نگاهی نو به هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی؛ سه اصل کلیدی در هوش مصنوعی بالینی

✅ از این ارائه چی یاد می‌گیریم؟ (کلیک کنید)
یه مدل هوش مصنوعی ممکنه توی تست‌ها عالی باشه؛ اما وقتی پای بیمار واقعی وسطه، هنوز می‌شه بهش اعتماد کرد؟

توی این ارائه می‌بینیم هوش مصنوعیِ تصویربرداری پزشکی کجاها اشتباه می‌کنه، چرا ممکنه با گذشت زمان عملکردش عوض بشه و پزشک چطور می‌تونه خطاهاش رو بفهمه و درستشون کنه.

بعد می‌ریم سراغ سه اصل مهم: استحکام، قابل‌اعتمادبودن و تاب‌آوری؛ چیزهایی که کمک می‌کنن یک مدل، بیرون از محیط تست هم به درد کار بالینی بخوره.

🔴 هوش مصنوعی برای پیشگیری از آسیب در ورزش قهرمانی؛ چرا مدل‌ها در یک تیم جواب می‌دهند و در تیم دیگر نه؟

✅ از این ارائه چی یاد می‌گیریم؟ (کلیک کنید)
می‌شه قبل از مصدوم شدن یه ورزشکار، زنگ خطر رو به صدا درآورد؟

تیم‌های حرفه‌ای کلی داده جمع می‌کنن؛ از میزان تمرین و ریکاوری تا پرونده‌های پزشکی. ولی چرا یه مدل هوش مصنوعی توی یک تیم خوب جواب می‌ده و توی تیم دیگه نه؟

توی این ارائه می‌بینیم چرا کیفیت داده‌ها، تعریف «آسیب» و نحوهٔ آزمودن مدل، گاهی از خود الگوریتم مهم‌ترن؛ و چطور دانش پزشکی می‌تونه تفاوت اصلی رو رقم بزنه. در نهایت هم سراغ یه سؤال سخت می‌ریم: پیش‌بینی خطر آسیب، کِی برای بیرون کشیدن یه بازیکن از زمین کافیه؟

🔴 از تصویر تا تصمیم: رادیولوژی در عصر مدل‌های بینایی‌ـ‌زبانی و ایجنت‌های هوشمند

✅ از این ارائه چی یاد می‌گیریم؟ (کلیک کنید)
هوش مصنوعی چطور می‌تونه دستیار رادیولوژیست باشه؟

در این ارائه، با مدل‌های بینایی‌ـ‌زبانی و ایجنت‌های هوشمند آشنا می‌شیم؛ ابزارهایی که تصویر و متن رو کنار هم تحلیل می‌کنن و می‌تونن چند مرحله از یک کار رو پیش ببرن.

از اولویت‌بندی موارد فوری و کمک به گزارش‌نویسی تا استخراج اطلاعات و پشتیبانی از تصمیم‌های بالینی، می‌بینیم این فناوری‌ها کجای کار روزمره کاربرد دارن.

در آخر هم سراغ سؤال‌های مهم می‌ریم: چقدر می‌شه بهشون اعتماد کرد، چطور باید در محیط بالینی ارزیابی‌شون کرد و مسئولیت خطاهاشون با کیه؟

در دومین دورهٔ MedAI Summit، میزبان سخنرانانی از مراکز معتبر جهان (استنفورد، میوکلینیک و ...) هستیم تا با تازه‌ترین پیشرفت‌ها، کاربردها و چالش‌های هوش مصنوعی در رشته‌های مختلف علوم پزشکی آشنا بشیم.

🔴 از تشخیص تا بهبودی: هوش مصنوعی در مسیر جراحی تومورهای مغزی کودکان

✅ از این ارائه چی یاد می‌گیریم؟ (کلیک کنید)
هوش مصنوعی چه چیزهایی از تصاویر مغز می‌فهمه که ممکنه از چشم ما پنهان بمونه؟ توی این ارائه می‌بینیم چطور AI می‌تونه به بررسی آلزایمر، ام‌اس، صرع و تومورهای مغزی کمک کنه و اطلاعات قابل‌اندازه‌گیری برای تصمیم‌گیری بالینی بده.

بعد سراغ جراحی تومورهای مغزی کودکان می‌ریم؛ از تشخیص و تعیین مرز تومور تا برنامه‌ریزی جراحی، حفظ بافت‌های حساس و پیش‌بینی روند بهبودی و احتمال بازگشت بیماری.

در پایان، دربارهٔ فاصلهٔ پژوهش تا بالین حرف می‌زنیم: با داده‌های محدود و تصمیم‌های گاهی مبهم مدل‌ها، چطور بفهمیم این ابزارها آمادهٔ استفاده در درمان هستن؟