为拓宽学生知识边界和学术视野,把握“人工智能”时代脉搏,深入了解人工智能在生物学领域的前沿应用与发展趋势,外围买球app十大平台官网为本科生精心策划开设“人工智能生物学”课程,旨在邀请人工智能与生物医学交叉领域的多位专家进行讲授。首次讲座邀请到国家杰青获得者、国际医学与生物工程科学院Fellow、美国医学与生物工程院Fellow、中国科学院自动化所田捷教授,为学生们带来一场精彩纷呈且收获满满的课堂盛宴,主题为“基于人工智能和医疗大数据的影像诊断及其临床应用——从临床问题到方法创新”。本次课程同时作为外围买球app十大平台官网新开设研究生课程《研究生学术与职业素养》的第五讲。
课堂上,田捷教授首先点明了目前基础研究向临床应用转化周期长、成功率低的窘境,进而引出人工智能在克服这一难题上的潜力。在介绍了人工智能的定义与发展历程后,田捷教授以临床诊断为例,介绍了现有流程中存在的技术瓶颈,以及在人工智能时代下影像诊断的新机遇。基于人工智能,人们能从原本模糊不清的医疗影像中深度挖掘大量微观信息,从而提高影响诊断精度,使之接近病理金标准水平。由此,影像组学应运而生。
随后,田捷教授通过列举数十条实际临床案例,包括“早期肝癌手术的个体化决策”、“乳腺癌新辅助化疗的早期预测”、“超声标志物诊断胎儿唐氏综合症”等,生动地为同学们介绍了将人工智能应用于临床影像诊断的具体情况与优点。以“无创精准分期诊断肝纤维化”为例,通过人工智能定量解析超声成像结果,能有效判断肝纤维化患者是否存在病情恶化为肝癌的风险,帮助医生选择正确的治理方案。该方法精度高、无副作用、可长期监控,极大程度上避免了穿刺活检对病人带来的痛苦和自身的局域性。
在课程临近尾声之际,田捷教授以深入浅出的方式分享了他的科研思路,并从空间与时间两个维度对医学影像人工智能的未来发展进行了富有前瞻性的展望。他提出了一个极具创新性和颠覆性的临床诊断范式——跳过传统的医学影像解读环节,直接对原始的裸数据信号进行智能分析,从而快速而准确地做出临床判断。这一前瞻性的观点立刻引发了同学们的热烈反响。大家纷纷表示,这种直接分析裸数据的方法将有可能极大地提高诊断的效率和准确性,为未来的医学影像诊断领域开辟了新的可能。同时,同学们也对田教授提出的这一创新性思路表示出极大的兴趣和好奇,纷纷提出自己的疑问和看法。
面对同学们的踊跃提问,田捷教授耐心地进行了解答。他不仅详细解释了这一新诊断范式的科学依据和潜在优势,还分享了自己在科研过程中的心得和经验。他鼓励外围买球app十大平台官网的同学们要善于发现问题、敢于创新,以人工智能为工具,积极探索解决实际临床中的痛点、难点问题。最后,田捷教授再次强调了人工智能在医学影像诊断领域的重要性,并希望同学们能够珍惜青年时期的学习机会,将所学知识运用到实际研究中,为人类健康事业做出自己的贡献。整堂课程在热烈的气氛中圆满结束。
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