余岚
武汉大学医学院眼科硕士毕业
医院内分泌科进行规培
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医学生的规范化培训越来越受到重视，也是提高整体临床医学水平的重要途径；一方面会为医学生打下更为扎实的临床基础；另一方面也为轮转科室带来更为活跃的知识氛围。
比如下面眼科硕士余岚医生在病区所做的关于糖尿病视网膜病变基础知识和进展的报告；为内分泌科的临床大夫解决了不少疑问。
CK要点小结:
1.糖尿病视网膜病变的评估
传统分期：
国际分期
2.糖尿病视网膜病变治疗流程
3.黄斑水肿：严重影响视力，治疗价值大
4.糖尿病视网膜病变的筛查转诊：
正文：（余岚）
拓展
CK注：未来糖尿病眼底病变领域将会怎样？
昨天一好友让我说说糖尿病视网膜病变DR未来可以预见的突破会是什么？
我想，DR医学的概念和外延，在结合图像识别和人工智能（深度学习）之后，其诊断和辅助治疗策略会变得自动化。也许不久的将来，自助式的眼底照相+自动诊断和医院甚至家庭。
谷歌的DeepMindLab开源项目，其中一个重要的成果是AlphaGo，AlphaGo被不断的训练完善，现在已经很少有人类的围棋高手能够真正战胜它了；
而在另一个图像识别和深度学习领域，DeepMind也大显身手，最重要的例子就是糖尿病眼底病变。
以下内容部分转自GoogleResearchBlog的翻译
（没时间看标红了解一下就行）
去年（年），谷歌在《美国医学会杂志》发表题为“DevelopmentandValidationofaDeepLearningAlgorithmforDetectionofDiabeticRetinopathyinRetinalFundusPhotographs”的论文，正是谷歌研究人员提出的一种基于深度学习的算法，该算法能够在视网膜造影中对糖尿病视网膜病变的迹象做出解释，帮助医生克服资源短缺资困难，为更多的病人做出更专业的诊断。
为检验算法的性能，该团队使用两个独立的临床验证数据集共包括1.2万幅图片进行测试。每幅测试图片都进行标记审核。评审专家组由7-8名通过职业资格考核的美国眼科专家组成，通过多数投票通过的方式进行判决。同时保证结果与训练集所参考的54名眼科医师团开出的诊断结果一致。算法生成的检测结果与眼科专家诊断结果参见下图，共对比了9,幅临床有效集合内的图片。
黑色曲线表示算法性能，彩色点表示八位眼科专家对糖尿病视网膜病变（轻度或重度糖尿病视网膜病变，或由糖尿病引起的视网膜黄斑水肿）的临床诊断结果。实验数据为9,幅有效图集。图中黑色菱形为外科手术操作点，其对应于算法在高敏感性和高特异性下的操作点。
结果表明，谷歌的算法诊断性能可以与眼科专家诊断结果相媲美。比如上图描述的有效集合，算法获得0.95的F分数（结合敏感性和特异性指标，取max=1），相比八位眼科专家的中位数0.91分，该算法略胜一筹。图片来自GoogleResearchBlog
AI医学从眼底影像开始，会逐渐拓展到所有与影像处理和诊断相关的学科；超声、CT、MRI也许都会相继拿下，然后是病理？然后.........？
规培和四生版块
现在的医生规培要求各科室留下规培生的规培痕迹------这里算是重重的一笔吧！
规培生论坛的开始，暂时纳入进修生论坛版块
未来可能把研究生纳入进来，扩展成多层次的“四生版块”
进修生论坛
“内分泌进修生论坛”
InitiatedbyProfessorLvZhaohui
在进修的后半段，每一位进修医生都有机会从自己经管的病例出发，谈一谈对某一疾病的诊治体会或对某一临床问题的心得。
每周固定的时间（目前是每周四晚）会安排一位进修医生进行汇报。
形式是：
医院/所在地或家乡的美景、风俗和美食
从典型病例出发讨论某种疾病或某个临床问题
CK医学科普
查房知识备忘板块
进修生论坛01-继发性醛固酮增多症
进修生论坛02-原发性醛固酮增多症
进修生论坛03-嗜铬细胞瘤
进修医生论坛版块正式开启
余岚陈康
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