随着临床数据量的增加，医生解释这些数据所需的工作量和复杂性也在增加。Magnus Boman研究如何将人工智能用于改善医疗保健的分析。见见卡罗林斯卡学院的一位新教授，他将参加10月3日在奥拉梅迪加举行的今年的就职仪式。
文字:Karin Tidestr?m，为KI的安装仪式小册子2024
你在研究什么?
“我希望通过研究学习算法、人工智能和机器学习如何支持决策和数据驱动分析，为患者的利益和更好的医疗保健做出贡献。在纯粹的实践中，我使用人工智能方法将来自不同传感器或文本的数据转换为临床有用的信息。这些方法从噪声中筛选出医学上有趣的数据。人工智能还可以用于通常由人完成的任务，例如在医学图像中分割器官。”
为什么这很重要?
“人工智能可以帮助改善诊断和治疗。放射科医生的工作量越来越大，无论是他们每天要研究的图像数量，还是它们的复杂性和解读难度。鉴于现代成像技术所收集的数据量之大令人难以置信，使用不同类型的数据进行流行病学研究的复杂性正在增加，无论收集这些数据是否有特定目的。学习算法还可以浏览2100万篇PubMed文章，并通过生成相关背景材料，迅速为肿瘤专家做好准备。”
你希望你的成果如何被使用?
这个问题有一个简短的答案。我希望我的研究能用于临床，这样就能给病人带来可量化的好处。临床医生总是带着一个问题来找我，想知道机器学习是否可以使用。我自己从不提出任何临床问题。当一个问题出现时，我通常可以看到它是容易还是难解决，以及人工智能是否有用。然后我和我的同事们建立一个解决方案模型。”
索尔纳医学院卫生领域人工智能(AI)教授
马格努斯·波曼1963年出生于斯德哥尔摩。他于1993年在斯德哥尔摩大学获得数据和系统科学博士学位，之后不久，他与卡罗林斯卡研究所合作，帮助建立了多学科的斯德哥尔摩流行病建模小组(S-GEM)。他也是伦敦大学学院精神病学荣誉教授。2020年，他被任命为卡罗林斯卡学院院长的人工智能顾问。Magnus Boman于2024年1月1日被任命为卡罗林斯卡学院卫生领域人工智能(AI)教授。
