Завершился трек "Искусственный интеллект в медицине", время подвести итоги ✨ Рассказывает Рамиль Кулеев, декан трека и
руководитель Центра искусственного интеллекта Университета Иннополис:
"Все участники и организаторы — большие молодцы. На "Архипелаге 20.35" мы заложили фундамент для будущей работы с большими данными.
В треке по использованию ИИ в медицине мы сфокусировались на двух технологиях: анализ медицинских изображений и медицинских текстов. Совместно с партнерами из других вузов Центр ИИ провел несколько лабораторий по этим темам, они затрагивали технические и нормативно-правовые стороны, маркетинг и управление проектами в области. Широкий охват тем дал участникам представление, какие проблемы существуют и как их решать при создании стартапов.
Меня одновременно порадовал и огорчил уровень участников: у большинства нет глубокого понимания, что такое машинное обучение и как с ним работать. С одной стороны, это снижало общий уровень участников. Но мы увидели большой интерес к теме от медиков, инженеров и др. Эти участники хорошо разбираются в своей экспертной области, хотят расширить компетенции в сторону технологий ИИ, которые охватывают все больше отраслей.
Мне понравился проект создания эталонных дата-сетов с медицинскими изображениями. Создание открытых дата-сетов приведет к взрывному росту технологии в здравоохранении, так как один из тормозов развития ИИ и ML – недостаточность эталонных данных.
Центр искусственного интеллекта Университета Иннополис нашел действительно компетентные команды, и, возможно, в будущем мы начнем сотрудничество с ними". 🤝
руководитель Центра искусственного интеллекта Университета Иннополис:
"Все участники и организаторы — большие молодцы. На "Архипелаге 20.35" мы заложили фундамент для будущей работы с большими данными.
В треке по использованию ИИ в медицине мы сфокусировались на двух технологиях: анализ медицинских изображений и медицинских текстов. Совместно с партнерами из других вузов Центр ИИ провел несколько лабораторий по этим темам, они затрагивали технические и нормативно-правовые стороны, маркетинг и управление проектами в области. Широкий охват тем дал участникам представление, какие проблемы существуют и как их решать при создании стартапов.
Меня одновременно порадовал и огорчил уровень участников: у большинства нет глубокого понимания, что такое машинное обучение и как с ним работать. С одной стороны, это снижало общий уровень участников. Но мы увидели большой интерес к теме от медиков, инженеров и др. Эти участники хорошо разбираются в своей экспертной области, хотят расширить компетенции в сторону технологий ИИ, которые охватывают все больше отраслей.
Мне понравился проект создания эталонных дата-сетов с медицинскими изображениями. Создание открытых дата-сетов приведет к взрывному росту технологии в здравоохранении, так как один из тормозов развития ИИ и ML – недостаточность эталонных данных.
Центр искусственного интеллекта Университета Иннополис нашел действительно компетентные команды, и, возможно, в будущем мы начнем сотрудничество с ними". 🤝