中醫(yī)模型教學的特點:訓練可調(diào)性：不同階段的醫(yī)學生，他們接受到的醫(yī)學知識深度和廣度會有所不同。假使一味地進行同等級難度的訓練，對于初級醫(yī)學生無疑是不切合實際的“拔苗助長”，而對于高年級的醫(yī)學生來說，又是駕輕就熟不具挑戰(zhàn)性的“小兒科”。借助醫(yī)學模擬系統(tǒng)進行各種難度和階段的訓練，如基本概念的學習、基本操作的練習、急救練習等，可以適合不同科目和不同階段的醫(yī)學生的學習要求，利用模擬系統(tǒng)創(chuàng)造出多種真實的病例，讓其接受診斷、的訓練，可以避免這種不常見但是可能性質(zhì)嚴重的事件發(fā)生。無論是護理技能訓練模型還是臨床技能訓練模型，都在不斷地促進了醫(yī)學領(lǐng)域的發(fā)展。中醫(yī)學模型在實際教學中的作用：在教學中將課本上理論性抽象性的知識結(jié)合醫(yī)學教學模型教學一同進行授課。中醫(yī)針灸訓練系統(tǒng)供應(yīng)商

中醫(yī)模型教學的特點:醫(yī)學教學模型模擬人的主要功能：提供醫(yī)學模擬的操作流程練習和考核，其系統(tǒng)中心模塊由應(yīng)用軟件、全身人體模型組成，提供了使用、有效、數(shù)據(jù)詳實的教學培訓工具。醫(yī)學教學模型在培訓時間內(nèi)可以利用現(xiàn)有的資源辦公電腦進行軟件安裝，便可操作，進行培訓。教學模型醫(yī)學教學模型類目中，包括醫(yī)學急救、診斷、護理、婦幼、兒科、解剖、中醫(yī)、口腔等技能訓練實驗系統(tǒng)模型，大致可分為急救技能訓練模型、護理技能訓練模型、臨床技能訓練模型。滿足護理職業(yè)教育培養(yǎng)應(yīng)用型人才的需要。無論是護理技能訓練模型還是臨床技能訓練模型，都在不斷地促進了醫(yī)學領(lǐng)域的發(fā)展。中醫(yī)針灸訓練系統(tǒng)供應(yīng)商中學模型的作用和好處：學生可以隨時隨地的進行模擬訓練。

中醫(yī)設(shè)備模型望而知之謂之神，與中醫(yī)望診對應(yīng)的儀器設(shè)備包括舌面儀、目診儀、步態(tài)分析等，舌診、面診、目診等儀器檢測原理多基于中醫(yī)全息分區(qū)診斷理論，通過識別特定全息分區(qū)下的疾病特征來為疾病診斷提供參考。其中，舌象分析由于特征較為直觀且共識度較高，得以受益于圖像分割算法的快速發(fā)展，目前已經(jīng)能自動提取齒痕、裂紋等多個特征，據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)，在正確拍攝、圖片清晰的情況下，識別準確率能達到85%。舌象檢測長期作為中醫(yī)辨證客觀依據(jù)，且有臨床療效評價價值~

“中醫(yī)四診儀”可面診、舌診、脈診、問診開出養(yǎng)生方案供參考，體檢者將頭部放進中醫(yī)“四診儀”的“面象儀”中，數(shù)碼相機采集下面診、舌診信息，“脈象儀”的傳感器再完成“把脈”,此后，大屏幕提出問題進行“問診”。較后，“電子中醫(yī)”開出個性化中醫(yī)健康房子。望聞問切是中醫(yī)診斷疾病的方法，望，指觀氣色；聞，指聽聲息；問，指詢問癥狀；切，指摸脈象，合稱“四診”。采集人體舌、面、脈、癥狀等客觀信息，然后，計算機人工智能分析，進行單診判讀、體質(zhì)辨識及中醫(yī)辨證，且匹配個體化養(yǎng)生方案及輔助治于建議，供臨床醫(yī)生參考。中學模型的作用和好處：有效減少了真正操作不當造成的嚴重后果。

醫(yī)學模型具有真性，能夠真實再現(xiàn)病人和臨床狀況，可以進行從基本概念的學習、基本操作的練習到整體臨床演練，可以進行反復練習，能夠按照教師和學生的時間安排培訓，能夠在完全沒有醫(yī)療風險的悄況下進行臨床操作訓練，可以培養(yǎng)醫(yī)療小組溝通和合作能力，能夠客觀評佔教學效果，能夠針對學生的個體情況進行訓練。教學方法的變化:模擬醫(yī)學教育能夠為學生提供必要的、多次的重復訓練,有效緩解臨床教學資源不足的難題；評估體系的要求:模擬醫(yī)學教療使用多種模擬系統(tǒng),使用標準化、可重發(fā)、反應(yīng)性實踐對象，建立客觀性評估體系,準確評估教學效果中醫(yī)設(shè)備模型對舌體圖像的顏色、紋理、輪廓進行特征提取。廣州中醫(yī)問診系統(tǒng)

中學模型的作用和好處：便于學生進行反復的實踐操作提高操作能力。中醫(yī)針灸訓練系統(tǒng)供應(yīng)商

中醫(yī)四診客觀化信息采集技術(shù)以及相應(yīng)的智能設(shè)備研究已經(jīng)取得了比較大的進步，與人工智能技術(shù)結(jié)合是發(fā)展的必然趨勢，尚有很多問題需要解決：多數(shù)算法立足于單一來源的信息，比如面診、舌診或者脈診做出分析判斷；大量的良好前沿的深度學習方法由于客觀化采集數(shù)據(jù)的缺乏而應(yīng)用困難。這可能是由于智能設(shè)備的研發(fā)者主觀上對于中醫(yī)理論的整體觀理解不夠，也可能是因為缺乏標準高質(zhì)量有標簽的多源信息中醫(yī)數(shù)據(jù)，導致對多源信息的綜合處理準確率不高中醫(yī)針灸訓練系統(tǒng)供應(yīng)商