🗣 ربات‌های جراح؛ از همکاری با جراح تا یادگیری عملکرد مستقل

✅ این ارائه راجع به چیه؟ (کلیک کنید)
تا امروز توی جراحی رباتیک، معمولاً جراح تصمیم می‌گرفته و ربات کمک می‌کرده حرکت‌ها دقیق‌تر انجام بشن. حالا پژوهشگرها دارن سراغ ربات‌هایی می‌رن که بعضی کارها مثل کنار زدن و تشریح بافت رو خودشون از داده‌ها یاد می‌گیرن و بدون نیاز به دستور جراح انجام می‌دن.

توی این ارائه می‌بینیم این مسیر از کجا شروع شده، ربات‌ها چطور مهارت یاد می‌گیرن و وقتی وسط عمل با شرایطی روبه‌رو می‌شن که قبلاً ندیدن، تصمیم‌گیری باید چطور بین جراح و سیستم تقسیم بشه.

البته هنوز یک سؤال مهم وجود داره: عملکرد خوب در آزمایشگاه چقدر دربارهٔ عملکرد ربات روی بافت زنده به ما می‌گه؟

رویداد MedAI Summit در یک نگاه:
📌 6 الی 8 آبان
📌 +30 سخنرانی کلیدی از سراسر دنیا
📌 بزرگترین گردهمایی آنلاین هوش مصنوعی در سلامت
📌 ارائه سرتیفیکیت بین‌المللی

نگاهی نو به هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی؛ سه اصل کلیدی در هوش مصنوعی بالینی

✅ از این ارائه چی یاد می‌گیریم؟ (کلیک کنید)
یه مدل هوش مصنوعی ممکنه توی تست‌ها عالی باشه؛ اما وقتی پای بیمار واقعی وسطه، هنوز می‌شه بهش اعتماد کرد؟

توی این ارائه می‌بینیم هوش مصنوعیِ تصویربرداری پزشکی کجاها اشتباه می‌کنه، چرا ممکنه با گذشت زمان عملکردش عوض بشه و پزشک چطور می‌تونه خطاهاش رو بفهمه و درستشون کنه.

بعد می‌ریم سراغ سه اصل مهم: استحکام، قابل‌اعتمادبودن و تاب‌آوری؛ چیزهایی که کمک می‌کنن یک مدل، بیرون از محیط تست هم به درد کار بالینی بخوره.

🔴 هوش مصنوعی برای پیشگیری از آسیب در ورزش قهرمانی؛ چرا مدل‌ها در یک تیم جواب می‌دهند و در تیم دیگر نه؟

✅ از این ارائه چی یاد می‌گیریم؟ (کلیک کنید)
می‌شه قبل از مصدوم شدن یه ورزشکار، زنگ خطر رو به صدا درآورد؟

تیم‌های حرفه‌ای کلی داده جمع می‌کنن؛ از میزان تمرین و ریکاوری تا پرونده‌های پزشکی. ولی چرا یه مدل هوش مصنوعی توی یک تیم خوب جواب می‌ده و توی تیم دیگه نه؟

توی این ارائه می‌بینیم چرا کیفیت داده‌ها، تعریف «آسیب» و نحوهٔ آزمودن مدل، گاهی از خود الگوریتم مهم‌ترن؛ و چطور دانش پزشکی می‌تونه تفاوت اصلی رو رقم بزنه. در نهایت هم سراغ یه سؤال سخت می‌ریم: پیش‌بینی خطر آسیب، کِی برای بیرون کشیدن یه بازیکن از زمین کافیه؟