| ش | ی | د | س | چ | پ | ج |
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
تصویربرداری هوش مصنوعی طی چند سال پیشرفت زیادی داشته است. بیش از 30 درصد از رادیولوژیست ها هوش مصنوعی را تصویب کرده اند و از بهبود کارایی و افزایش کیفیت به عنوان محرک اصلی یاد می کنند. برنامه های تریج لیست های کاری را در اولویت قرار می دهند و الگوریتم های تجزیه و تحلیل تصویر در حال تشخیص و اندازه گیری ضایعات هستند - اما ما فقط سطح هوش مصنوعی و تأثیر آن بر مراقبت از بیمار را خراش می دهیم. از مغز و اعصاب گرفته تا سلامت زنان تا ریه و موارد دیگر ، مزایای بالینی پایین برای ارائه دهندگان و بیماران می تواند عمیق باشد. برای رسیدن به آنجا ، ما باید توجه خود را بر نحوه ارتباط ، کاربرد و مصرف هوش مصنوعی در طول چرخه مراقبت متمرکز کنیم. این وبینار در مورد تصویربرداری هوش مصنوعی در سراسر مراقبت ها بحث می کند و اینکه چگونه این فناوری های بالغ از رادیولوژیست ها و تیم های مراقبت برای بهبود نتایج حمایت می کنند. ما بررسی خواهیم کرد که چگونه خروجی های هوش مصنوعی به ارائه دهندگان و متخصصان در پایین دست اطلاع می دهند و چگونه این بینش ها را در عملکرد بالینی خود ادغام می کنند.
اهداف یادگیری
در مورد وضعیت فعلی پذیرش هوش مصنوعی در رادیولوژی و مسیر مورد انتظار بحث کنید
نقش هوش مصنوعی را در مراقبت های بهداشتی فراتر از اتاق مطالعه رادیولوژی بررسی کنید
ذینفعان پایین دست تصویربرداری هوش مصنوعی و تأثیر بالقوه آن بر عملکرد بالینی و نتایج آنها را شناسایی کنید