ヘルスケアにおける AI の進歩 – Nathan Wang のスポットライト

人工知能は急速に医療業界の進歩における重要な要素の XNUMX つになりつつあります。 に先立って RE･WORK – ヘルスケア サミット ボストンにおける AI、ネイサン・ワン氏（深層学習/医用画像研究者）に尋ねました。 ジョーンズ·ホプキンス大学 このテーマについての彼の考え。彼のコメントは以下のとおりです。

医療における AI の最も重要な進歩は何だと思いますか?

近年、この分野はモデルの解釈可能性において大きな進歩を遂げました。 研究者として、AI の背後にある「推論」を直感的に把握できることは、より堅牢で正確なモデルを構築するのに役立ちます。 臨床医や患者が最終的にはこれらの AI システムにもっと自信を持てるようになることを願っています。

ヘルスケアと患者の転帰に対する AI の最高の成果は何だと思いますか?

AI の最高の成果はまだこれからだと思います。 ディープゲノミクスやラジオニクスがもっとメジャーになったとき、AIが果たす役割は今よりもさらに大きくなると感じています.

あなたが取り組んでいる AI プロジェクトで最近成功したことは何ですか? その中でどのような課題に直面しましたか? どのようにしてそれらを克服しましたか？

ジョンズ・ホプキンス大学での私の仕事には、深層学習ベースの術中画像解析、特に光干渉断層撮影 (OCT) 画像から人間の脳皮質のがん組織と非がん組織を区別することが含まれます。 私が直面した重要な課題は、トレーニング セット外の患者からのデータを適切に一般化する AI モデルを設計することでした。 ディープネットワークは隠れたパターンを抽出することに優れていますが、最も簡単に学習できるパターンが常に正しいとは限りません。 したがって、さまざまなデータ正規化および変換方法を採用することが重要です。 私のプロジェクトでは、画像テクスチャがアンサンブル学習スキームで非常に役立つことがわかりました。これにより、深層学習と古典的なパターン認識技術の両方を連携させることができます。

今から 5 ～ 10 年後、AI は臨床ワークフローにどの程度浸透するでしょうか? では、今後の傾向はどうなるのでしょうか？

AIは診断から治療までの臨床ワークフローを通じて専門家をますます緊密に支援するようになると思います。 AI は、早期診断とスクリーニングだけでなく、長期予後の予測にも熟練していることが証明されています。 AI を活用してより正確かつ効率的に治療をタイムリーに行うことで、人々はより長く健康的な生活を送ることが期待できます。

AI ヘルスケア サミットでの講演で最も楽しみにしていることは何ですか?

ヘルスケアにおける AI の関連性と影響は、さまざまな業界や研究背景から集まった専門家の講演者による印象的なパネルにはっきりと反映されています。 自分の分野と隣接する分野における AI の最前線について直接学び、自分の研究の方向性にプラスの影響を与えるような刺激的な会話に参加できることを楽しみにしています。

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ネイサンは次回の講演会で講演します ヘルスケア サミットにおける AI 13年14月2022～XNUMX日にマサチューセッツ州ボストンで開催。 彼や他の多くの AI/ML およびディープ ラーニングの専門家と一緒に、ヘルスケアの最新のトレンドと機会について学びましょう。

早割パスは 2 月 XNUMX 日金曜日に終了します。 so 今すぐご予約ください.

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