De regulatoriske rammer for forskningen og ibrugtagningen af AI-løsninger blev også præsenteret og diskuteret på temadagen, og der blev sat spot på, hvordan vi i fællesskab kan samarbejde om gode AI-løsninger og overkomme de barrierer, der opleves.

Hvis du gik glip af dagen eller vil dykke dybere ned i emnerne, så kan du nu finde præsentationerne fra dagen i programmet.

9.30
Ankomst, morgenmad og registrering

10.00
Velkommen
v. Cai Grau & Martin Bøgsted, formænd for AI-arbejdsspor, Fagligt Udvalg, DCCC

10.10
Flash talks: Klinisk anvendelse af kunstig intelligens
Moderatorer: Christian Rønn Hansen, hospitalsfysiker, lektor, Forskningsenheden på Onkologisk Afdeling R, OUH og Klinisk Institut, SDU og Ole Graumann, klinisk lærestolsprofessor, overlæge, professor, ph.d., Røntgen & Skanning, AUH og Institut for Klinisk Medicin, AU

• MAM-AI - Mammography Screening with Artificial Intelligence
  v. Stine Bisgaard Greve, læge, ph.d.-studerende, AURA - Aarhus Universitet Radiologisk Forskningsenhed
  
  
• Billeddiagnostisk beslutningstagning med AI inden for kræftscreening: Et antropologisk studie
  v. Michal Frumer, Antropolog, ph.d., Forskningsenheden, Regionshospitalet Horsens
  
  
• CT-Lung Nodule Monitoring – How Can AI Replace the Radiologist?
  v. Stephen Cannon, AI-ansvarlig radiolog, Radiologisk Afdeling, Regionshospitalet Viborg
  
  
• Brug af AI til identifikation af nye epigenetiske biomarkører for outcome efter kirurgi hos patienter med lokaliseret pancreas cancer
  v. Sophie L. Kollbeck, læge, Rigshospitalet, Center for Kræft og Organsygdomme Kirurgisk Gastroenterologisk Klinik & Center for Surgical Translation and Artificial Intelligence Research (CSTAR), Copenhagen University Hospital
  
  
• Assessing the Value of Model Stacking in Handling Limited Sample Sizes for Pancreatic Cancer Patients
  v. Mikkel Bonde, Rigshospitalet, Center for Kræft og Organsygdomme Kirurgisk Gastroenterologisk Klinik & Center for Surgical Translation and Artificial Intelligence Research (CSTAR), Copenhagen University Hospital
  
  
• Machine learning for prediction of 30-day mortality in patients with advanced cancer: comparing pan-cancer and single-cancer models
  v. Signe Bjerregaard-Michelsen, ph.d.-studerende, CLINDA, Aalborg Universitetshospital
  
  
• AIRCON: Validating an AI segmentation model for MR-only radiotherapy treatment planning of patients with prostate cancer
  v. Henrik Dahl Nissen, hospitalsfysiker, Medicinsk Fysik, Onkologisk Afdeling, Vejle Sygehus
• Decision support for referral of brain cancer patients for proton therapy. Comparing logistic regression and support vector machines
  v. Jesper Kallehauge, hospitalsfysiker, Dansk Center for Partikelterapi (DCPT), Aarhus Universitetshospital
  
  
• Prospective RandOmized Single-blinded Auto-contouring of GTVs in Head-Neck cancer: The PROSA-GTV Trial
  v. Mathis Ersted Rasmussen, ph.d.-studerende, Institut for Klinisk Medicin, Dansk Center for Partikelterapi (DCPT), Aarhus Universitetshospital
  
  
• Time gain of online AI-assisted delineation for MR-guided adaptive radiotherapy of prostate cancer
  v. Maximilian Lukas Konrad, Research Assistant, Onkologisk Afdeling R, Odense Universitetshospital
  
  
• Enabling daily proton dose calculation using deep-learning quality improved cone-beam computed tomography for head-and-neck cancer
  v. Casper Dueholm Vestergaard, ph.d.-studerende, Dansk Center for Partikel Terapi (DCPT), Aarhus Universitetshospital
  
  

11.15

Moderatorer: Jesper Grau Eriksen, overlæge, professor, Kræftafdelingen, AUH og Institut for Klinisk Medicin, AU og Claus Lindbjerg Andersen, centerleder, DCCC Dansk Forskningscenter for cirkulerende tumor DNA guided kræftbehandling, professor, Institut for Klinisk Medicin, AU og Molekylær Medicinsk Afdeling, AUH

• Hvilke muligheder er der, når det kommer til forskning i og med AI?
  v. Kasper Bendix Johnsen, Leder for Sektion for Videnskabsetisk Evaluering, Nationalt Center for Etik
  
  
• Ibrugtagning af AI-løsninger – Gældende og kommende regler for udstyr og forskning
  v. Rolf Oberlin Hansen, Specialkonsulent, Lægemiddelstyrelsen
  
  
• Hvordan etablerer vi en dansk infrastruktur til udvikling, skalering og drift af AI-løsninger?
  v. Martin Bøgsted, Centerleder ved CLINDA, Clinical Data Science, Aalborg Universitetshospital

Frokost og networking

13:10

Moderatorer: Berit Andersen, klinisk professor, cheflæge, Universitetsklinik for Kræftscreening, Afdeling for Folkeundersøgelser, Regionshospitalet Randers og Stefan Starup Jeppesen, cheflæge, klinisk lektor, ph.d., Onkologisk Afdeling R, OUH og Klinisk Institut, SDU

• Når AI er en kapacitetsmæssig nødvendighed - nationalt screeningsprogram for lungekræft i Danmark
  v. Michael Stenger, Overlæge, ph.d., klinisk lektor, Hjerte, Lunge- og Karkirurgisk Afdeling T, OUH
  
  
• Hvad betyder det for den fælles beslutningstagning, at nogle anbefalinger kommer ’ud af en black box’?
  v. Karina Dahl Steffensen, Cheflæge, leder af Center for Fælles Beslutningstagning (CFFB), Sygehus Lillebælt, Professor i Fælles Beslutningstagning, Institut for Regional Sundhedsforskning, Syddansk Universitet
  
  
• Hvad betyder mere AI i klinisk praksis for DMCG’erne og arbejdet med hhv. kvalitetsudviklingen og kliniske retningslinjer?
  v. Camilla Qvortrup, overlæge, ph.d., næstformand, DMCG.dk

Pause og networking

14:20

Moderatorer: Cai Grau, professor, Dansk Center for Partikelterapi, AUH og Martin Bøgsted, centerleder, professor i bioinformatik og statistik, CLINDA, Aalborg Universitet og Aalborg Universitetshospital

• Perspektiver på, hvordan vi samarbejder nationalt om AI-projekter med udgangspunkt i erfaringer inden for stråleterapi
  v. Stine Sofia Korreman, Professor, Institut for Klinisk Medicin, Dansk Center for Partikelterapi (DCPT), AUH
  
  
• Skalerbare datadrevne løsninger til gavn for danske kræftpatienter: Produkttænkning og realisering
  v. Martin Høyer Rose, Chief Data Scientist, ph.d., Kirurgisk Afdeling, Center for Surgical Science, Sjællands Universitetshospital
  
  
• Data-drevet identifikation af patienter med særlig risiko i hæmatologien – hvordan kan man gå fra lokal test og validering til national skalering?
  v. Carsten Niemann, overlæge, klinisk lektor, Afdeling for Blodsygdomme, Rigshospitalet
  
  
• Ultra-sensitiv cirkulerende tumor DNA detektion - muliggjort gennem anvendelse af maskinlæring til reduktion af DNA sekventeringsstøj
  v. Claus Lindbjerg Andersen, centerleder, DCCC Dansk Forskningscenter for cirkulerende tumor DNA guided kræftbehandling, professor, Institut for Klinisk Medicin, AU og Molekylær Medicinsk Afdeling, AUH
  
  
• Paneldebat og refleksion over dagens temaer: Hvordan samarbejder vi bedst om AI-projekter?
  
  

15.30
Tak for i dag