論文の概要: Learn2Trust: A video and streamlit-based educational programme for
AI-based medical image analysis targeted towards medical students
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07314v1
- Date: Mon, 15 Aug 2022 16:26:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-16 15:01:38.095069
- Title: Learn2Trust: A video and streamlit-based educational programme for
AI-based medical image analysis targeted towards medical students
- Title（参考訳）: Learn2Trust:AIを用いた医用画像分析のためのビデオと合理化教育プログラム
- Authors: Hanna Siebert, Marian Himstedt and Mattias Heinrich
- Abstract要約: オンラインコースでは、医療画像データ分析のためのAIの基礎を教えている。
焦点は医学的応用と機械学習の基礎に焦点を当てた。
授業初回参加医学生を対象に,研究仮説を定量的に分析するために調査を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In order to be able to use artificial intelligence (AI) in medicine without
scepticism and to recognise and assess its growing potential, a basic
understanding of this topic is necessary among current and future medical
staff. Under the premise of "trust through understanding", we developed an
innovative online course as a learning opportunity within the framework of the
German KI Campus (AI campus) project, which is a self-guided course that
teaches the basics of AI for the analysis of medical image data. The main goal
is to provide a learning environment for a sufficient understanding of AI in
medical image analysis so that further interest in this topic is stimulated and
inhibitions towards its use can be overcome by means of positive application
experience. The focus was on medical applications and the fundamentals of
machine learning. The online course was divided into consecutive lessons, which
include theory in the form of explanatory videos, practical exercises in the
form of Streamlit and practical exercises and/or quizzes to check learning
progress. A survey among the participating medical students in the first run of
the course was used to analyse our research hypotheses quantitatively.
- Abstract（参考訳）: 懐疑的でない医療において人工知能(AI)を活用でき、その潜在能力を認識・評価するためには、現在および将来の医療スタッフに基本的な理解が必要である。
理解を通じて信頼する」という前提のもと、我々は、医学画像データ分析のためのAIの基礎を教える自己指導コースであるドイツKIキャンパス(AIキャンパス)プロジェクトの枠組みの中で、学習機会として革新的なオンラインコースを開発した。
主な目的は、医療画像分析におけるAIの十分な理解のための学習環境を提供することであり、このトピックへのさらなる関心が刺激され、その使用に対する抑制がポジティブなアプリケーション体験によって克服される。
その焦点は、医学的応用と機械学習の基本だった。
オンラインコースは、説明ビデオの形式での理論、Streamlitの形での実践演習、実践演習、および/または学習の進捗を確認するクイズを含む連続的な授業に分けられた。
本研究の仮説を定量的に解析するために,第1回研修に参加した医学生を対象に調査を行った。
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