Trường ĐH Y Hà Nội tạm dừng học lâm sàng

Sau khi Bệnh viện Bạch Mai được xác định là ổ dịch COVID-19, trường ĐH Y Hà Nội đã cho tất cả sinh viên hệ ĐH tạm ngừng học lâm sàng trong 2 tuần để đề phòng nguy cơ lây nhiễm chéo.
Sau khi Bệnh viện Bạch Mai được xác định là ổ dịch COVID-19, trường ĐH Y Hà Nội đã cho tất cả sinh viên hệ ĐH tạm ngừng học lâm sàng
Sau khi Bệnh viện Bạch Mai được xác định là ổ dịch COVID-19, trường ĐH Y Hà Nội đã cho tất cả sinh viên hệ ĐH tạm ngừng học lâm sàng

Chiều qua, 29/3, trao đổi với PV Tiền Phong, GS.TS Tạ Thành Văn, Hiệu trưởng Trường ĐH Y Hà Nội cho biết, thời gian qua, giữa bối cảnh diễn biến dịch COVID-19, trường vẫn tổ chức đào tạo tập trung cho toàn bộ sinh viên ĐH, học viên sau ĐH và nghiên cứu sinh của trường. Tuy nhiên, từ giờ trở đi, trường quyết định tất cả các tiết học lý thuyết đều dạy trực tuyến.

Để chuẩn bị cho động thái dạy trực tuyến bắt buộc với các tiết học lý thuyết, từ 2 tuần qua, trường đã tập huấn cho cán bộ, giảng viên toàn trường kỹ thuật dạy trực tuyến. Còn với các tiết học lâm sàng, trường tạm cho sinh viên hệ ĐH nghỉ trong 2 tuần, tính từ ngày 25/3.

Lý giải về quyết định này, GS.Tạ Thành Văn cho biết, sau khi phát hiện có nhiều ca lây nhiễm chéo COVID-19 ở Bệnh viện Bạch Mai, cơ sở thực hành lớn nhất của sinh viên nhà trường; một số bệnh viện đã có công văn chính thức gửi trường đề nghị trường không cử sinh viên đến học lâm sàng;  Một số bệnh viện thì vẫn nhận dạy cho sinh viên.  Vì thế, trường tạm cho các em nghỉ. 

GS. Tạ Thành Văn cho rằng việc xảy ra ở Bệnh viện Bạch Mai không những đe dọa khả năng sinh viên bị lây nhiễm do đi thực tập ở đó, mà còn có nguy cơ lây nhiễm chéo từ các em khi họ đến học thực hành ở các bệnh viện khác. Hai tuần nghỉ  được xem là khoảng thời gian “cách ly” sinh viên, đủ để nếu em nào đó có mầm bệnh, cũng không phát tán cho cộng đồng, đặc biệt là ở các bệnh viện. Với bác sĩ nội trú, GS. Tạ Thành Văn cho hay, tất cả các em vẫn đến học tại các bệnh viện bình thường. Các em là lực lượng trực chiến tại các bệnh viện, sẵn sàng tham gia nhiệm vụ phòng chống dịch COVID-19  khi được nhà trường điều động.

Với nghiên cứu sinh, học viên cao học, học viên chuyên khoa (cơ bản, chuyên khoa 1, chuyên khoa 2), các viện, khoa, bộ môn rà soát để giữ lại một số em để tham gia công tác tại cơ sở thực hành nếu thực sự cần thiết.

Theo Tiền Phong
Khi nguồn lực xã hội cùng tham gia gìn giữ di sản quốc gia
Khi nguồn lực xã hội cùng tham gia gìn giữ di sản quốc gia
(Ngày Nay) - Bảo vật quốc gia thường được hình dung là các hiện vật quý hiếm được lưu giữ trong những bảo tàng lớn, bảo quản nghiêm ngặt và ít khi xuất hiện trước công chúng. Tuy nhiên, câu chuyện vừa diễn ra tại TP Hồ Chí Minh cho thấy một xu hướng đang ngày càng rõ nét: Nhiều di sản đặc biệt của quốc gia không chỉ được bảo tồn trong các thiết chế công lập, mà được gìn giữ, phát huy từ chính nguồn lực xã hội.
Mỹ có thể kết thúc xung đột Trung Đông bằng "đòn quyết định" vào kho uranium bí ẩn của Iran?
Mỹ có thể kết thúc xung đột Trung Đông bằng "đòn quyết định" vào kho uranium bí ẩn của Iran?
(Ngày Nay) - Một câu hỏi lớn được đặt ra: liệu Washington có thể kết thúc cuộc chiến bằng cách kiểm soát lượng uranium làm giàu gần cấp độ vũ khí - loại có hàm lượng U-235 rất cao, chỉ còn một bước ngắn nữa là đạt mức có thể dùng để chế tạo bom hạt nhân - mà Iran đang nắm giữ.
Sáng 15/3, hơn 6 triệu cử tri của Thủ đô Hà Nội hoà cùng hơn 78,9 triệu cử tri trên cả nước tiến hành bỏ phiếu bầu cử đại biểu Quốc hội khóa XVI và đại biểu HĐND các cấp nhiệm kỳ 2026-2031.
Tinh thần, trách nhiệm cao của cử tri Thủ đô
(Ngày Nay) - Theo báo cáo nhanh của Ủy ban Bầu cử thành phố Hà Nội, tính đến 19 giờ cùng ngày, tỷ lệ cử tri đi bỏ phiếu trên toàn thành phố đạt 99,46%, thể hiện tinh thần trách nhiệm và ý thức chính trị cao.
Nga phát triển AI phát hiện bão và lốc xoáy chỉ trong nửa giờ
Nga phát triển AI phát hiện bão và lốc xoáy chỉ trong nửa giờ
(Ngày Nay) - Các nhà khoa học Nga đã huấn luyện trí tuệ nhân tạo (AI) để phát hiện các cơn bão và lốc xoáy chỉ trong vòng 15-30 phút sau khi hình thành, mở ra khả năng cảnh báo sớm và dự báo chính xác hơn. Với bước phát triển này, việc xử lý dữ liệu thủ công để phát hiện những hiện tượng này trước đây có thể mất hàng tháng, trong khi AI có thể hoàn thành trong vài phút.