Ужасы медицинских данных 2022
Ужасы медицинских данных возвращаются!
healthcaremedical imagingdata qualitydata annotation
В прошлом году мы в основном жаловались на проблемы, а в этот раз расскажем вам как их решать. Фильтрация грязной разметки, активное обучение, работа с разметчиками, дата-тестирование и многое другое!
Во втором блоке нашего трека мы поведаем о нестандартных способах применения машинного обучения в различных задачах медицинской сферы
Лайв-трансляция на YouTube - https://youtu.be/JmcyJhgmon8
Предварительное расписание:
Секция 1 - Качество медицинских данных (модераторы - Евгений Никитин и Никита Лештаев, Цельс)
- 11:00. Евгений Никитин - Обзорный доклад: качество медицинских данных
- 11:35. Антон Голубев - От JSON-ов к дата-платформе
- 12:05. Николай Филатов - Обзор методов очистки данных и контроля качества разметки
- 12:30. Мария Гарец - Активное обучение
- 13:00. Никита Николаев - Причины факапов медицинских ML-стартапов
- 13:30. Антон Краснов - Отбор и мониторинг врачей-разметчиков
Секция 2 (модераторы - Евгений Никитин и Антон Голубев)
- 14:20. Александр Золотарев и Никита Кубраков (Сколтех) - Детекция источников фибрилляции предсердий
- 15:05. Екатерина Кондратьева (Сколтех) - Непопсовые направления анализа медицинских снимков
- 15:40. Сергей Кастрюлин (Phillips & Сколтех) - Image Quality Assessment for Magnetic Resonance Imaging
- 16:30. Олег Рогов (Сколтех) - ИИ и машинное обучение для обработки изображений и текстов в медицине: опыт VeinCV
- 17:00. Александр Нестеров (Сбер) - NeuralSympCheck: Нейросетевая модель уточнения симптомов и постановки диагноза с использованием принципа логической регуляризации
- 17:45. Никита Щуцкий (Quantori) - A small BERT towards Large Medical Models