Hatur nuhun pikeun ngadatangan alam.com. Versi browser anu dianggo ngagaduhan dukungan CSS terbatas. Pikeun hasil anu pangsaéna, kami nyarankeun nganggo versi énggal browser anjeun nganggo modeu kasaluyuan dina modeu kasaluyuan dina Internet Exclorer). Samentawis, pikeun ngajamin dukungan anggup, kami nunjukkeun situs-situs tanpa gaya atanapi javascript.
Aplikasi Infografikan klinis (Ai) tumbuh gancang, tapi tapi sakola médis sakola anu tos aya nawiskeun pelajaran terjalan ieu. Di dieu urang ngajelaskeun palatihan palatihan jieunan urang ngembangkeun sareng dikirimkeun ka mahasiswa médis Kota sareng ngadamel saran pikeun latihan masa depan.
Incografik jieunan (Ai) nganggo ubar anu tiasa ningkatkeun efisiensi gaw sareng bantosan pikeun nyieun kaputusan kaputusan. Pikeun aman deui ngagunakeun intelijen buatan, dokter kedah ngagaduhan sababaraha pamahaman intelijen. Seueur koméntar ngabiasaan pangajaran AI konseps1, sapertos ngajelaskeun modél AI sareng Prosesses2 Verifikasi. Tapi, sababaraha rencana anu terstruktur parantos dilaksanakeun, khususna dina tingkat nasional. Pinto dos santos et al.3. 263 Misalwa Surged ditaliti sareng 71% sapuk yén aranjeunna peryogi latihan di inténsi interien. Ngajaruan intelijen buatan ka airiagy médis peryogi desain ati-ati anu ngabing teknis sareng non-téknis pikeun murid anu paling kuat. Kami ngajelaskeun pangalaman urang nganteurkeun subur kerja sareng AI ka tilu kelompok siswa médis sareng ngadamel rekomendasi pikeun atikan médis masa di AI.
Perkahan lima minggu kami ka kecerdasan buatan dina bengkel ubar pikeun murid médis diayakeun tilu kali 18 Pebruari 2019 sareng 2021 April. tilu tujuan diajar primér: Minim Nyaritakeun kumaha data diolah dina aplikasi intelijen jieunan, nganalisa diatur basa timbeni pikeun kolabal buatan.
Bulao mangrupikeun topik kuliah sareng biru biru mangrupikeun waktos pananya interaktif. Bagian abu nyaéta fokus tina ulasan literatur anu ringkes. Bagian oranyeu dipilih studi kasus anu dipilih anu ngagambarkeun modél intelijen atanapi téknik jieunan. Héjo mangrupikeun kursus program anu dipasihan dirancang pikeun ngajar intala jieunan pikeun ngajawab masalah klinis sareng modél. Eusi sareng durasi tina bengkel rupa dumasar kana penintergentian kabutuhan mahasiswa.
Bengkel pangheulana diayakeun di Universitas of Columbia Bataolia ti Pebruari nepi ka April 2019, sareng sadaya 8 pamilon positip4. Alatan covid-19, bengkahik kadua diérua ampir di Oktober 2020, kalayan nomer 222 Milei Milarian sareng 3 warga ti 18 sakola médis Kanada anu kadaptar. Desainasi slides sareng kode parantos diunggah ka situs aksés kabuka (http://ubcaimed.io). Upder balik utama tina mustahuan munggaran nyaéta korsi éta kalayan badag anu ngaganggu sareng bahanna ogé téoritis. Ngadamel genep zona waktos anu béda-béda nunjukkeun tantangan tambahan. Ku kituna, jalan kerja kadua dipasihkeun unggal sési push, saderhana tastikedarkeun bahan-bahan, nambihan peralatan langkung seueur, ngadamel program anu minimal (kotak debugging (kotak (kotak minimal (kotak 1). Umput utama tina Kecerdaya kadua kalebet réspon anu positif dina latihan program. Nyuhunkeun program sareng pamundut pikeun nunjukkeun ngarencanakeun panyajaran Mesen Mesen. Kukituna, dina karéta katilu kami, hargana salila pikeun 12 sersesi médis 126 Maret dina Maret-April dina jarak panyabutanan kerja proyék di proyék.
Analisis Dasar: Wétan ulikan dina statistik anu ngidentipikeun pola anu hartosna dina data ku nganalisa, ngolah pola data.
Data pertambangan: prosés ngaidentipikasi sareng ékstrak data. Dina kontéks konséntifikasi jieunan, ieu sering ageung, kalayan seueur produk pikeun sababaraha sampel.
Paningkatan diménsi: prosés ngarobih data kalayan seueur deui fitur anu langkung seueur fitur tapi ngalestarikeun sipat data aslina.
Ciri (dina kontéks intelijen jieunan): sipat ukuran sampel. Sering dianggo tukeur sareng "harta" atanapi "variabel".
Peta aktif sareng téhnik anu dianggo pikeun mencorsi model intelijen budi (khususna usaha inféksi réparasi tina Widang, gambar anu pisan dipungkuruhan dasar data terakhir.
Modél standar: model AI anu tos aya anu parantos dilatih nalika ngalaksanakeun tugas anu sami.
Tés (dina kontéks buatan interiénsi): Panén kana modél ngalakukeun data anu parantos nganggo data anu henteu tepang sateuacan.
Latihan (dina kontéks intelijen buatan): nyayogikeun modél data sareng hasil supados mangrupikeun tarjana nyalurkeun parameter internal pikeun ngalakukeun kamampuanina anu ngagunakeun tugas anyar pikeun ngalakukeun tugas anyar.
Vektor: susunan data. Dina diajar mesin mesin, unggal elemen sumping biasana mangrupikeun ciri anu unik pikeun conto.
Tabel 1 Ngatasi kursus pang anyarangan salami April 2021, kalebet tujuan diajar anu target pikeun unggal topikna. Lembong ieu ditujukeun pikeun anu énggal tina tingkat téknis sareng henteu ngabutuhkeun anu kanyaho matematikal luar negeri saluareun taun kahiji tina gelar médis touchadus. Tangtosna dikembangkeun ku 6 mahasiswa médis sareng 3 guru nganggo derajat cengkéh. Insinyur ngembangkeun téori intelijen buatan pikeun ngajar, sareng mahasiswa Médis Obaskeun bahan klasik klalifasi.
Portullopops kalebet lompas, studi kasus, sareng program digentos. Dina pasiah kahiji, urang ngarulihan konsép penting dina biostatistik, kalebet ahli dataisasi, tina hasil logistik, sareng perbandingan statistik déskriptif. Sanaos analisa data mangrupikeun dasar inténtrijen buatan, kami ngaleungitkeun usaha sapertos tambang data, atanapi visualisasi interak, atanapi visualisasi Intaction. Ieu kusabab konstrain waktos sareng ogé kusabab sababaraha murid -ésan shrimgadir ngagaduhan sateuacan biostatistik sareng badé nutupan mesin diajar mesin anu unik. Lulaaan teras aya ngenalkeun metode modéren pikeun ngabahas masalah masalah, daktur sareng tujuan tina modél Ai, sareng Model tunggangan. Ceramah anu dilengkepan ku panalungtikan sastra sareng praktis dina alat intelijen anu tos aya. We emphasize the skills required to evaluate the effectiveness and feasibility of a model to address clinical questions, including understanding the limitations of existing artificial intelligence devices. Salaku conto, urang naroskeun murid terang pedoman sirah pinustrik usuran ku kuppermman et aliran tangkal jieunan kaputusan. Urang ngantebkeun yén ieu mangrupikeun conto anu umum ngeunaan AI ngahasilkeun analisa solvertics pikeun para ahli manual kanggo naps alartikeun, tinimbang ngagantian dokter.
Dina conto Sumber Boot Bootstrap Footment . sareng nguji. Kami nganggo buku catetan artos cuktromation (Google LLC, tempoan Gunung, Ca), anu ngamungkinkeun kode Python Pikeun dialalakeun tina browser wéb. Dina Gbr. Gambar 2 nyayogikeun conto latihan program. Latihan ieu ngalibatkeun netepkeun agelance nganggo wisisin kabuka dina bulan Dataset6 sareng kaputgorithm tangkal.
Program mangrupikeun Sedéh ti Iraha minggu dina topik sareng pilih tambihan aplikasi AI. Panglalah pamroging parantos kalebet upami aranjeunna dianggap relevala kanggo masihan wabah kana prakénsi klinis, sapertos cara ngira-terasan dina uji klinis. Kisah ieu nyaéta aplikasi-to-tungtung tungtung tungtung anu ngajukeun tumik anu nguatkeun beuli atanapi jahat tinimbang dumasar kana parameter gambar médis.
Heterogenity kanyaho sateuacanna. Pamilon urang variatif dina tingkat pangaweruh matematik. Contona, murid nganggo latar pengobatan rékayasa maju mihanana langkung seueur di-langkung ageung, sapertos ngalakukeun robih anu morippuler sorangan. Nanging, diajar adgoritma Niang di kelas henteu tiasa waé kusabab éta peryogi pengetahuan Sqedty tina pamrosésan sinyal.
Hadir. Hadiran dina rapat nurutan ditolak, utamina dina format online. Solusi tiasa ngalacak hadir sareng masihan sertipikat parantosan. Sakola médis dipikanyaho pikeun mikawanoh transkrip ngeunaan kagiatan akademikal murid, anu tiasa ajak murid ngudag hiji gelar.
Desain kursus: sabab jeung spans henteu seueur subpields, pilih konsep inti jero sareng roti tiasa nangtang. Salaku conto, kondisi ngagunakeun pakakas Ai ti laboratorium ka klinik mangrupikeun topik anu penting. Seda urang nutupan data prpocessing, Tretching, sareng vally, urang henteu ngalebetkeun luhurna sapertos nganalisa data b ageung, langkung pasti AI narina, khususna museurkeun Cartik AIACDE. Prinsip tida ngaran urang pikeun ningkatkeun literasi, sanés kaahlian. Cara, Salah sahiji cara pikeun ngalakukeun ieu nyaéta pikeun ngorbankeun peta aktivasina sasu, anu tiasa ngabagarkeun wilayah anu dirojong. Tapi, ieu peryogi kalkulus multifédia sareng teu tiasa diwanohkeun. Ngembangkeun terminologi biasa anu bakal nangtang kusabab urang nyobian ngajelaskeun kumaha jalan kalayan data salaku vektor tanpa formalisme matematika. Catetan yén istilah anu béda ngagaduhan hartos anu sami, contona, dina epainemiology, hiji "ciri" diangkat salaku "variabel" atanapi "atribut" "atribut." Attonik "" atribut. "Attonik" atanapi "atribut." Attonik. "Attonik" "atribut." Attonik "" atribut. "Attonik" atanapi "atribut." Attonik "" atribut. "Attonik" "atribut." Attonik "" atribut. "Attonik" "atribut." Attonik "atanapi" atribut. "Attonik" "atribut." Unitér. "Atigamana
Énahitas pangaweruh. Kusabab appikan AI Terbatas, sakitar anu nahanahariwang tetep katingal. Kurricula sakola médis sering ngandelkeun pamulsa saham pikeun nguatkeun pangaweruh salami praktinan, mana ogé tiasa diterapkeun kana pendidikan AI.
Profesionalisme langkung penting tibatan melek. Jero bahanna dirancang tanpa penggigor matematika, anu mangrupikeun masalah nalika diluncurkeun kursus klinik dina intelijen buatan. Dina conto program, kami nganggo program template anu ngamungkinkeun pamilon ngeusian lapangan supados kedah terangkeun lingkungan program lengkep.
Kasalal ngeunaan intelijen jieunan diijinkeun: Teu aya masalah anu ngabayangkeun yén intelijen jieunan bisa ngagentos sababaraha guru klinis. Pikeun ngajelaskeun masalah ieu, kami ngajelaskeun watesan AI, kaasup kanyataan yén Sadaya Téhnologi disatujuan ku pangunjung tukang Jasdonan. Kami ogé nedutkeun pentingna bias kusabab algoritma dilegaan kana bias, khususna upami anu disetél data henteu jalan12. Akibatna, subtgroup tiasa dipedar leres, ngarah kana kaputusan klinis anu henteu henteu ngahaja.
Sumber anu sayogi adat: Kami nyiptakeun sumber daya anu biasa, kalebet sliness kuliah sareng kode. Nepi ngakses ka kontén sinkroer terbatas kusabab zona waktos, Buka Sumber Sederhana Metoda Anu Saé pikeun Pangajaran INEnchchatous ti saprak Sakola Médah.
Kolaborasi interdisiplination: Bountshop ieu mangrupikeun usaha gabungan dimimitian ku siswa médis pikeun ngarencanakeun kursus bareng sareng insinyur. Ieu nunjukkeun kasempetan kolaborasi sareng gampetan pangirangan di sakumna daérah, ngayakeun pamilon nedting panyawat poténsi-tol tiasa nyumbang ka hareup.
Ngartikeun kompetisi inti. Ngaronjukeun daptar kompeténsi nyayogikeun struktur anu standar anu tiasa digambarkeun jadi homicoes dumasar pembesiuan kompetensi anu tos aya. Lembur ieu ayeuna nganggo tingkat objektif 2 (pamahaman), 3 (aplikasi), sareng 4 (analisa) tina taksonomi mekar. Bogara sumber daya dina tingkat klasifikasi anu langkung luhur, sapertos nyiptakeun proyék-proyék, tiasa nguatkeun pangaweruh. Ieu ngabutuhkeun timbalan sareng Pilik Endiologis Pikeun ngarawat kumaha Ai Topika tiasa dilaporkeun sareng nyegah pelajaran topik repettiftive parantos kalebet dina kaluaran médis sacara parantos kalebet dina kurical médis.
Jieun studi kasus nganggo AI. Sarua jeung conto klinis, diajar dumasar pasu tiasa nguatkeun konsep orok ku nyeletkeun relevansin pikeun patarosan klinis. Salaku conto, hiji diajar bengkelirudah ogé ogé ogé ogé ogé pelacak sistem mundur Google AI-13 pikeun ngosongkeun tiriman dina jalur valil ka klinik sareng sarat éksternal.
Anggo diajar éksprési: kaahlian téknis butuh prakték fokus sareng aplikasi ngulang pikeun ngawas, mirip sareng pangalaman pelajaran pelindung tina pelatih klinis. Hiji solusi poténsial nyaéta modél kelas kelas, anu parantos dilaporkeun pikeun ningkatkeun ingetan ingetan ngeunaanikan pendidikan14. Dina modél ieu, para pihakimum Bahan Tédivisis sareng Kelas waktos dikaluarkeun pikeun ngarengsekeun masalah ngaliwatan matahal kasus studi.
Jerelas fakaréan pikeun pamilon multidisipline: urang ngiringan miup Asi Ngalakukeun kolaborasi pucuk, kalebet dokter kaséhatan diséépkeun profésional palanggaran. Ku alatan éta, cengkridula tiasa dimekarkeun dina konsultasi sareng dosen ti depatan anu béda pikeun ngoposan eusi pikeun anu béda.
Pijaban jieunan tech-Tech sareng konsep intina aranjeunna aya hubunganana sareng Matématika sareng élmu komputer. Pelatihan tanaga kasehatan pikeun ngartos intelijen jieunan jieunan nampilkeun tantangan unik dina pilihan kontén, relevan, sareng metode pangiriman. Kami ngarepkeun yén pamulangan anu diaku ti Ai dina pagawé atikan bakal ngabantosan AI kana atikan médis.
Naskah Python Colorit Cai mangrupikeun sumber kabuka sareng sayogi di: https://github.com/ubcaimeded.gccourned.oO/mee.
Prenter, CM sareng Khan, S. Ngeusian Atikan Mediced Atikan: Hiji Telepon pikeun Aksi. Akkad. landong. 88, 140-14-1410 (2013).
Mccoy, LG JDC. Naon mahasiswa médis bener-bener kedah terang ngeunaan intelijen buatan? Nomer NPZH. Ubar 3, 1-3 (2020).
Dos Santos, DP, ét al. Sikep siswa médis kana intelijen buatan: survey multicenter. Euro. radiasi. 29, 1640-1646 (2019).
Kipas, Ky, HU, R., sareng séré, r. Turutan ka tukang hattri mesin kanggo murid Misdia: Proyek pilot. J. Med. ngajar. 54,42-1043 (2020).
Cooperman n, et al. Ngaidentipikasi barudak dina résiko anu lemah pisan tatu klaim khusus saatos tatu sirah: hiji calon cohort cohort. Lancet 374, 1160-1170 (2009).
Jalan, wn, Wolberg, Wh sareng Mangunarian, ol. Ekstrak fitur nuklir pikeun diagnosis suntikan payudara. Élmu biomedis. Ngolah gambar. Élmu biomedis. Weiss. 1905, 861-870 (1993).
Chen, Liu, Y. sareng PID, L. Kumaha ngembangkeun model diajar Motor pikeun kasehatan. N. Matt. 18, 410-414 (2019).
Selvaraju, RR entr. Digand-Cam: Tafsiran Visual jaringan jero tina lokal-lokal. Pamakéan konperénsi IEEE Internasional IEE dina visi komputer, 618-626 (2017).
Kumarivel B, stew deui k sareng ilic D. Kompetisi sareng ngaalisa modél spiral pikeun meunteun kompeténsi ubar dumasar kana Oscook lulugu di wilayah médis. Ubar BMK. ngajar. 21, 1-9 (2021).
Kolachalama vb sareng garg PS Phaji sareng pendidikan médis. Nomer NPZH. landong. 1, 1-3 (2018).
Van Leeben, kg, Sellengah, S., Ruten, MX, van Ginnnken, B. De de Roachical, 100 produk sanés. Euro. radiasi. 31, 3797-3804 (2021).
Luhur, ej / ubar téknologi: konvergénsi intelijen sareng buatan buatan. N. landong. 25, 44-56 (2019).
Ranjang, et al. Evaluasi anu murah manusa - hiji sistem diajar anu jero dikaluarkeun di klinik kanggo pangwétina REPPIFFEPS UP 2020 CII dina faktor manusa dina sistem komputasi (2020).
Kerr, B. Kelas anu dibébaskeun dina atikan rékayasa: Tinjauan Panaliti. Angkat konperénsi internasional 2015 di diajar traceaktive salingbative (2015).
Panulis tulami Jangan Mulati, Tim salcudin, sareng Petany Isltra Ti manajer Imagangan Indomésis di Universitas Inggris Columbia pikeun dukungan sareng dana.
RH, PP, zh, MA sareng Ma anu tanggung jawab ngembangkeun kontén ngarujuk. RH sareng PP Nanggung jawab pikeun ngembangkeun conto pamrancara. Kyf, oy, mt sareng Pay tanggung jawab kana organisasi logistik kana proyék sareng analisa bengkel. RO, oy, mt, rangki tanggung jawab nyiptakeun tokoh sareng tabel. RH, KYF, PP, zh, OY, kuring, PW, TL, MA, RT, RID, MA, MA, MA Ajawab pikeun ngadukung sareng ngédit dokumen.
Kekebi komunikasi Hatur Musolyn McGregor, braaie Moraes, sareng Admiita Borakati pikeun sumbangan pikeun tinjauan pagawéan ieu.
Waktu Pasang: Feb-19-2024