Warszawska Szkoła Epidemiologii i Prewencji Nowotworów

W dzisiejszym świecie niemal w każdym dużym projekcie można znaleźć wzmiankę o wykorzystaniu sztucznej inteligencji do analizy zebranych w projekcie danych medycznych (obrazach, wynikach laboratoryjnych, notatkach klinicznych, itp.). Najczęściej jednak zbieranie danych dla SI wiąże się z ogromnym nakładem prac (szczególnie lekarzy i zespołów IT szpitali), który ostatecznie nie przekłada się na zadowalające rezultaty. Celem kursu jest przekazanie osobom mającymi do czynienia z SI, zarówno od strony dostarczycieli/generatorów danych, jak i od strony analityków kompetencji, które pozwolą ocenić, czy dane zagadnienie badawcze rzeczywiście wymaga zastosowania SI i czy warto w nie angażować duże zasoby czasowe jednostki medycznej. Znane są bowiem przykłady, w których dużo prostsze modele oparte na wiedzy eksperckiej są lepsze bądź porównywalne z wynikami uzyskanymi przez SI. Co więcej, w trakcie kursu postaramy się także przekazać kompetencje pozwalające w przyszłości na ocenę, czy dana propozycja wykorzystania SI ma rzeczywiście potencjał aplikacyjny w praktyce klinicznej.

Celem kursu jest nabycie przez lekarzy biorących udział w projektach badawczych i osoby zajmujące się szeroko pojętą analityką danych medycznych kompetencji w zakresie możliwości wykorzystania i rozwoju sztucznej inteligencji w ich obszarze zainteresowań. Po kursie uczestnik będzie mógł ocenić rzeczywisty potencjał drzemiący w wykorzystaniu SI w danym problemie badawczym/klinicznym.