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醫療AI研究如何切入,先想想你夠AI嗎? : 2014年,AlphaGo被開發,並在5年間透過自我學習成為世界第一,從此沒有人類對手。人工智慧可以藉著深度學習取代棋靈王,同樣在醫療產業找到應用和價值嗎? 醫療AI的發展不會是取代醫生,而是減輕醫師的負擔 但是醫生要切入AI相關研究領域不容易,台灣醫療科技整合學會目標整合臨床醫師和AI專家,邀請專家設計AI課程,讓醫師們了解AI的原理和限制;AI專家也需要了解專業醫學的知識。 醫學與工程看似截然不同的背景,需要的是跨領域溝通,才能整合雙方專業,避免多走冤枉路。 無庸置疑地 AI 會成為醫療的協助工具,前提是:你夠AI嗎? 「題目挑選和資料收集就很重要,像子宮肉癌屬於罕見癌症,case數不多就不適合當作AI研究題目,子宮頸抹片就很適合,屬於大量且重複性高的資料」 醫療科技整合學會將於七月開始舉辦一系列的實務應用研討會,邀請醫師、工程師、教授等不同專業講者,讓與會者能快速了解AI技術的架構與門檻,以及workshop分組深入討論題目及研究方向可行性,並媒合醫師與AI技術人員。最終一系列研討會目的讓專家和醫生一起做出一些研究成果分享。 活動資訊
作者:台灣醫療科技整合學會秘書長 陳泰呈
人工智慧的黃金時代,準備好掏金
一窺AI在醫療領域應用的現況與展望
■ 臨床醫師如何切入醫療AI相關研究——實務應用研討會
■ 醫療科技整合學會
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