קאַנאַדישע פּערספּעקטיוו אויף לערנען קינסטלעכע אינטעליגענץ צו מעדיצינישע סטודענטן

א דאנק פארן באזוכן Nature.com. די ווערסיע פון ​​בראַוזער וואָס איר ניצט האט באַגרענעצטע CSS שטיצע. פֿאַר די בעסטע רעזולטאַטן, רעקאָמענדירן מיר צו ניצן אַ נייַערע ווערסיע פון ​​אייער בראַוזער (אָדער אויסצושאַלטן קאָמפּאַטיביליטי מאָדע אין אינטערנעט עקספּלאָרער). אין דער דערווייל, צו זיכער מאַכן אָנגייענדיקע שטיצע, ווייַזן מיר די וועבזייטל אָן סטיילינג אָדער דזשאַוואַסקריפּט.
אַפּליקאַציעס פון קלינישער קינסטלעכער אינטעליגענץ (AI) וואַקסן שנעל, אָבער די עקזיסטירנדיקע מעדיצינישע שולע קוריקולומס פאָרשלאָגן באַגרענעצטע לערע וואָס דעקן דעם געביט. דאָ באַשרײַבן מיר אַ קינסטלעכער אינטעליגענץ טריינינג קורס וואָס מיר האָבן דעוועלאָפּעד און געגעבן צו קאַנאַדישע מעדיצינישע סטודענטן און מאַכן רעקאָמענדאַציעס פֿאַר צוקונפֿטיקע טריינינג.
קינסטלעכע אינטעליגענץ (AI) אין מעדיצין קען פֿאַרבעסערן עפֿעקטיווקייט אין דער אַרבעטספּלאַץ און העלפֿן קלינישע באַשלוסן. כּדי זיכער צו פֿירן די נוצ פֿון קינסטלעכער אינטעליגענץ, מוזן דאָקטוירים האָבן אַ געוויסע פֿאַרשטאַנד פֿון קינסטלעכער אינטעליגענץ. פֿילע קאָמענטאַרן רעקאָמענדירן צו לערנען קינסטלעכע אינטעליגענץ קאָנצעפּטן1, ווי צום ביישפּיל דערקלערן קינסטלעכע אינטעליגענץ מאָדעלן און וועריפֿיקאַציע פּראָצעסן2. אָבער, ווייניק סטרוקטורירטע פּלענער זענען דורכגעפֿירט געוואָרן, ספּעציעל אויף אַ נאַציאָנאַלן שטאַפּל. פּינטאָ דאָס סאַנטאָס און אַנדערע3. 263 מעדיצינישע סטודענטן זענען געוואָרן באַווערט און 71% האָבן מסכּים געווען אַז זיי דאַרפֿן טרענירונג אין קינסטלעכער אינטעליגענץ. לערנען קינסטלעכע אינטעליגענץ צו אַ מעדיצינישן עולם פֿאָדערט אַ פֿאָרזיכטיקן פּלאַן וואָס קאָמבינירט טעכנישע און ניט-טעכנישע קאָנצעפּטן פֿאַר סטודענטן וואָס האָבן אָפֿט ברייט פֿריִערדיקע וויסן. מיר באַשרײַבן אונדזער דערפֿאַרונג אין איבערגעבן אַ סעריע פֿון AI וואָרקשאָפּס צו דרײַ גרופּעס מעדיצינישע סטודענטן און מאַכן רעקאָמענדאַציעס פֿאַר צוקונפֿטיקע מעדיצינישע בילדונג אין AI.
אונדזער פינף-וואָכן הקדמה צו קינסטלעכער אינטעליגענץ אין מעדיצין וואָרקשאָפּ פֿאַר מעדיצינישע סטודענטן איז אָפּגעהאַלטן געוואָרן דריי מאָל צווישן פעברואַר 2019 און אַפּריל 2021. א פּלאַן פֿאַר יעדן וואָרקשאָפּ, מיט אַ קורצער באַשרייַבונג פון ענדערונגען צום קורס, ווערט געוויזן אין פיגור 1. אונדזער קורס האט דריי הויפּט לערן-צילן: סטודענטן פֿאַרשטיין ווי דאַטן ווערן פּראַסעסט אין קינסטלעכע אינטעליגענץ אַפּליקאַציעס, אַנאַליזירן די ליטעראַטור וועגן קינסטלעכער אינטעליגענץ פֿאַר קלינישע אַפּליקאַציעס, און נוצן געלעגנהייטן צו קאָלאַבאָרירן מיט אינזשענירן וואָס אַנטוויקלען קינסטלעכע אינטעליגענץ.
בלוי איז די טעמע פון ​​דער לעקציע און ליכטיק בלוי איז די אינטעראַקטיווע פֿראַגע און ענטפֿער פּעריאָדע. די גרויע סעקציע איז דער פֿאָקוס פֿון דער קורצער ליטעראַטור איבערבליק. די אָראַנדזשע סעקציעס זענען אויסגעקליבענע פֿאַל שטודיעס וואָס באַשרײַבן קינסטלעכע אינטעליגענץ מאָדעלן אָדער טעקניקס. גרין איז אַ געפֿירטער פּראָגראַמיר קורס דיזיינד צו לערנען קינסטלעכע אינטעליגענץ צו סאָלווען קלינישע פּראָבלעמען און אָפּשאַצן מאָדעלן. דער אינהאַלט און געדויער פֿון די וואָרקשאָפּס ווערייִרן באַזירט אויף אַן אַסעסמאַנט פֿון סטודענטישע באַדערפֿנישן.
דער ערשטער וואַרקשאָפּ איז אָפּגעהאַלטן געוואָרן אין דער אוניווערסיטעט פון בריטיש קאָלאָמביע פון ​​פעברואַר ביז אַפּריל 2019, און אַלע 8 באַטייליקטע האָבן געגעבן פּאָזיטיווע באַמערקונגען4. צוליב COVID-19, איז דער צווייטער וואַרקשאָפּ אָפּגעהאַלטן געוואָרן ווירטועל אין אָקטאָבער-נאָוועמבער 2020, מיט 222 מעדיצינישע סטודענטן און 3 רעזידענטן פון 8 קאַנאַדישע מעדיצינישע שולן וואָס האָבן זיך רעגיסטרירט. פּרעזענטאַציע סליידס און קאָד זענען אַרויפגעלאָדן געוואָרן צו אַן אָפֿן אַקסעס וועבזייטל (http://ubcaimed.github.io). דער שליסל באַמערקונגען פון דער ערשטער איטעראַציע איז געווען אַז די לעקציעס זענען געווען צו אינטענסיוו און דער מאַטעריאַל צו טעאָרעטיש. באַדינען קאַנאַדע'ס זעקס פֿאַרשידענע צייט זאָנעס שטעלט פֿאַר נאָך שוועריקייטן. אַזוי, דער צווייטער וואַרקשאָפּ האָט פֿאַרקירצט יעדע סעסיע צו 1 שעה, פֿאַרפּשוטערט דעם קורס מאַטעריאַל, צוגעגעבן מער פאַל שטודיעס, און באַשאַפֿן בוילערפּלייט פּראָגראַמען וואָס האָבן דערלויבט באַטייליקטע צו פֿאַרענדיקן קאָד שטיקלעך מיט מינימאַל דיבאַגינג (קעסטל 1). שליסל באַמערקונגען פון דער צווייטער איטעראַציע האָבן אַרייַנגענומען פּאָזיטיווע באַמערקונגען אויף די פּראָגראַממינג געניטונגען און אַ בקשה צו דעמאָנסטרירן פּלאַנירונג פֿאַר אַ מאַשין לערנען פּראָיעקט. דעריבער, אין אונדזער דריטן וואַרקשאָפּ, וואָס איז אָפּגעהאַלטן געוואָרן ווירטועל פֿאַר 126 מעדיצינישע סטודענטן אין מערץ-אַפּריל 2021, האָבן מיר אַרייַנגענומען מער אינטעראַקטיווע קאָדירונג עקסערסייזן און פּראָיעקט פֿידבעק סעסיעס צו דעמאָנסטרירן דעם אימפּאַקט פֿון ניצן וואַרקשאָפּ קאָנצעפּטן אויף פּראָיעקטן.
דאַטן אַנאַליז: אַ פעלד פון שטודיע אין סטאַטיסטיק וואָס ידענטיפיצירט באַדייַטפולע פּאַטערנז אין דאַטן דורך אַנאַליזירן, פּראַסעסינג און קאָמוניקירן דאַטן פּאַטערנז.
דאַטן מיינינג: דער פּראָצעס פון אידענטיפיצירן און עקסטראַקטירן דאַטן. אין דעם קאָנטעקסט פון קינסטלעכער אינטעליגענץ, איז דאָס אָפט גרויס, מיט קייפל וועריאַבאַלן פֿאַר יעדן מוסטער.
דימענסיאָנאַליטעט רעדוקציע: דער פּראָצעס פון טראַנספאָרמירן דאַטן מיט פילע יחיד פֿעיִקייטן אין ווייניקער פֿעיִקייטן בשעת פּרעזערווינג די וויכטיקע פּראָפּערטיעס פון די אָריגינעל דאַטן סכום.
אייגנשאפטן (אין קאנטעקסט פון קינסטלעכער אינטעליגענץ): מעסטבארע אייגנשאפטן פון א מוסטער. אפט גענוצט אויסטוישלעך מיט "אייגנטום" אדער "וואריאבל".
גראַדיענט אַקטיוואַציע מאַפּע: אַ טעכניק געניצט צו ינטערפּרעטירן קינסטלעך אינטעליגענץ מאָדעלס (ספּעציעל קאָנוואַלושאַנאַל נעוראַל נעטוואָרקס), וואָס אַנאַליזירט דעם פּראָצעס פון אָפּטימיזירן דעם לעצטן טייל פון דער נעץ צו ידענטיפיצירן געגנטן פון דאַטן אָדער בילדער וואָס זענען העכסט פּרעדיקטיוו.
סטאַנדאַרד מאָדעל: אַן עקזיסטירנדיקער קינסטלעכער אינטעליגענץ מאָדעל וואָס איז שוין פאַר-טריינירט געוואָרן צו דורכפירן ענלעכע אויפגאַבן.
טעסטן (אין קאנטעקסט פון קינסטלעכער אינטעליגענץ): באאבאכטן ווי א מאדעל פירט אויס אן אויפגאבע ניצנדיג דאטן וואס עס האט פריער נישט באגעגנט.
טרענירונג (אין קאנטעקסט פון קינסטלעכער אינטעליגענץ): צושטעלן א מאָדעל מיט דאַטן און רעזולטאַטן אַזוי אַז דער מאָדעל זאָל אַדזשאַסטירן זיינע אינערלעכע פּאַראַמעטערס צו אָפּטימיזירן זיין פיייקייט צו דורכפירן אויפגאַבן מיט נייע דאַטן.
וועקטאָר: אַרײַ פֿון דאַטן. אין מאַשין לערנען, איז יעדער עלעמענט פֿון אַרײַ געוויינלעך אַ באַזונדערע פֿעיִקייט פֿון דעם מוסטער.
טאַבעלע 1 ליסט די לעצטע קאָרסן פֿאַר אַפּריל 2021, אַרייַנגערעכנט צילגעריכטעטע לערן-צילן פֿאַר יעדער טעמע. דער וואָרקשאָפּ איז געמיינט פֿאַר יענע וואָס זענען נײַ אויף דעם טעכנישן לעוועל און דאַרף נישט קיין מאַטעמאַטישע וויסן ווײַטער פֿון דעם ערשטן יאָר פֿון אַן אונטערגראַדואַט מעדיצינישן גראַד. דער קורס איז דעוועלאָפּעד געוואָרן דורך 6 מעדיצינישע סטודענטן און 3 לערערס מיט פֿאָרגעשריטענע גראַדן אין אינזשעניריע. אינזשענירן אַנטוויקלען קינסטלעכע אינטעליגענץ טעאָריע צו לערנען, און מעדיצינישע סטודענטן לערנען קליניש באַטייַטיק מאַטעריאַל.
וואַרקשאַפּס אַרייַננעמען לעקציעס, פאַל שטודיעס, און גיידעד פּראָגראַממינג. אין דער ערשטער לעקציע, וועלן מיר איבערקוקן אויסגעקליבענע קאָנצעפּטן פון דאַטן אַנאַליז אין ביאָסטאַטיסטיק, אַרייַנגערעכנט דאַטן וויזואַליזאַציע, לאָגיסטישע רעגרעסיע, און דעם פאַרגלייַך פון דעסקריפּטיווע און ינדוקטיווע סטאַטיסטיק. כאָטש דאַטן אַנאַליז איז די יסוד פון קינסטלעכער אינטעליגענץ, וועלן מיר אויסשליסן טעמעס ווי דאַטן מיינינג, באַדייַטיקייַט טעסטינג, אָדער ינטעראַקטיוו וויזואַליזאַציע. דאָס איז געווען רעכט צו צייט באַגרענעצונגען און אויך ווייַל עטלעכע ונדערגראַדואַטע סטודענטן האָבן געהאַט פריערדיקע טריינינג אין ביאָסטאַטיסטיק און געוואלט צו דעקן מער יינציק מאַשין לערנען טעמעס. די פאלגענדע לעקציע ינטראַדוסיז מאָדערנע מעטאָדן און דיסקוטירט קינסטלעך אינטעליגענץ פּראָבלעם פאָרמולירונג, אַדוואַנטידזשיז און לימיטיישאַנז פון קינסטלעך אינטעליגענץ מאָדעלס, און מאָדעל טעסטינג. די לעקציעס זענען קאַמפּלאַמענטאַד דורך ליטעראַטור און פּראַקטיש פאָרשונג אויף יגזיסטינג קינסטלעך אינטעליגענץ דעוויסעס. מיר ונטערשטרייַכן די סקילז פארלאנגט צו אָפּשאַצן די עפעקטיווקייַט און פיזאַבילאַטי פון אַ מאָדעל צו אַדרעס קלינישע פֿראגן, אַרייַנגערעכנט פֿאַרשטיין די לימיטיישאַנז פון יגזיסטינג קינסטלעך אינטעליגענץ דעוויסעס. למשל, מיר האָבן געבעטן סטודענטן צו ינטערפּריטירן די פּידיאַטריק קאָפּ שאָדן גיידליינז פארגעלייגט דורך קופּערמאַן עט על., 5 וואָס ימפּלאַמענטאַד אַ קינסטלעך אינטעליגענץ באַשלוס בוים אַלגערידאַם צו באַשטימען צי אַ CT סקען וואָלט זיין נוציק באזירט אויף אַ דאָקטער ס דורכקוק. מיר ונטערשטרייַכן אַז דאָס איז אַ פּראָסט בייַשפּיל פון קינסטלעך אינטעליגענץ פּראַוויידינג פּרעדיקטיוו אַנאַליטיקס פֿאַר דאקטוירים צו ינטערפּריטירן, אלא ווי ריפּלייסינג דאקטוירים.
אין די פארהאן אפן-קוואל בוטסטראַפּ פּראָגראַממינג ביישפילן (https://github.com/ubcaimed/ubcaimed.github.io/tree/master/programming_examples), ווייזן מיר ווי אזוי דורכצופירן עקספּלאָראַטאָרישע דאַטן אַנאַליז, דימענסיאָנאַליטעט רעדוקציע, סטאַנדאַרט מאָדעל לאָודינג, און טריינינג און טעסטינג. מיר נוצן גוגל קאָלאַבאָראַטאָרי נאָוטבוקס (גוגל ללק, מאַונטען וויו, קאַליפאָרניע), וואָס לאָזן פּיטהאָן קאָד אויסגעפירט ווערן פון אַ וועב בלעטערער. אין פיג. 2 גיט אַ ביישפּיל פון אַ פּראָגראַממינג געניטונג. די געניטונג באַשטייט פון פאָרויסזאָגן מאַליגנאַנסיעס ניצן די וויסקאָנסין אפן ברוסט ימאַגינג דאַטאַסעט6 און אַ באַשלוס בוים אַלגערידאַם.
פּרעזענטירן פּראָגראַמען איבער דער וואָך אויף פֿאַרבונדענע טעמעס און אויסקלייבן ביישפילן פֿון פֿאַרעפֿנטלעכטע קינסטלעכע אינטעליגענץ אַפּליקאַציעס. פּראָגראַמירן עלעמענטן ווערן נאָר אַרײַנגענומען אויב זיי ווערן באַטראַכט ווי באַטייַטיק צו צושטעלן אײַנבליק אין צוקונפֿטיקע קלינישע פּראַקטיק, אַזאַ ווי ווי צו אָפּשאַצן מאָדעלן צו באַשטימען צי זיי זענען גרייט פֿאַר נוצן אין קלינישע טריאַלס. די ביישפילן קולמינירן אין אַ פֿולשטענדיק ענד-צו-ענד אַפּליקאַציע וואָס קלאַסיפֿיצירט טומאָרן ווי גוטאַרטיק אָדער בייזאַרטיק באַזירט אויף מעדיצינישע בילד פּאַראַמעטערס.
העטעראגעניטעט פון פריערדיקן וויסן. אונדזערע באַטייליקטע האָבן זיך פֿאַרשיידן אין זייער מדרגה פֿון מאַטעמאַטישן וויסן. למשל, סטודענטן מיט פֿאָרגעשריטענע אינזשעניריע הינטערגרונטן זוכן מער טיפֿע מאַטעריאַלן, ווי למשל ווי אַזוי דורכצופֿירן זייערע אייגענע פֿוריע טראַנספֿאָרמען. אָבער, דיסקוטירן דעם פֿוריע אַלגעריטם אין קלאַס איז נישט מעגלעך ווייל עס פֿאָדערט טיפֿע וויסן פֿון סיגנאַל פּראַסעסינג.
אנוועזנהייט ארויספלוס. אנוועזנהייט ביי נאכפאלג מיטינגען איז געפאלן, ספעציעל אין אנליין פארמאטן. א לייזונג קען זיין צו נאכפאלגן אנוועזנהייט און צושטעלן א סערטיפיקאט פון ענדיגונג. מעדיצינישע שולן זענען באקאנט צו דערקענען טראנסקריפטן פון סטודענטן'ס עקסטראקוריקולערע אקאדעמישע אקטיוויטעטן, וואס קען מוטיקן סטודענטן צו נאכפאלגן א דיפלאם.
קורס פּלאַן: ווייל קינסטלעכע אינטעליגענץ (AI) באַהאַנדלט אַזוי פיל אונטערפעלדער, קען אויסקלייבן קערן קאָנצעפּטן פון פּאַסיקער טיפקייט און ברייטקייט זיין אַ שווערע אויפגאַבע. למשל, די קאָנטינעויטעט פון נוצן פון AI מכשירים פון לאַבאָראַטאָריע ביז קליניק איז אַ וויכטיקע טעמע. כאָטש מיר דעקן דאַטן פאַר-פּראָצעסירונג, מאָדעל בויען און וואַלידאַציע, נעמען מיר נישט אַרײַן טעמעס ווי גרויסע דאַטן אַנאַליטיקס, אינטעראַקטיווע וויזואַליזאַציע אָדער דורכפירן AI קלינישע טריאַלס, אַנשטאָט פאָקוסירן מיר אויף די מערסט יינציקע AI קאָנצעפּטן. אונדזער גײַדנדיקער פּרינציפּ איז צו פֿאַרבעסערן ליטעראַסי, נישט סקילז. למשל, פֿאַרשטיין ווי אַ מאָדעל פּראַסעסירט אינפוט פֿעיִטשערז איז וויכטיק פֿאַר אינטערפּרעטאַביליטי. איין וועג צו טאָן דאָס איז צו נוצן גראַדיענט אַקטיוואַציע מאַפּס, וואָס קענען וויזואַליזירן וועלכע געגנטן פון די דאַטן זענען פאָרויסזאָגבאר. אָבער, דאָס ריקווייערז מולטיוואַריאַט קאַלקולוס און קען נישט ווערן איינגעפירט8. אַנטוויקלען אַ געמיינזאַמע טערמינאָלאָגיע איז געווען אַ שווערע אויפגאַבע ווײַל מיר האָבן פּרובירט צו דערקלערן ווי צו אַרבעטן מיט דאַטן ווי וועקטאָרן אָן מאַטעמאַטישן פֿאָרמאַליזם. באַמערקט אַז פֿאַרשידענע טערמינען האָבן די זעלבע באַדײַטונג, למשל, אין עפּידעמיאָלאָגיע, ווערט אַ "כאַראַקטעריסטיק" באַשריבן ווי אַ "וואַריאַבאַל" אָדער "אַטריביוט".
וויסן אויפהאלטונג. ווייל די אנווענדונג פון קינסטלעכער אינטעליגענץ איז באגרענעצט, בלייבט נאך צו זען וויפיל טיילנעמער האלטן וויסן. מעדיצינישע שולע קוריקולומס פארלאזן זיך אפט אויף צייטווייליגע איבערחזרן צו פארשטארקן וויסן בעת ​​פראקטישע ראטאציעס,9 וואס קען אויך ווערן אנגעווענדט צו קינסטלעכער אינטעליגענץ בילדונג.
פּראָפעסיאָנאַליזם איז וויכטיקער ווי ליטעראַטור. די טיפקייט פון דעם מאַטעריאַל איז דיזיינד אָן מאַטעמאַטישע שטרענגקייט, וואָס איז געווען אַ פּראָבלעם ווען מען האָט לאָנטשט קלינישע קאָרסן אין קינסטלעכער אינטעליגענץ. אין די פּראָגראַממינג ביישפילן, נוצן מיר אַ טעמפּלאַט פּראָגראַם וואָס דערלויבט די באַטייליקטע צו פּלאָמבירן פעלדער און לויפן די ווייכווארג אָן צו דאַרפֿן אויסרעכענען ווי צו שטעלן אַ גאַנצע פּראָגראַממינג סביבה.
זארגן וועגן קינסטלעכער אינטעליגענץ אַדרעסירט: עס איז אַ ברייטע זאָרג אַז קינסטלעכע אינטעליגענץ קען פאַרבייַטן עטלעכע קלינישע פליכטן3. צו אַדרעסירן דעם פּראָבלעם, דערקלערן מיר די לימיטיישאַנז פון קינסטלעכער אינטעליגענץ, אַרייַנגערעכנט דעם פאַקט אַז כּמעט אַלע קינסטלעכע אינטעליגענץ טעכנאָלאָגיעס באוויליקט דורך רעגולאַטאָרן דאַרפן דאָקטער השגחה11. מיר אויך ונטערשטרייַכן די וויכטיקייט פון פאָרורטייל ווייַל אַלגערידאַמז זענען פּראָנע צו פאָרורטייל, ספּעציעל אויב די דאַטן סכום איז נישט דייווערס12. דעריבער, אַ זיכער סאַבגרופּע קען זיין מאָדעלעד פאַלש, וואָס פירט צו יושרדיקע קלינישע דיסיזשאַנז.
רעסורסן זענען עפנטלעך צוטריטלעך: מיר האבן באשאפן עפנטלעך צוטריטלעכע רעסורסן, אריינגערעכנט לעקציע סליידס און קאוד. כאטש צוטריט צו סינקראנישן אינהאלט איז באגרענעצט צוליב צייט זאנעס, איז אפען-קוואל אינהאלט א באקוועמע מעטאד פאר אסינקראניש לערנען, ווייל קינסטלעכע אינטעליגענץ עקספערטיז איז נישט צוטריטלעך אין אלע מעדיצינישע שולן.
אינטערדיסציפלינערישע קאלאבאראציע: די וואַרקשאָפּ איז אַ געמיינזאַמע אונטערנעמונג איניציאירט דורך מעדיצינישע סטודענטן צו פּלאַנירן קורסן צוזאַמען מיט אינזשענירן. דאָס דעמאָנסטרירט קאלאבאראציע מעגלעכקייטן און וויסן גאַפּס אין ביידע געביטן, און דערמעגלעכט די באַטייליקטע צו פֿאַרשטיין די פּאָטענציעלע ראָלע וואָס זיי קענען ביישטייערן אין דער צוקונפֿט.
דעפינירן קינסטלעכע אינטעליגענץ קערן קאָמפּעטענצן. דעפינירן אַ רשימה פון קאָמפּעטענצן גיט אַ סטאַנדאַרדיזירטע סטרוקטור וואָס קען זיין אינטעגרירט אין עקזיסטירנדיקע קאָמפּעטענץ-באַזירטע מעדיצינישע קוריקולומס. די וואָרקשאָפּ ניצט איצט לערן-אָבדזשעקטיוו לעוועלס 2 (פארשטענדעניש), 3 (אַפּליקאַציע), און 4 (אַנאַליז) פון בלום'ס טאַקסאָנאָמיע. האָבן רעסורסן אויף העכערע לעוועלס פון קלאַסיפיקאַציע, אַזאַ ווי שאַפֿן פּראָיעקטן, קען ווייטער פארשטארקן וויסן. דאָס פארלאנגט ארבעטן מיט קלינישע עקספּערטן צו באַשטימען ווי קינסטלעכע אינטעליגענץ טעמעס קענען זיין געווענדט צו קלינישע וואָרקפלאָוז און פאַרהיטן די לערנען פון ריפּעטיטיוו טעמעס שוין אַרייַנגערעכנט אין סטאַנדאַרט מעדיצינישע קוריקולומס.
שאַפֿן פאַל שטודיעס ניצנדיק קינסטלעכע אינטעליגענץ. ענלעך צו קלינישע ביישפילן, קען פאַל-באַזירט לערנען פארשטארקן אַבסטראַקטע קאָנצעפּטן דורך הויכפּונקטן זייער רעלאַוואַנץ צו קלינישע פֿראַגעס. למשל, איין וואָרקשאָפּ שטודיע האָט אַנאַליזירט גוגל'ס קינסטלעכע אינטעליגענץ-באַזירטן דיאַבעטישן רעטינאָפּאַטי דעטעקציע סיסטעם 13 צו ידענטיפיצירן טשאַלאַנדזשיז אויפן וועג פֿון לאַבאָראַטאָריע צו קליניק, אַזאַ ווי עקסטערנע וואַלידאַציע רעקווייערמענץ און רעגולאַטאָרישע האַסקאָמע פּאַטווייז.
ניצן עקספּערימענטאַל לערנען: טעכנישע סקילז דאַרפן פאָקוסירטע פּראַקטיק און ריפּיטיד אַפּליקאַציע צו בעל, ענלעך צו די ראָוטייטינג לערנען יקספּיריאַנסיז פון קליניש טרייניז. איין פּאָטענציעלע לייזונג איז די איבערגעקערטע קלאַסצימער מאָדעל, וואָס איז געמאלדן צו פֿאַרבעסערן וויסן ריטענשאַן אין אינזשעניריע בילדונג14. אין דעם מאָדעל, סטודענטן אָפּשאַצן טעאָרעטיש מאַטעריאַל ינדיפּענדאַנטלי און קלאַס צייט איז דעדאַקייטאַד צו סאָלווינג פּראָבלעמס דורך פאַל שטודיעס.
אויסברייטערן פאר מולטידיסציפלינערישע טיילנעמער: מיר זעהן זיך די אדאפטאציע פון ​​קינסטלעכער אינטעליגענץ וואס וועט ארייננעמען קאלאבאראציע איבער פארשידענע דיסציפלינען, אריינגערעכנט דאקטוירים און פארבונדענע געזונטהייט פראפעסיאנאלן מיט פארשידענע לעוועלס פון טרענירונג. דעריבער, קען מען דארפן אנטוויקלען קוריקולומס אין באראטונג מיט פאקולטעט פון פארשידענע דעפארטמענטן כדי צו צופאסן זייער אינהאלט צו פארשידענע געביטן פון געזונטהייט זארג.
קינסטלעכע אינטעליגענץ איז הויך-טעק און אירע קערן קאנצעפטן זענען פארבונדן מיט מאטעמאטיק און קאמפיוטער וויסנשאפט. טרענירן געזונטהייטס פערסאנעל צו פארשטיין קינסטלעכע אינטעליגענץ שטעלט פאר אייגענארטיגע שוועריקייטן אין אינהאלט אויסוואל, קלינישע רעלאוואנץ, און ליפערונג מעטאדן. מיר האפן אז די איינזיכטן באקומען פון די קינסטלעכע אינטעליגענץ אין בילדונג ווארکشאפס וועלן העלפן צוקונפטיגע עדוקאטארן אננעמען אינאוואטיווע וועגן צו אינטעגרירן קינסטלעכע אינטעליגענץ אין מעדיצינישער בילדונג.
דער גוגל קאָלאַבאָראַטאָרי פּיטהאָן סקריפּט איז אָפֿן מקור און בנימצא ביי: https://github.com/ubcaimed/ubcaimed.github.io/tree/master/.
פּראָבער, ק"ג און כאן, ס. איבערטראַכטן מעדיצינישע בילדונג: אַ רוף צו אַקציע. אַקאַד. מעדיצין. 88, 1407–1410 (2013).
מאַקקוי, על-דזשי עטק. וואָס דאַרפן מעדיצינישע סטודענטן טאַקע וויסן וועגן קינסטלעכער אינטעליגענץ? NPZh נומערן. מעדיצין 3, 1–3 (2020).
דאס סאנטאס, די.פי., און אנדערע. מעדיצינישע סטודענטן'ס שטעלונגען צו קינסטלעכער אינטעליגענץ: א מולטי-צענטער אנקעטע. איירא. ראדיאציע. 29, 1640–1646 (2019).
פאַן, ק.י., הו, ר., און סינגלאַ, ר. הקדמה צו מאַשין לערנען פֿאַר מעדיצינישע סטודענטן: אַ פּילאָט פּראָיעקט. דזש. מעד. טיטש. 54, 1042–1043 (2020).
קופּערמאַן נ., עט אַל. אידענטיפיצירן קינדער מיט זייער נידעריק ריזיקירן פון קליניש באַטייַטיק מאַרך שאָדן נאָך קאָפּ שאָדן: אַ פּראָספּעקטיוו קאָהאָרט שטודיע. לאַנסעט 374, 1160–1170 (2009).
סטריט, וו.נ., וואָלבערג, וו.ה. און מאַנגאַסאַריאַן, אָ.ל. נוקלעאַרע פֿעיִטשער עקסטראַקציע פֿאַר ברוסט טומאָר דיאַגנאָז. ביאָמעדיצינישע וויסנשאַפֿט. בילד פּראַסעסינג. ביאָמעדיצינישע וויסנשאַפֿט. ווייס. 1905, 861–870 (1993).
טשען, פי-עיטש-סי, ליו, י. און פענג, ל. ווי אזוי צו אנטוויקלען מאשין לערנען מאדעלן פאר געזונטהייטס-פארזארג. נאט. מעט. 18, 410–414 (2019).
סעלוואַראַדזשו, רר און אַנדערע. גראַד-קאַם: וויזועלע אינטערפּרעטאַציע פון ​​טיפע נעטוואָרקס דורך גראַדיענט-באַזירטע לאָקאַליזאַציע. פּראָטאָקאָלן פון דער IEEE אינטערנאַציאָנאַלע קאָנפערענץ וועגן קאָמפּיוטער וויזשאַן, 618–626 (2017).
קומאַראַוועל ב, סטואַרט ק און איליק ד. אַנטוויקלונג און עוואַלואַציע פון ​​אַ שפּיראַל מאָדעל פֿאַר אַסעססינג עווידענס-באַזירט מעדיצין קאָמפּעטענצן ניצן OSCE אין ונדערגראַדואַטע מעדיציניש בילדונג. BMK מעדיצין. teach. 21, 1–9 (2021).
קאָלאַטשאַלאַמאַ VB און גאַרג PS מאַשין לערנען און מעדיצינישע בילדונג. NPZh נומערן. מעדיצין. 1, 1–3 (2018).
van Leeuwen, KG, Schalekamp, ​​S., Rutten, MJ, Van Ginneken, B. און de Rooy, M. Artificial Intelligence in Radiology: 100 געשעפט פּראָדוקטן און זייער וויסנשאפטלעכע זאָגן. ייראָ. ראַדיאַציע. 31, 3797-3804 (2021).
טאָפּאָל, עדזש הויך-פאָרשטעלונג מעדיצין: די קאָנווערגענץ פון מענטשלעכער און קינסטלעכער אינטעליגענץ. נאַציאָנאַלע מעדיצין. 25, 44–56 (2019).
בעדע, ע. און אנדערע. מענטש-צענטרירטע אפשאצונג פון א טיפע לערנען סיסטעם דיפלויד אין דער קליניק פארן דעטעקציע פון ​​דיאבעטישע רעטינאפאטי. פראטאקאלן פון דער 2020 CHI קאנפערענץ איבער מענטשלעכע פאקטארן אין קאמפיוטינג סיסטעמען (2020).
קער, ב. די איבערגעדרייטע קלאַסצימער אין אינזשעניריע בילדונג: א פאָרשונג איבערבליק. פּראָטאָקאָלן פון דער 2015 אינטערנאַציאָנאַלע קאָנפֿערענץ וועגן אינטעראַקטיוו קאָלאַבאָראַטיוו לערנען (2015).
די מחברים דאַנקען דאַניעל וואָקער, טים סאַלקודין, און פּיטער זאַנדסטראַ פֿון די ביאָמעדיקאַל ימאַגינג און קינסטלעכע אינטעליגענץ פאָרשונג קלאַסטער ביי דער אוניווערסיטעט פֿון בריטיש קאָלאָמביע פֿאַר שטיצע און פֿינאַנצן.
RH, PP, ZH, RS און MA זענען געווען פאראנטווארטלעך פארן אנטוויקלען די אינהאלט פונעם וואַרקשאָפּ. RH און PP זענען געווען פאראנטווארטלעך פארן אנטוויקלען די פּראָגראַמיר-ביישפילן. KYF, OY, MT און PW זענען געווען פאראנטווארטלעך פאר דער לאָגיסטישער אָרגאַניזאַציע פונעם פּראָיעקט און דער אַנאַליז פון די וואַרקשאָפּס. RH, OY, MT, RS זענען געווען פאראנטווארטלעך פארן שאפן די פיגורן און טאַבעלעס. RH, KYF, PP, ZH, OY, MY, PW, TL, MA, RS זענען געווען פאראנטווארטלעך פארן שרייבן און רעדאַקטירן דעם דאָקומענט.
קאָמוניקאַציע מעדיצין דאַנקט קעראָלין מאַקגרעגאָר, פאַביאָ מאָרעעס, און אַדיטיאַ באָראַקאַטי פֿאַר זייערע ביישטייערונגען צו דער איבערבליק פון דער דאָזיקער אַרבעט.