Kemajuan dalam AI di Bidang Kesehatan – Sorotan dari Nathan Wang

Kecerdasan Buatan dengan cepat menjadi salah satu faktor kunci dalam kemajuan di industri kesehatan. Sebelum RE•WORK – AI in Healthcare Summit Boston, kami meminta Nathan Wang – Peneliti Deep Learning/Medical Imaging di Johns Hopkins University untuk berbagi pemikirannya tentang topik ini. Berikut adalah apa yang dia katakan:

Apa yang Anda pikir adalah kemajuan terpenting untuk AI di bidang kesehatan?

Dalam beberapa tahun terakhir, bidang ini telah membuat kemajuan besar dalam interpretasi model. Sebagai peneliti, dapat memahami secara intuitif “alasan” di balik AI kami membantu kami membangun model yang lebih robust dan akurat. Semoga klinisi dan pasien akhirnya dapat memiliki kepercayaan lebih besar pada sistem AI ini.

Apa yang Anda pikir akan menjadi prestasi terbesar AI untuk kesehatan dan hasil pasien?

Saya pikir prestasi terbesar AI masih belum datang. Saya merasa ketika genomika dalam dan radionika menjadi lebih besar, AI akan memainkan peran yang lebih besar daripada yang dilakukannya hari ini.

Apa beberapa kemenangan terbaru dari proyek AI yang Anda kerjakan? Apa tantangan yang Anda hadapi selama itu? Bagaimana Anda mengatasi mereka?

Pekerjaan saya di Johns Hopkins melibatkan analisis gambar intraoperatif berbasis deep learning, khususnya membedakan antara jaringan kanker dan non-kanker di korteks otak manusia dari gambar optical coherence tomography (OCT). Tantangan signifikan yang saya hadapi adalah merancang model AI yang umum dengan baik untuk data dari pasien di luar set pelatihan. Meskipun jaringan dalam excels dalam mengekstrak pola tersembunyi, pola yang paling mudah dipelajari tidak selalu benar. Oleh karena itu, penting untuk menggunakan metode normalisasi dan transformasi data yang berbeda. Dalam proyek saya, saya menemukan tekstur gambar sangat berguna dalam skema pembelajaran ensemble sehingga kita memiliki kedua teknik deep learning dan pengenalan pola klasik yang bekerja bersama.

Seberapa dalam AI akan tertanam dalam alur kerja klinis 5 hingga 10 tahun dari sekarang? Apa yang akan menjadi beberapa tren masa depan?

Saya melihat AI akan semakin membantu ahli melalui alur kerja klinis dari diagnosis hingga pengobatan. AI telah terbukti sangat baik tidak hanya dalam diagnosis dini dan skrining tetapi juga memprediksi prognosis jangka panjang. Dengan terlibat dalam pengobatan yang tepat waktu, yang dapat dibuat lebih presisi dan efisien dengan AI, orang dapat berharap untuk hidup lebih lama dan sehat.

Apa yang Anda antisipasi paling saat berbicara di AI Healthcare Summit?

Relevansi dan dampak AI di bidang kesehatan jelas tercermin dalam panel pembicara ahli yang mengesankan dari berbagai industri dan latar belakang penelitian. Saya berharap untuk belajar langsung tentang garis depan AI di bidang yang berdekatan dengan milik saya dan terlibat dalam percakapan yang menginspirasi yang akan mempengaruhi arah penelitian saya.

Ingin tahu lebih lanjut?

Nathan akan berbicara di AI in Healthcare Summit pada tanggal 13-14 Oktober 2022, di Boston, MA. Bergabunglah dengan dia dan banyak ahli AI/ML dan Deep Learning lainnya untuk mempelajari lebih lanjut tentang tren dan peluang terbaru di bidang kesehatan.

Tiket Early Bird berakhir pada hari Jumat, 2 September, jadi pesan tempat Anda hari ini.

Gunakan kode diskon: UNITEAI untuk 20% off.

Untuk informasi lebih lanjut, hubungi [email protected].