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小編發(fā)現(xiàn)不少朋友對于 3個在RSNA 2019上不容錯過的AI課程 這方面的信息都比較感興趣,小編就針對 3個在RSNA 2019上不容錯過的AI課程 整理了一些相關方面的信息在這里分享給大家。
RSNA 2019是全球最大的放射學會議,將于12月1日星期日在芝加哥的McCormick Place開幕,并承諾將包含比以往更多的AI內(nèi)容。今年將擴大AI Showcase,使與會者可以在一個位置訪問100多家供應商。
雖然不可能體驗與人工智能相關的RSNA 2019的每個部分-除非您自己是一個功能齊全的機器人,我想-我強烈建議您參加一些教育課程。他們是:
1.“人工智能和精確教育:人工智能如何革新放射學培訓” | 12月2日,星期一| 8:30 –上午10點| 房間:E450A
與會者應確保他們在星期一早晨清早醒來,并準備參加本次會議,其中包括三個關于AI和放射學的單獨演講。來自主持人醫(yī)學博士Falgun H.Chokshi的第一個演講探討了機器學習和AI的“基礎”,包括其局限性及其在未來幾年中如何影響醫(yī)學成像。
加利福尼亞大學舊金山分校放射學和神經(jīng)外科住院醫(yī)師教授Soonmee Cha,醫(yī)學博士將發(fā)表第二個演講,“放射學教育狀況:變革的機會”。將詳細討論用于培訓下一代放射科醫(yī)生有關AI的技術,以及“教育教育者”的方式。
本次會議計劃以一個小組結束,與會者將有機會聽取來自不同背景的五名參與者的有關AI的技巧和建議。
2.“向?qū)<覍W習AI:成為全球放射學AI領導者(無需計算機科學學位)” | 12月3日,星期二| 4:30-6 pm | 房間:S406B
這個90分鐘的會議包括五個不同的演講,旨在幫助放射科醫(yī)生更好地了解AI。主題包括將AI與全球放射學區(qū)分開來,以及放射科醫(yī)生在制定實施AI政策時如何“坐下來”。
醫(yī)學博士始終引人入勝的艾略特·西格爾(Eliot L. Siegel)肯定會在他的演講“了解人工智能:黑匣子(AI)如何工作?”中成為亮點。
3.“放射學中的深度學習:我們該怎么做?” | 12月4日,星期三| 上午8:30-10 | 房間:S406B
本次會議將重點放在深度學習上,深度學習是放射學家研究AI時最重要的單個主題之一。期望有一個擁擠的房間,如果您想要一個好的座位,請在星期三凌晨到達!
醫(yī)學博士MPH的Luciano M.Prevedello將主持會議并討論俄亥俄州立大學深度學習的使用。斯坦福大學和梅奧診所還將詳細介紹如何開發(fā)和實施深度學習。
與芝加哥以往的展會相比,這對我來說可能是RSNA 2019最為激動人心的部分-供應商現(xiàn)在可以分享真實的經(jīng)驗。最初,圍繞AI的很多討論都是關于AI的潛力,而不是關于使用這些突破性技術的實際意圖。然而,在2019年,隨著世界各地越來越多的放射科醫(yī)生變臟并親身經(jīng)歷,事情終于開始發(fā)生變化。
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