קאַנאַדיאַן פּערספּעקטיוו אויף לערנען קינסטלעך סייכל צו מעדיציניש סטודענטן

דאנק איר פֿאַר באזוכן נאַטור. די ווערסיע פון ​​בלעטערער איר נוצן די שטיצן פון CSS. פֿאַר בעסטער רעזולטאַטן, מיר רעקאָמענדירן צו נוצן אַ נייַער ווערסיע פון ​​דיין בלעטערער (אָדער קער אַוועק קאַמפּאַטאַבילאַטי מאָדע אין Internet Explorer). אין די דערווייל, צו ענשור אָנגאָינג שטיצן, מיר ווייַזן די מאַפּע אָן סטילינג אָדער דזשאַוואַסקריפּט.
פּראָגראַמען פון קליניש קינסטלעך סייכל (אַי) זענען גראָוינג ראַפּאַדלי, אָבער יגזיסטינג מעדיציניש שולע קעריקיאַלולאַ פאָרשלאָג לימיטעד צו קאַווערינג דעם שטח. דאָ מיר דיסקרייבז אַ קינסטלעך סייכל קורס פון קינסטלעך סייכל מיר דעוועלאָפּעד און איבערגעגעבן צו קאַנאַדיאַן מעדיציניש סטודענטן און מאַכן רעקאַמאַנדיישאַנז פֿאַר צוקונפֿט טריינינג.
קינסטלעך סייכל (אַי) אין מעדיצין קענען פֿאַרבעסערן די ווערקפּלייס עפעקטיווקייַט און הילף קליניש באַשלוס. צו בעשאָלעם פירן די נוצן פון קינסטלעך סייכל, רופאים מוזן האָבן עטלעכע פארשטאנד פון קינסטלעך סייכל. פילע באַמערקונגען אַדוואָקאַט לערנען AI קאַנסעפּס, אַזאַ ווי יקספּליינינג אַי מאָדעלס און וועראַפאַקיישאַן פּראָסעססעס 2. אָבער, ווייניק סטראַקטשערד פּלאַנז זענען ימפּלאַמענאַד, ספּעציעל אויף די נאציאנאלע שטאַפּל. Pinto Dos Santos et al.3. 263 מעדיציניש סטודענטן זענען סערווייד און 71% מסכים אַז זיי דארף טריינינג אין קינסטלעך סייכל. לערנען קינסטלעך סייכל צו אַ מעדיציניש וילעם ריקווייערז אָפּגעהיט פּלאַן וואָס קאַמביינז טעכניש און ניט-טעכניש קאַנסעפּס פֿאַר סטודענטן וואָס אָפט האָבן ברייט פריערדיק וויסן. מיר דיסקרייבז אונדזער דערפאַרונג צו צושטעלן אַ סעריע פון ​​אַי וואַרשטאַטן צו דריי גרופּעס פון מעדיציניש סטודענטן און מאַכן רעקאַמאַנדיישאַנז פֿאַר צוקונפֿט מעדיציניש בילדונג אין אַי.
אונדזער קורס פון פינף וואָך צו קינסטלעך סייכל, אין מעדיציניש סטודענטן זענען געווען דריי מאָל צווישן די פעברואר 721. אַ פּלאַן פֿאַר יעדער וואַרשטאַט, מיט אַ קורץ באַשרייַבונג פון ענדערונגען אין די קורס, עס איז געוויזן אין פיגורע. דריי ערשטיק לערנען אַבדזשעקטיווז: סטודענטן פֿאַרשטיין ווי דאַטן איז פּראַסעסט אין קינסטלעך סייכל אַפּלאַקיישאַנז, אַנאַלייז די קינסטלעך סייכל ליטעראַטור פֿאַר קליניש אַפּלאַקיישאַנז, און נוץ פון אַפּערטונאַטיז צו מיטאַרבעטן מיט ענדזשאַנירז דעוועלאָפּינג קינסטלעך סייכל.
בלוי איז די טעמע פון ​​דער לעקציע און ליכט בלוי איז די ינטעראַקטיוו קשיא און ענטפֿערן צייט. די גרוי אָפּטיילונג איז דער פאָקוס פון די קורץ ליטעראַטור אָפּשאַצונג. די מאַראַנץ סעקשאַנז זענען אויסגעקליבן פאַל שטודיום וואָס דיסקרייבז קינסטלעך סייכל מאָדעלס אָדער טעקניקס. גרין איז אַ גיידיד פּראָגראַממינג קאָרס דיזיינד צו לערנען קינסטלעך סייכל צו סאָלווע קליניש פּראָבלעמס און אָפּשאַצן מאָדעלס. דער אינהאַלט און געדויער פון די וואַרשטאַטן בייַטן באזירט אויף אַ אַסעסמאַנט פון תּלמיד דאַרף.
דער ערשטער וואַרשטאַט איז געווען פארנומען אין דעם אוניווערסיטעט פון בריטיש קאָלאָמביע פון ​​פעברואר-אפר., און אַלע 8 פּאַרטיסאַפּאַנץ האָבן positive באַמערקונגען. רעכט צו קאָוויד 19, די רגע וואַרשטאַט איז געווען געהאלטן כמעט אין אקטאבער-נאוועמבער 2020, מיט 222 מעדיציניש סטודענטן און 3 רעזידאַנץ פון 8 קאַנאַדיאַן מעדיציניש שולע רעדזשיסטערינג. פּרעזענטירונג סליידז און קאָד האָבן שוין ופּלאָאַדעד צו אַן אָפֿן אַקסעס פּלאַץ (httpraimed.geithub.io). דער שליסל באַמערקונגען פון דער ערשטער יטעראַטיאָן איז געווען אַז די רעפֿעראַטן זענען אויך טיף און די מאַטעריאַל אויך טעאָרעטיש. סערווינג קאַנאַדע ס זעקס פאַרשידענע צייט זאָנעס פּאָוזאַז נאָך טשאַלאַנדזשיז. אזוי, די רגע וואַרשטאַט איז פאַרקירצט יעדער סעסיע צו 1 שעה, סימפּלאַפייד די לויף מאַטעריאַל, צוגעגעבן מער פאַל שטודיום, און באשאפן בוילערפּלייט מגילה אַז ערלויבט פּאַרטיסאַפּאַנץ וואָס ערלויבט פּאַרטיסאַפּאַנץ צו פאַרענדיקן קאָד סניפּאַץ מיט מינימאַל דיבאַגינג (באָקס 1). שליסל באַמערקונגען פון די רגע יטעראַטיאָן אַרייַנגערעכנט positive באַמערקונגען אויף די פּראָגראַממינג עקסערסייזיז און אַ בקשה צו באַווייַזן פּלאַנירונג פֿאַר אַ מאַשין לערנען פּרויעקט. דעריבער, אין אונדזער דריט וואַרשטאַט, געהאלטן כמעט פֿאַר 126 מעדיציניש סטודענטן מערץ-אפריל 2021, מיר אַרייַנגערעכנט מער ינטעראַקטיוו קאָדירונג עקסערסייזיז און פּרויעקט באַמערקונגען צו באַווייַזן די פּראַל פון ניצן וואַרשטאַט קאַנסעפּס אויף פּראַדזשעקס.
דאַטן אַנאַליסיס: אַ פעלד פון לערנען אין סטאַטיסטיק אַז ידענטיפיצירן מינינגפאַל פּאַטערנז אין דאַטן דורך אַנאַלייזינג, פּראַסעסינג און קאַמיונאַקייטינג דאַטן פּאַטערנז.
דאַטן מיינינג: דער פּראָצעס פון ידענטיפיינג און יקסטראַקטינג דאַטן. אין דעם קאָנטעקסט פון קינסטלעך סייכל, דאָס איז אָפט גרויס, מיט קייפל וועריאַבאַלז פֿאַר יעדער מוסטער.
דימענשאַנאַל רעדוקציע: דער פּראָצעס פון טראַנספאָרמינג דאַטן מיט פילע יחיד פֿעיִקייטן אין ווייניקער פֿעיִקייטן בשעת פּראַזערווינג די וויכטיק פּראָפּערטיעס פון דער אָריגינעל דאַטן שטעלן.
כאַראַקטעריסטיש (אין דעם קאָנטעקסט פון קינסטלעך סייכל): מעזשעראַבאַל פּראָפּערטיעס פון אַ מוסטער. אָפט געניצט ינטערטשיינדזשאַבאַל מיט "פאַרמאָג" אָדער "וואַריאַנט".
גראַדיענט אַקטאַוויישאַן מאַפּע: א טעכניק געניצט צו טייַטשן קינסטלעך סייכל מאָדעלס (ספּעציעל קאַנווערזשאַן
נאָרמאַל מאָדעל: אַ יגזיסטינג AI מאָדעל וואָס איז געווען פאַר - טריינד צו דורכפירן ענלעך טאַסקס.
טעסטינג (אין דעם קאָנטעקסט פון קינסטלעך סייכל): אַבזערווינג ווי אַ מאָדעל פּערפאָרמז אַ אַרבעט מיט דאַטן עס איז נישט געפּלאָנטערט פריער.
טראַינינג (אין דעם קאָנטעקסט פון קינסטלעך סייכל): פּראַוויידינג אַ מאָדעל מיט דאַטן און רעזולטאַטן אַזוי אַז די מאָדעל אַדזשאַסטיד זייַן ינערלעך פּאַראַמעטערס צו אַפּטאַמייז זיין פיייקייט צו דורכפירן טאַסקס ניצן נייַע דאַטן.
וועקטאָר: מענגע פון ​​דאַטן. די ערשטע מענגע איז יוזשאַוואַלי אַ יינציק שטריך אין מאַשין, אַ יינציק שטריך.
טאַבלע 1 ליס די לעצטע קאָרסאַז פֿאַר אפריל 2021, אַרייַנגערעכנט טאַרגעטעד לערנען אַבדזשעקטיווז פֿאַר יעדער טעמע. דער וואַרשטאַט איז בדעה פֿאַר די נייַ צו טעכניש און ריקווייערז קיין מאַטאַמאַטיקאַל וויסן ווייַטער פון דער ערשטער יאָר פון אַ ונדערגראַדואַטע מעדיציניש גראַד. דער קורס איז דעוועלאָפּעד דורך 6 מעדיציניש סטודענטן און 3 לערערס מיט אַוואַנסירטע דיגריז אין ינזשעניעריע. ענדזשאַנירז זענען דעוועלאָפּינג קינסטלעך סייכל טעאָריע צו לערנען און מעדיציניש סטודענטן לערנען קליניקאַלי באַטייַטיק מאַטעריאַל.
וואַרשטאַטן אַרייַננעמען רעפֿעראַטן, פאַל שטודיום און גיידיד פּראָגראַממינג. אין דער ערשטער לעקציע, מיר אָפּשאַצונג אויסגעקליבן קאַנסעפּס פון דאַטן אַנאַליסיס אין ביאָסטיסטיקס, אַרייַנגערעכנט דאַטן וויזשוואַלאַזיישאַן, לאָגיסטיק ראַגרעשאַן, און דער פאַרגלייַך פון דיסקריפּטיוו און ינדוקטיווע סטאַטיסטיק. כאָטש דאַטן אַנאַליסיס איז דער יסוד פון קינסטלעך סייכל, מיר ויסשליסן טעמעס אַזאַ ווי דאַטן מיינינג, באַטייַט טעסטינג אָדער ינטעראַקטיוו וויזשוואַלאַזיישאַן. דאָס איז געווען רעכט צו דער צייט קאַנסטריינץ, און אויך ווייַל עטלעכע אַנדערגראַדזשאַוואַט סטודענטן האָבן פריערדיק טריינינג אין ביאָסטאַטסטיקס און געוואלט צו דעקן מער יינציק מאָדעל פון מאַשין און לערנען טעמעס. די סאַבסאַקוואַנט לעקציע ינטראַדוסיז מאָדערן מעטהאָדס און דיסקאַסט אַי פּראָבלעם פאָרמיוליישאַן, אַדוואַנטידזשיז און לימיטיישאַנז פון אַי מאָדעלס און מאָדעל טעסטינג. די רעפֿעראַטן זענען קאַמפּלאַמענטיד דורך ליטעראַטור און פּראַקטיש פאָרשונג אויף יגזיסטינג קינסטלעך סייכל דעוויסעס. מיר ונטערשטרייַכן די סקילז פארלאנגט צו אָפּשאַצן די יפעקטיוונאַס און פיזאַבילאַטי פון אַ מאָדעל צו אַדרעס קליניש פֿראגן, אַרייַנגערעכנט פֿאַרשטיין די לימיטיישאַנז פון יגזיסטינג קינסטלעך סייכל דעוויסעס. צום ביישפּיל, מיר האָבן געפרעגט סטודענטן צו טייַטשן די פּידיאַטריק קאָפּ שאָדן גיידליינז., וואָס ימפּלאַמענאַד אַ קינסטלעך סייכל, צו באַשליסן צי אַ קט יבערקוקן בוים. מיר ונטערשטרייַכן אַז דאָס איז אַ פּראָסט ביישפּיל פון אַי, פּראַוויידינג פּרידיקט אַנאַליטיקס פֿאַר רופאים צו טייַטשן, אלא ווי פאַרבייַטן רופאים.
אין די פאַראַנען עפֿן . און טעסטינג. מיר נוצן גוגל קאָלאָראַבאָראַטאָרי נאָוטבוקס (Google LLC, Mountain View, CA), וואָס לאָזן פּיטהאָן קאָד זאָל זיין עקסאַקיוטאַד פֿון אַ וועב בלעטערער. אין פיג. פיגורע 2 גיט אַ בייַשפּיל פון אַ פּראָגראַממינג געניטונג. דער געניטונג ינוואַלווז פּרידיקטינג מאַליגאַנסיעס ניצן די וויסקאָנסין עפן ברוסט ימאַגינג דאַטאַסעט 6 און אַ באַשלוס בוים אַלגערידאַם.
פאָרשטעלן מגילה איבער די וואָך אויף פֿאַרבונדענע סוגיות און סעלעקטירן ביישפילן פון ארויס אַי אַפּלאַקיישאַנז. פּראָגראַממינג יסודות זענען בלויז אַרייַנגערעכנט אויב זיי זענען קאַנסידערד באַטייַטיק צו צושטעלן ינסייט אין צוקונפֿט קליניש פיר, אַזאַ ווי צו אָפּשאַצן מאָדעלס צו באַשליסן צי זיי זענען גרייט פֿאַר נוצן אין קליניש טריאַלס. די ביישפילן קאַלמאַנייט אין אַ פול-פלעדזשד סוף-צו-סוף אַפּלאַקיישאַן אַז קלאַסאַפייז טומאָרס ווי גוט אָדער מאַליגנאַנט באזירט אויף מעדיציניש בילד פּאַראַמעטערס.
העטעראָגענעיטי פון פריערדיק וויסן. אונדזער פּאַרטיסאַפּאַנץ וועריד אין זייער מדרגה פון מאַטאַמאַטיקאַל וויסן. לעמאָשל, סטודענטן מיט אַוואַנסירטע ינזשעניעריע באַקגראַונדז זענען קוקן פֿאַר מער-טיפקייַט מאַטעריאַל, אַזאַ ווי צו דורכפירן זייער אייגן פירער טראַנספאָרמז. אָבער, דיסקאַסינג די פאָוריער אַלגערידאַם אין קלאַס איז ניט מעגלעך ווייַל עס ריקווייערז אין-טיפעניש וויסן פון סיגנאַל פּראַסעסינג.
באַדינגונג אַוטפלאָו. באַדינגונג ביי נאָכגיין מיטינגז דיקליינד, ספּעציעל אין אָנליין פֿאָרמאַטירונגען. א לייזונג קען זיין צו שפּור באַדינגונג און צושטעלן אַ באַווייַזן פון קאַמפּלישאַן. מעדיציניש שולן זענען באַוווסט צו דערקענען טראַנסקריפּץ פון סטודענטן 'עקסטראַקורריקולאַר אַקאַדעמיק אַקטיוויטעטן, וואָס קענען מוטיקן סטודענטן צו נאָכגיין אַ גראַד.
קורס פּלאַן: ווייַל AI ספּאַנס אַזוי פילע סובפיעלדס, סאַלעקטינג האַרץ קאַנסעפּס פון צונעמען טיפקייַט און ברייט אָדער ברייט אָדער ברייט קענען זיין טשאַלאַנדזשינג. למשל, די העמשעכדיקייט פון נוצן פון AI מכשירים פון דער לאַבאָראַטאָריע צו דער קליניק איז אַ וויכטיק טעמע. בשעת מיר דעקן דאַטן פּרעפּראָסעססינג, מאָדעל בנין און וואַלאַדיישאַן, מיר טאָן ניט אַרייַננעמען טעמעס אַזאַ ווי גרויס דאַטן אַנאַליטיקס, ינטעראַקטיוו וויזשוואַלאַזיישאַן, אַנשטאָט מיר פאָקוס אויף די מערסט יינציק יי קאַנסעפּס. אונדזער גיידינג פּרינציפּ איז צו פֿאַרבעסערן ליטעראַסי, נישט סקילז. צום ביישפּיל, פארשטאנד ווי אַ מאָדעל פּראַסעסאַז אַרייַנשרייַב פֿעיִקייטן איז וויכטיק פֿאַר ינטערפּרעטאַביליטי. איין וועג צו טאָן דאָס איז צו נוצן גראַדיענט אַקטאַוויישאַן מאַפּס, וואָס קענען וויזשוואַלייז וואָס געגנטן פון די דאַטן זענען פּרידיקטאַבאַל. אָבער, דאָס ריקווייערז מולטימאַט קאַלקולוס און קענען ניט זיין באַקענענ 8. דעוועלאָפּינג אַ פּראָסט טערמינאָלאָגיע איז טשאַלאַנדזשינג ווייַל מיר זענען טריינג צו דערקלערן ווי צו אַרבעטן מיט דאַטן ווי וועקטאָרס אָן מאַטאַמאַטיקאַל פאָרמאַליזאַם. באַמערקונג אַז פאַרשידענע ווערטער האָבן די זעלבע טייַטש, למשל, אין עפּידעמיאָלאָגי, אַ "כאַראַקטעריסטיש" איז דיסקרייבד ווי אַ "וואַריאַנט" אָדער "אַטריביוט."
וויסן ריטענשאַן. ווייַל די אַפּלאַקיישאַן פון AI איז לימיטעד, די מאָס צו וואָס פּאַרטיסאַפּאַנץ ריטיין וויסן בלייבט צו ווערן געזען. מעדיציניש שולע קעריקולאַ אָפט פאַרלאָזנ זיך ספּייסט יבערכאַזערונג צו פאַרשטאַרקן וויסן בעשאַס פּראַקטיש ראָוטיישאַנז, 9 וואָס קענען אויך זיין געווענדט צו אַי בילדונג.
פּראַפעשאַנאַליזאַם איז מער וויכטיק ווי ליטעראַסי. די טיפעניש פון דעם מאַטעריאַל איז דיזיינד אָן מאַטאַמאַטיקאַל שטרענגקייַט, וואָס איז געווען אַ פּראָבלעם ווען קאַטער קליניש קאָרסאַז אין קינסטלעך סייכל. אין די פּראָגראַממינג ביישפילן, מיר נוצן אַ מוסטער פּראָגראַם וואָס אַלאַוז פּאַרטיסאַפּאַנץ צו פּלאָמבירן אויס פעלדער און לויפן די ווייכווארג אָן צו רעכענען אויס ווי צו שטעלן אַ גאַנץ פּראָגראַממינג סוויווע.
דייַגעס וועגן קינסטלעך סייכל ווענדט: עס איז וויידספּרעד דייַגע אַז קינסטלעך סייכל קען פאַרבייַטן עטלעכע קליניש דוטיז 3. צו אַדרעס דעם אַרויסגעבן, מיר דערקלערן די לימיטיישאַנז פון אַי, אַרייַנגערעכנט די פאַקט אַז כּמעט אַלע יי טעקנאַלאַדזשיז באוויליקט דורך רעגיאַלייטערז דאַרפן דאָקטער ופשה. מיר אויך ונטערשטרייַכן די וויכטיקייט פון פאָרורטייל ווייַל אַלגערידאַמז זענען פּראָנע צו פאָרורטייל, ספּעציעל אויב די דאַטן שטעלן איז נישט דייווערס 12. דעריבער, אַ זיכער סאַבגרופּ קען זיין מאַדאַלד געשווינד, לידינג צו ומיוישערדיק קליניש דיסיזשאַנז.
רעסאָורסעס זענען עפנטלעך בנימצא: מיר האָבן באשאפן עפנטלעך בנימצא רעסורסן, אַרייַנגערעכנט לעקציע סליידז און קאָד. כאָטש די סינטשראָנאָוס אינהאַלט איז לימיטעד ווייַל די צייט זאָנעס, עפֿן מקור אינהאַלט איז אַ באַקוועם אופֿן פֿאַר ייסינגקראַנאַס לערנען זינט יי עקספּערטיז איז ניט בנימצא אין אַלע מעדיציניש שולן.
ינטערדיספּלינאַרי מיטאַרבעט: דעם וואַרשטאַט איז אַ שלאָס פירנעם ינישיייטיד דורך מעדיציניש סטודענטן צו פּלאַנירן קאָרסאַז צוזאַמען מיט ענדזשאַנירז. דעם דעמאַנסטרייץ מיטאַרבעט אַפּערטונאַטיז און וויסן גאַפּס אין ביידע געביטן, אַלאַוינג פּאַרטיסאַפּאַנץ צו פֿאַרשטיין די פּאָטענציעל ראָלע זיי קענען ביישטייערן אין דער צוקונפֿט.
דעפינירן אַי האַרץ קאַמפּאַטינסיז. דיפיינינג אַ רשימה פון קאַמפּאַטינסיז גיט אַ סטאַנדערדייזד סטרוקטור וואָס קענען זיין ינאַגרייטיד אין יגזיסטינג קאַמפּאַטינסי-באזירט מעדיציניש קעריקולאַ. דער וואַרשטאַט דערווייַל ניצט לערנען אָביעקטיוו לעוועלס, 3 (אַפּלאַקיישאַן), און 4 (אַנאַליסיס) פון בלום ס טאַקסאָנאָמי. מיט ריסאָרסיז אין העכער לעוועלס פון קלאַסאַפאַקיישאַן, אַזאַ ווי קריייטינג פראיעקטן, קענען פארשטארקן ניט פארשטארקן וויסן. דאָס ריקווייערז ארבעטן מיט קליניש עקספּערץ צו באַשליסן ווי יי טעמעס קענען זיין געווענדט צו קליניש וואָרקפלאָווס און פּרעווענטינג די לערנען פון ריפּעטיטיוו טעמעס שוין אַרייַנגערעכנט אין נאָרמאַל מעדיציניש קעריקולאַ.
שאַפֿן פאַל שטודיום ניצן AI. ענלעך צו קליניש ביישפילן, פאַל-באזירט לערנען קענען פאַרשטאַרקן אַבסטראַקט קאַנסעפּס דורך כיילייטינג זייער שייכות צו קליניש פֿראגן. פֿאַר בייַשפּיל, איין וואַרשטאַט לערנען אַנאַלייזד Google ס יי-באזירט צוקערקרענק רעטינאַפּאַטהי דיטעקשאַן סיסטעם 13 צו ידענטיפיצירן טשאַלאַנדזשיז צוזאמען דעם דרך פון לאַב צו קליניק, אַזאַ ווי פונדרויסנדיק וואַלווייסיישאַן רעקווירעמענץ.
ניצן יקספּיריאַנסיאַל לערנען: טעכניש סקילז דאַרפן פאָוקיסט פיר און ריפּיטיד אַפּלאַקיישאַן צו בעל, ענלעך צו די ראָוטייטינג לערנען יקספּיריאַנסיז פון קליניש טרייניז. איין פּאָטענציעל לייזונג איז די פליפּט קלאַסצימער מאָדעל, וואָס איז געמאלדן צו פֿאַרבעסערן וויסן ריטענשאַן אין ינזשעניעריע בילדונג 14. אין דעם מאָדעל, סטודענטן איבערבליק טעאָרעטיש מאַטעריאַל ינדיפּענדאַנטלי און קלאַס צייט איז געטרייַ צו סאַלווינג פּראָבלעמס דורך פאַל שטודיום.
סקיילינג פֿאַר מולטידיסאַפּלערי פּאַרטיסאַפּאַנץ: מיר ענוויסיאָן יי קינדער ינוואַלווינג מיטאַרבעט אַריבער קייפל דיסאַפּלאַנז, אַרייַנגערעכנט רופאים און אַלליעד געזונט פּראָפעססיאָנאַלס מיט וועריינג לעוועלס פון טריינינג לעוועלס. דעריבער, קעריקולאַ קען זיין דעוועלאָפּעד אין באַראַטונג מיט פיייקייַט פון פאַרשידענע דיפּאַרטמאַנץ צו שנייַדער זייער אינהאַלט צו פאַרשידענע געביטן פון געזונט זאָרגן.
קינסטלעך סייכל איז הויך-טעק און זיין האַרץ קאַנסעפּס זענען שייך צו מאטעמאטיק און קאָמפּיוטער וויסנשאַפֿט. טראַינינג כעלטקער פּערסאַנעל צו פֿאַרשטיין קינסטלעך סייכל גיט יינציק טשאַלאַנדזשיז אין אינהאַלט סעלעקציע, קליניש שייכות און עקספּרעס מעטהאָדס. מיר האָפן אַז די ינסייץ פארדינט פון די אַי אין חינוך וואַרשטאַטן וועט העלפֿן צוקונפֿט עדזשיוקייטערז אַרומנעמען ינאַווייטיוו וועגן צו ויסשטימען אַי אין מעדיציניש בילדונג.
די גוגל קאָלאָראַבאָראַטאָרי פּיטהאָן שריפט איז אָפֿן מקור און בנימצא אין: https://gethub.com/ubcimed/bcimed/bcimed.geithub.iope/metep/metep/metep/metep/metep/mece/metep/metub.io.
פּרימער, קג און כאַן, ס. ריטינגנקינג מעדיציניש בילדונג: אַ רוף צו קאַמף. Akkad. מעדיצין. 88, 1407-1410 (2013).
McCoy, LG עטק. וואָס טאָן מעדיציניש סטודענטן טאַקע דאַרפֿן צו וויסן וועגן קינסטלעך סייכל? NPZH נומערן. מעדיצין 3, 1-3 (2020).
DOS SANDOS, DP, et al. די אַטאַטודז פון מעדיציניש סטודענטן צו קינסטלעך סייכל: אַ מולטיסטיק יבערבליק. ייראָ. ראַדיאַציע. 29, 1640-1646 (2019).
פאָכער, קי, הו, ר., און סינגלאַ, r. הקדמה צו מאַשין לערנען פֿאַר מעדיציניש סטודענטן: אַ פּילאָט פּרויעקט. J. Med. לערנען. 54, 1042-1043 (2020).
קאָאָפּערמאַן ן, עט על. ידענטיפיינג קינדער אין זייער נידעריק ריזיקירן פון קליניקלי באַטייַטיק מאַרך שאָדן נאָך קאָפּ שאָדן: אַ פּראָספּעקטיוו קאָהאָרט לערנען. לאַנסעט 374, 1160-1170 (2009).
גאַס, וון, וואָלבערג, ווה און מאַנגסאַריאַן, אָל. יאָדער שטריך יקסטראַקשאַן פון ברוסט אָנוווקס דיאַגנאָסיס. ביאָמעדיקאַל וויסנשאַפֿט. בילד פּראַסעסינג. ביאָמעדיקאַל וויסנשאַפֿט. ווייס. 1905, 861-870 (1993).
טשען, PHC, Liu, Y. און Peng, L. ווי צו אַנטוויקלען מאַשין לערנען מאָדעלס פֿאַר כעלטקער. NAT. מאַט. 18, 410-414 (2019).
Selvaraju, rr et al. גראַד-קאַם: וויסואַל ינטערפּריטיישאַן פון טיף נעטוואָרקס דורך גראַדיענט באזירט לאָוקאַלאַזיישאַן. פּראַסידינגז פון די IEEE אינטערנאַציאָנאַלע זיצונג אויף קאָמפּיוטער זעאונג, 618-626 (2017).
קומאַראַוועל ב, סטואַרט ק און יליק דע אנטוויקלונג און אפשאצונג פון אַ ספּיראַליש מאָדעל פֿאַר אַסעסינג זאָגן-באזירט מעדיסינע קאַמפּאַטינסיז ניצן אָססע אין ונדערגראַדואַטע מעדיציניש בילדונג. במק מעדיצין. לערנען. 21, 1-9 (2021).
Kolachalama VB און Garg ייגל לערנען און מעדיציניש בילדונג. NPZH נומערן. מעדיצין. 1, 1-3 (2018).
Van Leuwen, KG, Schalekamp, ​​S., Rutten, MJ, VAN GINNENE, B. און דע רוני, מ. קינסטלעך סייכל אין ראַדיאָלאָגי: 100 געשעפט פּראָדוקטן און זייער וויסנשאפטלעכע זאָגן. ייראָ. ראַדיאַציע. 31, 3797-3804 (2021).
טאָפּאָל, EJ הויך-פאָרשטעלונג מעדיצין: די קאַנווערדזשאַנס פון מענטשלעך און קינסטלעך סייכל. NAT. מעדיצין. 25, 44-56 (2019).
בעט, ע עט על. מענטש-סענטערד אפשאצונג פון אַ טיף לערנען סיסטעם דיפּלויד אין דער קליניק פֿאַר דיטעקשאַן פון צוקערקרענק רעטינאָפּאַטהי. פאַרהאַנדלונג פון די 2020 טשי קאָנפֿערענץ אויף מענטשלעך סיבות אין קאַמפּיוטינג סיסטעמען (2020).
Kerr, B. די פליפּט קלאַסצימער אין ינזשעניעריע בילדונג: אַ פאָרשונג אָפּשאַצונג. פּראַסידינגז פון די 2015 אינטערנאַציאָנאַלע קאָנפערענסע אויף ינטעראַקטיווע קאַלאַניישיי לערנען (2015).
די מחברים דאַנקען Danielle Walker, Tim Salcudin, און Peter Zandstra פון די Biomedical ימאַגינג און קינסטלעך סייכל פאָרשונג שפּיל בריטיש קאָלאָמביע פֿאַר שטיצן און פאַנדינג.
ר, פּפּ, זש, רס און מאַ געווען פאַראַנטוואָרטלעך פֿאַר דעוועלאָפּינג די וואַרשטאַט לערנען אינהאַלט. ר און פּפּ זענען פאַראַנטוואָרטלעך פֿאַר דעוועלאָפּינג די פּראָגראַממינג ביישפילן. קיף, אָי, מט און פּוו זענען פאַראַנטוואָרטלעך פֿאַר די לאָגיסטיקאַל אָרגאַניזאַציע פון ​​די פּרויעקט און די אַנאַליסיס פון די וואַרשטאַטן. ר, אָוי, מט, רס זענען פאַראַנטוואָרטלעך פֿאַר קריייטינג די פיגיערז און טישן. ר, קיף, פּפּ, זשו, אָי, מיין, פּוו, טל, מאַ, רס זענען פאַראַנטוואָרטלעך פֿאַר דראַפטינג און עדיטינג דעם דאָקומענט.
קאָמוניקאַציע מעדיצין דאַנקען קאַראָלין מקגרעגאָר, פאַביאָ מאָראַעס, און אַדיטיאַ באָראַקאַטי פֿאַר זייער קאַנטראַביושאַנז צו דער אָפּשאַצונג פון דעם אַרבעט.