• iSIKA

Fomba fijery kanadiana momba ny fampianarana artifisialy ho an'ny mpianatra mpitsabo

Misaotra anao nitsidika ny Nature.com.Ny kinova navigateur ampiasainao dia manana fanohanana CSS voafetra.Mba hahazoana vokatra tsara indrindra, dia manoro hevitra izahay ny hampiasa dikan-teny vaovao kokoa amin'ny navigateur (na hamono ny fomba fampifanarahana amin'ny Internet Explorer).Mandritra izany fotoana izany, mba hiantohana ny fanohanana mitohy, dia asehoy ny tranokala tsy misy styling na JavaScript.
Ny fampiharana ny faharanitan-tsaina artifisialy klinika (AI) dia mitombo haingana, fa ny fandaharam-pianarana sekoly ara-pitsaboana efa misy dia manolotra fampianarana voafetra amin'ity faritra ity.Eto izahay dia mamaritra taranja fanofanana artificial intelligence novolavolainay sy natolotray ho an'ireo mpianatra mpitsabo kanadianina ary manome soso-kevitra momba ny fiofanana ho avy.
Ny faharanitan-tsaina artifisialy (AI) amin'ny fitsaboana dia afaka manatsara ny fahombiazan'ny toeram-piasana ary manampy amin'ny fanapahan-kevitra klinika.Mba hitarika soa aman-tsara ny fampiasana ny artificial intelligence, ny dokotera dia tsy maintsy manana fahatakarana kely momba ny artificial intelligence.Fanehoan-kevitra maro no manohana ny fampianarana foto-kevitra AI1, toy ny fanazavana ny maodely AI sy ny fizotran'ny fanamarinana2.Vitsy anefa ny drafitra voarafitra notanterahina, indrindra eo amin’ny sehatra nasionaly.Pinto dos Santos et al.3.Mpianatra mpitsabo 263 no nanaovana fanadihadiana ary 71% no nanaiky fa mila fiofanana momba ny faharanitan-tsaina artifisialy.Ny fampianarana ny faharanitan-tsaina ho an'ny mpihaino ara-pitsaboana dia mitaky famolavolana amim-pitandremana izay manambatra hevitra ara-teknika sy tsy ara-teknika ho an'ireo mpianatra izay matetika manana fahalalana mialoha.Manoritsoritra ny traikefanay izahay amin'ny fandefasana andiana atrikasa AI ho an'ny vondrona mpianatra ara-pitsaboana telo ary manome soso-kevitra momba ny fanabeazana ara-pitsaboana ho avy ao amin'ny AI.
Ny atrikasa Fampidirana ho an'ny faharanitan-tsaina amin'ny artifisialy amin'ny fitsaboana ho an'ny mpianatra mpitsabo nandritra ny dimy herinandro dia notanterahina in-telo teo anelanelan'ny Febroary 2019 sy Aprily 2021. Ny fandaharam-potoana isaky ny atrikasa, miaraka amin'ny famaritana fohy momba ny fiovana amin'ny fianarana, dia aseho amin'ny sary 1. tanjona telo voalohany amin'ny fianarana: takatry ny mpianatra ny fomba fanodinana angon-drakitra amin'ny fampiharana faharanitan-tsaina artifisialy, famakafakana ny literatiora faharanitan-tsaina artifisialy ho an'ny fampiharana klinika, ary araraoty ny fiaraha-miasa amin'ireo injeniera amin'ny fampivoarana ny faharanitan-tsaina artifisialy.
Ny manga no lohahevitry ny lahateny ary ny manga mazava no vanim-potoanan'ny fanontaniana sy valiny.Ny fizarana volondavenona no ifantohan'ny famerenam-boky fohy.Ny fizarana voasary dia fandalinana tranga voafantina izay mamaritra modely na teknika artifisialy.Green dia taranja fandaharana tari-dalana natao hampianarana ny faharanitan-tsaina artifisialy hamahana ny olana ara-pahasalamana sy hanombanana ny modely.Ny votoatiny sy ny faharetan'ny atrikasa dia miovaova arakaraka ny fanombanana ny filan'ny mpianatra.
Ny atrikasa voalohany dia natao tao amin'ny Oniversiten'i Kolombia Britanika nanomboka tamin'ny Febroary ka hatramin'ny Aprily 2019, ary ireo mpandray anjara 8 dia nanome valiny tsara4.Noho ny COVID-19, ny atrikasa faharoa dia natao saika tamin'ny Oktobra-Novambra 2020, ka mpianatra mpitsabo 222 sy mponina 3 avy amin'ny sekolim-pitsaboana kanadiana 8 no nisoratra anarana.Nalefa tany amin'ny tranokalan'ny fidirana misokatra (http://ubcaimed.github.io) ny slides sy kaody fanolorana.Ny fanehoan-kevitra manan-danja tamin'ny famerimberenana voalohany dia nahery vaika loatra ny lahateny ary ara-teorika loatra ny fitaovana.Miteraka fanamby fanampiny ny fanompoana ireo faritra enina samy hafa ao Kanada.Noho izany, ny atrikasa faharoa dia nohafohezina ho adiny 1 isaky ny fotoam-pivoriana, nanatsotra ny fitaovan'ny fampianarana, nampiana trangan-javatra maro kokoa, ary namorona fandaharan'asa boilerplate izay nahafahan'ny mpandray anjara hamita ny sombin-kaody miaraka amin'ny debugging kely indrindra (Efajoro 1).Ny fanehoan-kevitra manan-danja avy amin'ny famerimberenana faharoa dia nahitana valiny tsara momba ny fanazaran-tena fandaharana sy ny fangatahana hanehoana drafitra momba ny tetikasa fianarana milina.Noho izany, tamin'ny atrikasa fahatelo, natao ho an'ny mpianatra mpitsabo 126 tamin'ny Martsa-Aprily 2021, dia nampiditra fanazaran-tena mifanandrify kokoa amin'ny kaody sy fivoriana fanehoan-kevitra momba ny tetikasa izahay mba hanehoana ny fiantraikan'ny fampiasana fotokevitra atrikasa amin'ny tetikasa.
Famakafakana angon-drakitra: Sahan'ny fandalinana amin'ny antontan'isa izay mamaritra lamina manan-danja amin'ny angon-drakitra amin'ny alàlan'ny famakafakana, fanodinana ary fampitana ireo lamina angona.
Fitrandrahana angon-drakitra: ny dingan'ny famantarana sy ny fitrandrahana angona.Ao amin'ny tontolon'ny faharanitan-tsaina artifisialy, matetika dia lehibe izany, miaraka amin'ny fari-pahaizana maromaro ho an'ny santionany tsirairay.
Fampihenana ny refy: Ny dingan'ny fanovana angon-drakitra miaraka amin'ny endri-javatra manokana maro ho lasa endri-javatra vitsy kokoa sady mitahiry ireo toetra manan-danja amin'ny fitambaran'ny angona tany am-boalohany.
Toetra (ao anatin'ny tontolon'ny faharanitan-tsaina artifisialy): toetra azo refesina amin'ny santionany.Matetika ampiasaina mifanakalo amin'ny "fananana" na "variable".
Sarintanin'ny gradient Activation: Teknika ampiasaina handikana ny maodelin'ny faharanitan-tsaina artifisialy (indrindra fa ny tambazotra neural convolutional), izay manadihady ny fizotran'ny fanatsarana ny ampahany farany amin'ny tambajotra mba hamantarana ny faritra misy angona na sary tena maminavina.
Modely manara-penitra: maodely AI efa misy izay efa voaofana mialoha hanaovana asa mitovy.
Fitsapana (ao anatin'ny tontolon'ny faharanitan-tsaina artifisialy): fandinihana ny fomba anaovan'ny maodely asa iray amin'ny fampiasana angona tsy mbola hitany teo aloha.
Fampiofanana (ao anatin'ny tontolon'ny faharanitan-tsaina artifisialy): Manome modely misy angona sy valiny mba hanitsian'ny maodely ny mari-pamantarana anatiny mba hanamafisana ny fahafahany manao asa amin'ny fampiasana angona vaovao.
Vector: angona angona.Amin'ny fianarana milina, ny singa array tsirairay dia mazàna singa miavaka amin'ny santionany.
Ny tabilao 1 dia mitanisa ny taranja farany indrindra ho an'ny Aprily 2021, ao anatin'izany ny tanjona fianarana nokendrena ho an'ny lohahevitra tsirairay.Ity atrikasa ity dia natao ho an'ireo vaovao amin'ny sehatra ara-teknika ary tsy mitaky fahalalana matematika mihoatra ny taona voalohany amin'ny mari-pahaizana ara-pitsaboana.Mpianatra mpitsabo 6 sy mpampianatra 3 manana mari-pahaizana ambony momba ny injeniera no namolavola ny taranja.Ny injeniera dia mamolavola teoria faharanitan-tsaina artifisialy hampianarana, ary mianatra fitaovana mifandraika amin'ny klinika ny mpianatra mpitsabo.
Ny atrikasa dia misy lahateny, fandalinana tranga ary fandaharana voatarika.Ao amin'ny lahateny voalohany, dia mandinika ireo foto-kevitra voafantina momba ny famakafakana angon-drakitra amin'ny biostatistika, ao anatin'izany ny fijerena angon-drakitra, ny fihemorana ara-logistika, ary ny fampitahana ny antontan'isa descriptive sy inductive.Na dia fototry ny faharanitan-tsaina artifisialy aza ny famakafakana angon-drakitra, dia esorinay ny lohahevitra toy ny fitrandrahana angon-drakitra, ny fitsapana manan-danja, na ny fijerena sary mihetsika.Izany dia noho ny fahateren'ny fotoana ary koa noho ny mpianatra sasany manana mari-pahaizana momba ny biostatistika taloha ary naniry ny handrakotra lohahevitra fianarana milina miavaka kokoa.Ny lahateny manaraka dia mampiditra fomba maoderina ary miresaka momba ny famolavolana olana AI, ny tombony sy ny fetran'ny maodely AI, ary ny fitsapana modely.Ny lahateny dia mifameno amin'ny literatiora sy fikarohana azo ampiharina amin'ny fitaovana faharanitan-tsaina artifisialy efa misy.Antitranterinay ny fahaiza-manao ilaina amin'ny fanombanana ny fahombiazan'ny modely iray hamahana ny fanontaniana momba ny klinika, anisan'izany ny fahatakarana ny fetran'ny fitaovana faharanitan-tsaina artifisialy efa misy.Ohatra, nangataka ny mpianatra izahay handika ny torolàlana momba ny ratra amin'ny lohan'ny zaza natolotr'i Kupperman et al., 5 izay nampihatra algorithm amin'ny hazo fanapahan-kevitra artifisialy mba hamaritana raha ilaina ny scan CT mifototra amin'ny fanadihadiana dokotera.Antitranterinay fa ohatra mahazatra amin'ny AI manome fanadihadiana mialoha ho an'ny dokotera handikana izany, fa tsy manolo ny mpitsabo.
Ao amin'ny ohatra fandaharana bootstrap open source azo alaina (https://github.com/ubcaimed/ubcaimed.github.io/tree/master/programming_examples), dia mampiseho ny fomba fanaovana fanadihadiana angon-drakitra fikarohana, fampihenana ny refy, fametrahana modely mahazatra ary fampiofanana. .ary fitsapana.Mampiasa kahie Google Colaboratory izahay (Google LLC, Mountain View, CA), izay mamela ny code Python hovonoina amin'ny navigateur web.Ao amin'ny sary 2 dia manome ohatra amin'ny fanazaran-tena fandaharana.Ity fanazaran-tena ity dia maminavina ny aretina amin'ny fampiasana ny Wisconsin Open Breast Imaging Dataset6 sy ny algorithm tree decision.
Manehoa fandaharana mandritra ny herinandro momba ny lohahevitra mifandraika ary mifidiana ohatra avy amin'ny rindranasa AI navoaka.Ny singa fandaharana dia ampidirina raha toa ka heverina ho manan-danja amin'ny fanomezana fahatakarana ny fomba fitsaboana amin'ny ho avy, toy ny fomba fanombanana ny modely mba hamaritana raha vonona hampiasaina amin'ny fitsapana klinika izy ireo.Ireo ohatra ireo dia miafara amin'ny fampiharana farany amin'ny farany izay manasokajy ny fivontosana ho malemy na malemy mifototra amin'ny mari-pamantarana sary ara-pitsaboana.
Heterogenité ny fahalalana teo aloha.Niovaova ny haavon'ny fahalalany matematika ny mpandray anjara taminay.Ohatra, mitady fitaovana lalindalina kokoa ny mpianatra manana fiaviana ara-teknika mandroso kokoa, toy ny fomba fanatanterahana ny fiovan'ny Fourier azy manokana.Na izany aza, tsy azo atao ny miresaka momba ny algorithm Fourier ao an-dakilasy satria mitaky fahalalana lalina momba ny fanodinana famantarana.
Fivoahan'ny mpanatrika.Nihena ny fanatrehana fivoriana manaraka, indrindra amin'ny endrika an-tserasera.Ny vahaolana mety dia ny manara-maso ny mpanatrika sy manome taratasy fanamarinana ny fahavitan'ny asa.Ny sekoly ara-pitsaboana dia fantatra fa mahafantatra ny dika mitovy amin'ny hetsika akademika ivelan'ny fandaharam-pianarana, izay afaka mandrisika ny mpianatra hanohy ny diplaoma.
Famolavolana fampianarana: Satria ny AI dia mamakivaky sehatra maro be, ny fisafidianana foto-kevitra fototra momba ny halaliny sy ny sakany mety dia mety ho sarotra.Ohatra, lohahevitra manan-danja ny fitohizan'ny fampiasana fitaovana AI avy amin'ny laboratoara mankany amin'ny toeram-pitsaboana.Na dia mirakitra ny fanodinana angon-drakitra, ny fananganana modely ary ny fanamarinana izahay, dia tsy mampiditra lohahevitra toy ny famakafakana angon-drakitra lehibe, fijerena sary mihetsika, na fanaovana fitsapana klinika AI, fa mifantoka amin'ny foto-kevitra AI miavaka indrindra.Ny fitsipiky ny fitarihana antsika dia ny fanatsarana ny fahaizana mamaky teny sy manoratra, fa tsy ny fahaiza-manao.Ohatra, ny fahatakarana ny fomba fampandehanan'ny modely ny endri-javatra fampidirana dia zava-dehibe ho an'ny fandikana.Ny fomba iray hanaovana izany dia ny fampiasana sarintany fampahavitrihana gradient, izay afaka mijery an-tsaina hoe faritra inona amin'ny angona no azo vinavinaina.Mila calculus multivariate anefa izany ary tsy azo ampidirina8.Sarotra ny famolavolana teny mahazatra satria niezaka nanazava ny fomba fiasana amin'ny angon-drakitra ho vector tsy misy formalisma matematika izahay.Mariho fa ny teny samihafa dia manana dikany mitovy, ohatra, ao amin'ny epidemiology, ny "toetra" dia voalaza ho "variable" na "attribute".
Fihazonana fahalalana.Satria voafetra ny fampiharana ny AI, dia mbola ho hita ny halehiben'ny fitazomana ny fahalalana.Ny fandaharam-pianarana any amin'ny sekoly ara-pitsaboana matetika dia miankina amin'ny famerimberenan'ny elanelana mba hanamafisana ny fahalalana mandritra ny fihodinana azo ampiharina,9 izay azo ampiharina amin'ny fampianarana AI ihany koa.
Ny maha matihanina no zava-dehibe kokoa noho ny fahaizana mamaky teny sy manoratra.Ny halalin'ny fitaovana dia natao tsy misy hamafin'ny matematika, izay olana tamin'ny fanombohana fampianarana klinika amin'ny faharanitan-tsaina artifisialy.Ao amin'ny ohatra momba ny fandaharana dia mampiasa programa môdely izahay izay ahafahan'ny mpandray anjara mameno saha sy mampandeha ny rindrambaiko nefa tsy mila mahafantatra ny fomba hananganana tontolo fandaharana feno.
Ny ahiahy momba ny faharanitan-tsaina artifisialy voaresaka: Miely patrana ny ahiahy fa mety hanolo ny adidy ara-pitsaboana sasany ny faharanitan-tsaina artifisialy3.Mba hamahana ity olana ity dia hazavainay ny fetran'ny AI, anisan'izany ny hoe saika ny teknolojia AI rehetra ankatoavin'ny mpandrindra dia mitaky fanaraha-mason'ny dokotera11.Tsindrianay koa ny maha zava-dehibe ny fitongilanana satria ny algorithm dia mora mitongilana, indrindra raha tsy samihafa ny fitambaran'ny angona12.Vokatr'izany, mety ho diso modely ny zana-bondrona iray, ka miteraka fanapahan-kevitra tsy ara-drariny.
Azo jerena ampahibemaso ny loharanon-karena: Namorona loharano azo ampahibemaso izahay, ao anatin'izany ny horonan-tsary sy ny code.Na dia voafetra aza ny fidirana amin'ny votoaty synchronous noho ny faritry ny fotoana, ny votoaty open source dia fomba mety amin'ny fianarana asynchronous satria tsy misy ny fahaiza-manao AI amin'ny sekoly ara-pitsaboana rehetra.
Fiaraha-miasa eo amin'ny sehatra iraisam-pirenena: Ity atrikasa ity dia fiaraha-miombon'antoka natomboky ny mpianatra mpitsabo mba hanomana fampianarana miaraka amin'ny injeniera.Izany dia mampiseho ny fahafahana miara-miasa sy ny tsy fahampian'ny fahalalana amin'ireo sehatra roa ireo, ahafahan'ny mpandray anjara hahatakatra ny mety ho anjara asany amin'ny ho avy.
Farito ny fahaiza-manao fototra AI.Ny famaritana ny lisitry ny fahaiza-manao dia manome rafitra manara-penitra izay azo ampidirina amin'ny fandaharam-pianarana ara-pitsaboana mifototra amin'ny fahaiza-manao efa misy.Ity atrikasa ity dia mampiasa ny tanjona fianarana ambaratonga 2 (fahatakarana), 3 (fampiharana), ary 4 (fanadihadiana) momba ny taksonomie Bloom.Ny fananana loharanon-karena amin'ny ambaratonga ambony amin'ny fanasokajiana, toy ny famoronana tetikasa, dia afaka manamafy bebe kokoa ny fahalalana.Mitaky fiaraha-miasa amin'ny manam-pahaizana momba ny klinika izany mba hamaritana ny fomba azo ampiharana ny lohahevitra AI amin'ny fizotran'ny klinika sy ny fisorohana ny fampianarana lohahevitra miverimberina efa tafiditra ao anatin'ny fandaharam-pianarana ara-pitsaboana mahazatra.
Mamorona fandalinana tranga mampiasa AI.Mitovy amin'ny ohatra momba ny klinika, ny fianarana mifototra amin'ny tranga dia afaka manamafy ny foto-kevitra abstract amin'ny alàlan'ny fanasongadinana ny maha-zava-dehibe azy ireo amin'ny fanontaniana klinika.Ohatra, fandalinana atrikasa iray no nanadihady ny rafitra fitiliana retinopathie diabetika miorina amin'ny AI 13 mba hamantarana ireo fanamby eny an-dalana manomboka amin'ny laboratoara mankany amin'ny toeram-pitsaboana, toy ny fepetra takian'ny fanamarinana ivelany sy ny lalan'ny fankatoavana ny lalàna.
Mampiasà fianarana traikefa: Ny fahaiza-manao ara-teknika dia mitaky fanazaran-tena mifantoka sy fampiharana miverimberina mba hifehezana, mitovy amin'ny traikefa fianarana mihodinkodina ataon'ireo mpiofana klinika.Vahaolana iray azo atao ny modely an-dakilasy navadika, izay voalaza fa hanatsara ny fitazonana fahalalana amin'ny fampianarana injeniera14.Ao amin'ity modely ity, ny mpianatra dia mamerina mijery ireo fitaovana ara-teorika tsy miankina ary ny fotoam-pianarana dia natokana hamahana olana amin'ny alàlan'ny fandalinana tranga.
Fanamafisana ho an'ny mpandray anjara amin'ny sehatra maro: Manantena izahay fa ny fananganana AI dia ahitana fiaraha-miasa amin'ny sehatra maro, ao anatin'izany ny mpitsabo sy ny matihanina ara-pahasalamana miaraka amin'ny ambaratonga fampiofanana samihafa.Noho izany, ny fandaharam-pianarana dia mety mila amboarina amin'ny fifampidinihana amin'ny mpampianatra avy amin'ny sampana samihafa mba hampifanaraka ny votoatiny amin'ny sehatra samihafa momba ny fahasalamana.
Ny faharanitan-tsaina artifisialy dia teknolojia avo lenta ary ny foto-kevitra fototra dia mifandray amin'ny matematika sy ny siansa informatika.Ny fanofanana ny mpiasan'ny fahasalamana hahatakatra ny faharanitan-tsaina artifisialy dia manolotra fanamby miavaka amin'ny fisafidianana votoaty, ny maha-zava-dehibe ny klinika ary ny fomba fanaterana.Manantena izahay fa ny hevitra azo avy amin'ny atrikasa AI amin'ny Fanabeazana dia hanampy ireo mpanabe amin'ny ho avy handray fomba vaovao hampidirana AI amin'ny fanabeazana ara-pitsaboana.
Ny script Google Colaboratory Python dia loharano misokatra ary azo alaina ao amin'ny: https://github.com/ubcaimed/ubcaimed.github.io/tree/master/.
Prober, KG ary Khan, S. Mieritreritra indray ny fanabeazana ara-pitsaboana: antso ho amin'ny hetsika.Akkad.fanafody.88, 1407–1410 (2013).
McCoy, LG sns. Inona no tena tokony ho fantatry ny mpianatra mpitsabo momba ny faharanitan-tsaina artifisialy?Ny laharana ambany indrindra amin'ny NPZH.Fitsaboana 3, 1–3 (2020).
Dos Santos, DP, et al.Ny fihetsiky ny mpianatra mpitsabo amin'ny faharanitan-tsaina artifisialy: fanadihadiana marobe.EURO.taratra.29, 1640–1646 (2019).
Fan, KY, Hu, R., ary Singla, R. Fampidirana ny fianarana milina ho an'ny mpianatra mpitsabo: tetikasa pilot.J. Med.mampianatra.54, 1042–1043 (2020).
Cooperman N, et al.Famantarana ny ankizy amin'ny risika ambany indrindra amin'ny ratra amin'ny ati-doha amin'ny klinika aorian'ny ratra amin'ny lohany: fandalinana vondrona mety.Lancet 374, 1160–1170 (2009).
Street, WN, Wolberg, WH ary Mangasarian, OL.Fitrandrahana endri-javatra nokleary ho an'ny fivontosana nono.Biomedical Science.Fanodinana sary.Biomedical Science.Weiss.1905, 861–870 (1993).
Chen, PHC, Liu, Y. ary Peng, L. Ahoana ny famolavolana maodely fianarana milina ho an'ny fitsaboana.Nat.Mat.18, 410–414 (2019).
Selvaraju, RR et al.Grad-cam: Fandikana an-tsary ny tambajotra lalina amin'ny alàlan'ny localization mifototra amin'ny gradient.Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 618–626 (2017).
Kumaravel B, Stewart K ary Ilic D. Fampandrosoana sy fanombanana ny modely spiral amin'ny fanombanana ny fahaiza-manao fanafody mifototra amin'ny porofo amin'ny fampiasana OSCE amin'ny fanabeazana ara-pitsaboana.Fanafody BMK.mampianatra.21, 1–9 (2021).
Kolachalama VB sy Garg PS Machine fianarana sy fanabeazana ara-pitsaboana.Ny laharana ambany indrindra amin'ny NPZH.fanafody.1, 1–3 (2018).
van Leeuwen, KG, Schalekamp, ​​​​S., Rutten, MJ, van Ginneken, B. ary de Rooy, M. Artificial intelligence in radiology: vokatra ara-barotra 100 sy ny porofo ara-tsiansa.EURO.taratra.31, 3797–3804 (2021).
Topol, EJ Fitsaboana avo lenta: ny fifandonana amin'ny faharanitan-tsaina olombelona sy artifisialy.Nat.fanafody.25, 44–56 (2019).
Bede, E. et al.Fanombanana mifototra amin'ny olombelona ny rafitra fianarana lalina napetraka ao amin'ny toeram-pitsaboana mba hahitana ny retinopathy diabetika.Ny fizotran'ny fihaonambe CHI 2020 momba ny maha-olombelona amin'ny rafitra informatika (2020).
Kerr, B. Ny efitrano fianarana navadika amin'ny fampianarana injeniera: famerenana fikarohana.Proceedings of the 2015 International Conference on Interactive Collaborative Learning (2015).
Ny mpanoratra dia misaotra an'i Danielle Walker, Tim Salcudin, ary Peter Zandstra avy amin'ny Cluster Biomedical Imaging and Artificial Intelligence Research ao amin'ny University of British Columbia noho ny fanohanana sy famatsiam-bola.
RH, PP, ZH, RS ary MA no tompon'andraikitra amin'ny famolavolana ny votoatin'ny fampianarana atrikasa.RH sy PP no tompon'andraikitra amin'ny famolavolana ny ohatra fandaharana.Ny KYF, OY, MT ary PW no tompon'andraikitra tamin'ny fandaminana ara-pitaovana ny tetikasa sy ny famakafakana ireo atrikasa.RH, OY, MT, RS no tompon'andraikitra tamin'ny famoronana ireo tarehimarika sy tabilao.RH, KYF, PP, ZH, OY, MY, PW, TL, MA, RS no tompon'andraikitra tamin'ny famolavolana sy fanitsiana ny antontan-taratasy.
Ny Communication Medicine dia misaotra an'i Carolyn McGregor, Fabio Moraes, ary Aditya Borakati noho ny fandraisany anjara tamin'ny famerenana ity asa ity.


Fotoana fandefasana: Feb-19-2024