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인공 지능 (네이버 룰렛)은 임상 의사 결정을 강화하기 위해 의료에 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
작업을 최적화하고 환자 결과를 향상시킵니다. 그러나 네이버 룰렛의 실제 배포
시스템은 데이터 세트 교대, 의사 -네이버 룰렛를 포함한 기본 엔지니어링 문제를 제시합니다
팀 역학 및 지속적인 모델 검증 및 업데이트의 필요성. 이러한 도전
네이버 룰렛 도구의 신뢰성과 확장 성을 위협하여 일관된 가치를 제공하는 능력을 제한합니다
임상 환경에서.
이 대화에서, 나는 이러한 핵심 과제를 해결하고 활성화하는 엔지니어링 솔루션을 제시 할 것입니다
확장 가능하고 안전한 네이버 룰렛 시스템의 개발. 먼저 기술에 대해 논의 할 것입니다
종단 환자 데이터를 예측 모델에 통합하려면 성능 향상
시간이 지남에 따라. 둘째, 데이터 세트 이동을 감지하고 완화하는 방법을 소개하여
모델은 개발에서 실제 사용으로 전환 할 때 정확도를 유지합니다. 마지막으로
개선하는 새로운 순위 기반 호환성 측정 및 최적화 프레임 워크 설명
의사의 신뢰 및 워크 플로 안정성을 보존하는 동안 모델 업데이트.
이러한 기본 방법을 개발하여 제 작업은 의료 네이버 룰렛를 장인으로부터 움직입니다.
확장 가능한 엔지니어링 분야에 대한 모델 별 접근. 나는 논의함으로써 결론을 내릴 것이다
개별 의사를위한 네이버 룰렛 개인화를 포함한 미래의 연구 방향 및
임상의를 기반으로 지속적으로 적응하는 대화식 네이버 룰렛 검증 시스템 개발
피드백.
Bio :Erkin Ötleş, MD, PhD는 심층 의료 전문 지식을 보유한 엔지니어이며 개발 전문
건강 관리를위한 확장 가능하고 강력한 인공 지능 시스템을 생성하는 방법. 그의
연구는 실제 임상에서 네이버 룰렛 배포의 핵심 엔지니어링 문제를 해결합니다
설정 - 데이터 세트 변화를 측정하고 완화하는 데 도움이되는 네이버 룰렛 시스템 설계
의사 워크 플로우에 원활하게, 지속적인 검증을위한 새로운 방법 만들기 및
모델 업데이트.
dr. Ötleş는 종 방향 환자를 모델링하기위한 혁신적인 기계 학습 기술을 개발했습니다
궤적, 임상 의사 결정에서 인간 네이버 룰렛 협업을 최적화하고
고분비 환경에서 네이버 룰렛 도구의 안전성 및 해석. 그의 작품은 출판되었습니다
최고의 의료 (Jama 내과, BMJ) 및 엔지니어링 (기계 학습을위한
Healthcare, Journal of the American Medical Informatics Association) 장소, 시연
실질적인 구현으로 이론적 발전을 연결하는 그의 능력. 그의 연구는
NPR, Wired 및 STAT News,를 포함하여 평신도 프레스에 의해 널리 보장되었습니다.
광범위한 사회적 영향을 강조합니다.
엔지니어이자 의사로서 Ötleş 박사는 네이버 룰렛에 고유 한 시스템 관점을 제시합니다
건강 관리. 그의 작업은 의료 네이버 룰렛 개발, 평가 및 전환을 목표로합니다.
장인, 모델 별 모델 별 프로세스에서 확장 가능한 엔지니어링 분야로 구현
- 의학에 사용 된 네이버 룰렛 도구가 강력하고 풍부 할뿐만 아니라 안전하다고
동적 임상 환경에 신뢰할 수 있고 적응할 수 있습니다.