NCI放射肿瘤学人工智能研讨会：培养下一代
医学物理
2020-07-07 v3 物理教育
摘要
人工智能（AI）即将触及放射治疗的方方面面，从会诊、治疗计划、质量保证、治疗实施到结果建模。迫切需要对放射肿瘤医生和医学物理师进行数据科学培训，以帮助将AI解决方案引入临床实践。人员在培训不足的情况下尝试应用快速发展且复杂的技术时，可能弊大于利。随着我们领域中AI研究数量的增长，放射肿瘤学界需要讨论如何培养该领域的未来一代。美国国家癌症研究所（NCI）放射肿瘤学AI研讨会（马里兰州Shady Grove，2019年4月4-5日）是NCI在2019年主办的两个放射肿瘤学数据科学研讨会中的第一个（https://dctd.cancer.gov/NewsEvents/20190523_ai_in_radiation_oncology.htm）。在此次研讨会期间，培训与教育工作组由受邀与会者中的志愿者组成。其成员代表放射肿瘤学、医学物理、放射学、计算机科学、产业界和NCI。在这篇由培训与教育工作组成员撰写的观点文章中，我们提供并讨论了与未来有志于放射肿瘤学AI的受训者相关的行动要点：（1）建立AI意识和负责任行为；（2）实施实用的教学课程；（3）创建公开可用的培训资源数据库；（4）加速学习和资助机会。这些行动要点共同能够促进AI向临床实践的转化。
引用
@article{arxiv.1910.13334,
title = {NCI Workshop on Artificial Intelligence in Radiation Oncology: Training the Next Generation},
author = {John Kang and Reid F. Thompson and Sanjay Aneja and Constance Lehman and Andrew Trister and James Zou and Ceferino Obcemea and Issam El Naqa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.13334},
year = {2020}
}
备注
1 page, 4 tables. Workshop paper from NCI Workshop on Artificial Intelligence in Radiation Oncology. Accepted for publication by Practical Radiation Oncology