数字赋能新医科:《诊断学》知识图谱课程建设与应用

在2024年世界数字教育大会上,教育部部长怀进鹏提出了“人工智能+教育”行动计划,明确指出将推动人工智能技术赋能教育系统,促进智能技术与教育教学的深度结合,推进以智促学、以智促教、以智促管、以智促研的整体发展战略。临床与基础医学院诊断学教研室积极响应教育部的教育数字化战略,秉承新医科理念,依托卓越的师资团队和建设成果,创新性地构建了《诊断学》智慧课程,结合知识图谱和人工智能技术,探索医学教育的新模式。

《诊断学》智慧课程于2024年6月正式上线。该课程由诊断学教研室副主任,教授、博士生导师徐瑞担任负责人,团队成员主要来自校(院)各附属医院的优秀教师。课程设计注重模块化与学科交叉,结构清晰,实践导向明显。课程包括三个核心模块:绪论部分帮助学生了解诊断学的基本内容与学习方法,强调正确诊断思维的建立;检体诊断学模块涵盖常见症状与问诊、体格检查、病历书写、疾病诊断步骤与临床思维等内容;实验诊断学模块则重点介绍实验诊断的基本概念与临床应用,包括血液学检测、骨髓细胞学检测、心电图判读等。通过这些模块的学习,课程旨在激发和培养学生的临床思维能力,为未来的临床工作打下坚实基础。

《诊断学》智慧课程是校(院)首批新形态课程试点,目前已进入广泛应用阶段,共有1100多名临床医学专业学生参与了学习。2023-2024年,诊断学教研室完成了《诊断学》在线课程及知识图谱课程的建设,为临床医学教育的智能化进程树立了典范。这些努力不仅为学生提供了更加智能化、高效的学习方式,也为新医科高等教育质量的提升作出了积极贡献。

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3.中文医学知识图谱研究进展研究进展与展望 医学知识图谱通过信息技术从海量的医学数据提炼信息完成知识量的快速储存和增加过程,但如何保证图谱中知识的正确性?如何建立图谱有效的知识更新体系?知识检索符合使用者的需求?在临床辅助决策、医疗质量管理等医学智能化方面如何发挥更大作用?作者以医学专家参与图谱构建https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5Mzg2MTMwMA==&mid=2650390535&idx=1&sn=067c94ce9fe21a35482b8b5f9f1bf68f&chksm=885a04dcbf2d8dca361a28a375e13117f0e06134fe31c12f7b6e2362dcfb87a9161a9101c8c2&scene=27
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7.医学知识图谱构建研究进展《中华医学图书情报杂志》2018年10期医学知识图谱构建研究进展 修晓蕾;吴思竹;崔佳伟;邬金鸣;钱庆 开通知网号 针对医学数据专业性强、结构复杂等特点,解析了构建医学知识图谱的关键技术,介绍了利用机器学习和深度学习的方法识别医学命名实体、实体链接和抽取语义关系,以及医学知识图谱在医院智能导诊、疾病筛查和预测、辅助临床诊断、医疗保险风险预测和医学知识https://mall.cnki.net/magazine/Article/YXTS201810006.htm
8.知识图谱的构建和应用于医学领域知识图谱是对实体及其属性之间关系的定义和描述,它将人类自然语言组织为结构化的信息,能够有效地解决海量数据的存储、管理和查询问题。医学领域是知识图谱的重要应用之一,利用知识图谱技术可以更好地对医学知识进行组织和挖掘,为疾病预防和治疗提供重要支持。 一、知识图谱的构建 知识图谱的构建需要多个步骤,包括数据清洗https://wenku.baidu.com/view/da674b041db91a37f111f18583d049649b660edc.html