ARRS Machine Learning (ML) et Intelligence Artificielle (IA) en radiologie Cours en ligne 2021

Cours vidéo complet

VOUS OBTENEZ LE COURS VIA LE LIEN DE TÉLÉCHARGEMENT À VIE (VITESSE RAPIDE) APRÈS LE PAIEMENT

En se concentrant sur les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle (IA) en radiologie, ainsi que sur les applications cliniques actuelles et les futurs développements appliqués, les participants à ce cours en ligne seront mieux équipés pour évaluer et mettre en œuvre de manière critique les systèmes de ML et d'IA dans leur propres pratiques d'imagerie

Résultats d'apprentissage et conférences

Après avoir terminé ce cours, l'apprenant doit être capable de:

• Discutez des bases de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle
• Expliquez comment les algorithmes d'IA peuvent être affectés par les biais
• Reconnaître l'impact des systèmes d'IA sur le raisonnement clinique
• Évaluez les nouvelles demandes et offres d'IA et séparez le battage médiatique de la réalité en radiologie AI
• Discuter de l'utilisation actuelle de l'IA en radiologie en imagerie cardiothoracique
• Référencer les développements futurs de l'IA en radiologie
• Reconnaître certaines considérations éthiques en radiologie IA

Date d'émission: 22 février 2021
Date d'expiration: 21 février 202

Thèmes et orateurs:

Module 1

• IA de radiologie : au-delà du battage médiatique—John Banja, M.D.
• Les bases de l'apprentissage automatique et de l'IA—Steven Li, M.A.

Module 2

• Biais dans l'IA—Michel Bruno, MD
• L'IA en imagerie pulmonaire et radiomique cardiaque—Anthony Reeves, Ph.D.

Module 3

• IA et raisonnement clinique : miroir ou heuristique—David Chartash, Ph.D.
• La voie à suivre pour l'IA en radiologie—Charles Kahn, MD