Podstawy sztucznej inteligencji w diagnostyce obrazowej

Wprowadzenie do sieci neuronowych w analizie obrazów medycznych

Chcesz zrozumieć, jak sztuczna inteligencja analizuje obrazy medyczne i w jaki sposób może wspierać lekarza w procesie diagnostycznym?

Weź udział w praktycznym kursie, podczas którego poznasz podstawy działania sieci neuronowych, nauczysz się interpretować wyniki modeli AI i samodzielnie przeprowadzisz trening prostego modelu klasyfikującego obrazy medyczne.

Szkolenie łączy niezbędną wiedzę teoretyczną z warsztatami komputerowymi, dzięki czemu pozwala lepiej zrozumieć zarówno możliwości, jak i ograniczenia sztucznej inteligencji w medycynie.

Najbliższy termin: ustalamy
Czas trwania: 1 dzień – 8 godzin lekcyjnych
Forma: warsztatowa 
Miejsce: Centrum Symulacji Medycznej ŚUM w Zabrzu, Plac Dworcowy 3, Zabrze

Chcesz wziąć udział, ale ten termin Ci nie odpowiada?
W ramach projektu planujemy 5 edycji tego kursu. Jeśli jesteś zainteresowany/a udziałem w kolejnej edycji, wypełnij ankietę dostępną pod przyciskiem „Zapisz się na kurs”.
Skontaktujemy się z Tobą, gdy ustalimy kolejne terminy.

Poznaj sztuczną inteligencję od podstaw

Sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w diagnostyce obrazowej – pomaga analizować zdjęcia rentgenowskie, obrazy tomografii komputerowej, rezonansu magnetycznego czy badania ultrasonograficzne.

Podczas kursu dowiesz się, na jakich zasadach działają modele wykorzystywane do analizy obrazów medycznych oraz jak przebiega proces ich tworzenia – od przygotowania danych aż po ocenę uzyskanych wyników.

Nie musisz mieć wcześniejszego doświadczenia w programowaniu ani budowaniu modeli AI. Zagadnienia zostaną przedstawione w sposób przystępny i osadzony w kontekście praktyki klinicznej.

Co zyskasz po szkoleniu?

Po ukończeniu kursu:

• zrozumiesz podstawowe zasady działania sztucznej inteligencji i uczenia głębokiego,
• poznasz sposób działania sieci neuronowych, w tym sieci konwolucyjnych CNN,
• dowiesz się, jak przygotowuje się dane do trenowania modeli AI,
• poznasz etapy treningu, walidacji i oceny modelu,
• nauczysz się interpretować wyniki generowane przez algorytmy,
• przeprowadzisz trening prostego modelu klasyfikującego obrazy medyczne,
• nauczysz się oceniać przydatność modelu w praktyce klinicznej,
• poznasz najważniejsze ograniczenia i ryzyka związane ze stosowaniem AI w medycynie.

Do kogo skierowany jest kurs?

Kurs przeznaczony jest dla lekarzy i lekarek zainteresowanych wykorzystaniem nowoczesnych technologii w diagnostyce obrazowej.

Szkolenie będzie szczególnie wartościowe dla osób, które:

• chcą lepiej rozumieć działanie narzędzi wykorzystujących sztuczną inteligencję,
• korzystają lub planują korzystać z systemów wspierających diagnostykę,
• chcą świadomie interpretować wyniki prezentowane przez modele AI,
• interesują się rozwojem kompetencji cyfrowych w ochronie zdrowia,
• chcą poznać praktyczne podstawy tworzenia i oceny modeli analizujących obrazy medyczne.

Program kursu

Program szkolenia obejmuje między innymi:

• wprowadzenie do sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia,
• podstawy uczenia maszynowego i uczenia głębokiego,
• zasady działania sztucznych sieci neuronowych,
• sieci konwolucyjne CNN w analizie obrazów,
• przygotowanie i organizację zbiorów danych,
• proces trenowania i walidacji modelu,
• metody oceny skuteczności modeli AI,
• interpretację wyników i błędów modelu,
• ograniczenia, ryzyka i odpowiedzialne wykorzystanie AI,
• praktyczny trening modelu klasyfikującego obrazy medyczne w środowisku Google Colab.

Praktyczne warsztaty w Google Colab

Ważną częścią szkolenia będą ćwiczenia komputerowe realizowane w środowisku Google Colab.

Pod opieką instruktorów uczestnicy przejdą przez kolejne etapy tworzenia prostego modelu AI – od przygotowania danych, przez trening i walidację, aż po analizę uzyskanych wyników.

Dzięki formule warsztatowej uczestnicy nie tylko poznają podstawowe pojęcia, ale zobaczą również, jak model sztucznej inteligencji działa w praktyce.

Dlaczego warto wziąć udział?

• Praktyczna formuła – teoria zostanie uzupełniona samodzielną pracą z modelem AI.
• Mała grupa – maksymalnie 15 uczestników umożliwi indywidualne wsparcie.
• Kontekst kliniczny – omawiane zagadnienia zostaną odniesione do diagnostyki obrazowej.
• Nowoczesna infrastruktura – zajęcia odbędą się w Centrum Symulacji Medycznej ŚUM w Zabrzu.
• Odpowiedzialne podejście do AI – kurs pokaże nie tylko możliwości technologii, ale także jej ograniczenia i potencjalne zagrożenia.

Opłaty

• Udział w kursie jest bezpłatny dzięki dofinansowaniu w ramach programu Fundusze Europejskie dla Rozwoju Społecznego (FERS) 2021–2027: projekt „SIM SKILL – rozwój kompetencji praktycznych lekarzy poprzez symulację medyczną i nowoczesne technologie”, FERS.01.12-IP.07-0005/26  (wartość projektu: 1 930 391,50 zł, dofinansowanie: 1 737 352,35 zł).
• Zapisując się na kurs, potwierdzasz zapoznanie się z Regulaminem kursów i szkoleń Śląskiego Uniwersytetu Medycznego w Katowicach prowadzonych przez Dział Kształcenia Podyplomowego oraz z Regulaminem rekrutacji do projektu i uczestnictwa w szkoleniach

Prowadzący

mgr Przemysław Jędrusik

specjalista w dziedzinie nowoczesnych technologii medycznych, skupiający się na wirtualnej i rozszerzonej rzeczywistości (VR/AR), uczeniu maszynowym oraz innowacjach edukacyjnych w ochronie zdrowia. Pracuje na Śląskim Uniwersytecie Medycznym (SUM) i współpracuje ze Śląską Izbą Lekarską.

Dyrektor Centrum Innowacji i Symulacyjnej Edukacji Medycznej ŚUM, Członek Zespołu Ekspertów Śląskiej Izy Lekarskiej ds. Nowoczesnych Technologii, Zaangażowany w prace GRAI (Grupy Roboczej ds. Sztucznej Inteligencji) przy Ministerstwie Cyfryzacji.

Od lat zajmuje się wdrażaniem nowoczesnych technologii w medycynie, tworząc innowacyjne narzędzia edukacyjne i diagnostyczne. Jest współtwórcą m.in.:

• Przeglądarki Hiperrealistycznych Preparatów Anatomicznych
• Medycznego escape roomu
• Aplikacji dla studentów fizjoterapii „Maluszkowy start: Rozwój dziecka bez tajemnic”
• Anatomicznego atlasu porodu 3D
• Symulatorów VR: wady wzroku, gabinet stomatologiczny, sala operacyjna