С помощью нужных инструментов врачи и ученые могут изменить жизни и будущее исследований. Искуственный интеллект в медицинских учреждениях позволяет удовлетворять растущий спрос на персонализированную медицину и клиники нового поколения. Сегодня возможно разрабатывать интеллектуальные приложения, предназначенные для конкретных медицинских рабочих процессов, и ускорять такие задачи, как анализ изображений, исследования и создание новых лекарств.

Вторник, 22 сентября 2020 г., 9:15-10:35

AI for lung cancer screening
П. Парунин, Philips Innovation Labs RUS

Специфика подготовки медицинских данных для машинного обучения
Павлов Н.А., руководитель проекта отдела медицинской информатики, радиомики и радиогеномики ГБУЗ "НПКЦ ДиТ ДЗМ"

Машинная обработка текстов медицинских протоколов
Мешалкин Ю.Е., младший научный сотрудник отдела медицинской информатики, радиомики и радиогеномики  ГБУЗ "НПКЦ ДиТ ДЗМ"

Практическое применение машинного обучения в лучевой диагностике: опыт врача-рентгенолога
Арзамасов К.М., к.м.н., главный научный сотрудник отдела медицинской информатики, радиомики и радиогеномики ГБУЗ "НПКЦ ДиТ ДЗМ"
Логунова Т.А., врач-рентгенолог, младший научный отдела сектора медицинской информатики, радиомики и радиогеномики ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ»

Вторник, 22 сентября 2020 г., 10:45-13:45
Практикум компании NVIDIA "Аугументация и сегментация данных с помощью генеративно-состязательных сетей (GAN) для работы с медицинскими изображениями"

Генеративно-состязательная сеть (GAN) — алгоритм машинного обучения без учителя, построенный на комбинации из двух нейронных сетей, одна из которых генерирует образцы (генератор)，а другая старается отличить правильные («подлинные») образцы от сгенерированных (дискриминатор). По мере улучшения результатов работы обеих нейросетей, создаваемые образцы становятся все более и более реалистичными. Технология имеет большой потенциал применения в области здравоохранения, поскольку делает возможной аугументацию небольших датасетов для обучения традиционных сетей.

В рамках практикума вы научитесь:

• генерировать синтетические МРТ снимки головного мозга
• применять GAN для сегментации
• использовать GAN для аугументации данных, чтобы добиться более высокой точности

По завершении практикума вы сможете применять GAN-ы для работы с медицинскими изображениями.

Практикум будет проводиться на русском языке с использованием материалов на английском языке.

На практикум предусмотрена отдельная регистрация!
Организаторы оставляют за собой право ограничить число участников при достижении предельного количества желающих.