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  • 一门课程叫机器学习医疗保健学生进入使用自动化工具来诊断和治疗病人的道德和技术挑战。

    一门课程叫机器学习医疗保健学生进入使用自动化工具来诊断和治疗病人的道德和技术挑战。

    照片:艾琳辰

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想知道是什么软件驱动的医疗保健样子?这个类提供了一些线索。

一门课程叫机器学习医疗保健学生进入使用自动化工具来诊断和治疗病人的道德和技术挑战。

结合机器学习和保健课程探讨应用人工智能来医学的承诺。


记者联系

金·马蒂诺
电子邮件: kimmarti@mit.edu
电话:617-710-5216
bt365手机app追求情报

bt365手机app教授 大卫·桑塔格 和 彼得szolovits 不指定教材为他们的班,6.s897hst.956(机器学习医疗保健)因为没有一个。相反,学生阅读科学论文,解决基于当前的主题,如阿片成瘾的和婴儿死亡率问题集,并满足医生和工程师铺路的更多的数据驱动的方法来保健的方式。由bt365手机app的联合开设 电气工程和计算机科学系(EECS) 和 在健康科学技术哈佛 - 麻省理工程序,类是对面参团国内极少数中的一个。

“因为这是一个新的领域,我们教什么有利于塑造AI如何用于诊断和治疗病人,说:” 艾琳陈,一个EECS研究生设计和谁帮助教的课程。 “我们试图给学生的自由,勇于创新,探索多种方式学习机被应用到医疗保健。”

的三分之二 教学大纲 ESTA春天是新的。学生们介绍了最新的机器学习算法,分析医生的临床记录,病人的医疗扫描和电子健康记录,在其他数据。此外学生探索利用自动化的方法来探索大,往往观测数据集凌乱的,混乱的因果关系,从相关性随着模型来理解AI如何使基于偏见的假设或错误的数据错误决策的风险。

与所有的炒作周围的AI,课程考生超过ADH多座。 100名学生在第一天出现了,学生被分配 测验 他们的测试统计和其他先决条件的知识。这有助于消减类下降到70。 米希尔·巴克在bt365手机app媒体实验室的研究生,获得了晋级,说的过程中给了他的医学观念,大部分工程课程不提供。

“在机器学习,数据图像或文字往往不是,”我说。 “在这里我们学会了基因数据与电子健康记录医学图像相结合的重要性。在使用机器在保健学你要了解的问题,如何结合技术,并预测事情可能走错了何方。“

MOST讲座和家庭作业的问题集中在真实世界的场景,从bt365手机app的绘画 模仿者 重症监护数据库和IBM的市场扫描研究数据库的一个子集专注于保险理赔。另外,当然功能定期由波士顿地区的临床医生客座讲座。在角色的逆转,学生举行办公时间感兴趣的是他们的AI融入实践的医生。 

“有这么多的人在学术界机器学习工作,并在波士顿医院这么多的医生,说:” 威利Boag,一个EECS研究生设计和谁帮助教的课程。 “有在促进这些团体之间的对话如此多的机会。”

在卫生保健,如在其他领域已取得了进展其中,Ai,监管机构正在讨论一下就把规则的地方应该是保护公众。美国美国联邦药物管理局最近发布了 框架草案 AI用于调节产品,学生得到了审查和评论,在课堂上和在联邦纪事上在线发表意见。

安迪c要么avos在住所前的企业家在FDA,现在在波士顿艾丽卡实验室的CEO,帮助带领讨论,并通过评论的质量印象深刻。 “许多测试用例相关的确定学生到当前的白皮书,并用于起草这些例子 公众意见 什么保留,添加,并在未来的迭代变化,“她说。

将在最终项目中,学生的团队所使用的模仿和IBM的数据集,探讨在该领域的及时的问题当然高潮。一个研究小组分析了保险理赔探索筛查患者早期肾脏疾病的地区差异。患者多有高血压和糖尿病从未测试对于慢性肾脏病,即使条件让他们在这两个高风险。学生们发现他们可以预测谁将会相当好筛选,筛选率分歧南部和美国东北部之间的最多。

“如果这是工作继续进行,下一步将与大家分享一个医生的结果,并得到他们的观点,”团队成员说: 马特·格罗博士就读于bt365手机app媒体实验室。 “你需要一个跨学科的反馈。”

该 MIT-IBM沃森人工智能实验室 匿名的数据提供,并提供给IBM云学生访问,出在帮助教育下一代的科学家和工程师的兴趣,说都库什varshney,高级研究人员和管理者在IBM研究。 “医疗保健是混乱和复杂的,这就是为什么有与真实世界的数据工作没有替代品,”我说。

人同意Szolovits。使用合成数据本来就容易,但远不及意义。 “这一点很重要,让学生设法解决实际数据的复杂性,”我说。 “任何研究人员开发的自动化技术和工具,以改善患者护理需要是STI许多细微差别敏感。”

在最近的一次 回顾在推特陈给了喊话的学生,客座讲师,教授和她的同事们助教。此外,她反映教学的乐趣。 “通常的研究是有益和有趣的,但帮助别人看到你的领域与新鲜的眼睛是出奇的冷静。” 


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