🩻Sztuczna inteligencja w radiologii i obrazowaniu medycznym

Zdrowie · 11 jednostka · bezpłatnie, bez członkostwa

1 Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w radiologii: role, granice, zgoda radiologa i etyka

2 Wstępna ocena obrazu i ustalanie priorytetów (triage): nadawanie priorytetu pilnym ustaleniom

3 Ustrukturyzowane raportowanie i projekt raportu: radiolog weryfikuje projekt AI

4 Automatyzacja pomiarów: pomiary guzków, zmian chorobowych, objętości i gęstości

5 Przebieg pracy PACS, RIS i DICOM: łączenie sztucznej inteligencji we właściwym miejscu

6 Ryzyko fałszywie negatywnych i fałszywie pozytywnych wyników: CAD, czułość i błąd automatyzacji

7 Sztuczna inteligencja specyficzna dla modalności: prześwietlenie płuc, tomografia komputerowa, rezonans magnetyczny, mammografia i udar

8 Jakość obrazu, protokół i optymalizacja dawki: przed i po zrobieniu zdjęcia

9 Czytanie porównawcze i działania następcze: poprzednie badania, zmiany i RECIST

10 Prywatność danych, anonimizacja DICOM, KVKK, etyka i weryfikacja modelu

11 Kompleksowy przepływ pracy, zarządzanie jakością i audyt własny

Wszystkie treningi Zacznij od pierwszej jednostki