背景

随着AI技术的发展，我们需要更进一步第思考医生的核心价值到底在什么地方，以及如何围绕这个核心价值来培养医生，同时降低医生学习和实践过程中对大量事实性程序性知识的依赖。这也就是”如何帮助医生们成为更好的医生，但是学的还能够更少“的问题，属于”教的更少，学得更多“的理解型学习的一个应用方向。那么，答案就在，把培养医生的重点放到其核心价值——也就是理解型学习的高层知识——的形成上。然后，把那些低层知识和技能，交给AI、手术机器人等科技辅助手段来完成。

为了这个目的，在本项目中，和一线医生一起，我们来尝试梳理一些典型案例，以及这些案例背后的高层知识。

一个例子：硬膜外血肿

关于硬膜外血肿这个疾病的成因、诊断和治疗，我们梳理出来了如下的概念地图，未来我们会建立一个“硬膜外血肿”的概念词条，以及辅助说明这个词条的其他词条，来给这张概念地图提供一个解释说明。

[File:硬膜外血肿.png|1500px]

后续研究

检验这个梳理出来的知识的学习效果。