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AI人工智慧 醫療專題實作營隊 心得分享

前言

本篇文章前半段會先分享人工智慧營隊的相關資訊(他們2022寒假也有開設營隊),在後半段分享在人工智慧營隊的心得,有興趣的同學可以直接前往相對應章節喔。

AI人工智慧 醫療實作營

➤營隊名稱:AI人工智慧 醫療實作營

➤主辦單位:AI4kids 愛奇智慧科技

➤活動日期:台北場:1/23(日)~1/26(三) 9:00~17:00 台中場:1/26(三)~1/29(六) 9:00~17:00

➤招生對象:高中/職生

➤營隊費用:新台幣15800元、雙人團報九折、四人團報八五折

➤營隊地點:台北場:台灣大學、台中場:亞洲大學

➤了解更多資訊:點擊前往

➤開放報名時間:即日起~額滿截止

➤活動洽詢:信箱:service@ai4kids.ai 、電話:(04)2452-6312

AI人工智慧生物養殖專題 實作營

➤營隊名稱:AI人工智慧生物養殖專題 實作營

➤主辦單位:AI4kids 愛奇智慧科技

➤活動日期:1/26(三)至1/29(六)

➤招生對象:高中/職生

➤營隊費用:新台幣13800元、雙人團報九折、四人團報八五折

➤營隊地點:中山大學

➤了解更多資訊:點擊前往

➤開放報名時間:即日起~額滿截止

➤活動洽詢:信箱:service@ai4kids.ai 、電話:(04)2452-6312

AI人工智慧運動專題 實作營

➤營隊名稱:AI人工智慧運動專題 實作營

➤主辦單位:AI4kids 愛奇智慧科技

➤活動日期:2/7(一)~2/10(四))

➤招生對象:高中/職生

➤營隊費用:新台幣13800元、雙人團報九折、四人團報八五折

➤營隊地點:國立陽明交通大學

➤了解更多資訊:點擊前往

➤開放報名時間:即日起~額滿截止

➤活動洽詢:信箱:service@ai4kids.ai 、電話:(04)2452-6312

AI人工智慧自走車專題 實作營

➤營隊名稱:AI人工智慧自走車專題 實作營

➤主辦單位:AI4kids 愛奇智慧科技

➤活動日期:1/22(六)-1/25(二)

➤招生對象:高中/職生

➤營隊費用:新台幣13800元、雙人團報九折、四人團報八五折

➤營隊地點:台中逢甲大學 i-hub智慧創新港

➤了解更多資訊:點擊前往

➤開放報名時間:即日起~額滿截止

➤活動洽詢:信箱:service@ai4kids.ai 、電話:(04)2452-6312

AI醫療專題實作營?

營隊介紹

AI醫療專題實作營,簡單來說就是同時結合「人工智慧(Artificial Intelligence)」與「醫療、醫學」兩項專題,做出能輔助人類在醫學領域的工具。

更簡單的來說,人工智慧是為了增加人類生活的便利性,至於增加哪方面的便利性,就看人工智慧與什麼結合。當與醫療結合時,就可以幫助醫生更準確的判斷患者的病況,減少誤診的機率,這就是人工智慧帶給人類的便利性。

聽起來也許很厲害、很酷、很複雜……也許你認為高中生怎麼可能做到?但這場營隊的目的就是希望可以讓「非資訊或醫療專業領域的高中生」體驗、探索、學習平常無法嘗試的事物,也就是「人工智慧x醫療」

在四天的營隊當中,對於初次接觸人工智慧領域的學生,可以了解運作流程、基本原理結構;對於過去接觸過人工智慧的學生,可以深入理解人工智慧演算法的運作原理,探討更深入的數學等等。

簡言之,這就是一個讓你、我收穫滿滿的營隊:)

營隊贈送的兩本書籍
營隊贈送的兩本書籍

參加營隊原因(希望可以獲得什麼)

我個人對人工智慧很有興趣,身為108課綱的學生,我的自主學習計畫就是「初探人工智慧」,過去也參加過北醫舉辦的AI醫學營,所以這次看到AI4kids舉辦了「AI醫療專題實作4日營」,也就義無反顧地參加了!

因為我過去有一點人工智慧的基本知識,所以這次參加營隊的期望,就是能夠把過去學的內容重新複習一次,並且加深我所學的部分,例如從單純實作變成了解理論、結構等等,甚至是分享自己的知識給隊友等等。

想知道我有沒有真的達成期望嗎?那就繼續看下去吧!(底下內容看完保證你收穫滿滿~)

營隊滿滿的人潮
營隊滿滿的人潮

營隊地點

AI4KIDS一共舉辦了四個梯次,我選擇了台大場,想說離家近,又可以來台大逛逛,何樂而不為呢?

每次進來台大時,我都會刻意去椰林大道拍個照留念,覺得椰林整齊劃一的直通盡頭,看起來真是過癮,又配合陽光的助陣,整張照片就活了起來,你說是不是?

台灣大學椰林大道

前言:

因為這次營隊的四天課程包含了約30小時的課程,很難簡單的用一篇文章就分享給大家,所以本篇文章會分享我個人覺得最精彩的理論、實作課程,各一堂課。

如果有興趣的同學,那麼歡迎你也來營隊體驗看看,踏入人工智慧的領域喔!

營隊的課程:

理論:

  • 跨領域的智慧醫療
  • 認識人工智慧
  • 機器學習與醫療應用
  • 看得見的神經網路
  • Python套件介紹
  • 基礎醫學與臨床應用
  • 醫學論理與思辨
  • 綜觀醫學影像AI分析流程

實作:

  • 認識深度學習與實際應用
  • 電腦視覺-數位圖片格式
  • 卷積與圖片特徵萃取
  • AI胸腔植入物偵測實作
  • 腦部醫學影像對位(Registration)實作
  • 腹部醫學影響對位(Registration)實作
  • AI醫療影像黑客松(競賽)

理論課程:認識人工智慧

講師介紹:強哥!

接下來的這章節都是強哥所教授的內容呦!因為我覺得太精彩了,所以想把課程、我所學到的知識,盡可能分享給各位讀者,如果大家有興趣,很推薦大家參加營隊聽聽完整版的課程喔!

講師介紹(圖片提供: AI4kids)

什麼是人工智慧

人工智慧將超越人類?!

資訊科技日新月異,過去的電腦也許只能執行簡單的運算,但現今的電腦卻能打敗全世界最強棋士(Alpha Go),到底什麼原因讓電腦能夠進化得如此迅速,甚至有著某方面比人類更卓越的能力?

就是因為人工智慧的出現,讓「機器」能表現像「人類智慧」一樣處理任務。而且機器的運算比人類更快,學習的速度也就大幅領先人類,這也造就了機器學習一小段時間便超越人類長久以來學習的內容。

人工智慧的範疇與發展

人工智慧(Artificial Intelligence)涵蓋了許多事情,包括近幾年竄紅的機器學習、深度學習,都是屬於在人工智慧底下。以下這張圖讓你更了解三者之間的關係。

圖解人工智慧、機器學習、深度學習關聯
(圖片提供: AI4kids)

這個觀念非常重要,因為學習人工智慧的過程,一定要先認清楚整體的架構,不然人工智慧領域的知識太過豐富,很容易會搞不清楚自己到底在學哪個地方。

人工智慧 > 機器學習 > 深度學習

人工智慧包括機器學習,機器學習包括深度學習

你聽過圖靈測試嗎?

在人工智慧發展史上,圖靈測試為一種『判斷機器是否具有「智慧」』的實驗,實驗如下:

實驗中總共有三個主角,提問者A、真人B、機器C,在實驗過程中提問者會對真人B、機器C提出問題,並且讓他們回答,假如提問者無法正確選出哪個是真人哪個是機器,實驗就算通過,也就代表該機器擁有「智能」,也就是擁有「人性」的相同概念。

簡單舉一個例子:

1.「貓坐在毯子上,因為它很冷」,那麼請問誰很冷?

2.「貓坐在毯子上,因為它很溫暖」,那麼請問誰很溫暖?

這樣類似的問題,也許大班的小孩就可以輕鬆回答出來,不過現在強大的人工智慧,卻還是無法回答與通過圖靈測試。

AI人工智慧的發展歷史

最近因為深度學習竄紅,所以人工智慧又重新浮現在普同大眾眼前,不過人工智慧是近幾年才開始發展的嗎?不,人工智慧早在80年前就開始發展了,至今歷經了三次興起,兩次衰敗,目前正處於第三次興起時代。

第一次沒落:沒有人工智慧能夠通過「圖靈測試」,多數人認為人工智慧不具有思考能力,沒有發展機會。

第二次沒落:雖然專家系統被研發出來,但是維護費用過高,又不是很實用,所以又被唾棄。

第三次?這就要靠我們這一世代決定,人工智慧到底是沒落還是持續起飛了!

人工智慧在醫療的應用案例

行動醫療(mHealth)

現在已經有血糖測量機可以傳輸數據到手機的App上,再從App去判斷血糖的變化,最後連結到健康照護設備,給予糖尿病等患者飲食方面的建議。

行動醫療(mHealth)

穿戴式裝置(Health IT)

現在非常流行的穿戴式裝置 Apple Watch,讓使用者可以長時間測量身體各項數值的變化,即時偵測到身體的狀況,提供回饋建議,又或是根據大數據去比較,推斷出哪項數值有可能發生異常等等。

遠距醫療照護(Telehealth and Telemedicine)

在2020年的新型冠狀病毒爆發,新型肺炎患者會因為肺部病變,而產生不同的呼吸音,現在已經有微型聽診器、貼片,便可以取代聽診,甚至結合AI遠端監控,達到「遠距醫療照護」效果。

個人化醫療(Personalized Medicine)

個人化醫療,就是根據每個人的體質差異、不同疾病的分子機制,對某特定類型的病人給予正確的藥物,獲得「最佳」的療效。

電腦如何學習

AI是如何訓練出來的呢?AI的學習方法是從大量數據中學習,並且配合演算法去訓練,最後就能預測成果。

AI訓練的方法(圖片提供:AI4KIDS)

以下舉幾個簡單的人工智慧訓練例子:

如何訓練判斷狗或貓的AI呢?

1.我們需要有大量的貓、狗照片

2.把這些照片處理完成後,選擇演算法去訓練AI

3.得出可判斷貓狗的AI模型

看似很簡單的三步驟,但實際上細節可是很多的,每一步驟都可以拆成好多步驟與好多細節,不過這裡就不深入討論了。

訓練判斷貓狗的AI(圖片提供:AI4KIDS)

又或者是常見的「語音辨識」、「手寫辨識」等等,都是利用這個模式去訓練人工智慧,得出最終的預測結果喔!

營隊實作活動:人工智慧醫療專題黑客松

競賽主題

這次營隊在最後的半天有舉辦一場小型黑客松,在場的16個小隊都必須抽選一個題目,並且利用這四天所學之知識,自己訓練出可以運行的人工智慧模型,並且最後上台成果發表。

總共有以下幾種題目,每一小隊會隨機分配到一種,我們十三小隊分配到的是:「心臟肥大」

ㄍ題目分配

討論分工

整體黑客松的競賽結果,看中「程式設計」與「簡報內容」,所以我們小隊分為三小組,負責「撰寫程式」、「搜集資料」、「簡報製作」。

  • 撰寫程式:在Colab平台上把程式碼寫完,並且訓練出可用的AI模型
  • 搜集資料:蒐集「醫療」相關的資訊,例如病情影響因素等等
  • 簡報製作:把前兩組所得的資料,製作成簡報。

程式設計實作(以下會涉及Python程式設計內容喔!)

程式設計實作可以分成兩部分,首先要把整個訓練流程撰寫出來,等到AI模型順利被建造出來,再藉由調整各項參數,達到最高的成功預測率。

初始訓練過程:完整程式撰寫

一、環境準備

下載、引入一些等等會用到的PY模組(numpy, pandas, matplotlib等等)

二、下載資料庫

從Dropbox上下載數據資料,並且進行解壓縮。

三、引入並且確認資料集

1.先確認資料庫

2.切割訓練集、測試集、驗證集

3.資料預處理

4.數據視覺化

5.加強資料

四、建立、訓練模型

開始訓練模型

五、測試模型

持續調整參數:增加AI模型成功識別率

一、數據加強

二、資料標準化

討論簡報內容

上台報告

人工智慧醫療營隊 反思心得

在這次短短的四天「AI醫學營當中」,我不但重新複習了過去所學的知識,更深入探所有關人工智慧的原理方面,收穫甚多。我也決定在未來把人工智慧加入自主學習計畫當中,讓我對人工智慧的探索可以更深入。

人家都說師傅引進門,修行在個人。在參加完人工智慧醫學營後,我發現我對這方面有興趣,所以未來也會自行花時間學習,無論是線上課程或是書籍的資源。

AI人工智慧 X 醫療專題 營隊資訊

看完以上心得分享後,如果你也對這樣的營隊感興趣,希望在寒/暑假充實自我,探索人工智慧、醫療的結合專題,並做出自己的學習歷程,很推薦你參加這個營隊呦!

營隊介紹:

詳細的營隊資訊:

高中生資訊網站-站長https://students.tw
大家好,我是高中生資訊網站的創辦人,Joey。 致力於分享高中生相關的資訊,無論是活動、志工、營隊等等 喜歡深度學習、架設網站等等,自詡為斜槓青年~ 如果有網站相關的問題都可以詢問我喔!
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