Episode 3 - Håvard Danielsen forklarer kunstig intelligens innen kreftbehandling

I denne episoden snakker vi om kunstig intelligens og medisin! I januar kom det en spennende artikkel i Nature review cancer fra en norsk gruppe med tittel “Designing deep learning studies in cancer diagnostics” , og samme gruppe hadde en artikkel om dyplæring i Lancet i fjor. Bak artiklene står prosjektet DoMore! - et fyrtårnprosjekt finansiert av Forskningsrådet. Gjest I denne podcasten er professor Håvard Danielsen. Danielsen er leder av Institutt for kreftgenetikk og informatikk ved Oslo Universitetssykehus HF, professor II ved Institutt for Informatikk (IFI) ved Universitetet i Oslo og Visiting Professor of Cancer Informatics ved universitetet i Oxford, England. Han er også Honorary Professor i medisin ved universitetet i Soochow, Kina. Og ikke minst - Danielsen er prosjektleder for DoMore! I denne episoden får vi høre mer om hvordan kunstig intelligens brukes for å klassifisere pasientens risiko for tilbakefall og død av tarmkreft og andre kreftformer. Kunstig intelligens brukt i kreftdiagnostikk viser ofte veldig gode resultater i forskningsprosjekter. Vi får også høre Danielsens tanker om hva som skal til for å overføre forskningsresultatene til klinikk, slik at algoritmene kommer pasienter til gode.

You can listen to Episode 3 - Håvard Danielsen forklarer kunstig intelligens innen kreftbehandling online on Radio and Podcast. Open the player on this page to stream the available audio.

Episode 3 - Håvard Danielsen forklarer kunstig intelligens innen kreftbehandling is an episode from NORA forklarer kunstig intelligens by NORA – Norwegian Artificial Intelligence Research Consortium.

The episode duration depends on the source podcast feed and may not always be available.

This episode was published on Mar 21, 2021.

Yes. Use the heart button on the episode page to add it to your favorite episodes list.

Yes. This page shows related episodes from NORA forklarer kunstig intelligens when more episodes are available from the podcast feed.