O que ensinamos
Queremos ensinar a verificar afirmações, não apenas a executar modelos. Planejamos um curso introdutório de cinco sessões sobre visão computacional médica, com notebooks e fichas de experimentos reais. O curso está em desenvolvimento.
Cinco perguntas para qualquer experimento
- De onde vêm os dados? Origem, permissões e divisão, antes de olhar uma métrica.
- Com o que é comparado? Qual linha de base e quais condições estão fixadas.
- O que mudou? Uma mudança, uma hipótese testável e uma ablação.
- Quão certo é o resultado? Variação entre execuções e intervalos de confiança.
- O que não funcionou? Resultados negativos e inacabados também são material de discussão.
Para estudantes
Um trabalho de curso ou uma tese pode começar com documentação, um teste com dados sintéticos ou uma verificação de reprodutibilidade, antes de qualquer acesso a GPU. As tarefas nunca exigem arquivos de pacientes nem acesso a sistemas clínicos. Contam um método sólido e limitações honestas, não um resultado positivo a qualquer custo.
Estudantes de medicina têm sua própria página sobre a anotação de vídeo cirúrgico, e há 56 temas de pesquisa baseados nos dados do projeto. Estudantes de computação: engenharia e aprendizado de máquina no projeto.
Para docentes
Proponha um exercício por meio de uma issue do repositório (sem nenhum dado de estudantes) ou veja a trilha de educação. Docentes de medicina: como conduzir um grupo de pesquisa estudantil ou teses com o projeto.