数据科学学院的洼田和巳教授作为共同第一作者参与的研究成果刊登在了冲击因素(IF)3.7的附有审查的国际杂志《International看护Review》(Wiley)上。刊登的论文可以从下面的URL看。

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40781830

本研究探讨了助产士通过多年的经验培养出来的“隐含知识”(tacit Knowledge),通过AI技术(机器学习、自然语言处理)形式化,并将其用于临床现场和政策制定的可能性。分析结果表明,将经验知识可视化有助于预防会阴创伤和临床判断,同时完善伦理治理和隐私保护是必不可少的。

本成果作为社会全体共享助产士业务潜在的知识,为提高医疗质量、人才培养、制度设计做出贡献的机制建设的第一步,具有重大意义。

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