【摘 要】
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机器学习(ML)正快速发展为可辅助特定医学决策的临床人工智能(AI)系统。但是,目前ML面临临床数据不均一性高、临床任务机器转化难度大等限制因素。未来“智能”医生应当主导围绕临床目标和临床数据的医学和AI的创新。因此,在医学生实习或住院医师培训中以案例学习的形式,加入对ML所需最小样本量的估算和数据高级特征的临床解读等素养的实践训练,有利于培养医学生具备智能辅助诊疗的临床思维,创新更高效的智能医学决策体系。
【基金项目】
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国家自然科学基金(32000876),陕西省自然科学研究计划(2019JQ-437)。
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机器学习(ML)正快速发展为可辅助特定医学决策的临床人工智能(AI)系统。但是,目前ML面临临床数据不均一性高、临床任务机器转化难度大等限制因素。未来“智能”医生应当主导围绕临床目标和临床数据的医学和AI的创新。因此,在医学生实习或住院医师培训中以案例学习的形式,加入对ML所需最小样本量的估算和数据高级特征的临床解读等素养的实践训练,有利于培养医学生具备智能辅助诊疗的临床思维,创新更高效的智能医学决策体系。
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