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Seeing beyond the scan in neuroimaging

2025/4/30
logo of podcast Practical AI: Machine Learning, Data Science, LLM

Practical AI: Machine Learning, Data Science, LLM

AI Deep Dive Transcript
People
G
Gavin Winston
Topics
Gavin Winston: 我主要研究的是神经影像学,特别是利用MRI数据和机器学习技术来诊断和治疗神经系统疾病,例如癫痫。神经影像学是一个广泛的领域,涵盖多种技术,例如MRI、CT和PET扫描,这些技术可以帮助我们了解大脑的结构和功能。随着技术的进步,我们获得了越来越多的数据,这促使我们开始考虑如何利用机器学习技术来分析这些数据。MRI扫描数据量巨大,对放射科医生来说分析耗时,机器学习可以帮助节省时间并提高异常检测效率。机器学习在医学实践中的应用进展缓慢,这与数据质量、伦理问题和技术准确性等因素有关。在神经影像数据分析中,医生会根据患者症状和体检结果,寻找大脑中与症状相关的异常结构或功能变化。放射科医生通过模式识别来识别扫描图像中的异常情况。大多数临床扫描关注大脑结构,而功能性扫描则用于特定情况,例如脑外科手术前确定大脑功能区域。人脑的复杂程度远超目前任何人工神经网络,神经网络模拟的是大脑功能的简化版本。机器学习在神经影像学中的应用包括对扫描图像进行分类,判断是否存在异常,以及确定受影响的大脑区域。机器学习还可以用于指导治疗方案的选择和预测患者预后。用于疾病分类的监督学习方法通常使用支持向量机或卷积神经网络等技术。神经影像学中机器学习面临的主要挑战之一是数据获取的困难,包括数据量不足和数据标注的耗时性。可以通过对现有数据进行修改来增强数据,但目前还无法完全从头合成数据。医学影像AI算法的应用受限于可解释性,医生需要理解算法如何做出决策才能信任算法。AI在医学中的应用面临伦理方面的障碍,例如数据隐私和安全问题。人类在神经影像学异常检测中的表现差异很大,而AI算法可以检测到人类难以察觉的细微异常。AI不会取代医生,而是会增强医生的能力,提高工作效率。AI算法会犯错,需要人工监督,并且法律责任问题也需要解决。法律体系在AI技术发展方面滞后,需要进一步完善相关的法律框架。未来的医学影像技术将整合AI算法,提供更有效的诊断和治疗支持。 Daniel Whitenack: 作为主持人,我引导了访谈,提出了关于神经影像学、机器学习技术及其应用的问题,并与其他嘉宾讨论了相关话题。 Chris Benson: 作为主持人,我参与了访谈,并就神经影像学、AI技术在医疗领域的应用以及相关挑战与嘉宾进行了讨论。

Deep Dive

Shownotes Transcript

In this episode, we explore the intersection of AI, machine learning, and healthcare through the lens of neuroimaging and epilepsy diagnosis. Dr. Gavin Winston shares insights from his work using MRI data and machine learning to uncover subtle abnormalities in brain function. We discuss the cultural and ethical barriers to AI adoption in medicine, how predictive data analysis could transform the diagnostic workflow, and what the future holds for medical imaging in a world increasingly shaped by intelligent systems.

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