Szkolenie odbywać się będzie w formie webniarowej poprzez platformę ClickMeeting.

1. Wstęp – Dlaczego w diagnostyce prenatalnej najważniejsze jest serce płodu – prof. Maria Respondek-Liberska
2. Stany nagłe w kardiologii prenatalnej w 3 trymestrze – prof. Maria Respondek-Liberska
3. Epidemiologia wad wrodzonych serca płodów i dzieci w XXI wieku w Polsce i na świecie – dr hab. Iwona Strzelecka
4. Podział wad serca w kardiologii prenatalnej – prof. dr hab. n. med. Maciej Słodki
5. 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).

6. 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.

7. Etyka i bezpieczeństwo związana z wykorzystywaniem AI w medycynie – dr inż. Łukasz Puzio

• • 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.

8. 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.

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.