پروژه های قابل اجرای هوش مصنوعی در سلامت برای سال ۲۰۲۵

سیستم های تریاژهوشمند
💥 بهبود روند تریاژ بیماران در بخش های اورژانس
💥 الگوریتم های هوش مصنوعی که علائم و سابقه پزشکی بیماران را تجزیه و تحلیل می کنند، اولویت بندی موارد بر اساس فوریت صورت می گیرد که در نتیجه زمان انتظار کاهش یافته و نتایج درمانی بهبود می یابد.
GitHuB

نگهداری پیشگیرانه برای تجهیزات پزشکی
💥 تضمین قابلیت اطمینان دستگاه های پزشکی
💥سیستم های هوش مصنوعی برای پیش بینی زمان نیاز به تعمیر یا تعویض تجهیزات پزشکی
GitHuB

برنامه های درمانی شخصی سازی شده
💥 تنظیم درمان ها بر اساس نیازهای فردی بیماران
💥مدل هایی که داده های بیماران را تجزیه و تحلیل می کنند، برنامه های درمانی شخصی سازی شده را پیشنهاد دهند تا اثربخشی درمان ها افزایش یافته و عوارض جانبی کاهش یابد.
GitHub
وظایف اداری خودکار
💥 کاهش بار اداری بر دوش ارائه دهندگان خدمات بهداشتی
💥 خودکارسازی وظایف اداری روتین مانند تنظیم وقت ملاقات، صورتحساب و مدیریت پرونده بیماران
GitHub

🩺 Missing Data in Clinical Practice 🩺 Missing data can greatly impact clinical research and decisions. Here are the four main types of missing data:

1. 🤔 Structurally Missing: Logical gaps, like a child's marital status since they can't marry.

2. 🚫 Missing Completely at Random (MCAR): No pattern; for example, a blood pressure reading missed due to a broken cuff.

3. 📉 Missing at Random (MAR): Related to other data; e.g., younger patients may not have readings because only older patients are tested.

4. ⚠️ Missing Not at Random (MNAR): Related to the data itself; e.g., patients with high blood pressure may skip appointments due to headaches.

Understanding these types is crucial for accurate analysis and informed treatment decisions. Let’s work together for better data integrity in healthcare! 💪📋

#MissingData #ClinicalResearch #AIinHealthcare

🩺 مدیریت داده‌های گم‌شده درتحلیل کلینیکال 🩺

✨ داده‌های گم‌شده می‌توانند تأثیر زیادی بر تصمیم‌گیری‌ها و تحقیقات پزشکی داشته باشند.
چهار نوع اصلی

1. 🤔 داده‌های گم‌شده به دلایل منطقی: این نوع داده‌ها به‌صورت منطقی غایب هستند. مثلاً وضعیت تأهل یک کودک شش ساله اصلاً وجود ندارد .

2. 🔍 داده‌های گم‌شده به‌طور تصادفی (MCAR): در این حالت، هیچ الگوی خاصی در غیبت داده‌ها وجود ندارد. مثلاً ممکن است اندازه‌گیری فشار خون یکی از بیماران به‌دلیل خرابی دستگاه مربوطه گم شده باشد و این مسئله ربطی به ویژگی‌های بیمار نداشته باشد.

3. 📊 داده‌های گم‌شده به‌طور تصادفی وابسته (MAR): در این نوع، داده‌های گم‌شده با سایر مقادیر موجود ارتباط دارند. مثلاً اگر بیماران جوان فشار خون نداشته باشند، شاید به این دلیل باشد که در کلینیک فقط بیماران بالای سن خاصی اندازه‌گیری فشار خون می‌شوند.

4. ✖️ داده‌های گم‌شده به دلیل ارتباط مستقیم (MNAR): در اینجا، دلیل غیبت داده‌ها به خود آن داده مربوط است. مثلاً ممکن است بیماران مبتلا به فشار خون بالا به خاطر سر دردهایشان قرار ملاقات‌هایشان را از دست بدهند و به همین دلیل نتوانیم دیتا را داشته باشیم.

🔑 شناسایی این نوع داده‌های گم‌شده به ما کمک می‌کند تا تحلیل‌های بهتری انجام دهیم و تصمیمات بهتری بگیریم.

🚀 DeepSeek-R1 Crash Course is Here! 🚀 Dive into the world of DeepSeek and learn to install and compare their innovative language models. Join us to unlock AI's potential today! 🔑

دوره Crash Course DeepSeek-R1:
🌟 این دوره فوق‌العاده به شما آموزش می‌دهد که چگونه از مدل‌های قدرتمند R1 و V3 استفاده کنید و DeepSeek را به سادگی نصب کنید.
با تکنیک‌های نوشتن پرامپت‌های مؤثر، نتایج شگفت‌انگیز را تجربه کنید و با یادگیری مدیریت بهینه منابع سیستم و استفاده از پردازشگرهای گرافیکی (GPU)، کارایی خود را به اوج برسانید.🎓👩‍💻

#DeepSeek #AIinHealthCare #LanguageModels

#🎵MusicTime

هوش مصنوعی IDx-DR - تشخیص رتینوپاتی دیابتی

🔍 یک ابزار هوش مصنوعی است که به طور خودکار می‌تواند رتینوپاتی دیابتی (بیماری چشم مربوط به دیابت) را تشخیص دهد.

💡 این ابزار باعث می‌شود تا بیماران زودتر مورد غربالگری قرار بگیرند و دسترسی به مراقبت‌های چشمی آسان‌تر شود.

💥این ابزار همچنین به غیرمتخصصان اجازه می‌دهد تا غربالگری‌های دقیقی انجام دهند و بار کاری پزشکان متخصص چشم را کاهش می‌دهد.

#IDxDR #AIinHealthcare
#Tools

✨ ارتقاء کارایی بیمارستان با یادگیری ماشین! 🏥

مطالعه‌ای جدید یک رویکرد ترکیبی پیشگامانه با استفاده از یادگیری ماشین برای تجزیه و پیش‌بینی طول مدت اقامت (LoS) بیماران بستری در بیمارستان‌ها ارائه می‌دهد.
این تحقیق با استفاده از یک مجموعه داده عظیم شامل ۲.۳ میلیون رکورد ناشناس بیمار، به بررسی نکات مهم پرداخته است.

📊 این مطالعه شامل مدل‌های مختلفی مانند درخت تصمیم، رگرسیون لجستیک، جنگل تصادفی، AdaBoost و LightGBM می‌شود که نشان می‌دهد LightGBM بالاترین دقت را در پیش‌بینی LoS ارائه می‌دهد.

🏷 عوامل اصلی مؤثر در LoS شامل سن، شدت بیماری و نوع پذیرش هستند، و بیماران مسن‌تر معمولاً به اقامت طولانی‌تری نیاز دارند.

🛠 این مطالعه بر اهمیت انتخاب ویژگی‌های مناسب برای افزایش عملکرد مدل تأکید می‌کند و بینش‌های حیاتی برای بهینه سازی مدیریت بیمارستان ارایه می دهد ‌.

#AIinHealthcare #HospitalManagement #ResourceManagement

سری آموزشی پرامپت‌ها | قسمت 1️⃣

تا حالا شده از هوش مصنوعی مثل ChatGPT یه سؤال بپرسی و جوابش خیلی خوب یا برعکس، عجیب باشه؟ اینجاست که پرامپت‌ها نقش اصلی رو بازی می‌کنن!

پرامپت یعنی درخواست یا سؤالی که از هوش مصنوعی پرسیده می‌شه، درست مثل یه دستور دقیق که بهش می‌گه چی کار کنه.

📌 چرا پرامپت مهمه؟
🔹 یه پرامپت قوی می‌تونه نتیجه رو فوق‌العاده کنه.
🔸 یه پرامپت ضعیف می‌تونه باعث بشه جواب دقیق و کاربردی نباشه.


🔍 انواع پرامپت‌ها

۱. پرامپت‌های متنی
📌درخواست‌هایی که به‌صورت متن نوشته می‌شن.
✅ کاربردها:
✔️ تولید محتوا (داستان، مقاله، شعر، کد و...)
✔️ ترجمه متن به زبان‌های مختلف
✔️ خلاصه‌سازی متون طولانی
✔️ پاسخ‌گویی به سؤالات مختلف
✔️ اجرای دستورات خاص
💡 مثال: "یه شعر عاشقانه ۵۰ کلمه‌ای درباره پاییز بنویس."

۲. پرامپت‌های تصویری
📌 یه تصویر به هوش مصنوعی داده می‌شه تا پردازش، ویرایش یا تغییر کنه.
✅ کاربردها:
✔️ ویرایش عکس (تغییر رنگ، نور و...)
✔️ تولید تصاویر جدید بر اساس توضیحات
✔️ ترکیب و تغییر سبک تصاویر
💡 مثال: "این عکس رو به سبک امپرسیونیسم با رنگ‌های گرم تغییر بده."

۳. پرامپت‌های صوتی
📌درخواست‌هایی که روی یه فایل صوتی پردازش انجام می‌دن.
✅ کاربردها:
✔️ تبدیل گفتار به متن
✔️ ویرایش صدا (حذف نویز، تقویت کیفیت)
✔️ تولید صداهای جدید
💡 مثال: "این فایل صوتی رو به متن تبدیل کن و نویزها رو حذف کن."


📌 هر پرامپت تکنیک‌های خاص خودش رو داره! تو پست‌های بعدی یاد می‌گیریم چطور پرامپت‌های حرفه‌ای بسازیم و بهترین نتیجه رو بگیریم!

#AIinHealthCare
#Prompt #Learning

🎮 گیم در حوزه سلامت 😳🧐🧐🧐🏥
👇🏼بازیهایی که فقط هیجان ندارند


1. Foldit
🧬 یک بازی معمایی که در آن بازیکنان باید پروتئین‌ها را تا کنند تا به تحقیقات در مورد بیماری‌ها کمک کنند.

2. Bio Inc. Redemption
💊 شبیه‌سازی سلولی که در آن می‌توانید بیماری‌ها را ایجاد و درمان کنید.

3. Re-Mission 2
🎗 مجموعه‌ای از مینی‌گیم‌ها که به آموزش در مورد درمان سرطان می‌پردازند.

4. The BioDigital Human
🌍 پلتفرمی تعاملی برای بررسی بدن انسان و شبیه‌سازی روندهای پزشکی.

5. Surgery Simulator
🔪 شبیه‌ساز جراحی که در آن AI در تصمیم‌گیری و پیش‌بینی نتایج کمک می‌کند.

6. Cell to Singularity
🌱 شبیه‌سازی تکاملی برای کاوش پیشرفت‌های بیولوژیکی و فناوری، شامل AI در پزشکی.

#AIinHealthcare #gaming #SurgerySimulator

سری آموزشی پرامپت‌ها | قسمت 2️⃣

💡 چطور یه پرامپت حرفه‌ای بنویسیم؟

حالا که با انواع پرامپت‌ها آشنا شدیم، وقتشه یاد بگیریم چطور یه پرامپت قوی بنویسیم

🔹 ویژگی‌های یه پرامپت خوب:
✅ واضح و دقیق: درخواستت رو مستقیم و بدون ابهام مطرح کن.
✅ دارای جزئیات کافی: اطلاعات بیشتری بدی، جواب بهتری می‌گیری!
✅ هدف مشخص: بدونی دقیقاً چی می‌خوای، خروجی باکیفیت‌تری می‌گیری.

🎯 چند تکنیک برای بهبود پرامپت‌ها:

1️⃣ شفاف‌سازی درخواست
📝 به‌جای: یه مقاله درباره هوش مصنوعی بنویس.
🔹 بگو: یه مقاله ۵۰۰ کلمه‌ای درباره تأثیر هوش مصنوعی در پزشکی، با لحن رسمی و منابع معتبر بنویس.

2️⃣ دادن مثال و سبک موردنظر
📝 به‌جای: یه داستان کوتاه بنویس.
🔹 بگو: یه داستان تخیلی ۲۰۰ کلمه‌ای با سبک مشابه هری پاتر درباره یه جادوگر نوجوان بنویس.

3️⃣ محدود کردن خروجی
📝 به‌جای:یه خلاصه از این متن بده.
🔹 بگو: این متن رو در ۳ جمله خلاصه کن، بدون از دست دادن نکات کلیدی.

4️⃣ استفاده از نقش‌دهی
📝 به‌جای: یه بررسی درباره آیفون ۱۵ بنویس.
🔹 بگو: به‌عنوان یه کارشناس فناوری، یه بررسی مقایسه‌ای بین آیفون ۱۵ و گلکسی S23 بنویس

👀 تو قسمت بعدی یاد می‌گیریم چطور با ترکیب چند پرامپت، خروجی‌های خفن‌تری بگیریم! 🔥

#AIinHealthCare
#Prompt #Learning

📣انجمن علمی کشوری فناوری اطلاعات سلامت با همکاری مرکز رشد فناوری سلامت و انجمن علمی فناوری اطلاعات سلامت علوم پزشکی ساوه برگزار میکند:


🔰نشست انتقال تجربه برنامه نویسی در دنیای فناوری اطلاعات سلامت


👨🏻‍💻با حضور : آقای مهرداد حسن زاده

▫️دانشجوی فناوری اطلاعات سلامت
▫️برنامه نویس هوش اشیاء و هوش مصنوعی
▫️دارای ۶ سال تجربه کاری در حوزه برنامه نویسی
▫️موسس استارتاپ پیشتاز افزار هوشمند

⭕️سرفصل ها:

🔸برنامه نویسی در فناوری اطلاعات سلامت: دروازه ای به دنیای نوین پزشکی
🔸کسب درآمد از برنامه نویسی در حوزه سلامت
🔸نقش برنامه نویسی در تحول سلامت: از داده کاوی تا سیستم های هوش مصنوعی
🔸یادگیری برنامه نویسی در دانشگاه: کلید موفقیت در فناوری اطلاعات سلامت
🔸برنامه نویسی: دشوار یا آسان؟ بررسی چالشها و فرصت ها

📆تاریخ برگزاری: ۲۵ بهمن ماه ۱۴۰۳

⏰ساعت برگزاری: ۱۸:۰۰

💵هزینه ثبت نام: ۴۰ هزار تومان

🔖همراه با ارائه گواهی

🔗لینک ثبت نام: 
https://B2n.ir/u43356


📍جهت پشتیبانی و دریافت اطلاعات بیشتر به آیدی @Romina_mlkshah و یا شماره 09032078315 پیام دهید.

🆔 @Saveh_HealthTechIncubator
🆔 @A_HIT_S
🆔 @SA_HIT_IR
🆔 @hitwithit

دو آپدیت جدید از OpenAI، اول اینکه امکان آپلود فایل و عکس به مدل‌های o1 و o3-mini اضافه شد و محدودیت‌های مدل o3-mini-high برای کاربران پلاس رو ۷ برابر افزایش دادن، الان تا ۵۰ پیام در روز میشه ارسال کرد.

https://x.com/OpenAI/status/1889822643676913977

🎉4 موقعیت شغلی دورکاری در حوزه داده‌های سلامت

1️⃣ تحلیلگر داده سلامت در Regional One Health
مشاهده آگهی در Indeed
💼تحلیل داده‌های بالینی و عملیاتی به منظور بهبود نتایج سلامت.

2️⃣ تحلیلگر دورکاری در TELUS Digital AI Data Solutions
مشاهده آگهی در LinkedIn
💼کار بر روی راه‌حل‌های هوش مصنوعی داده‌ای جهت استخراج بینش‌های نوآورانه در حوزه سلامت دیجیتال.

3️⃣ تحلیلگر داده طرح‌های سلامت در Centrus Health
مشاهده آگهی در Indeed
💼تمرکز بر تحلیل و بهینه‌سازی داده‌های طرح‌های سلامت برای ارائه مراقبت‌های مقرون به صرفه.


4️⃣ تحلیلگر داده سلامت در Blu Omega LLC
مشاهده آگهی در Indeed
💼بهره‌گیری از تحلیل‌ها به منظور بهبود کارایی ارائه خدمات سلامت و افزایش بهره‌وری عملیاتی.

#Remote #AIinHealthCare #JobOpportunities

🔍 ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی در حوزه سلامت: منابع کلیدی برای پروژه شما 🏥✨

اگر در حال کار بر روی یک مدل پیش‌بینی در حوزه سلامت هستید، اینجا برخی از مقالات ضروری برای راهنمایی شما در فرآیند ارزیابی آورده شده است:

1. مقاله "Evaluating Prediction Model Performance - PMC" را بررسی کنید. این مقاله معیارهای کلیدی عملکرد برای مدل‌های طبقه‌بندی یا رگرسیون نظارت‌شده با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین را معرفی می‌کند. 📈

2. به "Evaluation of clinical prediction models (part 1) - The BMJ" نگاهی عمیق‌تر بیندازید. این سری سه‌قسمتی یک مرور جامع از بهترین شیوه‌ها برای ارزیابی مدل‌ها ارائه می‌دهد و به شما اطمینان می‌دهد که نتایج‌تان به‌صورت معتبر و منصفانه ارزیابی می‌شود. 📊

3. برای دیدگاه‌های پیشرفته‌تر، مقاله "Assessing the performance of prediction models - PubMed Central" را مطالعه کنید. این مقاله روش‌های نوآورانه‌ای برای ارزیابی مدل‌ها بررسی می‌کند و تکنیک‌هایی برای افزایش اثربخشی آن‌ها ارائه می‌دهد.

4. در پایان، مقاله "Evaluating the impact of prediction models: lessons learned" را بخوانید. این مقاله نکات کاربردی در مورد پیاده‌سازی مدل‌های شما و فهم تأثیر آن بر تصمیم‌گیری‌های بالینی را به شما می‌آموزد. 📝

با استفاده از این منابع، شما می‌توانید یک چارچوب جامع برای ارزیابی مؤثر مدل پیش‌بینی در حوزه سلامت خود در شرایط واقعی ایجاد کنید! 💪💡

#Healthcare #DataScience #PredictionModels

سری آموزشی پرامپت‌ها | قسمت 3️⃣
💡 چطور چندین پرامپت را ترکیب کنیم؟

🔹 چرا ترکیب پرامپت‌ها؟
وقتی که درخواست شما شامل چندین بعد مختلف است یا نیاز به تجزیه و تحلیل گسترده دارد، استفاده از یک پرامپت تنها ممکن است نتیجه‌ای کامل به دست ندهد. اینجا جای ترکیب پرامپت‌ها هست! با تقسیم کار به مراحل کوچک‌تر و ارسال چند پرامپت متوالی، می‌توانید خروجی‌های دقیق‌تری بدست آورید.

🎯 چطور پرامپت‌ها را ترکیب کنیم؟
1️⃣ تقسیم کار به مراحل:
هر کار را به چندین قسمت تقسیم کنید و برای هر قسمت یک پرامپت جداگانه بنویسید.
✅ مثال:
مرحله 1: "یک لیست 5 موضوع مهم درباره هوش مصنوعی بده."
مرحله 2: "برای هر موضوع، یک مقاله کوتاه (100 کلمه) بنویس."
مرحله 3: "تمام مقالات را در یک فایل PDF تنظیم کن و عنوان 'مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی' بده."

2️⃣ استفاده از خروجی یک پرامپت به عنوان ورودی پرامپت بعدی:
خروجی یک پرامپت را به صورت مستقیم به عنوان ورودی پرامپت بعدی استفاده کنید.
✅ مثال:
پرامپت 1: "یک عنوان مناسب برای یک کتاب درباره تغییرات آب و هوا پیشنهاد کن."
پرامپت 2: "یک مقدمه برای کتاب 'زمین ما در خطر' بنویس که با لحن گیران‌کننده شروع شود."

📝 مثال کاربردی:
فرض کنید می‌خواهید یک ایمیل معرفی برای یک کارشناسی در زمینه هوش مصنوعی بنویسید.
پرامپت 1: "یک متن کوتاه برای معرفی یک کارشناس هوش مصنوعی که 5 سال سابقه دارد بنویس." - پرامپت 2: "این متن را با لحن حرفه‌ای‌تر و استفاده از واژگان تخصصی بهبود بخشید."
پرامپت 3: "این متن را در قالب یک ایمیل با سلامت و تشکر تنظیم کنید."

👀 در قسمت بعدی، به بررسی روش‌های پیشرفته‌تری می‌پردازیم که می‌توانید برای بهینه‌سازی پرامپت‌ها از آن‌ها استفاده کنید

#AIinHealthCare #PromptEngineering #Learning

بررسی کاربردی AWS HealthLake و Google Healthcare API 🏥


🔍 AWS HealthLake:
ابزاری بی‌نظیر برای جمع‌آوری امن و متمرکز داده‌های بهداشتی بیماران است. با قابلیت‌های پیشرفته یادگیری ماشین، این سرویس به شما کمک می‌کند تا الگوهای پیچیده در داده‌ها را شناسایی کنید؛ مثلاً می‌توانید علل شایع بیماری‌ها یا روندهای مؤثر در درمان را رصد کنید. امنیت داده‌ها در AWS HealthLake به‌طور کامل تضمین شده و با استانداردهای HIPAA سازگار است، که آرامش خاطر شما در مدیریت اطلاعات حساس بیماران را فراهم می‌کند. 🔒

💡 Google Healthcare API:
طراحی شده است تا مدیریت داده‌های بهداشتی را به ساده‌ترین شکل ممکن انجام دهد. این API قابلیت ادغام با دیگر خدمات Google را دارد و از استانداردهایی مانند FHIR برای سازماندهی داده‌ها پشتیبانی می‌کند. با بهره‌گیری از فناوری‌های هوش مصنوعی، این API می‌تواند در بهبود فرآیندهای درمانی شما نقش بسزایی ایفا کند؛ مثلاً می‌تواند پیش‌بینی‌هایی درباره نتایج درمانی ارائه دهد. این ابزار به شما این امکان را می‌دهد که سریع‌تر و بهتر تصمیم‌گیری کنید. 📈

⚖️ اگر امنیت و تحلیل عمیق داده‌ها برایتان اهمیت دارد، AWS HealthLake می‌تواند بهترین گزینه باشد اما اگر به دنبال سادگی و ادغام سریع با دیگر ابزارها هستید، Google Healthcare API انتخاب مناسبی برای شما خواهد بود. 🤔🤨

#AWSHealthLake
#GoogleHealthcareAPI
#AIinHealthcare

📢 چت‌بات‌های هوش مصنوعی برای سلامت روان – کدام یک انتخاب بهتری است؟ 🤖💙


ChatGPT – همراهی برای گفتگوهای آزاد 🤝💡
✅ قابلیت تعامل دوستانه: کاربران می‌توانند درباره احساسات و افکار خود با آن صحبت کنند.
✅ خلاق و انعطاف‌پذیر: در ایده‌پردازی و بررسی موضوعات مختلف کاربرد دارد.
⚠️ محدودیت: برای درمان حرفه‌ای طراحی نشده و فاقد تخصص بالینی است.

👈 مناسب برای: کسانی که به دنبال گفتگوهای عمومی، هم‌صحبتی و بررسی ایده‌ها هستند.



Woebot – کوچ سلامت روان 🧠💆
✅ مبتنی بر روش‌های علمی: از تکنیک‌های درمان شناختی-رفتاری (CBT) برای مدیریت اضطراب و استرس استفاده می‌کند.
✅ راهنمایی کاربردی: به کاربران در مدیریت احساسات و ایجاد تغییرات مثبت کمک می‌کند.
⚠️ محدودیت: انعطاف کمتری نسبت به چت‌بات‌های عمومی دارد و بیشتر روی مسائل خاص تمرکز دارد.

👈 مناسب برای: افرادی که به دنبال راهکارهای علمی و تخصصی برای کنترل احساسات خود هستند.



Replika – دوست دیجیتالی شخصی 🫂🤖
✅ کاملاً شخصی‌سازی‌شده: چت‌بات با گذشت زمان کاربر را بهتر می‌شناسد و تعاملات را بر اساس نیازهای او تنظیم می‌کند.
✅ حس همدلی: کاربران می‌توانند با آن مانند یک دوست واقعی ارتباط برقرار کنند.
⚠️ محدودیت: تمرکز اصلی آن بر همراهی عاطفی است و برای مشاوره حرفه‌ای طراحی نشده است.

👈 مناسب برای: کسانی که احساس تنهایی دارند و به دنبال یک همراه دیجیتالی هستند.



Wysa – راهنمای آرامش ذهنی 🌊🧘
✅ ترکیب چت‌بات و تمرین‌های ذهن‌آگاهی: شامل مدیتیشن، تکنیک‌های آرام‌سازی و راهکارهای کاهش استرس.
✅ رابط کاربری ساده و کاربردی: برای استفاده روزمره مناسب است.
⚠️ محدودیت: برخی ویژگی‌های پیشرفته نیاز به پرداخت هزینه دارند.

👈 مناسب برای: افرادی که به دنبال ابزارهای کاربردی برای مدیریت استرس و بهبود حال روحی خود هستند.

⚠️ این چت‌بات‌ها می‌توانند به کاربران در بهبود احساساتشان کمک کنند، اما جایگزین روان‌شناس یا مشاور حرفه‌ای نیستند.

#MentalHealth #AIinHealthCare
#ChatGPT

سری آموزشی پرامپت‌ها | قسمت 4️⃣
💡 روش‌های پیشرفته ترکیب پرامپت‌ها (ادامه)

3️⃣ استفاده از نقش‌های مختلف در هر مرحله
مدل را در هر مرحله در یک نقش متفاوت قرار دهید تا خروجی‌های حرفه‌ای‌تری بگیرید.
✅ مثال:
👨‍🔬 محقق: "5 فناوری نوظهور در هوش مصنوعی را نام ببر."
✍️ نویسنده: "یک مقاله 150 کلمه‌ای درباره یکی از این فناوری‌ها بنویس."
📝 ویراستار: "متن را رسمی‌تر و روان‌تر کن."

4️⃣ ترکیب تحلیل و خلاقیت
یک موضوع را هم از جنبه تحلیلی بررسی کنید و هم از آن یک محتوای خلاقانه بسازید.
✅ مثال:
📊 "مزایا و معایب یادگیری ماشینی را تحلیل کن."
📖 "یک داستان کوتاه بنویس که شخصیت اصلی از این فناوری استفاده می‌کند."

5️⃣ ایجاد مقایسه بین موضوعات
برای درک بهتر تفاوت‌ها، از مدل بخواهید موضوعات مختلف را با هم مقایسه کند.
✅ مثال:
🤖 "تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را توضیح بده."
📊 "یک جدول مقایسه‌ای از ویژگی‌های اصلی آن‌ها بساز."
📝 "برای هر کدام یک مثال واقعی ارائه کن."

✅ با این روش‌ها، می‌توانید خروجی‌های دقیق‌تر، ساختاریافته‌تر و خلاقانه‌تری بگیرید!

#AIinHealthCare
#PromptEngineering #Learning

بینش‌های هیجان‌انگیز از استنفورد درباره آینده هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی!

💥در این ویدیو، به بررسی تأثیرات شگرف هوش مصنوعی بر نتایج بیماران و تسریع در تحقیقات زیست پزشکی پرداخته شد. کارشناسان بر اهمیت استفاده مسئولانه از این فناوری، ملاحظات اخلاقی و تضمین امنیت بیمار تأکید کردند.
💥استنفورد با اجرای بیش از ۳۰ برنامه هوش مصنوعی در خط مقدم تحول در مراقبت‌های بهداشتی قرار دارد و نوآوری‌های جدیدی را در حوزه مراقبت از کودکان ارائه می‌دهد. ! 💡

لینک کامل ویدئو

#Artificialintelligence #AIinHealthcare #StanfordMedicine