Līdz ar tehnoloģiju attīstību radioloģijas attēlu un datu apjoms ir strauji pieaudzis, palielinot ārstu radiologu slodzi, un prasot detalizētākus risinājumus un inovatīvas pieejas dažādu klīnisko nepieciešamību risinājumiem, tostarp datu aprites ātrumam.
Šajā kontekstā mākslīgais intelekts (MI), kas mūsdienu radioloģijā tiek arvien ciešāk integrēts ikdienas praksē, piedāvā plašas iespējas, kā uzlabot radioloģijas diagnostikas procesu. MI var palīdzēt prioritizēt pacientus ar smagākām un akūtākām patoloģijām, ātrākai to diagnosticēšanai, izvēlēties piemērotus attēlu iegūšanas protokolus, automatizēt dažādu mērījumu veikšanu, attēlu analīzi un interpretāciju, salīdzināt pašreizējo un iepriekšējo izmeklējumu attēlus, automatizēt izmeklējuma apraksta veikšanu ar balss-teksta pārveides programmām un optimizēt slēdzienu standartizāciju, tādējādi, caur daudzpusīgu pieeju, mazinot resursu patēriņu un laiku līdz diagnozes iegūšanai un līdz ar to terapijas laicīgai uzsākšanai. Tas ļauj radiologiem laicīgāk pievērst uzmanību sarežģītākajiem gadījumiem un atvieglot un paātrināt diagnostikas procesu, tādējādi uzlabojot pacientu aprūpes kvalitāti. Vizuālās informācijas modelēšana individuālām vajadzībām nepieciešama arī stomatoloģijā, rehabilitācijā un traumatoloģijā ortopēdijā, kā arī citās nozarēs, un MI risinājumi kļūst aizvien aktuālāki arī implantu un biomehānikas izvērtēšanā.
Mācību mērķis – sniegt padziļinātu izpratni par radioloģijas datu daudzpusīgo pielietojumu klīniskajā medicīnā, izmantojot digitalizācijas rīkus.
| Mērķauditorija | ārsti, IT speciālisti, fiziķi, matemātiķi, medicīnas inženieri, biologi u. c. interesanti. |
|---|---|
| Norises formāts | 3.,10., 19., 21., 25.–28. novembrī plkst. 17–20 klātienē / tiešsaistē |
| Dalības maksa | bez maksas |
| Darba valoda | latviešu, angļu |
| Programmas apjoms | 9 dienas |
| Tālākizglītības punkti | 32 TIP / 3 ECTS |
| Programmas vadītāja | Prof. Maija Radziņa |
| Programmā iesaistītie docētāji | Edgars Edelmers, RSU MF Morfoloģijas katedras docētājs, MITC pētnieks un IT inženieris zinātniskajā institūtā EDI |
Pieteikties (līdz 31. oktobra plkst. 9)
Programmas tematika
- Mākslīga intelekta strukturālie elementi, metrikas un terminoloģija
- Datu apstrāde
- Ievads tehnoloģijās, radioloģijas anatomijā un patoloģijā (angļu val.)
- MI ētiskie un juridiskie aspekti
- Praktiskie klīniskie gadījumi. Mammoloģija
- Praktiskie klīniskie gadījumi. Kaulu RTG un kardioloģija
- Praktiskais seminārs par datu apstrādi un mākslīga intelekta apmācību
- Mākslīgā intelekta pielietojums darba organizācijā, attēlu ieguvē un analīzē
- Strukturētie apraksti medicīnā, radioloģijā un to nozīme mākslīgajam intelektam
- Praktiskie klīniskie gadījumi. Neiro, ultrasonogrāfija un abdominālā radioloģija
- MI iepazīšana (angļu val.)
- Praktiskie klīniskie gadījumi - strukturēto aprakstu veidošana
- MI skrīningizmeklējumos (angļu val.)
- Praktiskie klīniskie gadījumi. Plaušu patoloģiju raksturošana (angļu val.)
Participants
Location
