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CADU 云端人工智能胃镜新时代
Odin Vision 是世界著名的伦敦大学学院 (UCL) 威康 / EPSRC 介入和外科科学中心 (WEISS) 的衍生公司。该中心由 Danail Stoyanov 教授和 Laurence Lovat 教授领导，Danail Stoyanov 教授在内窥镜成像机器学习领域开创了 20 多年，Laurence Lovat 教授是一位开创性的胃肠病顾问，专门从事临床研究和技术转化为临床实践。
通过多年对流 - 渗透建模来推进南美的水和气候科学
Francina Dominguez，Roy Rasmussen，Changhai Liu，Kyoko Iike，Andreas Prein，Andam Varble，Paola A. A. A. A. Arias，Julio Bacmeister，Maria Laura Bettolli，Patrick Callaghan，Patrick Callaghan，Lelala M. Carvalho Aiguo Dai, Luminita Danail, Rosmeri Porfírio Da Rocha, Ernani de Lima Nascimento, Erin Dugherty, JIMY Dudhia, Trude Eidhammer, Zhe Feng, Lluís Fita, Rong Fu, Julian Giles, Harrieet Gilmor, Kate Halladay, Yongjie Huang, Angla Maylee Iza Wong，Miguel Lagos-Zñigaa，Miguel Lagos -Zones Jones，Jorge Llamocca，Marta Llopart，J。亚历杭德罗·马丁内斯（Alejandro Martinez），J。卡洛斯·马丁内斯（Carlos Martinez），贾斯汀·R·辛德（Justin R. Rosales，Lucia Scafff，Anton Seimon，Marcoon Somos -Valenzuela，Yang Tian，Peter van Oevelen，Daniel Veloso -Guila -Guila，Lulin Xue和Timothy Schneider
sages nbt创新周末 - 1月23日至25日，2025年
注册：7:00 AM-6：00 PM |林地门厅会议：7：15 AM-5：00 PM |林地宴会厅创新晚餐：6：00 pm-8：30 pm |祖母绿宴会厅7:00 am -8：15 AM |早餐7:15 AM -7：25 AM |开放欢迎和介绍|克里斯托弗·施拉赫塔（Christopher Schlachta）和埃里克·威尔逊（Erik Wilson）上午7:25 - 上午11:50 |这些课程将探索与将数字技术集成到外科实践中相关的问题，从而评估使用数字平台的培训和教育的潜在优势和缺点，以及数字分析，增强现实和机器学习可以在手术室中造成的优势和缺点。多次会议和小组讨论将包括以下主题：7:25 AM -7：35 AM | 2024年：我们现在在哪里进行手术AI？发言人：Filippo Filicori 7:35 AM -8：35 AM |我们从这里去哪里？主持人：Filippo Filicori，Gretchen Jackson演讲者（每个7分钟）Mahdi Azizian |迈向手术中的身体AI carla pugh |大数据时代的监管和行业关系的未来Danail Stoyanov |综合数据：现实世界数据替代玛格斯·马森（Margaux Masson）|使用视频分析增强任务评估Vikram Mohan |开放和连接或生态系统Matt Kroh |完全集成或基础设施面板讨论：（15分钟）8:35 AM -9：10 AM |说服我您的AI工作，可以产生ROI主持人：Jonah Stulberg，Carla Pugh扬声器：（每个7分钟）
在快速发展的大流行中部署人工智能模型的挑战
胡一鹏 1,2,4 约瑟夫·雅各布 1,3 杰弗里·JM·帕克 1,5,6 大卫·J·霍克斯 1,2,4 约翰·R·赫斯特 3 丹奈尔·斯托亚诺夫 1,2,5 1 伦敦大学学院医学图像计算中心，2 威康/EPSRC 介入和外科科学中心，3 伦敦大学学院呼吸科，4 医学物理和生物医学工程系，5 计算机科学系，伦敦大学学院，Gower Street，伦敦 WC1E 6BT，英国 6 Bioxydyn Limited，Pencroft Way，曼彻斯特，M15 6SZ，英国 通信：yipeng.hu@ucl.ac.uk 由严重急性呼吸系统综合症冠状病毒 2 引起的 COVID-19 大流行，发生在一个被基于大数据、计算能力和神经网络的人工智能（AI）迅速改变的世界。近年来，这些网络的目光越来越多地转向医疗保健领域的应用。COVID-19 是一种全球性疾病，对健康和经济造成破坏，或许不可避免地会吸引全球学术界和工业界的计算机科学家的关注和资源。AI 支持应对疫情的潜力已在广泛的临床和社会挑战 [1] 中提出，包括疾病预测、监测和抗病毒药物发现。随着疫情对世界人民、工业和经济的影响不断扩大，这种情况可能会持续下去，但对当前疫情的一个令人惊讶的观察是，迄今为止，AI 在 COVID-19 管理中的影响有限。本通讯重点探讨了在前线医疗服务中未能成功采用为 COVID-19 诊断和预后开发的 AI 模型的潜在原因。我们强调了模型在疫情的不同阶段必须解决的不断变化的临床需求，并解释了将模型转化为反映当地医疗环境的重要性。我们认为，基础研究和应用研究对于加速人工智能模型的潜力都至关重要，在迅速发展的疫情期间尤其如此。 从这个角度看，对 COVID-19 的反应，或许可以让我们一窥全球科学界应如何应对未来的疾病爆发，以更有效地应对。