شرکت‌کنندگان خواهند آموخت که چگونه «مدل‌سازی مداخلات جراحی» داده‌های ناهمگون مانند سوابق بالینی، تصویربرداری و ویدیوهای عمل جراحی را در یک مدل محاسباتی یکپارچه ادغام می‌کند؛ رویکردی که به جراحان در برنامه‌ریزی پیش‌ از عمل، تصمیم‌گیری بالینی و پیش‌بینی دقیق نتایج کمک شایانی خواهد کرد.

به این علت که ابزارهای فعلی هوش مصنوعی در پزشکی، عموماً چت‌بات هستند؛ سیستم‌هایی که پزشک را مجبور می‌کنند روند معاینه را متوقف کرده و برای ثبت درخواست خود شروع به تایپ کند! اما در تخصص‌هایی مانند توان‌بخشی، که با معاینات طولانی و فیزیکی همراه با وقایع پیوسته روبه‌رو هستیم، نیاز به یک «ایجنت خودمختار» داریم که بدون دریافت پرامپت، مکالمات منقطع را ساختاردهی کند، اسنادی نظیر MRI را به‌موازات صحبت‌های بیمار تحلیل کند و از همه مهم‌تر، بداند چه زمانی باید سکوت کند تا "خطای یادآوری بالینی" را به حداقل برساند.

چالش اصلی این است که علیرغم پیشرفت‌های چشمگیر هوش‌مصنوعی، ورود آن به چرخۀ بالینی همچنان با مشکلاتی مواجه است؛ برای مثال، در تصویربرداری پزشکی، هوش مصنوعی نباید فقط یک «ابزار تشخیص خودکار و ایزوله» باشد، بلکه باید به‌عنوان «بازوی تطبیق‌پذیر پزشک» عمل کند. غلبه بر این چالش نیازمند بهره‌گیری از داده‌های چندوجهی، حفظ محوریت پزشک، یادگیری مستمر و پیوند عمیق مدل‌ها با جریان‌های کاری دنیای واقعی است.