عنوان سخنرانی:
هوش مصنوعی در نورولوژی و نورورادیولوژی؛ از MRI کمّی تا نوروایمیجنیگ دقیق

✅ از این ارائه چی یاد می‌گیریم؟ (کلیک کنید)
بیماری پیشرفت کرده یا فقط تصویر MRI متفاوت شده؟ جواب این سؤال می‌تونه مسیر پیگیری بیمار رو عوض کنه. اینجاست که اندازه‌گیری دقیق تغییرات مغز، فراتر از دیدن تصاویر، اهمیت پیدا می‌کنه.

از آلزایمر و ام‌اس تا گلیوما و صرع، می‌بینیم هوش مصنوعی چطور می‌تونه تغییرات حجم مغز، بافت و خون‌رسانی رو به اطلاعاتی برای تشخیص زودتر و پیگیری متناسب با هر بیمار تبدیل کنه. اما اگه دستگاه یا مرکز تصویربرداری عوض بشه، این اطلاعات هنوز قابل اتکان؟

درنهایت به سؤال اصلی می‌رسیم: چه چیزی لازمه تا به این اندازه‌گیری‌ها در تصمیم‌گیری برای بیمار اعتماد کنیم؟

🔴 انقلاب هوش مصنوعی در صنعت داروسازی

✅ از این ارائه چی یاد می‌گیریم؟ (کلیک کنید)
اگه بشه مشکل تولید یک دارو رو قبل از متوقف‌شدن خط تولید تشخیص داد، چی؟ نقش هوش مصنوعی در صنعت دارو فقط کشف مولکول‌های تازه نیست؛ می‌تونه به پیش‌بینی خرابی تجهیزات، شناسایی زودهنگام نقص‌ها و تولید مطمئن‌تر هم کمک کنه.

این کاربردها چقدر عملی شدن؟ با نمونه‌هایی از شرکت‌هایی مثل فایزر و نوارتیس می‌بینیم چطور هوش مصنوعی به کاهش توقف تولید و سریع‌ترشدن تأییدهای نظارتی کمک کرده.

اما سرعت بیشتر، بدون اعتماد چه ارزشی داره؟ می‌ریم سراغ کیفیت داده‌ها، تصمیم‌های قابل‌توضیح و نقش آدم‌ها؛ تا ببینیم برای سریع‌تر و مطمئن‌تر رسوندن دارو به بیمار، چه چیزهایی باید درست کار کنن.

🔴 چرا ایده‌های عالی در پروپوزال‌های پژوهشی و گرنت، لزوماً به محصولات موفق تبدیل نمی‌شوند؟

✅ از این ارائه چی یاد می‌گیریم؟ (کلیک کنید)

آیا هر ایده پژوهشی که برنده گرنت‌های رقابتی و بودجه‌های سنگین تحقیقاتی می‌شود، می‌تواند به یک ابزار موفق روی میز پزشکان تبدیل شود؟ یا چرا برخی از کاربردی‌ترین ابزارهای سلامت، در جلب توجه داوران آکادمیک شکست می‌خورند؟

در این ارائه، دکتر بردلی اریکسون با تکیه بر دهه‌ها تجربه هم‌زمان در دانشگاه، کلینیک و تجاری‌سازی استارتاپ‌ها، تفاوت‌های بنیادی میان «موفقیت در جذب گرنت» و «توسعه یک محصول واقعی» را شکافی عمیق می‌داند که بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی در آن سقوط می‌کنند.

بررسی خواهیم کرد که چگونه اولویت‌های داوران پژوهشی (نوآوری علمی محض و پیچیدگی‌های نظری) با نیازهای واقعی بالین و بازار (سادگی، قابلیت یکپارچه‌سازی، امنیت و حفظ گردش کار) در تناقض قرار می‌گیرند و چطور می‌توان ایده‌های هوش مصنوعی را از سطح کاغذ به محصولی عملیاتی و ارزشمند تبدیل کرد.