人工智能技术的迅猛发展正在深刻重塑各行各业，尤其是医学领域。AI 不仅为医疗诊断、治疗及管理提供了创新性的工具，还为个性化医疗和精准医学的实现奠定了坚实的基础。

然而，AI 与医学的深度融合也伴随着诸多挑战，这些挑战涉及技术局限性、 伦理困境、法律风险及社会影响等多个方面。这次我邀请了 新加坡科技研究局高性能计算研究所主任研究员，已发200余篇论文的 付华柱博士 给大家分享 《深度学习在医疗领域的应用》。

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在过去的十年中，深度学习在医疗保健领域取得了巨大的成功。 然而，大多数现有方法旨在提高模型的准确性，缺乏反映预测可靠性的信息。这对于诊断决策是不可信的，甚至对安全关键的临床应用来说是灾难性的。

如何在学术界和工业界建立一个可靠和稳健的医疗保健系统已成为一个焦点话题。这次我们邀请付柱华博士，解析深度学习中的不确定性估计，然后分享他在开放医疗环境中构建可信医疗人工智能的最新工作。

他将探讨了深度学习在医疗领域的应用，模型性能之外的可靠性问题，并分享了他在开放集学习、可信多模态动态融合等方面的最新研究成果。

课程大纲：