2020 Podejście multimodalności do sztucznej inteligencji w obrazowaniu diagnostycznym | Medyczne kursy wideo.

2020 A Multimodality Approach to AI in Diagnostic Imaging

Normalna cena: $75.00
Cena sprzedaży: $75.00
Normalna cena
Cena jednostkowa: dla

2020 Podejście multimodalności do sztucznej inteligencji w obrazowaniu diagnostycznym

KURS OTRZYMASZ PRZEZ ŻYCIE LINK DO POBRANIA (SZYBKA PRĘDKOŚĆ) PO PŁATNOŚCI

O tym działaniu dydaktycznym CME

Ta działalność nauczania CME koncentruje się na podstawach sztucznej inteligencji (AI) w diagnostyce obrazowej. Wydział ekspertów omawia podstawowe koncepcje, zastosowania kliniczne i wdrażanie tego innowacyjnego narzędzia. Oprócz technicznych aspektów tej technologii, wydział analizuje potencjał kliniczny i przyszłe zastosowania sztucznej inteligencji do rutynowej praktyki klinicznej.

Grupa docelowa

To ćwiczenie CME ma na celu edukację lekarzy zajmujących się diagnostyką obrazową, którzy chcą dowiedzieć się więcej o sztucznej inteligencji w radiologii.

Cele edukacyjne

Po zakończeniu tego ćwiczenia CME powinieneś być w stanie:

Zapoznaj się z podstawami sztucznej inteligencji.
Wyjaśnij, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest używana w rekonstrukcji obrazu.
Omów aspekty medyczno-prawne związane z AI.
Opisz zastosowania kliniczne i wskazania do wykorzystania AI w neuroradiologii, obrazowaniu kręgosłupa, piersi i obrazowaniu układu mięśniowo-szkieletowego.
Opisz wpływ sztucznej inteligencji na radiologię dzisiaj i w przyszłości.
Wyjaśnij, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do zwiększania wydajności i satysfakcji pacjentów w radiologii.

Tematy i prelegenci:

Sesja 1

Głębokie uczenie się: co musisz dziś wiedzieć jako radiolog Elliot K. Fishman, MD, FACR

Wprowadzenie do uczenia maszynowego AI Eliot L. Siegel, MD, FACR, FSIIM

AI w neuroobrazowaniu Lawrence N. Tanenbaum, MD, FACR

Hype, nadzieja i rzeczywistość w uczeniu maszynowym / sztucznej inteligencji Eliot L. Siegel, MD, FACR, FSIIM

Sesja 2

Wydajność i jakość przeżycia dzięki obrazowaniu skoncentrowanemu na pacjencie Lawrence N. Tanenbaum, MD, FACR

Aspekty medyczno-prawne związane z erą obrazowania cyfrowego, medycyny spersonalizowanej Eliot L. Siegel, MD FACR, FSIIM

AI w obrazowaniu medycznym Thomas M. Grist, MD, FACR

Sesja 3

AI w rekonstrukcji obrazowania Lawrence N. Tanenbaum, MD, FACR

Zastosowania rzeczywistości rozszerzonej / rzeczywistości wirtualnej w obrazowaniu diagnostycznym Eliot L. Siegel, MD FACR, FSIIM

AI w obrazowaniu kręgosłupa Lawrence N. Tanenbaum, MD, FACR

Sztuczna inteligencja w obrazowaniu kręgosłupa: zastosowania kliniczne J. Pablo Villablanca, MD, FACR

Sesja 4

Sztuczna inteligencja w obrazowaniu serca Melany B. Atkins, MD

Zastosowanie sztucznej inteligencji w obrazowaniu piersi Alyssa T. Watanabe, MD

Postęp w MRI piersi: Co jest na horyzoncie Elizabeth A. Morris, MD, FACR, FSBI, FISMRM

Zautomatyzowane obrazowanie MR układu mięśniowo-szkieletowego John F. Feller, MD

2020 A Multimodality Approach to AI in Diagnostic Imaging

2020 Podejście multimodalności do sztucznej inteligencji w obrazowaniu diagnostycznym

KURS OTRZYMASZ PRZEZ ŻYCIE LINK DO POBRANIA (SZYBKA PRĘDKOŚĆ) PO PŁATNOŚCI

﻿

Tematy i prelegenci:

Jaki jest Twój adres e-mail?

Witaj przybyszu