大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于门诊医生外语考试题的问题，于是小编就整理了2个相关介绍门诊医生外语考试题的解答，让我们一起看看吧。
考核需要案例，案例需要平时的治疗，但治疗又是非法行医，民间中医该怎么办？
没必要考试，考试因各种各样的技巧无法验证的，让民间中医自生自灭吧，有本事可以坐诊看病，没本事自然会消失的，病人的眼睛是检验的标准，什么样的条条框框都无法确定民间中医的真才实学，
我也学中医，我也没证，但我绝不赞成让什么所谓民间高手中无证行医，自始至终我不信高手考不上个证。只不过考试的条件着实有些不合适宜，什么拜师之类，无非又是给机构又找些饭吃，增加了学医者的负担。
目前民间中医分为两种:一种是在某一种疾病有特长，其余方面一窍不通的，但按目前确有专长医师考的内容，这类民间中医很难考取的，因为他们根本不懂系统理论，从这两年考试结果看确实如此。第二种是原来在乡村行医的，这类人基本都是全科，技术都不错，年龄都也大了，让他们考执业最少十年，时间上不允许，但让他们考专长又局限执业范围，他们又不愿意。所以从中医药法来说，并不是很贴近目前实情，我本人中医师，一路走来艰辛自知！
最好的办法，就是各地成立民间中医公会。中医公会由中医工作者组建，卫生主管部门派人监督。所有非医疗机构的有一技之长的民间中医，均可以报名参加，***取备案方式，确定自己的医学特长，无需考试或考核。参加民间中医公会后，即可开立诊所或与其他中医合作开立诊所，合法行医。民间中医公会有权对会员的行医工作进行服务和管理，接受病人投诉。对于确实医术不高的滥竽，及时取消其会员资格，撤销其行医资格。
给你说个真事！
去年山东中医专长医师第一次试点考核，我朋友好不容易找到推荐，经过区、市、省三级公示审核，考核现场，陈述的时候，说自己已经有七八年的实践经验，负责考核的考官直接一句:你没有医生证不是非法行医嘛[捂脸][捂脸]然后就没有然后了！
腾讯AI机器人一秒写完演讲稿，未来哪些工作最容易被人工智能取代？
人工智能，AI和大数据处理，无疑已经成为了当下比较火的概念和公司战略，也许在16年底之前，大家还没有什么概念，但是到了17年你一定不再陌生了。虽然很多公司目前不对外宣称，但是实际上已经开始进行AI的实验和项目的立项了。
从天气领域来讲，今年九寨沟的第一篇地震报道，就是由AI机器人编写发出的，从地震发生到文章发出，全程没有超过35秒……
上海电视台启用的AI天气播报员“小美”，可以根据当天的天气数据，会组织语言用人生报道究竟哪里有雨，还会为大家提供准确的出行建议，经过测试准确度接近98%。
今日头条在奥运期间就已经***用了AI编写机器人的操作，每一则比赛的报道有机器人写出，虽然在排版略有瑕疵，但是却很好的成就了及时性。
今年双十一，阿里巴巴也用UI机器人——鲁班进行作图，据统计该机器人制作头图的效率真的是高到爆炸，每秒钟可以制作8000张图，今年的双十一的鲁班制作了4亿张图。美工或者刚入行的设计师接到活，就立马想用快捷高效的套路来完成设计。用套路没毛病，有毛病的是除了套路，你什么都不会，而现在AI已经比你更懂套路了~
还有前不久深圳宣布的无人公交车，据说将在2019年批量行驶在大街上……
从种种的案例中可以看到，我们的司机，美工，编辑等等的工作都被取代了，那什么样的工作不会被机器取代呢？
1、有艺术性思考的
不同于美工和UI设计的套路，你需要思考如何构图，***用什么样的元素，体验怎么样的情绪，都不是机器可以学习的。
2、不可***的技术逻辑
要知道哪些工作容易被人工智能（AI）取代，要先看看它究竟擅长什么样的工作。
大家会首先想到的，大概会是图像识别，毕竟刷脸解锁手机、解锁app已经用得越来越广泛了。其实，现在图像识别技术已经非常强大，除了用来认脸之外，根据医学影像识别病情、在流水线上用摄像头识别产品瑕疵，也都有巨大的潜力。
其次是语音识别。现在语音识别在实验环境中的错误率也已经非常低，短句子的语音转文字也很成熟。比如说微信里发送的语音内容，转成文字的效果就勉强。美中不足的是，嘈杂环境下、或者大段演讲的语音识别结果还无法让人满意。
当然还有翻译。现在虽然机器翻译的很多句子还会让人觉得“不是人话”，但毕竟翻译的速度、掌握语言的数量都是人类无法比拟的。
另外，AI理解短句子并生成回复的能力也在逐渐提高，计算机生成图像的各类应用也在渐渐成熟。
从上面这些AI擅长的领域我们能看出，需要从图像中寻找特定信息、特定模式的工作，AI经过一定的训练，都能做得非常好，而且比人类发挥得更稳定。比如将纸上的文字录入电脑的打字员，已经不太有用武之地了，而从监控视频中寻找某些人或行为、看X光片判断疾病、在工厂流水线上检查产品外观瑕疵等等工作，也都将很快自动完成。
就算是AI做得还不尽如人意的工作，比如长篇演讲或对话的语音识别、语言的翻译、聊天等等，在那些要求不太高的简单使用场景中也都可以自动化实现。比如国外的***网站YouTube，就配有自动生成的字幕，还能自动翻译成其他语言，可见速记和简单的翻译工作，也已经离自动化不远。而“要求不太高的聊天”，对应的是那些每天要回答大量重复问题的客服，他们的工作，也有很大一部分已经开始自动化了。
说起究竟有哪些工作容易被AI取代，顶级咨询公司麦肯锡这两年来，在好几份报告里做了详细、系统的梳理。
在今年11月发布的“工作得与失：自动化时代的劳动力变迁”报告中，就有这么一张图，描绘了对于到2030年，6个国家中各类工作岗位变化情况的预测。
“就业末日”还说不上，但局面还是会越来越奇异。
对于人工智能（AI）带来就业末日的预言，很多人都趋之若鹜。吃这一套的人相信，在并不遥远的未来，AI和机器人肯定会窃取当前由人类占据的绝大部分职位。在几乎没有社会安全网的美国，这样的科技飞跃将引发社会崩溃，除非能出现急速的经济转型。
另一方面，事实可能并非如此。也许在现实生活中，很多工作是我们不愿意托付给机器人的——比如就业增速遥遥领先的医疗领域——甚或是机器根本就做不到的。
近期，MIT斯隆商学院研究人员埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）和汤姆·米切尔（Tom Mitchell）发表政策论文，着眼于上述第二个类别。其结论概括起来就是， “就业末日”还说不上，但局面还是会越来越奇异。
“机器学习明显是一种‘通用技术’，就像蒸汽发动机和电力一样，催生了大量额外的创新和潜能。然而，对于机器学习系统擅长哪些项目，这方面并无广受认同的观点。因此，对于机器学习对劳动力的影响，以及对经济的影响，我们都没有形成共识。”米切尔和布林约尔松写道。“在很多工作中，有些部分也许是‘机器学习适用’的，但有些任务并不契合机器学习的标准；因此，就业所将受到的影响非常难说，并不是一些人所强调的那样，就是取代或替换那么简单。”
论文列述了“机器学习适用”任务的八大基本特征。这里就不逐一列出了，但其中几条值得一提。首先，机器学习需要定义明确的问题，输入数据要能可靠映射到输出预测。比如在医疗诊断中，输入病历，输出诊断。这是清晰映射。又比如输入狗狗照片，输出品种预测。或者，我们还能根据狗主人的照片，预测狗的品种，但这种情况下，清晰映射就不存在了，预测背后的因果关系就不容易找到了。
机器学习模型还需要大量的数据。它们得有学习的[_a***_]。要预测医疗诊断的结果，机器学习算法需要大量的训练数据，即大量病历，且由人类一一标记正确的诊断结果。只有经过这些数据的训练，算法在接到未经标记的新数据时，才能作出准确的预测。
还有几点不太容易想到。例如，机器学习模型在作预测时，需要相对简单的因果链条。比如，若要输入观察，并输出预测，基本上，输入必须和输出直接相关，不能在中间夹杂一连串的因果关系。另外，如果出现错误预测就是不可接受的，那机器学习也不管用。机器学习的准确率只要超过90%，就算是比较成功了。也就是说，我们觉得10%的错误率是可以接受的。但举例来说，在用计算机视觉为油罐车导航时，丝毫的差错都是不可接受的。
俗话说得好，知己知彼百战不殆，要看看人工智能首先会取代我们人类什么工作，首先要明白AI人工智能擅长什么以及目前它们开始涉足的工作领域，从而知道未来哪些岗位是“安全”的。
搜狗王小川对人工智能的工作边界做过定义：如果所输入的信息是封闭、有边界、可以结构化的，且包含做决策所需要的所有信息，目标也是确定的，那么这样的判断能力就可以被机器所取代。
我们结合目前已经运用了AI人工智能的场景，来看看事实是不是这样。
文稿类的工作包括写作、翻译、批改试卷等，目前都已经开始运用AI技术。像题目中说的，腾讯AI一秒钟写演讲稿，还有谷歌、科大讯飞等公司研发的同声传译技术，以及阿里最近试验的AI批改试卷，这些都是AI开始“入侵”的领域。
现在自动驾驶已经进入一个相对成熟的研发阶段，几个月前的产品发布会，李彦宏坐着装载着自家研发的无人驾驶系统的汽车前往发布会现场；在深圳，已经有一批无人驾驶公交车开始试运营，目前运行顺利；而在美国，谷歌早已宣称其无人驾驶系统已经能正式上路……
数据分析可以说是人工智能最擅长的领域了，在生活中，数据对我们的作用也越来越大。现阶段的数据分析大多是大数据分析，从海量的数据中整合出数据大报告，从报告中我们可以知道行业的变动、趋势、市场空间、业务增长点等，从而方便我们进行决策。
在以前的电影中，我们经常可以看见主角家里有一个电子管家，只要输入信息，管家会自动帮你安排日程，并提醒你，而你需要问什么问题，电子管家都会回答你。这个场景现在已经实现了，其实几年前就已经有这种人工智能对话系统出现，但还不够智能，日常应用的场景比较少，现在随着人工智能技术越来越成熟，这种管家类的设备和系统也会越来越像***，可以和我们自如地对话。
我们现在去办事大厅***或者过海关、安检的时候，会发现很多原本人工审核的岗位已经换成了机器自助的，流程也快了很多，这种情况目前已经基本普及了，未来随着AI技术越来越先进，可能我们办事会少很多流程，比如人脸识别就可以获取和识别你所有的信息，你直接说出你想办的业务，系统很快会***帮你办好。
