未来不仅即将到来，它已经到来，并由尖端技术驱动！David Newman博士激动地说。作为佛罗里达大西洋大学（FAU）Christine E. Lynn护理学院（CELCON）的生物统计学家和教授，Newman博士分享了他对新成立的AI/ML（人工智能/机器学习）俱乐部的热情，该俱乐部旨在向学院的护士们介绍当前流行的AI/ML技术。
几年前，Newman博士与前院长Safiya George博士讨论了学院的发展方向和需要转变的范式。我们讨论了数据科学在医疗研究和实践中的作用。过去五到十年间，护理和医疗科学研究领域发生了巨大的变化；未来的前景令人畏惧。基于这一点，他们决定招聘人才并开展相关活动。我们讨论了开设课程，如医疗数据科学的研究生证书项目和最终的硕士学位。创建AI/ML俱乐部可以辅助医疗数据科学项目的课程开发。这一举措标志着FAU医疗数据科学研究中心时代的开始。Newman博士补充说，尽管俱乐部起源于CELCON，但不仅限于护士。我们希望所有人都能参与，因此向全大学开放，任何想探索医疗AI的人都可以加入。目前，全校已有近100人参与。
Debarshi Datta博士是CELCON的数据科学助理教授，擅长开发AI驱动的决策支持系统，以更好地理解疾病预后。Datta博士也是AI/ML俱乐部的创始成员。他说，医学院、工程学院、教育学院等FAU各学院的人都加入了我们。Datta博士表示，他们决定创建一个共同平台，为学生、教职员工提供一个交流想法和研究成果的机会。
Newman博士说，AI俱乐部也为FAU以外的合作伙伴和研究机会敞开了大门。Datta博士指出，与Memorial Healthcare System的合作已经开始。Newman博士提到，工程或计算机科学领域的人员可能擅长AI建模，但不了解健康科学方面的问题。同样，护理专业的人士在健康方面表现出色，但在信息学和机器学习方面可能不够熟悉。因此，他们可以在中间相遇，互相学习，这是非常有益的。
Subhosit Ray博士是CELCON的博士后研究员，也是团队成员之一。他提到了使用AI/ML处理大型电子健康记录、预测疾病和识别疾病进展的临床决定因素。在一个项目中，他与Datta博士和Newman博士等人一起，对来自南佛罗里达州的5000多名COVID-19患者进行了研究，得出结论：该模型不仅可以预测死亡率或疾病严重程度，还可以帮助临床医生从多医院系统的患者医疗报告中识别重要的临床特征，这些特征对于疾病管理至关重要。他还提到，用于构建ML模型的数据包含多种不同的共病情况，包括糖尿病、腹泻和心脏病，以及社会人口统计信息，如年龄、体重和药物使用史。
尽管拥有这些信息，Ray博士说，我们不期望护士成为AI专家，而是让他们了解数据。我们的AI/ML俱乐部旨在激发护理研究的兴趣，使他们在进入实践时能够顺利过渡到新的尖端技术。Newman博士总结道，我们希望使用尽可能好的工具，包括AI和传统统计方法。AI不是统计学的替代品，而是增强研究各个方面的工具。正如我们在行业中看到的那样，这些变化将改善研究、医院和医疗服务提供者的服务，以及整体患者护理。
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