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RSNA 2019是全球最大的放射学会议 ， 将于12月1日星期日在芝加哥的McCormick Place开幕 ， 并承诺将包含比以往更多的AI内容 。今年将扩大AI Showcase ， 使与会者可以在一个位置访问100多家供应商 。
虽然不可能体验与人工智能相关的RSNA 2019的每个部分-除非您自己是一个功能齐全的机器人 ， 我想-我强烈建议您参加一些教育课程 。他们是：
1.“人工智能和精确教育：人工智能如何革新放射学培训” | 12月2日 ， 星期一| 8:30 –上午10点| 房间：E450A
与会者应确保他们在星期一早晨清早醒来 ， 并准备参加本次会议 ， 其中包括三个关于AI和放射学的单独演讲 。来自主持人医学博士Falgun H.Chokshi的第一个演讲探讨了机器学习和AI的“基础” ， 包括其局限性及其在未来几年中如何影响医学成像 。
加利福尼亚大学旧金山分校放射学和神经外科住院医师教授Soonmee Cha ， 医学博士将发表第二个演讲 ， “放射学教育状况：变革的机会” 。将详细讨论用于培训下一代放射科医生有关AI的技术 ， 以及“教育教育者”的方式 。
本次会议计划以一个小组结束 ， 与会者将有机会听取来自不同背景的五名参与者的有关AI的技巧和建议 。
2.“向专家学习AI：成为全球放射学AI领导者(无需计算机科学学位)” | 12月3日 ， 星期二| 4：30-6 pm | 房间：S406B
这个90分钟的会议包括五个不同的演讲 ， 旨在帮助放射科医生更好地了解AI 。主题包括将AI与全球放射学区分开来 ， 以及放射科医生在制定实施AI政策时如何“坐下来” 。
医学博士始终引人入胜的艾略特·西格尔(Eliot L. Siegel)肯定会在他的演讲“了解人工智能：黑匣子(AI)如何工作?”中成为亮点 。
3.“放射学中的深度学习：我们该怎么做?” | 12月4日 ， 星期三| 上午8：30-10 | 房间：S406B
本次会议将重点放在深度学习上 ， 深度学习是放射学家研究AI时最重要的单个主题之一 。期望有一个拥挤的房间 ， 如果您想要一个好的座位 ， 请在星期三凌晨到达!
医学博士MPH的Luciano M.Prevedello将主持会议并讨论俄亥俄州立大学深度学习的使用 。斯坦福大学和梅奥诊所还将详细介绍如何开发和实施深度学习 。
与芝加哥以往的展会相比 ， 这对我来说可能是RSNA 2019最为激动人心的部分-供应商现在可以分享真实的经验 。最初 ， 围绕AI的很多讨论都是关于AI的潜力 ， 而不是关于使用这些突破性技术的实际意图 。然而 ， 在2019年 ， 随着世界各地越来越多的放射科医生变脏并亲身经历 ， 事情终于开始发生变化 。
【3个在RSNA 2019上不容错过的AI课程】
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