Zarejestruj

Projekty »

Sztuczna inteligencja (AI) w ultrasonografii położniczej

:: Projekt UM394 (Szczegóły)
Adresaci
studenci
Forma prezentacji
wykład
Nauki i sztuki
nauki medyczne
Przedmioty
biologia, medycyna
Organizator
Uniwersytet Medyczny w Lublinie
Wydział Nauk o Zdrowiu
Autorzy
dr Gustaw Chołubek (kierownik),
dr, prof. uczelni Dorota Robak-Chołubek
Terminy
Czas trwania projektu: 1 godz. (45 min.)
Edycja zakończona
Czwartek 2024-09-19 16:00 - 17:00
Wolne miejsca: 60

Miejsce realizacji: Collegium Maximum (15)
Adres: Lublin, ul. Stanisława Staszica 4/6

Inne projekty w tym miejscu

Sztuczna inteligencja (AI - Artificial Intelligence) staje się obecnie częścią naszego życia. Szybki rozwój wykorzystania sztucznej inteligencji w dziedzinie obrazowania medycznego wymusza w praktyce klinicznej nieustanną interakcję różnych zawodów medycznych z nowymi systemami analizy. W radiologii, czy kardiologii podtyp sztucznej inteligencji – uczenie maszynowe - jest już w codziennym użyciu. Ostatnie dwa lata badań nad zastosowaniem sztucznej inteligencji w ultrasonografii ciąży umożliwiły wprowadzenie na rynek medyczny nowych modeli ultrasonografów z funkcją AI. Funkcje te mają uprościć powtarzalność czynności w trakcie badań (ang. workflow), poprawić jakość obrazowania oraz zwiększyć detekcję nieprawidłowości anatomicznych. Potencjalne zastosowanie sztucznej inteligencji w diagnostyce ultrasonograficznej płodu w codziennej praktyce klinicznej obejmuje trzy obszary: 1. automatyczną biometrię płodu, 2. automatyczne wykrywanie i zapisywanie standardowych płaszczyzn obrazu, 3. automatyczne wykrywanie chorób płodu. Aby uzyskać oczekiwany efekt, zaimplementowane modele sztucznej inteligencji muszą mieć zdolność osiągania wydajności człowieka, badający musi zaufać i umieć wykorzystać dane wyjściowe i przede wszystkim, rozpoznać, kiedy sztuczna inteligencja osiąga błędne wnioski i móc je unieważnić. Obecnie są opracowywane i testowane interfejsy użytkowników, które mają kalibrować wydajność i efektywność systemu, bez odwracania uwagi od samego badania.