根據(jù)一份特別報告，最近為四年制放射科住院醫(yī)師開發(fā)的數(shù)據(jù)科學(xué)方法將幫助下一代放射科醫(yī)生準(zhǔn)備引領(lǐng)進(jìn)入人工智能和機器學(xué)習(xí)(AI-ML)時代，發(fā)表在《放射學(xué)：人工智能》上。
AI-ML有潛力通過提供更好、更有效的醫(yī)療服務(wù)來改變醫(yī)學(xué)。放射學(xué)的應(yīng)用已經(jīng)達(dá)到了驚人的速度。然而，有組織的人工智能語言課程僅限于少數(shù)機構(gòu)，缺乏正式的培訓(xùn)機會。
來自布里格姆婦女醫(yī)院(BWH)的三名資深放射科醫(yī)生最近幫助設(shè)計了一種數(shù)據(jù)科學(xué)方法，為四年級的住院醫(yī)師提供了全面的AI-ML入門經(jīng)驗。這種方法與數(shù)據(jù)科學(xué)家合作，將正式指導(dǎo)與實際問題解決相結(jié)合。
這篇論文的共同第一作者，醫(yī)學(xué)博士沃爾特f威金斯說：“全國各地都有許多放射科住院醫(yī)師項目，試圖找出如何將人工智能納入他們的培訓(xùn)。”“我們認(rèn)為，也許我們的經(jīng)驗可以幫助其他項目找到如何將這種培訓(xùn)納入他們的選修課或更普通的住宿課程。”
這種方法通過馬薩諸塞州總醫(yī)院(MGH)和BWH臨床數(shù)據(jù)科學(xué)中心(CCDS)靈活的教育、經(jīng)驗和研究活動時間表，讓您沉浸在人工智能中。維金斯博士、醫(yī)學(xué)常駐醫(yī)生M. Travis Caton和醫(yī)學(xué)博士Kirti Magudia接觸了AI-ML應(yīng)用開發(fā)的各個方面，包括數(shù)據(jù)管理、模型設(shè)計、質(zhì)量控制和臨床測試。居民們在許多階段為模型和工具的開發(fā)做出了貢獻(xiàn)，他們在試點期間的工作產(chǎn)生了12個公認(rèn)的摘要，供在國家會議上發(fā)表。試點項目的反饋導(dǎo)致為未來的居民建立了正式的人工智能語言課程。
威金斯博士說：“放射科醫(yī)生必須一直管理、分析和處理數(shù)據(jù)，然后才能工作。”“我們掌握了基本技能和基礎(chǔ)設(shè)施，可以讓對AI和ML感興趣的住院醫(yī)師真正發(fā)展起來，成為這些技能臨床應(yīng)用的領(lǐng)導(dǎo)者。”
這種方法為居民直接與數(shù)據(jù)科學(xué)家合作提供了足夠的機會，以更好地了解他們?nèi)绾问褂肕L工具來解決圖像分析問題。反過來，這種交流有助于數(shù)據(jù)科學(xué)家更好地理解放射科醫(yī)生如何在臨床環(huán)境中解決放射學(xué)問題?？茖W(xué)家在臨床實踐中很容易實現(xiàn)數(shù)據(jù)。
維金斯博士說：“這類課程的一個重要部分是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)家所說的語言，并將他們介紹給我們的放射科醫(yī)生所說的語言，這樣我們就可以更好、更有效地合作。”“我認(rèn)為在幾個不同的項目中經(jīng)歷這個過程是我在所有這些過程中獲得的最好的經(jīng)驗?！?
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