Tytuł szkolenia:
"Sztuczna inteligencja (AI) w diagnostyce wrodzonych wad serca (WWS) – przyszłe praktyczne zastosowanie".

Cel szkolenia 
Dostarczenie uczestnikom wiedzy i umiejętności niezbędnych do zrozumienia, wdrażania i efektywnego wykorzystywania w przyszłości sztucznej inteligencji w procesie diagnostyki WWS. Dostrzeżenie korzyści wynikających z potencjału wykorzystania sztucznej inteligencji. Zrozumienie kwestii związanych z etyką i bezpieczeństwem używaniem sztucznej inteligencji w medycynie.

Czas trwania szkolenia: 8h

Liczba punktów edukacyjnych: 8 pkt.

Wykładowcy:

  • cześć teoretyczna: prof. dr hab. n. med. Maria Respondek-Liberska, dr hab. n. o zdr. Iwona Strzelecka, prof. dr hab. n. med. Maciej Słodki, prof. dr hab. Jacek Tabor, dr inż. Arkadiusz Lewicki, dr Łukasz Struski, dr inż. Leszek Puzio i dr. Marek Jaszuk.
  • cześć praktyczna: prof. dr hab. n. med. Marcin Wiecheć, prof. dr hab. n. med. Robert Sabiniewicz, dr n. med. Agnieszka Nocuń, dr n. med. Witold Błaż.

Szkolenie odbywać się będzie w formie webniarowej poprzez platformę ClickMeeting.

  1. Epidemiologia wad wrodzonych serca płodów i dzieci w XXI wieku w Polsce i na świecie – dr hab. Iwona Strzelecka
  2. Podział wad serca w kardiologii prenatalnej – prof. dr hab. n. med. Maciej Słodki
  3. Stany nagłe w kardiologii prenatalnej w 3 trymestrze – prof. Maria Respondek-Liberska
  4. Podstawy Sztucznej Inteligencji. Kluczowe pojęcia, techniki i modele AI w problemie diagnostyki WWS – prof. dr hab. Jacek Tabor

    • Zagadnienie sztucznej inteligencji i rodzaje systemów uczenia maszynowego.
    • Reprezentatywne i niereprezentatywne dane uczące. Walidacja, testowanie i ocenianie modeli AI.
    • Przetwarzanie, analiza, automatyczne rozpoznawanie i diagnostyczna interpretacja danych medycznych
    • Wyzwania związane z integracją AI w środowisku medycznym (etyka, prywatność, bezpieczeństwo danych).

5.       Perspektywy rozwoju diagnostyki WWS z wykorzystaniem sztucznej inteligencji – dr inż. Arkadiusz Lewicki

    • Budowa Modeli Multimodalnych.
      Omówienie roli i potencjału modeli multimodalnych w diagnostyce WWS, łączących różne rodzaje danych medycznych dla uzyskania kompleksowej analizy.
    • Personalizacja leczenia oparta na analizie danych klinicznych i genetycznych.
      Omówienie w jaki sposób AI może zostać wykorzystana do realizacji spersonalizowanych terapii dla pacjentów z WWS oraz w jaki sposób analiza dużych zbiorów danych klinicznych i genetycznych za pomocą zaawansowanych algorytmów AI może pomóc w identyfikacji indywidualnych czynników ryzyka oraz optymalizacji strategii leczenia dla każdego pacjenta.
    • Wykorzystanie technologii 3D i modelowania wirtualnego serca.
      Wyjaśnienie, jak wirtualne modele serca wykorzystywane w AI mogą umożliwić symulacje i testy różnych scenariuszy diagnostycznych, zwiększając skuteczność i precyzję diagnozy.
    • Innowacje i Przyszłe Kierunki.
      Dyskusja na temat przyszłych innowacji i kierunków rozwoju w wykorzystaniu AI do diagnostyki WWS, podkreślając znaczenie badań i rozwoju technologicznego w tej dziedzinie.

6.       Etyka i bezpieczeństwo związana z wykorzystywaniem AI w medycynie – dr inż. Łukasz Puzio i dr Marek Jaszuk

    • Zagwarantowanie Najwyższych Standardów Etycznych.
      Podkreślenie znaczenia przestrzegania zasad etycznych, takich jak sprawiedliwość, autonomia pacjenta i poszanowanie prywatności, przy wdrażaniu AI w medycynie.
    • Budowanie Zaufania Pacjentów i Lekarzy.
      Omówienie konieczności posiadania przez systemy AI zdolności do wyjaśniania podejmowanych decyzji, aby zyskać zaufanie użytkowników.
    • Edukacja Personelu Medycznego i Pacjentów.
      Znaczenie edukacji zarówno pracowników służby zdrowia, jak i pacjentów w zakresie funkcji i ograniczeń systemów AI.
    • Studia przypadków etycznych.
      Omówienie konkretnych przypadków, w których zastosowanie AI w medycynie związane jest z konkretnymi kwestiami etycznymi, tak, aby można było lepiej zrozumieć te kwestie i nauczyć się podejmowania odpowiednich decyzji w trudnych sytuacjach.
    • Zrozumienie i Bezpieczne Korzystanie z AI w Praktyce Medycznej.
      Podkreślenie, jak zrozumienie możliwości i ograniczeń AI może przyczynić się do bezpieczniejszego i bardziej świadomego wykorzystania innowacji technologicznych w medycynie.
    • Zabezpieczenia w Wykorzystywaniu AI.
      Dyskusja na temat istotności zabezpieczeń i przepisów regulujących wykorzystanie AI w medycynie, aby zapewnić bezpieczeństwo pacjentów.

7.       Korzyści i szanse integracji sztucznej inteligencji z procesem diagnostyki WWS – dr Łukasz Struski

    • Wczesna Detekcja i Diagnoza Wrodzonych Wad Serca.
      Omówienie, jak sztuczna inteligencja może przyczynić się do wcześniejszego wykrywania i diagnozowania przesiewowego WWS, co ma kluczowe znaczenie dla skuteczności leczenia. Potencjał opracowywanych technologii.
    • Zmniejszenie Prawdopodobieństwa Błędnej Diagnozy.
      Prezentacja sposobów, w jakie sztuczna inteligencja może zwiększać dokładność diagnozy, przyczyniając się tym samym do efektywniejszego procesu decyzyjnego w medycynie.
    • Szybka Analiza Danych.
      Wskazanie na zdolność systemów AI do przetwarzania dużych ilości danych medycznych w krótkim czasie, co jest istotne w szybkim diagnozowaniu WWS.
    • Integracja Rozwiązań Interpretowalności Modeli AI.
      Omówienie znaczenia opracowania modeli AI, których decyzje są zrozumiałe dla lekarzy, aby mogli oni lepiej zrozumieć, jak modele dochodzą do swoich wniosków.
    • Zastosowanie Podejścia Modalnego w Diagnostyce WWS.
      Wyjaśnienie, jak integracja różnych modalności danych medycznych może przyczynić się do bardziej precyzyjnego rozpoznawania wrodzonych wad serca.
    • Integracja Modeli AI z Systemami EHR (Electronic Health Records).
      Dyskusja na temat możliwości i korzyści z integracji systemów AI z elektronicznymi systemami zdrowia i rejestrów medycznych.
    • Metody Dostarczania Oprogramowania.
      Omówienie różnych sposobów dostarczania oprogramowania AI w kontekście diagnostyki WWS, w tym serwerów wewnętrznych i rozwiązań chmurowych.
    • Rola lekarza w procesie diagnostyki AI.
      Omówienie sposobów integracji systemów AI z codzienną praktyką kliniczną, a także sposobów wykorzystania wyników narzędzia wspomagającego podejmowanie decyzji.
  •  

Obejmuje dwa niezależne moduły: prenatalny i neonatologiczny. Możliwe jest wzięcie udziału w jednym lub obu modułach. W zależności od ustalonego terminu zostanie dobrany ekspert.

Moduł Położniczy

Standaryzacja metody zapisu ruchomych sekwencji obrazów ultrasonograficznych serca płodu dla potrzeb anatomicznej analizy warstwowej metodą manualną i zautomatyzowaną z użyciem sztucznych sieci neuronowych.

1. Przygotowanie do sesji praktycznej.

Czas trwania: 30 minut

  • Wstęp teoretyczny: Krótkie wprowadzenie w technologie cloud computing i zasady pracy z chmurą.
  • Logistyka: Uczestnicy otrzymują dostęp do platformy w chmurze oraz instrukcje dotyczące logowania i nawigacji.
  • Zabezpieczenia: Omówienie protokołów bezpieczeństwa i prywatności przy pracy z danymi medycznymi w chmurze.

2. Zbieranie danych ultrasonograficznych

Czas trwania: 90 minut

  • Przygotowanie sprzętu: Demonstracja prawidłowego ustawienia i obsługi aparatu ultrasonograficznego.
  • Wykonanie badań: Lekarze, pod nadzorem instruktora, wykonują skany ultrasonograficzne, dla potrzeb anatomicznej zautomatyzowanej analizy warstwowej serca płodu.
  • Przesyłanie danych: Przesłanie zebranych nagrań do chmury, gdzie znajduje się oprogramowanie AI.

3. Analiza danych za pomocą AI

Czas trwania: 1 godzina

  • Interakcja z AI: Uczestnicy uczą się, jak korzystać z interfejsu oprogramowania AI do analizowania nagranych projekcji.
  • Obserwacja działania AI: Uczestnicy obserwują, jak oprogramowanie analizuje obrazy, identyfikując potencjalne wady serca.
  • Interpretacja wyników: Omówienie wyników generowanych przez AI, nauka interpretacji tych danych w kontekście diagnostycznym.

4. Dyskusja i zadawanie pytań

Czas trwania: 30 minut

  • Dyskusja: Uczestnicy dzielą się swoimi obserwacjami i doświadczeniami z interakcji z AI oraz jego skutecznością w diagnozowaniu WWS.
  • Pytania i odpowiedzi: Sesja pytań i odpowiedzi z ekspertami AI i ultrasonografii, rozwiewanie wątpliwości, omówienie potencjalnych problemów.

5. Feedback i zakończenie

Czas trwania: 15 minut

  • Zbieranie opinii: Uczestnicy wypełniają formularze feedbacku na temat użyteczności i intuicyjności oprogramowania AI oraz całego szkolenia.
  • Podsumowanie: Krótkie podsumowanie kluczowych nauk z warsztatów i wskazówki dotyczące dalszego rozwoju w zakresie wykorzystania AI w medycynie.

Ta struktura warsztatów praktycznych nie tylko umożliwia uczestnikom bezpośrednie zastosowanie wiedzy teoretycznej, ale również pozwala na realne testowanie i zrozumienie możliwości oraz ograniczeń stosowania sztucznej inteligencji w diagnostyce medycznej.

 
Moduł Neonatologiczny
 

1. Przygotowanie do sesji praktycznej.

Czas trwania: 30 minut

  • Wstęp teoretyczny: Krótkie wprowadzenie w technologie cloud computing i zasady pracy z chmurą.
  • Logistyka: Uczestnicy otrzymują dostęp do platformy w chmurze oraz instrukcje dotyczące logowania i nawigacji.
  • Zabezpieczenia: Omówienie protokołów bezpieczeństwa i prywatności przy pracy z danymi medycznymi w chmurze.

2. Zbieranie danych ultrasonograficznych

Czas trwania: 90 minut

  • Przygotowanie sprzętu: Demonstracja prawidłowego ustawienia i obsługi aparatu ultrasonograficznego.
  • Wykonanie badań: Lekarze, pod nadzorem instruktora, wykonują skany ultrasonograficzne, zbierając trzy konkretne projekcje serca. Projekcje te obejmować będą: Projekcja 4CH – projekcja 4 jamowa, Projekcja nadmostkowa: SSN, Oś krótka naczyniowa: SAX.
  • Przesyłanie danych: Przesłanie zebranych nagrań do chmury, gdzie znajduje się oprogramowanie AI.

3. Analiza danych za pomocą AI

Czas trwania: 1 godzina

  • Interakcja z AI: Uczestnicy uczą się, jak korzystać z interfejsu oprogramowania AI do analizowania nagranych projekcji.
  • Obserwacja działania AI: Uczestnicy obserwują, jak oprogramowanie analizuje obrazy, identyfikując potencjalne wady serca.
  • Interpretacja wyników: Omówienie wyników generowanych przez AI, nauka interpretacji tych danych w kontekście diagnostycznym.

4. Dyskusja i zadawanie pytań

Czas trwania: 30 minut

  • Dyskusja: Uczestnicy dzielą się swoimi obserwacjami i doświadczeniami z interakcji z AI oraz jego skutecznością w diagnozowaniu WWS.
  • Pytania i odpowiedzi: Sesja pytań i odpowiedzi z ekspertami AI i ultrasonografii, rozwiewanie wątpliwości, omówienie potencjalnych problemów.

5. Feedback i zakończenie

Czas trwania: 15 minut

  • Zbieranie opinii: Uczestnicy wypełniają formularze feedbacku na temat użyteczności i intuicyjności oprogramowania AI oraz całego szkolenia.
  • Podsumowanie: Krótkie podsumowanie kluczowych nauk z warsztatów i wskazówki dotyczące dalszego rozwoju w zakresie wykorzystania AI w medycynie.

Ta struktura warsztatów praktycznych nie tylko umożliwia uczestnikom bezpośrednie zastosowanie wiedzy teoretycznej, ale również pozwala na realne testowanie i zrozumienie możliwości oraz ograniczeń stosowania sztucznej inteligencji w diagnostyce medycznej.

Publikacje
Proponowane szkolenie pozwoli uczestnikom nie tylko na zrozumienie istotnych aspektów oraz kluczowych mechanizmów uczenia maszynowego wraz z możliwością zapoznania się ze sposobem dokonywania oceny skuteczności wnioskowania i interpretacji z danych obrazowych przez modele AI, ale również pozwoli na wykształcenie pożądanych  w nieodległej przyszłości umiejętności współpracy z oprogramowaniem AI, w celu potwierdzenia i podjęcia ostatecznie decyzji na podstawie zapoznania się z wynikiem wnioskowania dostępnych rozwiązań analizy zobrazowań ultrasonograficznych.

Szkolenie  to pozwoli lekarzom zrozumieć również kluczowe kwestie związane z etyką  i bezpieczeństwem wykorzystania AI w medycynie w odniesieniu do problemów prywatności danych, związanych z tym regulacji prawnych, a także zakresem odpowiedzialności lekarzy.

Bazując na zdobytej wiedzy, umiejętnościach i testowaniu prototypowych rozwiązań lekarze będą mogli przygotować i opublikować wartościowe międzyośrodkowe prace naukowe  w renomowanych czasopismach medycznych. Może to dotyczyć chociażby takich obszarów problemowych jak:

  1. Zastosowanie sztucznej inteligencji w wykrywaniu wrodzonych wad serca
    na podstawie zobrazowań USG. Przegląd metod i perspektyw.

  2. Skuteczność algorytmów sztucznej inteligencji w diagnozowaniu wrodzonych wad serca. Metaanaliza na podstawie badań klinicznych.

  3. Zastosowanie systemów AI w procesie wsparcia diagnostyki klinicznej. Wyzwania i korzyści.

  4. Analiza danych ultrasonograficznych serca za pomocą sztucznej inteligencji. Perspektywy integracji z codzienną praktyką kliniczną.

  5. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do prognozowania wyników leczenia wad serca
    u dzieci. Badanie retrospektywne na dużym zbiorze danych klinicznych.

Nasza Akcja Edukacyjna nie tylko zwiększy kompetencje lekarzy w obszarze korzystania z nowoczesnych narzędzi diagnostycznych, ale również przyczyni się do naukowego rozwoju w obszarze interdyscyplinarnym: medycyny i informatyki. Dzięki nabytej wiedzy
i umiejętnościom, uczestnicy szkolenia będą mieli znaczący wkład w rozwój medycyny przyszłości.

 

Weź udział w szkoleniu

Cel szkolenia jest dostarczenie uczestnikom wiedzy i umiejętności niezbędnych do zrozumienia, wdrażania i efektywnego wykorzystywania w przyszłości sztucznej inteligencji w procesie diagnostyki WWS.

Moduł położniczy

Standaryzacja metody zapisu ruchomych sekwencji obrazów ultrasonograficznych serca płodu dla potrzeb anatomicznej analizy warstwowej metodą manualną i zautomatyzowaną z użyciem sztucznych sieci neuronowych.

Moduł neonatologiczny

Przygotowanie do sesji praktycznej, zbieranie danych ultrasonograficznych, analiza danych za pomocą AI, dyskusja i zadawanie pytań.