基调： 医学成像中的生成式 AI 只是为了好玩还是为了改变游戏规则？
事件： SCBX 解锁 AI EP4，计算机视觉：AI 如何像我们一样看待事物
协作： SCBX 系列 和 Insiderly.ai
场地： SCBX NextTech，暹罗百丽宫，4 楼
演讲者：Piyarit Ittichaiwong 博士 ， 首席执行官&联合创始人， PreceptorAI
今天，我们可以使用生成式 AI 来帮助人类完成各种任务，从文书工作、会计、翻译到创意工作。不仅如此，今天的 AI 还具有医疗益处，许多医生致力于使用它来有效治疗患者。升级该国的卫生部门
其中之一是 Piyarit Ittichaiwong 博士。Siriraj Hospital 博士也是 PreceptorAI 技术公司的首席执行官兼联合创始人，他发表了题为“医学成像中的生成式 AI：只是为了好玩还是改变游戏规则？
Piyarit 博士回忆说，在过去，医生会诊断特定疾病，例如血细胞分析。你必须带上专门在这个领域受过培训的医生，但随着受过培训的医生的数量，医生并不多。如果有病人需要及时治疗，他将无法及时照顾。因此，我试图找出是否有一种方法可以更快地帮助患者。这导致了新一代的患者护理创新，不仅可以帮助分析血细胞，还可以分析寄生虫和许多其他生物。
Piyarit 博士说，谷歌在 2014 年开发了一个非常流行的生成式人工智能程序，用于在 GAN 或生成对抗网络系统中创建新开发的图像。小偷 vs 警察
换句话说，它是一种创建更清晰图像的技术，就像使假钞尽可能逼真一样。窃贼不仅将钞票伪得好像它们是单面的，而且还有一个模特扮演警察来检测出来的钞票是真是假。因此，双方都必须始终提高自己，以免对方察觉到。
这就是创建最逼真的 AI 图像以及如何使用它们来创建 CT 扫描的原则。
然而已经开发了许多模型来使用 AI 创建图像，但最有效的是 GAN 系统，并且已经出现了所谓的扩散模型，它可以创建无法区分真实图像或生成图像的逼真图像。
然而，医学中经常遇到的 X 射线图像通常有很多噪声。这样的原则将有助于通过技术创造完美的新形象。“撒沙”，让 AI 逐渐从真实图像中学习在图片上撒上沙子，使其不清晰可见。
然后，他们通过“吸出沙子”来学习，使 X 射线图像清晰可见。渐渐地，它变得更清晰、更完美，成为最真实的画面。可以看到 X 射线胶片是否显示异常肿块的类型。而且它非常逼真，许多医生自己仍然无法区分 AI 生成的图像。哪张图片是真实的图片？
切实的好处是它可以帮助 AI 生成逼真的图像。它帮助医生不必等待向真实事物学习，但他们可以在不等待实际患者的情况下学习。
诚然，很多人可能认为人工智能有助于创建图像，许多人可能会用它来玩和搞笑，但实际上，有很多人和专业人士使用它来创造更大的利益。Siriraj 医院的医生认为，这项技术将改变游戏规则，帮助医学界，并导致未来医学发展的能力。它将对患者有很大帮助，并将泰国变成一个更适合居住的国家。
