要約
人工知能 (AI) を懐疑的に医療に使用し、その成長の可能性を認識して評価できるようにするためには、現在および将来の医療スタッフの間でこのトピックの基本的な理解が必要です。
「理解による信頼」を前提に、ドイツの KI キャンパス (AI キャンパス) プロジェクトの枠組みの中で学習機会として革新的なオンライン コースを開発しました。
医用画像データの
主な目標は、医療画像分析における AI を十分に理解するための学習環境を提供することです。これにより、このトピックへのさらなる関心が刺激され、積極的なアプリケーションの経験によって AI の使用に対する阻害が克服されるようになります。
医療への応用と機械学習の基礎に焦点が当てられました。
オンラインコースは、説明ビデオ形式の理論、Streamlit形式の実践演習、学習の進捗状況を確認するための実践演習および/またはクイズを含む、連続したレッスンに分かれています。
コースの最初の実行で参加している医学生の間の調査は、研究仮説を定量的に分析するために使用されました。
要約(オリジナル)
In order to be able to use artificial intelligence (AI) in medicine without scepticism and to recognise and assess its growing potential, a basic understanding of this topic is necessary among current and future medical staff. Under the premise of ‘trust through understanding’, we developed an innovative online course as a learning opportunity within the framework of the German KI Campus (AI campus) project, which is a self-guided course that teaches the basics of AI for the analysis of medical image data. The main goal is to provide a learning environment for a sufficient understanding of AI in medical image analysis so that further interest in this topic is stimulated and inhibitions towards its use can be overcome by means of positive application experience. The focus was on medical applications and the fundamentals of machine learning. The online course was divided into consecutive lessons, which include theory in the form of explanatory videos, practical exercises in the form of Streamlit and practical exercises and/or quizzes to check learning progress. A survey among the participating medical students in the first run of the course was used to analyse our research hypotheses quantitatively.
arxiv情報
| 著者 | Hanna Siebert,Marian Himstedt,Mattias Heinrich |
| 発行日 | 2022-08-15 16:26:13+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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