Лента новостей → AAPM, ACR, RSNA и SIIM объявляют о совместных усилиях по разработке инновационной образовательной структуры на основе искусственного интеллекта для радиологии
Одобренная обществом программа устанавливает ролевые стандарты грамотности в области ИИ в радиологии
В рамках новаторского сотрудничества под руководством Подкомитета по образованию в области машинного обучения SIIM, Американская ассоциация физиков в медицине (AAPM), RSNA и Общество по визуализации информатики в медицине (SIIM) с гордостью объявляют об одновременной совместной публикации « Обучение ИИ для радиологических приложений: рекомендованная несколькими обществами учебная программа от AAPM, ACR, RSNA и SIIM » в трех ведущих журналах: Medical Physics , Radiology: Artificial Intelligence и Journal of Imaging Informatics in Medicine (JIIM) .
Разработанная в рамках уникального альянса между AAPM, Американским колледжем радиологии (ACR), RSNA и SIIM, эта программа обучения представляет собой важный шаг вперед в определении необходимой грамотности в области ИИ в экосистеме радиологии. Около 30 экспертов из четырех обществ сотрудничали в проекте под руководством Подкомитета по образованию в области машинного обучения SIIM и доктора Нила Тененхольца, который также является старшим научным сотрудником Института анализа данных ACR.
Структура будущего образования в области ИИ-визуализации
Поскольку искусственный интеллект стремительно меняет медицинскую визуализацию, потребность в хорошо структурированном междисциплинарном образовании становится всё более острой. Данная программа представляет собой одобренную обществом структуру, определяющую важнейшие компетенции для четырёх ключевых групп заинтересованных сторон:
- Пользователи , которые применяют ИИ в клинических рабочих процессах
- Покупатели – те, кто оценивает и приобретает технологии ИИ
- Клинические коллеги , которые направляют разработку, используя экспертные знания в своей области
- Разработчики – те, кто создает алгоритмы для реального развертывания
Разработанная как учебный план , а не программа, эта гибкая структура позволяет преподавателям и учреждениям адаптировать контент к конкретным образовательным средам, обеспечивая при этом последовательное и высококачественное обучение основам ИИ, клинической интеграции, нормативным вопросам и этическим соображениям.
«Этот план обучения — важнейший контрольный список для пользователей, покупателей, врачей и разработчиков ИИ», — заявила Мэриэллен Гигер, доктор философии, главный исследователь инициативы MIDRC от AAPM. «Он будет расширяться по мере развития области применения ИИ в радиологии».
«Мы должны обучать и вооружать специалистов-рентгенологов, чтобы помочь им освоить инструменты ИИ, которые будут играть всё более важную роль в оказании помощи рентгенологам и их командам в обеспечении более качественного и эффективного лечения пациентов», — сказал Кристоф Вальд, доктор медицинских наук, доктор философии, заместитель председателя Совета ректоров ACR и председатель Комиссии ACR по информатике. «Сегментируя компетенции в соответствии с общими институциональными ролями — от клинических пользователей до покупателей и разработчиков, — эта практическая программа по ИИ может помочь всем рентгенологическим клиникам эффективно повышать квалификацию своих сотрудников для безопасного и эффективного внедрения ИИ».
«В такой новой области, как ИИ, часто сложно определить, с чего начать, чтобы определить, чему нужно научиться», — сказал Джон Монган, доктор медицинских наук, доктор философии, председатель Комитета по ИИ RSNA. «Эта программа отвечает этой потребности, предоставляя экспертную дорожную карту, основанную на консенсусе и конкретных ролях, о том, что должны знать специалисты, работающие с ИИ. Использование этой программы поможет устранить пробелы в знаниях и навыках, повысив безопасность и эффективность применения ИИ в радиологии».
«Для нас было честью участвовать в проекте, объединившем лидеров из областей радиологии, информатики и физики, чтобы определить, какой должна быть грамотность в области ИИ в нашей области», — сказал Фелипе Китамура, доктор медицины, доктор философии, магистр наук, председатель Комитета по машинному обучению SIIM. «Помимо самой программы, эта работа представляет собой редкий консенсус между дисциплинами и сообществами, закладывая общую основу, которая, по нашему мнению, может помочь сделать ИИ-визуализацию более безопасной, справедливой и действительно полезной для пациентов», — добавил он.
Расширение прав и возможностей радиологического сообщества
В этой совместной публикации подчеркивается единая приверженность ведущих обществ обеспечению радиологического сообщества всем необходимым для безопасного и эффективного использования технологий искусственного интеллекта. Способствуя общему пониманию ролей и обязанностей, учебная программа, как ожидается, послужит основой для академических программ, ординатуры, непрерывного образования и стратегий институционального развития.
Внимание, автоперевод! За ошибки перевода ответственности не несём. Первоисточник по ссылке.