r_d
Machine Learning в MedTech
Бесплатный практический онлайн-интенсив о ML-алгоритмах в медицинской сфере. Вы проведете выходные дни, обучая ИИ диагностировать заболевания.
Об интенсиве
В отличие от машин, человек несовершенен и болеет с (не)определенной периодичностью. В Mawi (продуктовая компания; MedTech-домен) знают об этом несовершенстве и разрабатывают продукты на базе ИИ, которые помогают обнаружить несовершенство. Двое людей вида ‘data scientist в Mawi’ проведут в r_d интенсив.
Этот интенсив — о том, как симбиоз искусственного и человеческого интеллекта помогает определять болезни (человеческие) на ранних стадиях. В день вида ‘сб, 26 дек’ вы на кейсах разберете принципы работы алгоритмов в медицинской сфере. В день вида ‘вс, 27 дек’ вы обучите модель диагностировать болезнь.
26 декабря ↓ 27 декабря
→26 декабря — 27 декабря
лектор #1
Виталий Саган
руководит Hardware, Machine Learning и Certification отделами в Mawi
- отвечает за joint research-проекты Mawi с университетами и бизнесом
- занимается развитием продукта и стратегией
- ранее (~ 6 лет назад) работал с медицинскими данными как data scientist
- победитель профильных хакатонов
лектор #2
Артем Бачинский
Data scientist в Mawi
- 4+ лет обучает алгоритмы обрабатывать биосигналы
- занимается медицинской сертификацией алгоритмовмашинного обучения
- спикер конференций и митапов на тему «AI в медицине»победитель хакатонов вида Garage48

программа
1
26.12
лекция [Виталий Саган]
- особенности работы с медицинскими данными
- кейсы применения ML алгоритмов в медицине
- способы оценки качества алгоритмов предназначенных для медицинских целей
- интерпретация результатов работы медицинских алгоритмов
2
27.12
практика [Артем Бачинский]
- обучение модели определять пневмонию на рентгеновских снимках
- реализация концепции ‘transfer learning’ для альтернативной модели
- применение методов для интерпретации результатов обученных моделей
вы ⟶
ваши свойства
[для практической части]
- junior ML-engineer
- data scientist
- студент компьютерных наук
- other engineer
ваши свойства ⟶
[для практической части]
- владение Python
- понимание работы основных ML-алгоритмов
- возможно, но не обязательно: навык работы с Google Collab / Jupyter Notebook
регистрация на бесплатный практикум
После интенсива
1
данные
понимаете, как работать с медицинскими данными
понимаете, как работать с медицинскими данными
2
алгоритмы
умеете разрабатывать алгоритмы для медицинской диагностики
умеете разрабатывать алгоритмы для медицинской диагностики
3
домен
при должном умении сможете применять алгоритмы в других предметных областях
при должном умении сможете применять алгоритмы в других предметных областях