Salamat sa pagbisita sa kinaiyahan.com. Ang bersyon sa browser nga imong gigamit adunay limitado nga suporta sa CSS. Alang sa labing maayo nga mga sangputanan, girekomenda namon ang paggamit sa usa ka mas bag-ong bersyon sa imong browser (o pag-off sa mode sa pag-compoy sa Internet Explorer). Sa kasamtangan, aron masiguro ang padayon nga suporta, gipakita namon ang site nga wala'y estilo o javascript.
Ang mga aplikasyon sa klinikal nga artipisyal nga paniktik (AI) dali nga nagtubo, apan ang naglungtad nga curricula sa medikal nga eskwelahan nagtanyag limitado nga pagtudlo sa kini nga lugar. Dinhi among gihulagway ang usa ka artipisyal nga kurso sa pagbansay sa paniktik nga among naugmad ug gihatag sa mga estudyante sa medisina sa Canada ug maghimo mga rekomendasyon alang sa paghanas sa umaabot.
Ang artipisyal nga paniktik (AI) sa medisina makapauswag sa pagkaayo sa trabahoan ug pagtabang sa paghimog desisyon sa klinika. Aron luwas nga mogiya ang paggamit sa artipisyal nga paniktik, ang mga doktor kinahanglan adunay pipila nga pagsabut sa artipisyal nga salabutan. Daghang mga komentaryo nga nagpasiugda sa mga konsepto sa pagtudlo sa AI, sama sa pagpasabut sa mga modelo sa AI ug mga proseso sa pag-verification2. Bisan pa, pipila ka mga istruktura nga plano ang gipatuman, labi na sa nasudnon nga lebel. Pinto dos Santos et al.3. 263 Ang mga estudyante sa medisina gi-survey ug ang 71% miuyon nga kinahanglan nila ang pagbansay sa artipisyal nga salabutan. Ang pagtudlo sa artipisyal nga salabutan sa usa ka medikal nga mamiminaw nagkinahanglag maampingon nga laraw nga naghiusa sa mga konsepto sa teknikal ug dili teknikal alang sa mga estudyante nga kanunay adunay daghang una nga kahibalo. Gihulagway namon ang among kasinatian sa paghatud sa usa ka serye sa mga workshop sa AI sa tulo nga mga grupo sa mga estudyante sa medisina ug paghimo mga rekomendasyon alang sa umaabot nga medikal nga edukasyon sa Ai.
Ang among lima ka semana nga Pasiuna sa Artipisyal nga Kaalam sa Medicine Workshop alang sa mga medikal nga mga estudyante nga gipahigayon tulo sa Pebrero 2019 ug Abril 2021. Gipakita sa usa ka mubo nga paghulagway sa mga pagbag-o sa kurso, ang among kurso Tulo ka mga katuyoan sa pagkat-on sa Primary: Nahibal-an sa mga estudyante kung giunsa ang pagproseso sa mga datos sa artipisyal nga panimpiyo sa mga inhartial nga pag-uswag sa artipisyal nga salabutan.
Ang asul mao ang hilisgutan sa lektyur ug light blue mao ang interactive nga pangutana ug pagtubag sa panahon. Ang seksyon nga ubanon mao ang pokus sa mubo nga pagsusi sa literatura. Ang mga seksyon sa orange gipili nga mga pagtuon sa kaso nga naghubit sa mga artipisyal nga mga modelo sa paniktik o mga pamaagi. Ang Green usa ka giya nga kurso sa programa nga gigamit aron itudlo ang artipisyal nga salabutan aron masulbad ang mga problema sa klinika ug pagtimbangtimbang sa mga modelo. Ang sulud ug gidugayon sa mga workshop nagkalainlain base sa usa ka pagtasa sa mga panginahanglanon sa estudyante.
Ang una nga workshop gihimo sa University of British Columbia gikan sa Pebrero hangtod Abril 2019, ug ang tanan nga 8 nga mga partisipante naghatag positibo nga feedback4. Tungod sa Covid-19, ang ikaduha nga workshop nga gihimo hapit sa Oktubre-Nobyembre 2020, nga adunay 222 nga mga estudyante sa medisina ug 3 ka mga residente gikan sa 8 nga mga residente sa medikal nga nagparehistro. Ang mga slide sa presentasyon ug code gi-upload sa usa ka bukas nga site sa pag-access (http://ubcaimed.gapub.io). Ang panguna nga feedback gikan sa una nga pag-ayo mao nga ang mga lektura labi ka grabe ug ang materyal nga teoretikal. Ang pag-alagad sa unom ka lainlaing oras sa mga zone sa Canada adunay dugang nga mga hagit. Sa ingon, gipamub-an sa ikaduhang workshop ang matag sesyon sa 1 ka oras, gipasimple ang kurso sa kurso, nagdugang dugang nga mga programa sa boilerplate nga makumpleto ang mga partisipante nga makumpleto ang mga code snippets nga adunay gamay nga debugging (Kahon 1). Ang Panguna nga Feedback gikan sa ikaduha nga pag-usab naglakip sa positibo nga feedback sa mga ehersisyo sa programming ug usa ka hangyo nga ipakita ang pagplano alang sa usa ka proyekto sa pagkat-on sa makina. Busa, sa among ikatulo nga pagtrabaho, nga gihimo alang sa 126 nga mga estudyante sa medisina kaniadtong Marso-Abril 2021, gilakip namon ang mga sesyon sa Coding sa Project sa paggamit sa mga proyekto sa workshop.
Ang pag-analisar sa datos: usa ka natad sa pagtuon sa mga estadistika nga nagpaila sa makahuluganon nga mga sumbanan sa datos pinaagi sa pag-analisar, pagproseso, ug pagproseso sa mga sumbanan sa datos.
DATA MINING: Ang proseso sa pag-ila ug pagkuha sa datos. Sa konteksto sa artipisyal nga paniktik, kini kanunay nga dako, nga adunay daghang mga variable alang sa matag sample.
DIMNESSIONALIUSH REDUCTION: Ang proseso sa pagbag-o sa mga datos nga adunay daghang mga indibidwal nga bahin sa mas gamay nga mga bahin samtang gipreserbar ang hinungdanon nga mga kabtangan sa orihinal nga set sa datos.
Mga kinaiya (sa konteksto sa artipisyal nga salabutan): mga sukod nga mga kabtangan sa usa ka sample. Kanunay nga gigamit usahay sa "kabtangan" o "variable".
Mapa sa pagpaaktibo
Standard nga Modelo: Usa ka modelo nga AI nga na-pre-bansay sa paghimo sa susama nga mga gimbuhaton.
Pagsulay (sa konteksto sa artipisyal nga paniktik): Pag-obserbar kung giunsa ang usa ka modelo nga naghimo sa usa ka buluhaton nga gigamit ang datos nga wala pa matino.
Pagbansay (sa konteksto sa artipisyal nga paniktik): Paghatag usa ka modelo nga adunay mga datos ug mga sangputanan aron ang modelo nag-adjust sa kaarang sa paghimo sa mga gimbuhaton gamit ang bag-ong datos.
Vector: laray sa datos. Sa pagkat-on sa makina, ang matag elemento sa array kasagaran usa ka talagsaon nga bahin sa sampol.
Ang Table 1 naglista sa labing bag-ong mga kurso sa Abril 2021, lakip ang gipunting nga mga katuyoan sa pagkat-on alang sa matag hilisgutan. Kini nga workshop gituyo alang sa mga bag-o sa lebel sa teknikal ug wala magkinahanglan bisan unsang kahibalo sa matematika nga sobra sa una nga tuig sa usa ka undergraduate degree. Ang kurso naugmad sa 6 nga mga estudyante sa medisina ug 3 nga mga magtutudlo nga adunay mga advanced degree sa engineering. Ang mga inhenyero nagpalambo sa artipisyal nga teorya sa paniktik sa pagtudlo, ug ang mga estudyante sa medisina nakakat-on sa materyal nga may kalabutan nga materyal.
Ang mga workshop naglakip sa mga leksyon, pagtuon sa kaso, ug gigiyahan nga programa. Sa una nga lektura, gisubli namon ang mga napili nga konsepto sa pag-analisar sa datos sa biosticistics, lakip ang pagduso sa data, pag-usab sa mga tinugyanan sa paghulagway ug induktibo. Bisan kung ang pag-analisar sa datos mao ang pundasyon sa artipisyal nga paniktik, gibaliwala namon ang mga hilisgutan sama sa data sa pagmina, pag-ayo sa pagsulay, o interactive nga paghanduraw. Tungod kini sa mga pagpugong sa oras ug tungod usab kay ang pipila nga undergraduate nga mga estudyante adunay una nga pagbansay sa biosticistics ug gusto nga tabunan ang labi ka talagsaon nga mga hilisgutan sa pagkat-on sa makina. Ang sunud-sunod nga lektyur nagpaila sa mga modernong pamaagi ug naghisgot sa pormulasyon sa problema sa AI, mga bentaha ug mga limitasyon sa mga modelo sa AI, ug pagsulay sa modelo. Ang mga leksyon nga gipuno sa literatura ug praktikal nga panukiduki bahin sa mga artipisyal nga mga aparato sa paniktik. Gihatagan namon gibug-aton ang mga kahanas nga gikinahanglan aron matimbang ang pagka-epektibo ug posibilidad sa usa ka modelo aron masulbad ang mga pangutana sa klinika, lakip ang pagsabut sa mga limitasyon sa mga artipisyal nga mga aparato sa paniktik. Pananglitan, gihangyo namon ang mga estudyante sa paghubad sa mga panudlo sa kadaot sa ulo sa pediatric nga gisugyot ni Kupperman et al. Gihatagan namon gibug-aton nga kini usa ka kasagaran nga panig-ingnan sa AI nga naghatag katarungan nga analytics alang sa mga doktor nga maghubad, imbis nga i-repling ang mga doktor.
Sa magamit nga bukas nga gigikanan sa mga ehemplo sa programa sa bootstrap (https://bithub.com/ubcaimed/ubcaimed . ug pagsulay. Gigamit namon ang Google Colaboratory notebooks (Google LLC, Mountain View, CA), nga gitugotan ang python code nga pagapatyon gikan sa usa ka web browser. Sa Fig. Ang Hulagway 2 naghatag usa ka pananglitan sa usa ka ehersisyo sa programa. Kini nga ehersisyo naglangkit sa pagtagna sa mga Malignmancies nga gigamit ang Wisconsin Open Ssa Breast Daying Dating Dating Dating6 ug usa ka algorithm sa kahoy nga desisyon.
Ipresentar ang mga programa sa tibuuk nga semana sa mga may kalabutan nga mga hilisgutan ug nagpili mga panig-ingnan gikan sa gipatik nga mga aplikasyon sa AI. Ang mga elemento sa Programming gilakip lamang kung sila giisip nga may kalabutan sa paghatag og panabut sa umaabot nga klinikal nga pamatasan, sama sa kung giunsa ang pagtimbang-timbang sa mga modelo aron mahibal-an kung gamiton ba ang mga pagsulay sa klinika. Kini nga mga panig-ingnan natapos sa usa ka bug-os nga pag-uswag nga end-to-end nga aplikasyon nga nag-classify sa mga hubag ingon nga mga barato sa medikal nga mga parameter.
Heterogeneity sa una nga kahibalo. Nagkalainlain ang among mga partisipante sa ilang lebel sa kahibalo sa matematika. Pananglitan, ang mga estudyante nga adunay mga abante nga kagikan sa engineering nangita alang sa labi ka lawom nga materyal, sama sa kung giunsa ang paghimo sa ilang kaugalingon nga mga pagbag-o sa upat. Bisan pa, ang paghisgot sa upat nga algorithm sa algorithm dili mahimo tungod kay kini nanginahanglan sa lawom nga kahibalo sa pagproseso sa signal.
Pag-agos sa pagtambong. Ang pagtambong sa mga follow-up nga mga miting nagdumili, labi na sa mga online nga format. Ang usa ka solusyon mahimong mao ang pagsubay sa pagtambong ug paghatag usa ka Sertipiko sa Pagkumpleto. Ang mga medikal nga eskwelahan nahibal-an nga nahibal-an ang mga transkrip sa extracurricular nga mga kalihokan sa akademiko nga mga estudyante, nga makapadasig sa mga estudyante nga magpadayon sa usa ka degree.
Desinyo sa kurso: Tungod kay ang AI naglibot sa daghang mga subfields, ang pagpili sa kinauyokan nga mga konsepto sa angay nga giladmon ug gilapdon mahimong mahagiton. Pananglitan, ang pagpadayon sa paggamit sa mga gamit sa AI gikan sa laboratoryo hangtod sa klinika usa ka hinungdanon nga hilisgutan. Samtang gitabonan namon ang pag-andam sa datos, pag-ayo sa modelo, ug pag-validate, wala kami maglakip sa mga hilisgutan sama sa pag-analisar sa datos, o pagpunting sa mga klinikal nga mga konsepto sa AI. Ang among giya nga baruganan mao ang pagpauswag sa pagbasa ug pagsulat, dili kahanas. Pananglitan, nahibal-an kung giunsa ang usa ka modelo nga mga proseso sa pag-input hinungdanon alang sa paghubad. Ang usa ka paagi sa paghimo niini mao ang paggamit sa mga mapa sa pagpaaktibo sa gradient, nga mahimong mahanduraw kung unsang mga rehiyon sa datos ang mahibal-an. Bisan pa, kini nanginahanglan daghang mga calculus sa multivariate ug dili ipakilala8. Ang pagpalambo sa usa ka sagad nga terminolohiya gihagit tungod kay kami nagtinguha nga ipasabut kung giunsa ang pagtrabaho sa mga datos ingon mga vectors nga wala'y pormalismo sa matematika. Timan-i nga ang lainlaing mga termino adunay parehas nga kahulugan, pananglitan, sa epidemiology, usa ka "kinaiya" gihubit ingon usa ka "variable" o "hiyas."
Pagpadayon sa Kahibalo. Tungod kay ang aplikasyon sa AI limitado, ang gilapdon sa mga partisipante nga magpadayon ang kahibalo makita nga makita. Ang Curricula sa Medical School kanunay nga nagsalig sa pagbalik-balik nga pagsubli aron mapalig-on ang kahibalo sa panahon sa praktikal nga pagtuyok, 9 nga mahimo usab nga magamit sa edukasyon sa AI.
Ang propesyonalismo labi ka hinungdanon kaysa pagbasa. Ang kalalim sa materyal gidisenyo nga wala'y kaligutgut sa matematika, nga usa ka problema sa paglansad sa mga klinikal nga kurso sa artipisyal nga salabutan. Sa mga pananglitan sa programming, gigamit namon ang usa ka programa sa template nga nagtugot sa mga partisipante nga pun-on ang mga uma ug gipadagan ang software nga wala magtukod kung unsaon pag-ayo ang usa ka kompleto nga palibot sa programming.
Ang mga kabalaka bahin sa artipisyal nga paniktikdugang: Adunay kaylap nga kabalaka nga ang artipisyal nga paniktik mahimo'g pulihan sa pipila ka mga klinikal nga katungdanan. Aron masulbad kini nga isyu, gipatin-aw namon ang mga limitasyon sa AI, lakip ang kamatuoran nga hapit tanan nga mga teknolohiya sa AI nga gi-aprubahan sa mga regulator nga nanginahanglan sa pagdumala sa doktor11. Gipasiugda usab namon ang kamahinungdanon sa mga bias tungod kay ang mga algorithm nahimo nga bias, labi na kung ang datos nga gitakda dili magkalainlain12. Tungod niini, ang usa ka us aka subgroup mahimong dili husto nga dili husto, nga nagdala sa dili patas nga mga desisyon sa klinika.
Anaa ang mga kapanguhaan sa publiko: nahimo namon ang mga kapanguhaan nga magamit sa publiko, lakip ang mga lektura nga slide ug code. Bisan kung ang pag-access sa sunud-sunod nga sulud limitado tungod sa mga time zone, bukas nga source content ang usa ka dali nga pamaagi alang sa pag-ila sa mga medikal nga medikal.
Ang Koleksyon sa Interdisciplinary: Kini nga workshop usa ka hiniusa nga paningkamot nga gisugdan sa mga estudyante sa medisina nga magplano sa mga kurso kauban ang mga inhenyero. Gipakita niini ang mga oportunidad sa kolaborasyon ug mga gapos sa kahibalo sa duha nga mga lugar, nga gitugotan ang mga partisipante nga masabtan ang potensyal nga papel nga mahimo nila nga makatampo sa umaabot.
Ipasabut ang mga corecencies sa AI. Ang pagtino sa usa ka lista sa mga kompetensya naghatag usa ka standardized nga istruktura nga mahimong mahiusa sa naa nga curricwent-based medical curricula. Kini nga workshop karon naggamit sa pagkat-on sa mga katuyoan sa katuyoan 2 (pagsabut), 3 (aplikasyon), ug 4 (pagtuki) sa Taxonomy sa Bloom. Ang pagbaton mga kapanguhaan sa mas taas nga lebel sa pagklasipikar, sama sa paghimo sa mga proyekto, labi pa nga makapalig-on sa kahibalo. Kini nanginahanglan nga magtrabaho sa mga eksperto sa klinika aron mahibal-an kung giunsa ang mga hilisgutan sa AI mahimong magamit sa klinikal nga workflows ug mapugngan ang pagtudlo sa mga balik-balik nga curricula.
Paghimo mga pagtuon sa kaso gamit ang AI. Susama sa mga pananglitan sa klinika, ang pagkat-on nga gipasukad sa kaso mahimong makapalig-on sa mga abstract nga konsepto pinaagi sa pagpasiugda sa ilang kalabutan sa mga pangutana sa klinika. Pananglitan, gisusi sa usa ka pagtuon sa workshop ang AI-based diabetes retinopathy detection system 13 aron mahibal-an ang mga hagit sa dalan gikan sa lab sa mga kinahanglanon sa pag-validate sa gawas.
Gamita ang eksperyensiyal nga pagkat-on: Ang mga kahanas sa teknikal nga gikinahanglan nga nakatuon sa praktis ug gisubli nga aplikasyon sa Agalon, susama sa rotating nga mga kasinatian sa pagkat-on sa mga klinikal nga mga trainees. Usa ka potensyal nga solusyon mao ang modelo sa klasehanan, nga gi-report aron mapauswag ang pagpadayon sa kahibalo sa edukasyon sa engineering14. Sa kini nga modelo, repasuhon sa mga estudyante ang teoretikal nga materyal nga independente ug ang oras sa klase gihalad sa pagsulbad sa mga problema pinaagi sa mga pagtuon sa kaso.
Pag-scaling Alang sa Multidisiplinary Moapil: Kami nahunahuna nga AI Adopsion nga naglambigit sa pagtinabangay sa daghang mga disiplina, lakip ang mga propesyonal sa panglawas ug mga kaalyado nga mga propesyonal sa panglawas nga adunay lainlaing lebel sa pagbansay. Busa, ang Curricula mahimong kinahanglan nga maugmad sa konsultasyon sa faculty gikan sa lainlaing mga departamento aron mapahiangay ang ilang sulud sa lainlaing mga lugar sa pag-atiman sa kahimsog.
Ang artipisyal nga paniktik mao ang high-tech ug ang kinauyokan nga konsepto adunay kalabutan sa matematika ug syensya sa kompyuter. Ang mga kawani sa pag-atiman sa panglawas sa pagbansay aron mahibal-an ang artipisyal nga paniktik nagpresentar sa talagsaon nga mga hagit sa pagpili sa sulud, mga pamaagi sa paghatud. Naglaum kami nga ang mga panan-aw nga nakuha gikan sa AI sa mga workshop sa edukasyon makatabang sa umaabot nga mga magtutudlo nga nagdumili sa mga bag-ong pamaagi sa pag-apil sa medikal nga edukasyon.
Ang Google Colaboratory Python Script bukas nga gigikanan ug magamit sa: https://bithub.com/ubcaimed/ubcaimed.gub.io/trree/master/.
Prober, kg ug khan, Khan, S. Pag-usab sa medikal nga edukasyon: usa ka tawag sa paglihok. Akkad. tambal. 88, 1407-1410 (2013).
McCoy, LG ETC. Unsa man ang kinahanglan nga mahibal-an sa mga estudyante sa medisina bahin sa artipisyal nga salabutan? Mga numero sa NPZH. Medicine 3, 1-3 (2020).
Dos santos, dp, et al. Mga kinaiya sa medikal nga mga estudyante ngadto sa artipisyal nga paniktik: usa ka multicente nga survey. Euro. radiation. 29, 1640-1646 (2019).
FIG, KY, HU, R., ug SERLA, R. Pasiuna sa Machine Pagkat-on alang sa mga Estudyante sa Medikal: Usa ka Pilip nga proyekto. J. MED. Itudlo. 54, 1042-1043 (2020).
Cooperman n, et al. Ang pag-ila sa mga bata sa ubos kaayo nga peligro sa pagkunhod sa kadaot sa utok sa klinika pagkahuman sa kadaot sa ulo: usa ka palaabuton nga pagtuon sa cohort. Lancy 374, 1160-1170 (2009).
Street, WN, WOLBERG, WH UG MADasarian, OL. Ang pagkuha sa nukleyar nga nukleyar alang sa diagnosis sa Breast tumor. Biomedical syensya. Pagproseso sa imahe. Biomedical syensya. Weiss. 1905, 861-870 (1993).
Chen, Phc, Liu, Y. ug Peng, L. Giunsa pagpalambo ang mga modelo sa pagkat-on sa makina alang sa pag-atiman sa panglawas. Nat. Mat. 18, 410-414 (2019).
Selvaraju, RR et al. Grad-Cam: biswal nga paghubad sa mga lawom nga network pinaagi sa localization nga nakabase sa gradient. Mga Pagdumala sa IEEE International Conference sa panan-aw sa kompyuter, 618-626 (2017).
Kumaravel B, Stewart K ug ILIC D. Development ug Evaluation sa usa ka modelo sa spiral alang sa pagtimbang-timbang sa mga kompetensya nga nakabase sa ebidensya nga gigamit si Osce sa undergradeate nga edukasyon. Tambal sa BMK. Itudlo. 21, 1-9 (2021).
KOLACHALAUMA VB ug GARG PS Machine Pagkat-on ug Medical Education. Mga numero sa NPZH. tambal. 1, 1-3 (2018).
Si Van Leeuwen, kg, Schalekamp, S., Rutten, MJ, Van Ginneken, Ban Ginnence sa Radiology: 100 Komersyal nga mga Produkto sa Radiology: 100 Komersyal nga mga produkto sa radiology Euro. radiation. 31, 3797-3804 (2021).
Topol, EJ High-Performance Medicine: Ang pagtagbo sa tawhanon ug artipisyal nga salabutan. Nat. tambal. 25, 44-56 (2019).
Bede, E. et al. Ang pagsusi sa tawo nga nasentro sa tawo sa usa ka lawom nga sistema sa pagkat-on nga na-deploy sa klinika alang sa pagtuki sa diabetes retinopathy. Mga Komperensya sa 2020 Chi Chi sa mga hinungdan sa tawo sa mga sistema sa pag-compute (2020).
KERR, B. Ang flipped classroom sa Engineering Education: Usa ka Repaso sa panukiduki. Mga Pagdumala sa 2015 International Conference sa Tiglulugi sa Pagtinabangay (2015).
Ang mga tagsulat nagpasalamat kang Danielle Walker, Tim Salcudin, ug Peter Zandstra gikan sa biomedical imaging ug artipisyal nga panukiduki nga panukiduki sa panukiduki sa University of British Columbia alang sa suporta ug pondo.
RH, PP, ZH, RS ug Ma ug Ma mao ang responsable sa pagpalambo sa sulud sa pagtudlo sa workshop. Ang RH ug PP ang responsable sa pagpalambo sa mga ehemplo sa programa. KYF, Oy, MT ug PW ang responsable sa pag-logiciCIC ORICH ORDICH SA PROJECH ARON SA MGA WROVESHOPS. RH, Oy, MT, ang RS ang responsable sa paghimo sa mga numero ug mga lamesa. RH, KYF, PP, ZH, Oy, akong, pw, PW, MA, MA, ang RS ang responsable sa pag-draft ug pag-edit sa dokumento.
Ang medisina sa komunikasyon Salamat Carolyn McGregor, Fabio Moraes, ug Aditysa Borakati alang sa ilang mga kontribusyon sa pagrepaso sa kini nga buhat.
Post Oras: Peb-19-2024