Nature.com сайтаар зочилсонд баярлалаа.Таны ашиглаж буй хөтчийн хувилбар нь CSS-ийн дэмжлэгтэй байна.Хамгийн сайн үр дүнд хүрэхийн тулд хөтчийнхөө шинэ хувилбарыг ашиглахыг зөвлөж байна (эсвэл Internet Explorer дээр нийцтэй байдлын горимыг унтраах).Энэ хооронд байнгын дэмжлэг үзүүлэхийн тулд бид сайтыг загварчлал эсвэл JavaScriptгүйгээр харуулж байна.
Эмнэлзүйн хиймэл оюун ухааны (AI) хэрэглээ хурдацтай хөгжиж байгаа ч одоо байгаа анагаахын сургуулийн сургалтын хөтөлбөрүүд энэ чиглэлээр хязгаарлагдмал заах боломжийг олгодог.Энд бид Канадын анагаахын оюутнуудад зориулан боловсруулж, хүргэсэн хиймэл оюун ухааны сургалтын талаар тайлбарлаж, цаашдын сургалтын талаар зөвлөмж өгдөг.
Анагаах ухаанд хиймэл оюун ухаан (AI) нь ажлын байрны үр ашгийг дээшлүүлж, эмнэлзүйн шийдвэр гаргахад тусалдаг.Хиймэл оюун ухааныг аюулгүй ашиглахын тулд эмч нар хиймэл оюун ухааны талаар тодорхой ойлголттой байх ёстой.Олон сэтгэгдлүүд хиймэл оюун ухааны загвар, баталгаажуулалтын үйл явцыг тайлбарлах зэрэг AI-ын тухай ойлголтуудыг1 заахыг дэмждэг.Гэсэн хэдий ч, ялангуяа үндэсний хэмжээнд зохион байгуулалттай төлөвлөгөө цөөн хэрэгжсэн.Пинто дос Сантос нар.3.Анагаахын чиглэлээр суралцаж буй 263 оюутныг судалгаанд хамруулахад 71 хувь нь хиймэл оюун ухаанд суралцах шаардлагатай гэж үзсэн байна.Эмнэлгийн үзэгчдэд хиймэл оюун ухааныг заах нь ихэвчлэн өргөн мэдлэгтэй оюутнуудад техникийн болон техникийн бус ойлголтуудыг хослуулсан нарийн дизайн шаарддаг.Бид гурван бүлгийн анагаахын оюутнуудад хиймэл оюун ухааны цуврал семинар зохион байгуулсан туршлагаа тайлбарлаж, хиймэл оюун ухааны чиглэлээр ирээдүйн эрүүл мэндийн боловсрол олгох зөвлөмжийг гаргадаг.
Анагаах ухааны оюутнуудад зориулсан "Анагаах ухааны хиймэл оюун ухааныг танилцуулах" таван долоо хоногийн семинар маань 2019 оны 2-р сараас 2021 оны 4-р сарын хооронд гурван удаа зохион байгуулагдлаа. Сургалт бүрийн хуваарийг, хичээлийн өөрчлөлтийн товч тайлбарыг Зураг 1-д үзүүлэв. Манай курс Сургалтын гурван үндсэн зорилго: оюутнууд хиймэл оюун ухааны программд өгөгдөл хэрхэн боловсруулагддагийг ойлгох, хиймэл оюун ухааны ном зохиолд эмнэлзүйн хэрэглээнд дүн шинжилгээ хийх, хиймэл оюун ухааныг хөгжүүлж буй инженерүүдтэй хамтран ажиллах боломжийг ашиглах.
Цэнхэр өнгө нь лекцийн сэдэв, цайвар цэнхэр өнгө нь интерактив асуулт хариултын үе юм.Саарал хэсэг нь уран зохиолын товч тоймд гол анхаарлаа хандуулдаг.Улбар шар өнгийн хэсгүүд нь хиймэл оюун ухааны загвар эсвэл арга техникийг тодорхойлсон кейс судалгаанууд юм.Ногоон бол эмнэлзүйн асуудлыг шийдвэрлэх, загваруудыг үнэлэх хиймэл оюун ухааныг заах зорилготой хөтөчтэй програмчлалын курс юм.Сургалтын агуулга, үргэлжлэх хугацаа нь оюутны хэрэгцээний үнэлгээнээс хамаарч өөр өөр байдаг.
Анхны семинар 2019 оны 2-р сараас 4-р сар хүртэл Бритиш Колумбын Их Сургуульд болсон бөгөөд 8 оролцогч бүгд эерэг санал өгсөн4.Коронавируст халдвар (COVID-19)-ын улмаас 2020 оны 10-11-р сард хоёр дахь семинарыг барагдуулсан бөгөөд Канадын 8 анагаахын сургуулийн 222 анагаахын оюутан, 3 резидент бүртгүүлсэн.Үзүүлэнгийн слайд болон кодыг нээлттэй хандалтын сайтад (http://ubcaimed.github.io) байршуулсан.Эхний давталтын гол санал бол лекц хэтэрхий ширүүн, материал нь хэтэрхий онолын шинжтэй байсан.Канадын зургаан өөр цагийн бүсэд үйлчлэх нь нэмэлт бэрхшээл учруулдаг.Ийнхүү хоёр дахь семинар нь хичээл бүрийг 1 цаг болгон богиносгож, хичээлийн материалыг хялбаршуулж, илүү олон кейс судалгааг нэмж, оролцогчдод хамгийн бага дибаг хийх замаар кодын хэсгүүдийг бөглөх боломжийг олгосон хөтөлбөрүүдийг бий болгосон (Хайрцаг 1).Хоёрдахь давталтын гол саналууд нь програмчлалын дасгалын талаархи эерэг санал хүсэлт, машин сургалтын төслийн төлөвлөлтийг харуулах хүсэлтийг багтаасан болно.Тиймээс, 2021 оны 3-4-р сард анагаахын 126 оюутанд зохиогдсон гурав дахь семинартаа бид семинарын үзэл баримтлалыг төслүүдэд ашиглах нь үр нөлөөг харуулахын тулд илүү интерактив кодлох дасгалууд болон төслийн санал хүсэлтийг оролцуулсан.
Өгөгдлийн шинжилгээ: Өгөгдлийн загварт дүн шинжилгээ хийх, боловсруулах, дамжуулах замаар өгөгдлийн утга учиртай хэв маягийг тодорхойлдог статистикийн судалгааны талбар.
Өгөгдлийн олборлолт: өгөгдлийг тодорхойлох, задлах үйл явц.Хиймэл оюун ухааны хүрээнд энэ нь ихэвчлэн том хэмжээтэй байдаг бөгөөд дээж тус бүрт олон хувьсагч байдаг.
Хэмжээг багасгах: Анхны өгөгдлийн багцын чухал шинж чанарыг хадгалахын зэрэгцээ бие даасан олон шинж чанартай өгөгдлийг цөөн шинж чанартай болгон хувиргах үйл явц.
Онцлог шинж чанарууд (хиймэл оюун ухааны хүрээнд): дээжийн хэмжигдэхүйц шинж чанарууд.Ихэнхдээ "хөрөнгө" эсвэл "хувьсагч" гэж солигддог.
Градиент идэвхжүүлэх газрын зураг: Хиймэл оюун ухааны загваруудыг (ялангуяа эргэлтийн мэдрэлийн сүлжээ) тайлбарлахад ашигладаг техник бөгөөд энэ нь сүлжээний сүүлчийн хэсгийг оновчтой болгох үйл явцад дүн шинжилгээ хийж, урьдчилан таамаглах өндөр чадвартай өгөгдөл эсвэл зургийн бүс нутгийг тодорхойлох явдал юм.
Стандарт загвар: Ижил төстэй ажлуудыг гүйцэтгэхийн тулд урьдчилан бэлтгэгдсэн одоо байгаа хиймэл оюун ухааны загвар.
Туршилт (хиймэл оюун ухааны хүрээнд): загвар өмнө нь тулгарч байгаагүй өгөгдлийг ашиглан даалгаврыг хэрхэн гүйцэтгэж байгааг ажиглах.
Сургалт (хиймэл оюун ухааны хүрээнд): Загвар нь шинэ өгөгдөл ашиглан даалгавар гүйцэтгэх чадвараа оновчтой болгохын тулд дотоод параметрүүдээ тохируулахын тулд өгөгдөл, үр дүнгээр загварыг хангах.
Вектор: өгөгдлийн массив.Машины сургалтын хувьд массив бүр нь ихэвчлэн дээжийн өвөрмөц шинж чанартай байдаг.
Хүснэгт 1-д 2021 оны 4-р сарын хамгийн сүүлийн үеийн хичээлүүдийг жагсаасан бөгөөд үүнд сэдэв тус бүрийн зорилтот сургалтын зорилтууд багтсан болно.Энэхүү семинар нь техникийн түвшинд шинээр суралцаж буй хүмүүст зориулагдсан бөгөөд анагаахын бакалаврын эхний жилээс хойш математикийн мэдлэг шаарддаггүй.Хичээлийг Анагаахын 6 оюутан, инженерийн чиглэлээр ахисан түвшний 3 багш боловсруулсан.Инженерүүд заах зорилгоор хиймэл оюун ухааны онолыг боловсруулж, анагаахын оюутнууд эмнэлзүйн хувьд хамааралтай материалыг сурч байна.
Семинарт лекц, кейс судалгаа, удирдамжтай програмчлал орно.Эхний лекцээр бид өгөгдлийн дүрслэл, логистик регресс, тайлбарлах болон индуктив статистикийн харьцуулалт зэрэг биостатистикийн өгөгдлийн шинжилгээний сонгосон ойлголтуудыг авч үзсэн.Хэдийгээр өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх нь хиймэл оюун ухааны үндэс суурь боловч бид өгөгдөл олборлох, ач холбогдлын туршилт эсвэл интерактив дүрслэл гэх мэт сэдвүүдийг оруулаагүй болно.Энэ нь цаг хугацааны хязгаарлалт, мөн бакалаврын зарим оюутнууд биостатистикийн чиглэлээр урьдчилж сургалтанд хамрагдаж, илүү өвөрмөц машин сургалтын сэдвүүдийг хамрах хүсэлтэй байсантай холбоотой байв.Дараагийн лекц нь орчин үеийн аргуудыг танилцуулж, AI-ийн асуудлын томъёолол, AI загваруудын давуу тал, хязгаарлалт, загвар туршилтын талаар ярилцана.Лекцүүд нь одоо байгаа хиймэл оюун ухааны төхөөрөмжүүдийн талаархи уран зохиол, практик судалгаануудаар нэмэгддэг.Бид одоо байгаа хиймэл оюун ухааны төхөөрөмжүүдийн хязгаарлалтыг ойлгох зэрэг эмнэлзүйн асуултуудыг шийдвэрлэх загварын үр нөлөө, боломжит байдлыг үнэлэхэд шаардагдах ур чадварыг онцолж байна.Жишээлбэл, бид оюутнуудаас Купперман нар 5-ын санал болгосон хүүхдийн толгойн гэмтэлийн удирдамжийг тайлбарлахыг хүссэн бөгөөд энэ нь эмчийн үзлэгт үндэслэн CT скан хийх нь ашигтай эсэхийг тодорхойлохын тулд хиймэл оюун ухааны шийдвэрийн модны алгоритмыг хэрэгжүүлсэн.Энэ бол хиймэл оюун ухаан нь эмч нарыг орлохоос илүүтэйгээр эмч нарт тайлбарлахын тулд урьдчилан таамаглах аналитик өгдөг нийтлэг жишээ гэдгийг бид онцолж байна.
Боломжтой нээлттэй эхийн ачаалах програмчлалын жишээнүүдэд (https://github.com/ubcaimed/ubcaimed.github.io/tree/master/programming_examples) бид хайгуулын өгөгдлийн шинжилгээ, хэмжээсийг багасгах, стандарт загвар ачаалах, сургалтыг хэрхэн хийхийг харуулж байна. .болон туршилт.Бид Python кодыг вэб хөтчөөс гүйцэтгэх боломжийг олгодог Google Colaboratory дэвтэр (Google LLC, Mountain View, CA) ашигладаг.Зураг 2-т програмчлалын дасгалын жишээг үзүүлэв.Энэхүү дасгал нь Висконсин мужийн нээлттэй хөхний дүрсний мэдээллийн багц6 болон шийдвэрийн модны алгоритмыг ашиглан хорт хавдар үүсэхийг урьдчилан таамаглах явдал юм.
Холбогдох сэдвээр долоо хоногийн турш хөтөлбөрүүдийг танилцуулж, нийтлэгдсэн AI програмуудаас жишээ сонго.Програмчлалын элементүүдийг зөвхөн загваруудыг эмнэлзүйн туршилтанд ашиглахад бэлэн эсэхийг тодорхойлохын тулд хэрхэн үнэлэх зэрэг ирээдүйн клиник практикийн талаар ойлголт өгөхөд хамааралтай гэж үзсэн тохиолдолд л оруулна.Эдгээр жишээнүүд нь эмнэлгийн зургийн параметрт үндэслэн хавдрыг хоргүй, хоргүй гэж ангилдаг бүрэн хэмжээний төгсгөл хүртэлх хэрэглээнд хүрч байна.
Өмнөх мэдлэгийн нэг төрлийн бус байдал.Манай оролцогчид математикийн мэдлэгийн түвшингээрээ ялгаатай байв.Жишээлбэл, инженерийн чиглэлээр ахисан түвшний мэдлэгтэй оюутнууд Фурье хувиргалтыг хэрхэн хийх гэх мэт илүү гүнзгий материалыг хайж байна.Гэсэн хэдий ч Фурье алгоритмыг ангид хэлэлцэх нь дохионы боловсруулалтын талаар гүнзгий мэдлэг шаарддаг тул боломжгүй юм.
Ирцийн гадагшлах урсгал.Дараагийн уулзалтуудын ирц, ялангуяа онлайн хэлбэрээр буурсан.Шийдэл нь ирцийг хянаж, төгссөн гэрчилгээ олгох явдал байж болох юм.Анагаахын сургуулиуд оюутнуудын хичээлээс гадуурх эрдэм шинжилгээний ажлын хуулбарыг хүлээн зөвшөөрдөг бөгөөд энэ нь оюутнуудыг эрдмийн зэрэг хамгаалахад түлхэц болдог.
Хичээлийн дизайн: AI нь маш олон дэд салбаруудыг хамардаг тул зохих гүн, өргөний үндсэн ойлголтуудыг сонгох нь хэцүү байж болно.Жишээлбэл, хиймэл оюун ухааны багаж хэрэгслийг лабораториос эмнэлэг хүртэл тасралтгүй ашиглах нь чухал сэдэв юм.Бид өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт, загвар бүтээх, баталгаажуулалтыг хамрахын зэрэгцээ том өгөгдлийн аналитик, интерактив дүрслэл, хиймэл оюун ухааны эмнэлзүйн туршилт хийх зэрэг сэдвүүдийг оруулаагүй бөгөөд үүний оронд бид хиймэл оюун ухааны хамгийн өвөрмөц үзэл баримтлалд анхаарлаа хандуулдаг.Бидний баримтлах зарчим бол ур чадвар биш, бичиг үсгийн боловсролыг дээшлүүлэх явдал юм.Жишээлбэл, загвар нь оролтын шинж чанарыг хэрхэн боловсруулдаг болохыг ойлгох нь тайлбарлахад чухал ач холбогдолтой.Үүнийг хийх нэг арга бол өгөгдлийн аль бүс нутгийг урьдчилан харж болохуйц градиент идэвхжүүлэх газрын зургийг ашиглах явдал юм.Гэхдээ энэ нь олон хувьсагчтай тооцоолол шаарддаг тул нэвтрүүлэх боломжгүй8.Бид математикийн формализмгүйгээр вектор хэлбэрээр өгөгдөлтэй хэрхэн ажиллахыг тайлбарлахыг хичээж байсан тул нийтлэг нэр томъёо боловсруулах нь хэцүү байсан.Өөр өөр нэр томьёо нь ижил утгатай болохыг анхаарна уу, жишээлбэл, эпидемиологийн хувьд "шинж чанар" -ыг "хувьсагч" эсвэл "шинж чанар" гэж тодорхойлдог.
Мэдлэг хадгалах.Хиймэл оюун ухааны хэрэглээ хязгаарлагдмал учраас оролцогчид мэдлэгээ хэр зэрэг хадгалж үлдэх нь тодорхойгүй хэвээр байна.Анагаах ухааны сургуулийн сургалтын хөтөлбөрүүд нь практик эргэлтийн үед мэдлэгээ бататгахын тулд ихэвчлэн зай завсарласан давталт дээр тулгуурладаг9 бөгөөд үүнийг хиймэл оюун ухааны боловсролд ч ашиглаж болно.
Бичиг үсгийн мэдлэгээс илүү мэргэжлийн ур чадвар чухал.Материалын гүн нь математикийн нарийн ширийн зүйлгүйгээр хийгдсэн бөгөөд энэ нь хиймэл оюун ухааны чиглэлээр эмнэлзүйн курс эхлүүлэхэд бэрхшээлтэй байсан.Програмчлалын жишээнүүдэд бид оролцогчдод талбаруудыг бөглөж, программчлалын орчинг хэрхэн бүрэн тохируулах талаар бодохгүйгээр программ хангамжийг ажиллуулах боломжийг олгодог загвар програмыг ашигладаг.
Хиймэл оюун ухааны талаархи санаа зовоосон асуудлууд: Хиймэл оюун ухаан нь эмнэлзүйн зарим үүргийг орлож магадгүй гэсэн санаа зовниж байна3.Энэ асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд бид хиймэл оюун ухааны хязгаарлалтыг тайлбарлаж байна, тэр дундаа зохицуулагчдын баталсан бараг бүх хиймэл оюун ухааны технологид эмчийн хяналт шаардлагатай байдаг11.Алгоритмууд хазайлтад өртөмтгий байдаг, ялангуяа өгөгдлийн багц нь олон янз байдаггүй12 учраас бид хэвийсэн байдлын ач холбогдлыг онцолж байна.Иймээс тодорхой нэг дэд бүлгийг буруу загварчилж, эмнэлзүйн шударга бус шийдвэр гаргахад хүргэдэг.
Нөөцүүд олон нийтэд нээлттэй: Бид лекцийн слайд, код зэрэг олон нийтэд нээлттэй эх сурвалжуудыг бий болгосон.Хэдийгээр цагийн бүсээс шалтгаалан синхрон контентэд хандах хандалт хязгаарлагдмал боловч AI-ийн туршлага бүх анагаахын сургуулиудад байдаггүй тул нээлттэй эхийн агуулга нь асинхрон суралцахад тохиромжтой арга юм.
Салбар хоорондын хамтын ажиллагаа: Энэхүү семинар нь анагаахын оюутнуудын санаачилгаар инженерүүдтэй хамтран хичээл төлөвлөх хамтарсан үйлдвэр юм.Энэ нь хоёр салбарт хамтран ажиллах боломж, мэдлэгийн цоорхойг харуулж, оролцогчдод ирээдүйд өөрсдийн хувь нэмрээ оруулах боломжтой үүргийг ойлгох боломжийг олгодог.
AI үндсэн чадамжийг тодорхойлох.Чадамжийн жагсаалтыг тодорхойлох нь одоо байгаа чадамжид суурилсан анагаах ухааны сургалтын хөтөлбөрт нэгтгэж болох стандартчилсан бүтцийг бий болгодог.Энэхүү семинарт одоогоор Блумын таксономийн сургалтын зорилтын 2 (ойлголт), 3 (хэрэглээ), 4 (шинжилгээ) түвшинг ашиглаж байна.Төсөл бий болгох зэрэг өндөр түвшний ангиллын нөөцтэй байх нь мэдлэгийг улам бэхжүүлж чадна.Энэ нь AI сэдвүүдийг эмнэлзүйн ажлын урсгалд хэрхэн ашиглаж болохыг тодорхойлохын тулд клиник мэргэжилтнүүдтэй хамтран ажиллаж, стандарт эмнэлгийн сургалтын хөтөлбөрт аль хэдийн орсон давтагдах сэдвүүдийг заахаас урьдчилан сэргийлэхийг шаарддаг.
AI ашиглан кейс судалгаа хийх.Эмнэлзүйн жишээнүүдийн нэгэн адил тохиолдлуудад суурилсан сургалт нь хийсвэр ойлголтуудыг эмнэлзүйн асуултуудад хамааралтай болохыг онцлон бататгаж чадна.Жишээлбэл, нэгэн семинарын судалгаагаар лабораториос клиник хүртэлх замд тулгарч буй сорилтуудыг тодорхойлохын тулд Google-ийн хиймэл оюун ухаанд суурилсан чихрийн шижингийн ретинопатийг илрүүлэх систем 13-д дүн шинжилгээ хийж, гадны баталгаажуулалтын шаардлага, зохицуулалтын зөвшөөрлийн замууд гэх мэт.
Туршилтын сургалтыг ашиглах: Техникийн ур чадвар нь эмнэлзүйн дадлагажигч нарын ээлжлэн суралцах туршлагатай адил төвлөрсөн дадлага хийх, эзэмшихийн тулд давтан хэрэглэхийг шаарддаг.Боломжит шийдлүүдийн нэг бол инженерийн боловсролд мэдлэгийн хадгалалтыг сайжруулдаг гэж мэдээлсэн эргэлдүүлсэн ангийн загвар юм14.Энэ загварт оюутнууд онолын материалыг бие даан хянаж, хичээлийн цагийг кейс судлалаар дамжуулан асуудлыг шийдвэрлэхэд зориулдаг.
Олон талт оролцогчдод зориулсан цар хүрээ: Бид хиймэл оюун ухааныг нэвтрүүлэх нь янз бүрийн түвшний сургалттай эмч, эрүүл мэндийн мэргэжилтнүүд зэрэг олон салбарын хамтын ажиллагааг хамарсан гэж төсөөлж байна.Иймд сургалтын хөтөлбөрүүдийг эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээний өөр өөр салбаруудад тохируулахын тулд өөр өөр тэнхимийн багш нартай зөвшилцөн боловсруулах шаардлагатай.
Хиймэл оюун ухаан нь өндөр технологи бөгөөд түүний үндсэн ойлголтууд нь математик, компьютерийн шинжлэх ухаантай холбоотой байдаг.Эрүүл мэндийн ажилтнуудыг хиймэл оюун ухааныг ойлгоход сургах нь контент сонгох, эмнэлзүйн хамаарал, хүргэх арга барилд онцгой сорилтуудыг бий болгодог.Боловсрол дахь хиймэл оюун ухааны семинараас олж авсан ойлголтууд нь ирээдүйн багш нарт хиймэл оюун ухааныг анагаахын боловсролд нэгтгэх шинэлэг аргуудыг нэвтрүүлэхэд тусална гэж найдаж байна.
Google Colaboratory Python скрипт нь нээлттэй эх сурвалж бөгөөд https://github.com/ubcaimed/ubcaimed.github.io/tree/master/ хаягаас авах боломжтой.
Пробер, К.Г. ба Хан, С. Анагаах ухааны боловсролыг дахин эргэцүүлэн бодох нь: үйл ажиллагааны дуудлага.Аккад.эм.88, 1407–1410 (2013).
McCoy, LG гэх мэт Анагаахын оюутнууд хиймэл оюун ухааны талаар юу мэдэх хэрэгтэй вэ?NPZh дугаарууд.Анагаах ухаан 3, 1–3 (2020).
Дос Сантос, АН, нар.Анагаахын оюутнуудын хиймэл оюун ухаанд хандах хандлага: олон төвийн судалгаа.ЕВРО.цацраг.29, 1640–1646 (2019).
Fan, KY, Hu, R., and Singla, R. Анагаахын оюутнуудад зориулсан машин сургалтын танилцуулга: туршилтын төсөл.Ж.Мед.заах.54, 1042–1043 (2020).
Cooperman N, et al.Толгойн гэмтлийн дараа клиник ач холбогдолтой тархины гэмтэл авах эрсдэл багатай хүүхдүүдийг тодорхойлох: ирээдүйн когортын судалгаа.Lancet 374, 1160–1170 (2009).
Гудамж, WN, Wolberg, WH болон Mangasarian, OL.Хөхний хавдрыг оношлоход цөмийн шинж чанарыг гаргаж авах.Биоанагаахын шинжлэх ухаан.Зураг боловсруулах.Биоанагаахын шинжлэх ухаан.Вайсс.1905, 861–870 (1993).
Чен, PHC, Liu, Y. and Peng, L. Эрүүл мэндийн тусламж үйлчилгээний машин сургалтын загварыг хэрхэн хөгжүүлэх вэ.Нат.Мэтт.18, 410–414 (2019).
Selvaraju, RR et al.Grad-cam: Градиент дээр суурилсан локалчлалаар дамжуулан гүн сүлжээнүүдийн визуал тайлбар.Компьютерийн харааны талаарх IEEE олон улсын бага хурлын эмхэтгэл, 618–626 (2017).
Кумаравел Б, Стюарт К, Илич Д. Анагаахын бакалаврын боловсролд ЕАБХАБ-ыг ашиглан нотолгоонд суурилсан анагаах ухааны чадамжийг үнэлэх спираль загварыг боловсруулах, үнэлэх.BMK анагаах ухаан.заах.21, 1–9 (2021).
Kolachalama VB болон Garg PS Машины сургалт, анагаах ухааны боловсрол.NPZh дугаарууд.эм.1, 1–3 (2018).
van Leeuwen, KG, Schalekamp, , Rutten, MJ, van Ginneken, B. and de Rooy, M. Радиологийн хиймэл оюун ухаан: 100 арилжааны бүтээгдэхүүн ба тэдгээрийн шинжлэх ухааны нотолгоо.ЕВРО.цацраг.31, 3797–3804 (2021).
Топол, EJ Өндөр хүчин чадалтай анагаах ухаан: хүн ба хиймэл оюун ухааны нэгдэл.Нат.эм.25, 44–56 (2019).
Bede, E. et al.Чихрийн шижингийн ретинопатийг илрүүлэхийн тулд эмнэлэгт суурилуулсан гүнзгий сургалтын системийн хүн төвтэй үнэлгээ.Тооцооллын систем дэх хүний хүчин зүйлийн 2020 оны CHI бага хурлын эмхэтгэл (2020).
Керр, Б. Инженерийн боловсролын эргүүлсэн анги: Судалгааны тойм.Интерактив хамтын сургалтын 2015 оны олон улсын хурлын эмхэтгэл (2015).
Зохиогчид Бритиш Колумбын Их Сургуулийн Биоанагаах ухааны дүрслэл, хиймэл оюун ухааны судалгааны кластерийн ажилтан Даниел Уолкер, Тим Салкудин, Питер Зандстра нарт дэмжлэг, санхүүжилт өгсөнд талархаж байна.
RH, PP, ZH, RS, MA нар семинарын сургалтын агуулгыг боловсруулах үүрэг хүлээсэн.RH болон PP нар програмчлалын жишээг боловсруулах үүрэгтэй байв.Төслийн логистикийн зохион байгуулалт, семинарын дүн шинжилгээг KYF, OY, MT, PW нар хариуцан ажилласан.RH, OY, MT, RS нар зураг, хүснэгтийг бүтээх үүрэгтэй байв.Баримт бичгийн төслийг боловсруулах, засварлах ажлыг RH, KYF, PP, ZH, OY, MY, PW, TL, MA, RS нар хариуцан ажилласан.
Communication Medicine нь Каролин МакГрегор, Фабио Мораес, Адитиа Боракати нарт энэхүү ажлыг хянахад оруулсан хувь нэмрийг нь үнэлж талархаж байна.
Шуудангийн цаг: 2024 оны 2-р сарын 19