互不影响，可以较为精确的判断每个特征的类别，同时进行多种类别多种显著度的特征的检测，可以高效精确的对眼底图像进行检测。

简介：摘要：本文提出了一种基于机器学习的眼底图像检测方法、装置及系统，其中主要包括：获取待检测的眼底图像；对所述眼底图像整体区域进行第一特征集检测；对所述眼底图像中特定区域进行第二特征集检测，所述第一特征中的特征的显著度大于第二特征集中的特征的显著度；基于机器学习对检测的结论进行判定得到最终检测结果。每种类型的特征分开检测，互不影响，可以较为精确的判断每个特征的类别，同时进行多种类别多种显著度的特征的检测，可以高效精确的对眼底图像进行检测。

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简介：摘要：近年来，机器学习模型通过对大量眼部影像数据进行分析，能实现精准眼部疾病检测，提高了诊断的准确性和效率。然而在应用过程中，存在数据质量不足、模型性能不稳定等问题。为此，本文结合实际情况对现有困境作出分析，并给出具体应对措施，旨在推动眼科医学的发展与进步。

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简介：摘要：传统上，国内高等教育课程文件是依靠在院校教学大纲完成的，即将踏入临床护生所学内容与临床活动内容往往存在巨大差异。随着护理学科的发展，同时，对护理人员也提出了更高的要求，实习护士如何做好自身准备也成为我们一直探讨的问题。传统背景下，护生该如何找到突破口，提高实习质量，护生面临更大挑战，菲律宾圣托马斯大学理学硕士提出高等教育的质量推动转向OBL学习方法，即护生带着“wish list{1}进入临床活动，根据自身能力制定学习计划，是护生主动将所学的理论知识与实践相结合并巩固加深的重要环节，使护生在学校学习的理论知识应用于临床实践，培养和提高临床思维分析和独立自主解决问题的能力。

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简介：摘要：中医传承和发展不仅对我国的医学体系完善和医学水平提升有积极的意义，对世界医疗整体进步也有显著的影响，所以做好中医的传承和发展工作有重要的价值。在中医传承和发展实践中，中医经典著作是非常重要的内容，基于科学的学习态度对中医经典著作中的内容进行批判性学习，这对于继承和发扬先进中医内容，摒弃中医的糟粕有重要的价值。简言之，文章对中医经典著作的学习和传承进行分析与讨论，旨在为中医经典著作学习实践提供思路和方法。

简介：摘要在对传统《中药学》教学模式进行改革尝试后发现，将部分现代化教学手段与实践教学、网络教学相结合，建立拓展性教学模式，具有一定的改革成效。

简介：摘要：变应性鼻炎的发病率呈逐年上升趋势，已经成为世界重点研究疾病。AR 对心理健康状态的负面影响已被广泛接受，患有变应性鼻炎的大学生在学习压力越来越大的情况下自身心理状态可能发生改变，甚至导致鼻炎病情加重。AR大学生应积极面对学习压力,良好的心理健康状态是克服AR阻碍的基础｡

简介：【摘 要】：目的 分析骨科护士心理状态，了解相关影响因素，并在基于机器学习构建骨科护士心理状态预测模型。方法 选取2021年6月某市8所医院的168名骨科护士为研究对象，以症状自评量表（SCL-90）调查骨科护士心理状态，经单因素、多因素Logistic回归分析筛选出预测因子，基于机器学习应用支持向量机（RBF-SVM）、Logistic回归、线性判别式分析（LDA）三种分类器构建预测骨科护士心理状态模型，比较三种模型预测价值。结果 骨科护士SCL-90平均分（125.43±24.19）分，其中67例筛选为阳性，存在心理问题。经单因素、多因素分析证实护龄、社会支持程度、工作成就感、自我效能感为骨科护士心理状态独立影响因素（P＜0.05）。基于机器学习，应用RBF-SVM构建的骨科护士心理状态预测模型预测价值最高，优于Logistic回归、LDA。结论 骨科护士心理状态影响因素众多，护龄、社会支持程度、工作成就感、自我效能感为主要影响因素，基于机器学习以RBF-SVM构建预测模型能够较为准确的识别心理状态不佳的护士。

简介：摘要：平脉辨证就是以辨别脉象的病理病变化来了解疾病、诊断疾病，尤其是在伤寒类疾病中其诊断价值较高。除急性伤寒类疾病以外的其它外感病，内科慢性病，脉象的诊断并无明显优势，只有辅助性参考价值。中医识病断证之法宝是辨证论治，而不是平脉辨证，这个观点不纠正，会严重影响中医之发展。

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简介：摘要：随着深度学习技术的发展，医学影像技术也发生了重大变革，从基于图像分割的医学影像处理到基于目标检测与分割的医学影像处理，再到基于深度学习的医学影像分析，其应用范围越来越广泛。深度学习在医学影像领域的应用主要有：①医学影像数据自动标注，可用于临床科研和培训；②高质量、多模态、多层次医学影像数据自动生成；③医疗影像深度学习临床应用，包括临床疾病诊断、病理分型及鉴别诊断、预测治疗效果等。随着深度学习技术的发展，近年来，医疗影像深度学习在医学影像处理与分析方面取得了长足进步。本文将介绍深度学习技术在医学影像数据标注与分析方面的最新进展，以及该技术在医疗领域的应用。

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