🔴 پیش‌بینی آسیب‌شناسی آلزایمر با هوش مصنوعی چندوجهی
👤 سخنران: دکتر جعفر زمانی
⭐پژوهشگر علوم اعصاب محاسباتی، دانشکده پزشکی دانشگاه استنفورد، آمریکا
💠 پژوهشگر حوزه بیماری آلزایمر
💠 عضو آزمایشگاه تحقیقات و مداخلات محاسباتی مغز (C-BRAIN)، گروه روان‌پزشکی و علوم رفتاری دانشگاه استنفورد
✅ از این ارائه چی یاد می‌گیریم؟ (کلیک کنید)
اگه بشه سال‌ها قبل از ظاهرشدن علائم واضح آلزایمر، تغییرات پاتولوژیک مغز رو پیش‌بینی کرد، چی؟
آلزایمر بیماری پیچیده‌ایه که تغییراتش ممکنه مدت‌ها قبل از بروز مشکلات حافظه شروع بشن. اما آیا اطلاعات تصویربرداری مغز به‌تنهایی برای شناسایی این تغییرات کافیه؟ توی این ارائه می‌بینیم چطور هوش مصنوعی چندوجهی (Multimodal AI) می‌تونه داده‌های تصویربرداری، نشانگرهای زیستی، اطلاعات ژنتیکی و ارزیابی‌های شناختی رو کنار هم قرار بده تا تصویر دقیق‌تری از بیماری به دست بیاریم.
چطور میشه با ترکیب این داده‌ها، افراد در معرض خطر رو زودتر شناسایی کرد؟ بررسی می‌کنیم که این مدل‌ها چطور می‌تونن به پیش‌بینی تغییرات پاتولوژیک، دسته‌بندی دقیق‌تر بیماران و تصمیم‌گیری‌های پژوهشی و بالینی کمک کنن.
اما آیا این مدل‌ها در دنیای واقعی هم قابل‌اعتمادن؟ از چالش‌هایی مثل داده‌های ناقص، تفاوت بین جمعیت‌های مختلف و تفسیرپذیری مدل‌ها می‌گیم؛ تا ببینیم هوش مصنوعی چندوجهی چقدر به تشخیص زودهنگام و ارزیابی دقیق‌تر بیماری آلزایمر نزدیک شده.
⬅️برای ثبت‌نام در MedAI Summit کلیک کنید
رویداد MedAI Summit در یک نگاه:
📌 6 الی 8 آبان
📌 +30 سخنرانی کلیدی از سراسر دنیا
📌 بزرگترین گردهمایی آنلاین هوش مصنوعی در سلامت
📌 ارائه سرتیفیکیت بین‌المللی
🌐MedAISummit
✈️Website💠🌐LinkedIn💠🔗Twitter💠🌐Instagram