Kea leboha ha le etetse Nature.com. Mofuta wa sebatli seo o se sebedisang o na le tshehetso e fokolang ya CSS. Bakeng sa diphetho tse ntle ka ho fetisisa, re kgothaletsa ho sebedisa mofuta o motjha wa sebatli sa hao (kapa ho tima mokgwa wa ho tsamaisana le di-browser ho Internet Explorer). Ho sa le jwalo, ho netefatsa tshehetso e tswelang pele, re bontsha sebaka sena sa marang-rang ntle le setaele kapa JavaScript.
Litšebeliso tsa bohlale ba maiketsetso ba kliniki (AI) li ntse li hola ka potlako, empa mananeo a thuto a sekolo sa bongaka a teng a fana ka thuto e fokolang e akaretsang sebaka sena. Mona re hlalosa thupelo ea koetliso ea bohlale ba maiketsetso eo re e ntlafalitseng le ho e fa baithuti ba bongaka ba Canada 'me re etsa likhothaletso bakeng sa koetliso ea nakong e tlang.
Bohlale ba maiketsetso (AI) bongaka bo ka ntlafatsa katleho ea sebaka sa mosebetsi le ho thusa ho etsa liqeto tsa bongaka. Ho tataisa ka mokhoa o sireletsehileng tšebeliso ea bohlale ba maiketsetso, lingaka li tlameha ho ba le kutloisiso e itseng ea bohlale ba maiketsetso. Maikutlo a mangata a buella ho ruta likhopolo tsa AI1, joalo ka ho hlalosa mehlala ea AI le lits'ebetso tsa netefatso2. Leha ho le joalo, merero e fokolang e hlophisitsoeng e kentsoe tšebetsong, haholo-holo boemong ba naha. Pinto dos Santos et al.3. Baithuti ba bongaka ba 263 ba ile ba etsoa lipatlisiso 'me 71% ba lumetse hore ba hloka koetliso ea bohlale ba maiketsetso. Ho ruta bamameli ba bongaka bohlale ba maiketsetso ho hloka moralo o hlokolosi o kopanyang likhopolo tsa tekheniki le tse seng tsa tekheniki bakeng sa baithuti bao hangata ba nang le tsebo e batsi ea pele. Re hlalosa phihlelo ea rona ea ho fana ka letoto la lithupelo tsa AI ho lihlopha tse tharo tsa baithuti ba bongaka le ho etsa likhothaletso bakeng sa thuto ea bongaka ea nakong e tlang ho AI.
Seboka sa rona sa libeke tse hlano sa Selelekela sa Bohlale ba Maiketsetso ho tsa Bongaka bakeng sa baithuti ba bongaka se ile sa tšoaroa ka makhetlo a mararo pakeng tsa Hlakola 2019 le Mmesa 2021. Kemiso ea seboka ka seng, e nang le tlhaloso e khutšoanyane ea liphetoho thutong, e bontšitsoe ho Setšoantšo sa 1. Thupelo ea rona e na le lipheo tse tharo tsa mantlha tsa ho ithuta: baithuti ba utloisisa hore na data e sebetsoa joang lits'ebetsong tsa bohlale ba maiketsetso, ba sekaseka lingoliloeng tsa bohlale ba maiketsetso bakeng sa lits'ebetso tsa bongaka, 'me ba sebelisa menyetla ea ho sebelisana le baenjiniere ba nts'etsapele bohlale ba maiketsetso.
Putsoa ke sehlooho sa puo 'me boputsoa bo bobebe ke nako ea lipotso le likarabo tse kopanetsoeng. Karolo e putsoa ke sepheo sa tlhahlobo e khutšoanyane ea lingoliloeng. Likarolo tse lamunu ke lithuto tsa linyeoe tse khethiloeng tse hlalosang mehlala kapa mekhoa ea bohlale ba maiketsetso. Botala ke thupelo e tataisoang ea lenaneo e etselitsoeng ho ruta bohlale ba maiketsetso ho rarolla mathata a kliniki le ho lekola mehlala. Litaba le nako ea lithupelo lia fapana ho latela tlhahlobo ea litlhoko tsa baithuti.
Thupelo ea pele e ne e tšoaretsoe Univesithing ea British Columbia ho tloha ka Hlakola ho isa Mmesa 2019, 'me barupeluoa bohle ba 8 ba fane ka maikutlo a matle4. Ka lebaka la COVID-19, thupelo ea bobeli e ne e tšoaretsoe ka mokhoa oa inthanete ka Mphalane-Pulungoana 2020, 'me baithuti ba bongaka ba 222 le baahi ba 3 ba tsoang likolong tse 8 tsa bongaka tsa Canada ba ingolisitse. Li-slide tsa nehelano le khoutu li kentsoe sebakeng se bulehileng sa phihlello (http://ubcaimed.github.io). Maikutlo a bohlokoa ho tsoa phetolelong ea pele e ne e le hore lipuo li ne li le matla haholo 'me boitsebiso bo ne bo le khopolo-taba haholo. Ho sebeletsa libaka tse tšeletseng tse fapaneng tsa nako tsa Canada ho baka liphephetso tse ling. Kahoo, thupelo ea bobeli e khutsufalitse thuto ka 'ngoe ho hora e le 'ngoe, ea nolofatsa boitsebiso ba thupelo, ea eketsa lithuto tse ling tsa linyeoe, 'me ea theha mananeo a boilerplate a lumellang barupeluoa ho qeta likotoana tsa khoutu ka ho lokisa liphoso tse fokolang (Lebokose la 1). Maikutlo a bohlokoa ho tsoa phetolelong ea bobeli a ne a kenyelletsa maikutlo a matle mabapi le boikoetliso ba mananeo le kopo ea ho bontša ho rera morero oa ho ithuta ka mochini. Ka hona, thupelong ea rona ea boraro, e neng e tšoaretsoe baithuti ba bongaka ba 126 ka Hlakubele-Mmesa 2021, re kenyelelitse boikoetliso bo eketsehileng ba ho ngola khoutu le lithuto tsa maikutlo a projeke ho bontša tšusumetso ea ho sebelisa mehopolo ea thupelo mererong.
Tlhahlobo ea Lintlha: Lekala la thuto ea lipalo-palo le khethollang mekhoa e nang le moelelo data ka ho sekaseka, ho sebetsana le ho buisana ka mekhoa ea data.
Ho ntsha data: tshebetso ya ho hlwaya le ho ntsha data. Moelelong wa bohlale ba maiketsetso, hangata sena se seholo, se na le diphetoho tse ngata bakeng sa sampole ka nngwe.
Phokotso ea litekanyo: Ts'ebetso ea ho fetola data ka likarolo tse ngata tse ikhethileng hore e be likarolo tse fokolang ha ho ntse ho bolokoa litšobotsi tsa bohlokoa tsa sete ea data ea pele.
Litšobotsi (mabapi le bohlale ba maiketsetso): thepa e ka lekanngoang ea sampole. Hangata e sebelisoa ka ho fapanyetsana le "thepa" kapa "phetoho".
'Mapa oa Ts'ebetso ea Gradient: Mokhoa o sebelisoang ho toloka mehlala ea bohlale ba maiketsetso (haholo-holo marangrang a methapo a convolutional), e sekasekang ts'ebetso ea ho ntlafatsa karolo ea ho qetela ea marang-rang ho khetholla libaka tsa data kapa litšoantšo tse bolelang esale pele haholo.
Mohlala o Tloaelehileng: Mohlala o seng o ntse o le teng wa AI o koetlisitsweng esale pele ho etsa mesebetsi e tshwanang.
Teko (mabapi le bohlale ba maiketsetso): ho shebella kamoo mohlala o etsang mosebetsi o sebedisang data eo o eso kang o e fumana pele.
Koetliso (mabapi le bohlale ba maiketsetso): Ho fana ka mohlala o nang le data le liphetho e le hore mohlala o fetole liparamente tsa oona tsa kahare ho ntlafatsa bokhoni ba oona ba ho etsa mesebetsi o sebelisa data e ncha.
Vekthara: letoto la data. Thutong ea mochini, karolo e 'ngoe le e 'ngoe ea sehlopha hangata ke tšobotsi e ikhethang ea sampole.
Tafole ea 1 e thathamisa lithuto tsa morao-rao tsa Mmesa 2021, ho kenyeletsoa le lipheo tse reretsoeng ho ithuta bakeng sa sehlooho se seng le se seng. Seboka sena sa thuto se reretsoe ba sa tsoa fihla boemong ba botekgeniki 'me ha se hloke tsebo efe kapa efe ea lipalo ho feta selemo sa pele sa lengolo la bongaka la pele ho thuto. Thupelo ena e ntlafalitsoe ke baithuti ba 6 ba bongaka le matichere a 3 a nang le mangolo a tsoetseng pele a boenjiniere. Baenjiniere ba ntse ba nts'etsapele khopolo-taba ea bohlale ba maiketsetso ho ruta, 'me baithuti ba bongaka ba ithuta boitsebiso bo amanang le bongaka.
Lithupelo li kenyelletsa lipuo, lithuto tsa linyeoe, le mananeo a tataisoang. Thutong ea pele, re hlahloba likhopolo tse khethiloeng tsa tlhahlobo ea data ho biostatistics, ho kenyeletsoa pono ea data, regression ea logistic, le papiso ea lipalo-palo tse hlalosang le tse susumetsang. Le hoja tlhahlobo ea data e le motheo oa bohlale ba maiketsetso, re qhelela ka thoko lihlooho tse kang ho merafo ea data, tlhahlobo ea bohlokoa, kapa pono e sebelisanang. Sena se ne se bakoa ke likhaello tsa nako le hobane baithuti ba bang ba pele ho baithuti ba ne ba e-na le koetliso ea pele ho biostatistics 'me ba ne ba batla ho akaretsa lihlooho tse ikhethang tsa ho ithuta mochini. Thuto e latelang e hlahisa mekhoa ea sejoale-joale 'me e tšohla ho qaptjoa ha mathata a AI, melemo le meeli ea mehlala ea AI, le tlhahlobo ea mohlala. Lithuto li tlatselletsoa ke lingoliloeng le lipatlisiso tse sebetsang mabapi le lisebelisoa tse teng tsa bohlale ba maiketsetso. Re hatisa tsebo e hlokahalang ho lekola katleho le monyetla oa mohlala ho rarolla lipotso tsa kliniki, ho kenyeletsoa ho utloisisa meeli ea lisebelisoa tse teng tsa bohlale ba maiketsetso. Mohlala, re kopile baithuti ho hlalosa litataiso tsa kotsi ea hlooho ea bana tse hlahisitsoeng ke Kupperman et al., 5 tse kentseng tšebetsong algorithm ea sefate sa qeto ea bohlale ba maiketsetso ho fumana hore na CT scan e ka ba molemo ho latela tlhahlobo ea ngaka. Re hatisa hore ena ke mohlala o tloaelehileng oa AI e fanang ka tlhahlobo ea esale pele bakeng sa lingaka ho e hlalosa, ho e-na le ho nkela lingaka sebaka.
Mehlaleng e fumanehang ea mananeo a bootstrap a mohloli o bulehileng (https://github.com/ubcaimed/ubcaimed.github.io/tree/master/programming_examples), re bontša mokhoa oa ho etsa tlhahlobo ea data ea ho hlahloba, phokotso ea boholo, ho kenya mohlala o tloaelehileng, le koetliso le liteko. Re sebelisa li-notebook tsa Google Colaboratory (Google LLC, Mountain View, CA), tse lumellang khoutu ea Python ho etsoa ho tsoa ho sebatli sa webo. Setšoantšong sa 2 ho fana ka mohlala oa boikoetliso ba mananeo. Boikoetliso bona bo kenyelletsa ho bolela esale pele mafu a tšoaetsanoang ka ho sebelisa Dataset ea Wisconsin Open Breast Imaging6 le algorithm ea sefate sa liqeto.
Hlahisa mananeo beke kaofela ka dihlooho tse amanang le ona mme o kgethe mehlala ho tswa ho dikopo tsa AI tse phatlaladitsweng. Dikarolo tsa mananeo di kenyelletswa feela haeba di nkuwa di le bohlokwa ho faneng ka temohisiso mabapi le tshebetso ya bongaka ya nakong e tlang, jwalo ka mokhoa wa ho lekola mehlala ho fumana hore na e se e loketse ho sebediswa ditekong tsa bongaka. Mehlala ena e fella ka tshebediso e felletseng ya ho tloha qalong ho isa qetellong e arolang dihlahala e le tse se nang kotsi kapa tse kotsi ho latela diparamente tsa setshwantsho sa bongaka.
Ho se tshwane ha tsebo ya pele. Barupeluoa ba rona ba ne ba fapana maemong a bona a tsebo ya dipalo. Mohlala, baithuti ba nang le boiphihlelo bo tswetseng pele ba boenjiniere ba batla boitsebiso bo tebileng haholoanyane, jwalo ka mokhoa wa ho etsa diphetoho tsa bona tsa Fourier. Leha ho le jwalo, ho buisana ka algorithm ya Fourier ka tlelaseng ha ho kgonehe hobane ho hloka tsebo e tebileng ya tshebetso ya matshwao.
Palo ea ba bang teng e ile ea fokotseha. Ba bang teng libokeng tse latelang ba ile ba fokotseha, haholo-holo ka mekhoa ea inthanete. Tharollo e ka ba ho latela ba bang teng le ho fana ka setifikeiti sa ho qeta. Likolo tsa bongaka li tsebahala ka ho ananela litlaleho tsa mesebetsi ea baithuti ea thuto ea kantle ho sekolo, e leng se ka khothalletsang baithuti ho phehella lengolo.
Moralo oa Thupelo: Hobane AI e akaretsa masimo a mangata a manyenyane, ho khetha mehopolo ea mantlha ea botebo le bophara bo loketseng e ka ba phephetso. Mohlala, ho tsoela pele ha tšebeliso ea lisebelisoa tsa AI ho tloha laboratoring ho ea kliniking ke sehlooho sa bohlokoa. Leha re akaretsa ts'ebetso ea data pele, ho aha mohlala le netefatso, ha re kenyelle lihlooho tse kang tlhahlobo ea data e kholo, pono e sebelisanang, kapa ho etsa liteko tsa kliniki tsa AI, ho e-na le hoo re tsepamisa maikutlo mehopolong e ikhethang ka ho fetisisa ea AI. Molao-motheo oa rona o tataisang ke ho ntlafatsa tsebo ea ho bala le ho ngola, eseng bokhoni. Mohlala, ho utloisisa kamoo mohlala o sebetsang likarolo tsa ho kenya ho bohlokoa bakeng sa ho hlalosoa. Tsela e 'ngoe ea ho etsa sena ke ho sebelisa limmapa tsa ts'ebetso ea gradient, tse ka bonang libaka tsa data tse ka boleloang esale pele. Leha ho le joalo, sena se hloka calculus ea multivariate 'me se ke ke sa hlahisoa8. Ho nts'etsapele mantsoe a tloaelehileng ho ne ho le thata hobane re ne re leka ho hlalosa mokhoa oa ho sebetsa ka data joalo ka li-vector ntle le mokhoa oa lipalo. Hlokomela hore mantsoe a fapaneng a na le moelelo o tšoanang, mohlala, ho epidemiology, "tšobotsi" e hlalosoa e le "phetoho" kapa "tšobotsi."
Ho boloka tsebo. Hobane ts'ebeliso ea AI e lekanyelitsoe, tekanyo eo barupeluoa ba bolokang tsebo ka eona e ntse e tla bonoa. Mananeo a sekolo sa bongaka hangata a itšetleha ka ho pheta-pheta ho aroloa ho matlafatsa tsebo nakong ea ho potoloha ho sebetsang,9 e leng se ka sebelisoang le thutong ea AI.
Botsebi bo bohlokoa ho feta ho bala le ho ngola. Botebo ba boitsebiso bo entsoe ntle le ho rarahana ha lipalo, e leng bothata ha ho qalisoa lithuto tsa bongaka tsa bohlale ba maiketsetso. Mehlaleng ea mananeo, re sebelisa lenaneo la template le lumellang barupeluoa ho tlatsa masimo le ho tsamaisa software ntle le ho fumana mokhoa oa ho theha tikoloho e felletseng ea mananeo.
Matšoenyeho mabapi le bohlale ba maiketsetso a rarollotsoe: Ho na le matšoenyeho a atileng a hore bohlale ba maiketsetso bo ka nkela mesebetsi e meng ea bongaka sebaka3. Ho sebetsana le bothata bona, re hlalosa mefokolo ea AI, ho kenyeletsoa le taba ea hore hoo e ka bang mahlale ohle a AI a amohetsoeng ke balaoli a hloka tlhokomelo ea lingaka11. Re boetse re hatisa bohlokoa ba leeme hobane li-algorithms li sekametse ho leeme, haholo-holo haeba sete ea data e sa fapane12. Ka lebaka leo, sehlopha se itseng se ka 'na sa etsoa mohlala o fosahetseng, e leng se lebisang liqetong tse sa lokang tsa bongaka.
Lisebelisoa li fumaneha phatlalatsa: Re thehile lisebelisoa tse fumanehang phatlalatsa, ho kenyeletsoa le li-slide tsa lipuo le khoutu. Leha phihlello ea litaba tse lumellanang e lekanyelitsoe ka lebaka la libaka tsa nako, litaba tse bulehileng ke mokhoa o bonolo oa ho ithuta o sa tsamaisaneng kaha boiphihlelo ba AI ha bo fumanehe likolong tsohle tsa bongaka.
Tšebelisano-'moho ea lithuto tse fapaneng: Seboka sena sa thuto ke kopano e qaliloeng ke baithuti ba bongaka ho rala lithuto hammoho le baenjiniere. Sena se bontša menyetla ea tšebelisano-'moho le likheo tsa tsebo libakeng tsena ka bobeli, e leng se lumellang barupeluoa ho utloisisa karolo eo ba ka e kenyang letsoho nakong e tlang.
Hlalosa bokgoni ba mantlha ba AI. Ho hlalosa lethathamo la bokgoni ho fana ka sebopeho se tloaelehileng se ka kopanngwang le mananeo a thuto a bongaka a seng a ntse a le teng a thehiloeng bokgoning. Seboka sena sa thuto hajwale se sebedisa Maemo a Sepheo sa ho Ithuta a 2 (Kutlwisiso), 3 (Ts'ebeliso), le 4 (Tlhahlobo) ya Taxonomy ya Bloom. Ho ba le mehlodi maemong a hodimo a ho arola, jwalo ka ho theha diporojeke, ho ka matlafatsa tsebo le ho feta. Sena se hloka ho sebetsa le ditsebi tsa bongaka ho fumana hore na dihlooho tsa AI di ka sebediswa jwang mesebetsing ya bongaka le ho thibela ho rutwa ha dihlooho tse phetaphetoang tse seng di kenyelleditswe mananeong a thuto a tloaelehileng a bongaka.
Theha lithuto tsa linyeoe u sebelisa AI. Ho tšoana le mehlala ea bongaka, ho ithuta ho thehiloeng linyeoeng ho ka matlafatsa likhopolo tse sa utloisiseheng ka ho totobatsa bohlokoa ba tsona lipotsong tsa bongaka. Mohlala, thuto e 'ngoe ea lithupelo e hlahlobile sistimi ea Google ea ho lemoha retinopathy ea lefu la tsoekere e thehiloeng ho AI 13 ho khetholla liphephetso tseleng ho tloha laboratoring ho ea kliniking, joalo ka litlhoko tsa netefatso ea kantle le litsela tsa tumello ea molao.
Sebelisa thuto ea boiphihlelo: Bokgoni ba botekgeniki bo hloka boikoetliso bo tsepamisitseng maikutlo le ts'ebeliso e pheta-phetoang ho ithuta, joalo ka boiphihlelo ba ho ithuta bo potolohang ba baithuti ba bongaka. Tharollo e 'ngoe e ka bang teng ke mohlala oa phaposi ea ho ithuta o fetotsoeng, o tlalehiloeng o ntlafatsa ho boloka tsebo thutong ea boenjiniere14. Mohlaleng ona, baithuti ba hlahloba boitsebiso ba khopolo-taba ka boikemelo 'me nako ea phaposi e neheloa ho rarolla mathata ka lithuto tsa linyeoe.
Ho eketsa bokgoni ba ho nka karolo mafapheng a fapaneng: Re nahana ka ho amohelwa ha AI ho kenyeletsang tshebedisano mmoho mafapheng a mangata, ho kenyeletswa le dingaka le ditsebi tsa bophelo bo botle tse nang le maemo a fapaneng a koetliso. Ka hona, mananeo a thuto a ka hloka ho ntshetswa pele ka ho buisana le barupeli ba mafapha a fapaneng ho etsa hore dikahare tsa bona di lumellane le dikarolo tse fapaneng tsa tlhokomelo ya bophelo bo botle.
Bohlale ba maiketsetso ke ba theknoloji e phahameng 'me mehopolo ea bona ea mantlha e amana le lipalo le saense ea khomphutha. Ho koetlisa basebetsi ba tlhokomelo ea bophelo ho utloisisa bohlale ba maiketsetso ho hlahisa liphephetso tse ikhethang khethong ea litaba, bohlokoa ba kliniki le mekhoa ea ho fana ka tsona. Re tšepa hore temohisiso e fumanoeng ho tsoa lithupelong tsa AI ho Thuto e tla thusa matichere a nakong e tlang ho amohela mekhoa e mecha ea ho kenyelletsa AI thutong ea bongaka.
Sengoloa sa Google Colaboratory Python se bulehile 'me se fumaneha ho: https://github.com/ubcaimed/ubcaimed.github.io/tree/master/.
Prober, KG le Khan, S. Ho nahana bocha ka thuto ea bongaka: pitso ea ho nka khato. Akkad. bongaka. 88, 1407–1410 (2013).
McCoy, LG jj. Baithuti ba bongaka ba hloka ho tseba eng ka bohlale ba maiketsetso? Linomoro tsa NPZh. Bongaka 3, 1–3 (2020).
Dos Santos, DP, jj. Maikutlo a baithuti ba bongaka mabapi le bohlale ba maiketsetso: phuputso ya ditsi tse ngata. Mahlasedi a EURO. 29, 1640–1646 (2019).
Fan, KY, Hu, R., le Singla, R. Selelekela sa ho ithuta ka mochini bakeng sa baithuti ba bongaka: projeke ea teko. J. Med. ruta. 54, 1042–1043 (2020).
Cooperman N, et al. Ho hlwaya bana ba kotsing e tlase haholo ya kotsi e kgolo ya boko kamora kotsi ya hlooho: phuputso ya sehlopha se ka bang teng. Lancet 374, 1160–1170 (2009).
Street, WN, Wolberg, WH le Mangasarian, OL. Ho ntšoa ha likarolo tsa nyutlelie bakeng sa tlhahlobo ea hlahala ea matsoele. Saense ea Biomedical. Ts'ebetso ea litšoantšo. Saense ea Biomedical. Weiss. 1905, 861–870 (1993).
Chen, PHC, Liu, Y. le Peng, L. Mokhoa oa ho nts'etsapele mehlala ea ho ithuta ka mochini bakeng sa tlhokomelo ea bophelo bo botle. Nat. Matt. 18, 410–414 (2019).
Selvaraju, RR et al. Grad-cam: Tlhaloso e bonahalang ea marang-rang a tebileng ka mokhoa oa ho etsa libaka o thehiloeng ho gradient. Litlaleho tsa Seboka sa Machaba sa IEEE mabapi le Pono ea Khomphutha, 618–626 (2017).
Kumaravel B, Stewart K le Ilic D. Ntlafatso le tlhahlobo ea mohlala oa spiral bakeng sa ho lekola bokhoni ba bongaka bo thehiloeng bopaking ho sebelisoa OSCE thutong ea bongaka ea pele ho lengolo la bongaka. BMK Medicine. teach. 21, 1–9 (2021).
Kolachalama VB le Garg PS Thuto ea ho ithuta ka mochini le ea bongaka. Linomoro tsa NPZh. bongaka. 1, 1–3 (2018).
van Leeuwen, KG, Schalekamp, S., Rutten, MJ, van Ginneken, B. le de Rooy, M. Mahlale a maiketsetso a radiology: Lihlahisoa tsa khoebo tsa 100 le bopaki ba bona ba saense. EURO. mahlaseli. 31, 3797–3804 (2021).
Topol, EJ Moriana o sebetsang hantle: ho kopana ha bohlale ba motho le ba maiketsetso. Moriana oa Nat. 25, 44–56 (2019).
Bede, E. et al. Tlhahlobo e shebaneng le botho ea sistimi e tebileng ea ho ithuta e sebelisitsoeng kliniking bakeng sa ho lemoha retinopathy ea lefu la tsoekere. Litlaleho tsa Seboka sa CHI sa 2020 mabapi le Lintlha tsa Batho ho Litsamaiso tsa Khomphutha (2020).
Kerr, B. Phaposi e fetotsweng thutong ya boenjiniere: Tlhahlobo ya dipatlisiso. Diketsahalo tsa Seboka sa Matjhaba sa 2015 sa Thuto ya Tshebedisano-mmoho e Kopanetsweng (2015).
Bangoli ba leboha Danielle Walker, Tim Salcudin, le Peter Zandstra ba tsoang ho Sehlopha sa Lipatlisiso tsa Biomedical Imaging and Artificial Intelligence Research Cluster Univesithing ea British Columbia bakeng sa tšehetso le lichelete.
RH, PP, ZH, RS le MA ba ne ba ikarabella bakeng sa ho ntshetsa pele dikahare tsa thuto tsa kopano. RH le PP ba ne ba ikarabella bakeng sa ho ntshetsa pele mehlala ya mananeo. KYF, OY, MT le PW ba ne ba ikarabella bakeng sa ho hlophisa thepa ya projeke le tlhahlobo ya dikopano. RH, OY, MT, RS ba ne ba ikarabella bakeng sa ho theha dipalo le ditafole. RH, KYF, PP, ZH, OY, MY, PW, TL, MA, RS ba ne ba ikarabella bakeng sa ho ngola le ho hlophisa tokomane.
Communication Medicine e leboha Carolyn McGregor, Fabio Moraes, le Aditya Borakati ka menehelo ea bona tlhahlobong ea mosebetsi ona.
Nako ea poso: Hlakola-19-2024