简介:摘要:《国家护理发展规划(2021-2025年)》提出,要充分发挥云计算、人工智能等信息技术优势,为病人提供更方便、更有效地照护。当前,人工智能在疾病预测、慢性病管理和护理、医学影像识别等方面得到了广泛的应用,而深度学习是其中的关键。深度学习是一种基于人类大脑功能的模拟、分析与学习的神经网络,其学习能力强,善于从含有数十至数千个属性的数据中发掘出丰富的结构信息。近几年来,随着医学研究的不断深入,人们对深度学习的研究也在不断深入。通过对深度学习在临床护理、护理管理、护理教育、康复及慢性病管理等领域的应用研究,为提高医疗服务质量和效率,提高医疗质量提供理论依据。
简介:【摘要】 目的:构建术后肺部并发症(postoperative pulmonary complications, PPCs)的预测模型并进行验证。方法:回顾性收集2019年1月1日至2021年12月31日在重庆医科大学附属巴南医院实施的头颈胸及上腹部三、四级手术的患者,其中满足纳入排除标准的病例有2157例。数据预处理后,通过循证和临床结合的方式筛选出预测模型的特征变量,基于机器学习技术分别构建Logistic回归模型、梯度提升决策树(gradient boosting decision tree, GBDT)模型和人工神经网络(artificial neural network, ANN)模型。通过比较预测模型的准确度、灵敏度、特异度和曲线下面积(the area under the curve, AUC)等指标,评估三种模型的预测性能。结果:Logistic回归模型、GBDT模型和ANN模型的AUC值,分别为0.823 (95% CI: 0.790~0.855)、0.877 (95% CI: 0.841~0.913)和0.908 (95% CI: 0.878~0.938)。结论:基于机器学习算法构建PPCs风险预测模型具有可行性。在本研究构建的三种PPCs机器学习模型中,ANN模型具有良好的预测表现和临床价值。
简介:摘要:目的 非临床医学专业中文科生 与理科生 对于 公共基础课程和专医学业课程 学习的接受程度 、 学习情况 与招收比例的差异与探究 方法 全校 4 个招收文科生的医学专业 (护理 、口腔 、检验 、影像 )大一挂科学生 中 , 依照他们的文理科比例,各科的成绩以及挂科率和 专业课和基础课的学习程度通过整群抽样法对其数据进行分析 。结果 非临床专业(护理,口腔,检验,影像)所招收的文科生比例占 42%,理科生的比例占 58%,其中文科生公共基础课的 挂科率( 32.93% ) 低 于理科生的挂科率( 67.06% ) ,在医学专业课上文 科生挂科率( 63.12% )高于理科生挂科率( 36.87% ) ,在四门主干科目中有三门有显著性差异( p<0.05)。结论 在 非临床专业(护理,口腔,检验,影像)中文科生的比例不低,并且在公共基础课方面优于理科生,在医学专业课上虽不及理科生,但近半的文科生可以适应偏理科的科目。
简介:摘要:认知是专门与大脑功能和心理过程有关的信息的了解,感知和处理行为。 因此,认知学习是关于使用思维进行学习,这种思维可能会受到外部和内部因素的影响。认知学习理论可用于解释和促进临床知识的保留和翻译。通过一系列与临床教学实践有关的六个概念介绍了该理论及其应用:间隔学习;交织;自我练习;反射 ; 和精心制作。 讨论每一种方式都可以使临床教师在实践中轻松应用。