3個在RSNA 2019上不容錯過的AI課程

小編發(fā)現不少朋友對于 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.“向專家學習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-供應商現在可以分享真實的經驗。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)生變臟并親身經歷，事情終于開始發(fā)生變化。