Aprašymas
Mokymo kursų programa veterinarijos gydytojams, skirta ligų diagnostikai, naudojant dirbtinio intelekto (DI) pagrindu sukurtas rentgeno (X-Ray) nuotraukų skaitymo programas. Programa orientuota į praktinį DI įrankių taikymą, jų integraciją į kasdienę praktiką ir efektyvų rentgeno duomenų bazės panaudojimą.
Mokymo kursas: Ligų diagnostika veterinarijoje naudojant dirbtinio intelekto rentgeno skaitymo programas
Kursas skirtas: Veterinarijos gydytojams, turintiems pagrindines rentgeno analizės žinias, siekiantiems išmokti naudoti DI pagrįstas programas ligų diagnostikai šunims, katėms ir kitiems smulkiems gyvūnams.
Trukmė: 6 valandos (teorija, praktinė demonstracija ir atvejų analizė).
Tikslai:
- Supažindinti su DI pagrįstų rentgeno skaitymo programų principais ir galimybėmis.
- Išmokyti integruoti DI įrankius į diagnostikos procesą, įskaitant nuotraukų įkėlimą, analizę ir rezultatų interpretaciją.
- Aptarti DI ribotumus, etinius aspektus ir praktinį pritaikymą klinikose.
Kurso programa
Įvadas į DI pagrįstą rentgeno diagnostiką (1 val.)
- Apžvalga: kaip mašininis mokymasis ir neuroniniai tinklai analizuoja rentgeno nuotraukas (pvz., „SignalPET“, „Vetology AI“, „Idexx AI“).
Pavyzdžiai: kaulų lūžių, plaučių patologijų, širdies anomalijų atpažinimas. - Privalumai:
Greitis, tikslumas, pagalba pradedantiesiems specialistams. - Pagrindiniai įrankiai:
„SignalPET“: realaus laiko analizė su duomenų baze.
„Vetology AI“: specializuota smulkiems gyvūnams.
„Idexx AI“: integracija su klinikų sistemomis.
DI technologijų pagrindai ir rentgeno duomenų bazės (1 val.)
- Kaip veikia DI:
Štai detalus paaiškinimas, kaip veikia dirbtinis intelektas (DI) rentgeno nuotraukų skaitymo programose veterinarijoje, suskirstytas į dvi pagrindines dalis: duomenų bazės formavimą ir algoritmų mokymą. Šios technologijos pagrindą sudaro mašininis mokymasis (angl. Machine Learning), ypač giluminiai neuroniniai tinklai (angl. Deep Neural Networks), kurie leidžia DI atpažinti rentgeno nuotraukose esančias patologijas. - Duomenų bazės formavimas
- Algoritmų mokymas: atpažinimo modeliai ir tikslumo gerinimas
Praktinis DI programų naudojimas (2 val.)
- Procedūra:
Nuotraukos įkėlimas: Standartai ir formatai (DICOM, JPEG).
Analizės procesas: DI pateikiami rezultatai (pvz., „85 % tikimybė – kaulo lūžis“).
Interpretacija: Kaip derinti DI išvadas su klinikiniais požymiais. - Praktinė demonstracija
- Atvejų analizė
Šuns plaučių rentgenas (pneumonija).
Katės kojos rentgenas (lūžis).
Šuns pilvo rentgenas (svetimkūnis). - Dalyviai įkelia nuotraukas (pateiktas iš anksto) ir aptaria rezultatus.
- Įrankiai: Naudojama „SignalPET“ arba „Vetology AI“ programa (priklausomai nuo prieigos).
DI ribotumai ir klinikinis sprendimų priėmimas (1 val.)
- DI trūkumai:
Netikslumai esant retoms ligoms ar prastai kokybei.
Priklausomybė nuo duomenų bazės dydžio ir įvairovės. - Etiniai aspektai:
Ar DI gali pakeisti veterinarą? Atsakomybė už galutinę diagnozę. - Integracija į praktiką:
Kaip naudoti DI kaip pagalbinį įrankį, o ne vienintelį sprendimų šaltinį.
Bendradarbiavimas su radiologais.
Atvejų analizė ir diskusija (30 min.)
- Realių atvejų aptarimas:
Dalyviams pateikiami 3–5 sudėtingi rentgeno atvejai (pvz., širdies nepakankamumas, osteosarkoma).
Grupinė diskusija: DI rezultatai vs. klinikinis vertinimas. - Klausimų sesija:
Dalyvių patirtis, iššūkiai ir rekomendacijos. - Mokymo metodai:
Teorinė dalis: Paskaita su skaidrėmis, įtraukiant DI veikimo schemas ir rentgeno pavyzdžius.
Praktinė dalis: Demonstracija su DI programa realiu laiku (reikalinga interneto prieiga ir rentgeno nuotraukų bazė).
Interaktyvi sesija: Dalyviai dirba su pateiktais atvejais, naudodami DI įrankius (pvz., per bandomąją „SignalPET“ versiją).
Reikalavimai dalyviams: Pagrindinės rentgeno analizės žinios.
Prieiga prie kompiuterio ar planšetės su internetu (praktinei daliai).
Rekomenduojama susipažinti su „SignalPET“ ar „Vetology AI“ svetainėmis iš anksto.
Praktinis testas: teisingai interpretuoti 2 DI analizuotus rentgeno atvejus.
Sertifikatas apie kurso baigimą (6 val.).