Spletni Arhiv SiNAPSE | Ta spletna stran se ne osvežuje več. Za nove vsebine obiščite naslovno stran.

Tremor: ko se srečata medicina in računalništvo

Zvezdan Pirtošek, Matej Guid, 15. 5. 2013

V sredo, 15. maja, ob 18. uri vas vabimo na majski SiNAPSA nevroznanstveni seminar. Prof. dr. Zvezdan Pirtošek in doc. dr. Matej Guid bosta prikazala, kako lahko zdravniki in računalničarji koristno povežejo svoje znanje pri diagnostiki različnih bolezni. Prof. dr. Zvezdan Pirtošek bo spregovoril o tremorju kot najpogostejši motnji gibanja, doc. dr. Matej Guid pa bo predstavil, kako lahko s pomočjo strojnega učenja izgradimo sistem za podporo pri odločanju nevrologov pri razlikovanju različnih tipov tremorja.

Diskusijo po seminarju bo spodbujal in usmerjal Dejan Georgiev, dr. med.

Predavanji bosta izpeljani v slovenskem jeziku in bosta potekali v seminarju Nevrološke klinike.

Prof. dr. Zvezdan Pirtošek, Klinični oddelek za bolezni živčevja, Nevrološka klinika, UKCL

Tremor: med kliničnim opazovanjem in potrebo po preiskavah

Področje motenj gibanja v nevrologiji ostaja eno zadnjih otokov »klasične nevrologije«, kjer ključnega pomena ostaja opazovanje, preiskava bolnika in razgovor z njim – ne pa rezultati instrumentalnih preiskav (za razliko od kardiologije, kjer izvrstno diagnozo lahko postavimo, brez da bi bolnika sploh videli). Najpogostejše motnje gibanja so različni tremorji, za katere velja, da jih lahko hitro prepoznamo, klasificiramo in ustrezno zdravimo. Z video prispevki bomo to trditev ilustrirali, pokazali pa tudi, da je pretirana in da nam, ob tem ko klinična observacija ostaja temelj obravnave, lahko druge metode v veliki meri pomagajo.

Doc. dr. Matej Guid, Fakulteta za računalništvo in informatiko, Univerza v Ljubljani

Metoda umetne inteligence, ki zna prisluhniti zdravnikom

Povezovanje metod umetne inteligence in medicine pogosto ne vodi k želenim rezultatom, saj zdravniki - marsikdaj upravičeno - ne zaupajo pridobljenim rezultatom. Vendar pa se to lahko korenito spremeni, če v samo izgradnjo računalniških modelov za podporo odločanju vpletemo eksperta - zdravnika. V predavanju bo predstavljen pristop, ki to omogoča na zelo učinkovit način in ki kombinira dve področji: strojno učenje in argumentiranje. Argumentirano strojno učenje je plod domačega znanja, omogoča pa interakcijo med metodo strojnega učenja in domenskim ekspertom na način, ki vodi do iterativnega izpopolnjevanja računalniškega modela izbrane domene. Ekspert pojasni samo skrbno izbrane specifične primere in tako na hiter in učinkovit način podaja le relevantno znanje. Metoda je sposobna samodejno zaznati in korigirati tudi morebitne slabosti v ekspertovih razlagah. Rezultati več različnih študij so pokazali, da tak pristop vodi do bistveno točnejših napovedi v primerjavi z običajnimi sodobnimi metodami strojnega učenja. In kar je zelo pomembno za uporabo pridobljenih rezultatov v praksi: pristop vodi do človeku razumljivih modelov, ki so konsistentni z znanjem eksperta. Skozi primere bomo spoznali kako smo z omenjenim pristopom izgradili sistem za podporo odločanju nevrologov pri razlikovanju različnih tipov tremorja.

Prof. dr. Zvezdan Pirtošek je specialist nevrolog in vodja Kliničnega oddelka za bolezni živčevja na ljubljanski Nevrološki kliniki. Poleg kliničnega dela je tudi redni profesor na Medicinski fakulteti, poučuje pa tudi na Oddelku za psihologijo na Filozofski fakulteti Univerze v Ljubljani ter na magistrskem študiju Kognitivnih znanosti. Je med ustanovitelji meduniverzitetnega srednjeevropskega študija kognitivnih znanosti.

Dr. Matej Guid, docent na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani, je prvi avtor številnih znanstvenih člankov s področja umetne inteligence in je kot predavatelj nastopil na raznih uglednih mednarodnih konferencah. Njegovo raziskovalno delo je povezano z umetno inteligenco v izobraževanju ter obsega inteligentne sisteme za poučevanje, hevristično preiskovanje, računalniško igranje iger in strojno učenje. Njegova doktorska disertacija z naslovom Search and Knowledge for Human and Machine Problem Solving je bila leta 2010 nominirana za najboljši doktorat s področja umetne inteligence v Evropi.

Veseli bomo, če boste sporočilo posredovali vsem, ki bi jih dogodek utegnil zanimati, informativni poster pa nalepili na vidno mesto.

Vljudno vabljeni!

Projektna skupina nevroznanstveni seminarji


© SiNAPSA 2003-2012