🔬📍 چگونه هوش مصنوعی قابل اعتماد را وارد سیستم سلامت کنیم؟

📄 در مقاله‌ای جدید از arXiv (می ۲۰۲۵)، یک چارچوب برای Operationalizing Trustworthy AI در حوزه سلامت معرفی شده —
🧠 نکاتی که در مقاله میبینیم:

1. طراحی ماژولار برای پیاده‌سازی اصول هوش مصنوعی قابل اعتماد (TAI)
2. تمرکز بر سازگاری با مسیرهای بالینی:
3. بررسی دقیق معیارهای TAI شامل:
شفافیت (Transparency)
تاب‌آوری الگوریتمی (Robustness)
حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها (Privacy)
مشارکت انسانی در تصمیم‌گیری (Human Agency)
4. تعریف الزامات سیستمی

🔗https://arxiv.org/abs/2504.19179
🪷@Healthcaredataanalytics

🎯 چگونه DNA به داده تبدیل می‌شود؟
🧬 ژنوم انسان شامل میلیاردها حرف است، اما برای درک عملکرد ژن‌ها، فقط خواندن کافی نیست — باید پیش‌بینی کنیم. اینجاست که مدل‌های یادگیری عمیق وارد می‌شوند.

👇 دو پروژه جذاب:
🔹 1. DeepVariant (توسط Google)
📍 GitHub - google/deepvariant
✅ یک مدل یادگیری عمیق برای شناسایی جهش‌های ژنتیکی (variants) با دقت بسیار بالا.
🔍 مورد استفاده در پزشکی شخصی، غربالگری بیماری‌های نادر و حتی تشخیص سرطان.
دی لن ای خام را به تصویر تبدیل می‌کند، سپس با CNN مانند تشخیص تصویر، تغییرات ژنتیکی را شناسایی می‌کند.
🔹 2. Enformer (توسط DeepMind)
📍 GitHub - deepmind-research/enformer
✅ یک مدل پیش‌بینی‌کننده که از توالی DNA، بیان ژن (gene expression) را پیش‌بینی می‌کند.
پیش‌بینی می‌کند که یک توالی خاص از DNA در کدام بافت فعال خواهد بود یا احتمال بیماری‌زایی آن چقدر است.

📌@Healthcaredataanalytics

🌀 مدل‌های دیفیوژن در تصاویر MRI و CT؟
در سال‌های اخیر، مدل‌های دیفیوژن (Diffusion Models) که در تولید تصاویر خلاقانه مثل DALL·E و Stable Diffusion استفاده می‌شوند، وارد دنیای پزشکی هم شده‌اند!
اما دقیقاً چه کاربردی دارند؟ ⬇️
🧠 کاربرد اصلی:
تولید یا بازسازی تصاویر پزشکی با کیفیت بالا، حتی از داده‌های ناقص یا نویزی!
📍 مثال واقعی:
مدلی به نام Med-DDPM طراحی شده تا تصاویر نویزی CT/MRI را بهبود دهد یا بازسازی کند.
این مدل روی داده‌های واقعی پزشکی آموزش دیده و نشان داده می‌تواند در شرایطی که تصویر کامل در دسترس نیست، تصویر قابل اتکا بازسازی کند.
🔍 چرا مهم است؟
کمک به تشخیص دقیق‌تر
کاهش نیاز به عکس‌برداری مجدد
کاهش دوز اشعه در تصویربرداری
📄 مقاله اصلی را ببینید:
https://arxiv.org/abs/2412.16860?utm_source=chatgpt.com

@Healthcaredataanalytics

📱 سیدارت ناندیالا، نوجوانی از شهر فریسکو، اپلیکیشنی به نام Circadian AI طراحی کرده که فقط با قرار دادن گوشی روی قفسه‌ سینه، در کمتر از ۷ ثانیه می‌تونه علائم اولیه بیماری قلبی رو تشخیص بده!
🔍 این اپ از طریق صدای قلب شما، با استفاده از هوش مصنوعی، موارد زیر رو بررسی می‌کنه:
آریتمی‌های قلبی
علائم اولیه نارسایی قلب
مشکلات عروق کرونری
ناهنجاری‌های دریچه‌ای

📊 دقت اپلیکیشن؟ بیش از ۹۶٪ در مطالعات بالینی روی ۱۸,۵۰۰ نفر در آمریکا و هند!
🏥 این اپ جایگزین نهایی EKG یا اکوی قلب نیست، ولی می‌تونه ابزار غربالگری سریعی برای پزشکان و مناطق کم‌منبع باشه—جایی که دسترسی به امکانات تشخیصی محدود

https://nypost.com/2025/06/05/health/texas-teens-app-can-detect-early-signs-of-heart-failure-in-seconds/?utm_source=chatgpt.com

@Healthcaredataanalytics

سری آموزشی پرامپت‌ها | قسمت1⃣2⃣
تمرین خلاصه‌نویسی برای تقویت مهارت نوشتاری و درک مطلب

اگر می‌خواهی مهارت خلاصه‌نویسی (Summarizing) خودت را تقویت کنی و بتوانی متن‌های طولانی را به صورت کوتاه و دقیق بنویسی، این پرامپت برای تو عالیه!
✍️
با این پرامپت، یک متن کوتاه دریافت می‌کنی، سپس باید مهم‌ترین نکات آن را در قالب چند جمله خلاصه کنی. بعد از آن بازخورد دقیق درباره خلاصه‌نویسی‌ات دریافت می‌کنی تا بهتر شوی.

📝 پرامپت این قسمت:
Hi! I want to practice writing summaries to improve my English writing and reading skills. 1. Provide a short paragraph on a topic like environment, health, or technology suitable for my level (beginner/intermediate/advanced). 2. Ask me to write a summary of the paragraph in 2-4 sentences. 3. After I write it, give me detailed feedback on clarity, grammar, and accuracy. 4. Suggest improvements and tips for better summary writing. Let’s work together to sharpen my summarizing skills!

چرا این پرامپت؟

✅ این تمرین باعث می‌شود نکات مهم متن را بهتر تشخیص دهی و نوشتارت روان‌تر شود.
در قسمت‌های بعدی، به سراغ پرامپت‌های تخصصی‌تر و تعاملی‌تر می‌رویم که مهارت‌های زبانی‌ات را بیش‌تر ارتقا می‌دهند!
#PromptEngineering
@Healthcaredataanalytics

🧠 یادگیری LLM برای اینکه کی "فکر کند" و کی نه!

مدل‌های (LLM) که توانایی استدلال‌های طولانی و پیچیده را دارند، در حل مسائل منطقی عملکردی فوق‌العاده داشته‌اند. اما آیا لازم است برای همه‌ی سوال‌ها این‌قدر پیچیده فکر کنند؟ 🤔

پژوهشگران دانشگاه ملی سنگاپور چارچوبی به نام Thinkless را معرفی کردند؛ فریم‌ورکی که به مدل کمک می‌کند تصمیم بگیرد چه زمانی استدلال کند و چه زمانی نه!

با استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) آموزش می‌بیند و از دو توکن کنترل استفاده می‌کند:
🔹 <short> برای پاسخ سریع و ساده
🔸 <think> برای پاسخ با استدلال دقیق و طولانی

در قلب این روش، الگوریتمی به نام Decoupled Group Relative Policy Optimization (DeGRPO) قرار دارد که انتخاب بین حالت استدلال و دقت پاسخ را از هم جدا می‌کند؛ تا از خطای مدل جلوگیری شود.
🔬 نتایج نشان می‌دهد Thinkless در بنچمارک‌هایی مثل Minerva Algebra، MATH-500 و GSM8K، می‌تواند استفاده از استدلال‌های طولانی را تا ۹۰٪ کاهش دهد بدون اینکه کیفیت پاسخ آسیب ببیند!
"فکر کن سریع یا آهسته" — حالا به شکل کُد!
📄 مطالعه مقاله: arXiv
💻 کدها در گیت‌هاب: GitHub

@Healthcaredataanalytics

🧠📊 OpenMEDLab
— پلتفرم متن‌باز برای مدل‌سازی چندمودالی داده‌های سلامت

این امکان می‌دهد تا بر روی بیش از ۱۰ نوع داده پزشکی (تصویربرداری، متن بالینی، ژنوم، سیگنال‌های حیاتی و...) مدل‌سازی کنند — با ابزارهایی قدرتمند و ساختار‌یافته.
📦 ویژگی‌های کلیدی:
▪️ پشتیبانی از داده‌های چندمودالی (CT، MRI، EHR، Lab، سیگنال و...)
▪️ مدل‌های آماده مانند: MedSAM, MedCLIP, RETFound, BioGPT, و ...
▪️ ابزارهای Preprocessing و Training استاندارد برای شروع سریع
▪️ طراحی‌شده برای توسعه مدل‌های cross-modal و transfer learning
▪️ چارچوبی منسجم برای ایجاد benchmark
🔗 GitHub - OpenMEDLab

🎯 @Healthcaredataanalytics

🌟 ابزارهای خودکار Annot‌ation

1⃣ Roboflow Annotate
🔹 مناسب برای: پروژه‌های تصویری عمومی و پزشکی
🔹 ویژگی‌ها:
• AutoLabel با مدل‌هایی مثل Segment Anything
• پشتیبانی از باکس، ماسک، خطوط
• رابط وب ساده + API
🔗 roboflow.com
رایگان برای پروژه‌های عمومی

2⃣Labelbox
🔹 مناسب برای: تیم‌های حرفه‌ای
🔹 ویژگی‌ها:
• Annot‌ation دستی + پیشنهاد خودکار
• پشتیبانی از تصویر، متن، ویدیو، سه‌بعدی
• داشبورد و اتصال به مدل‌های ML
🔗 labelbox.com
نسخه رایگان محدود


3⃣ CVAT
🔹 مناسب برای: پروژه‌های متن‌باز یا لوکال
🔹 ویژگی‌ها:
• ساخت Intel، متن‌باز
• نصب روی سرور شخصی
• پشتیبانی از Annot‌ation خودکار و ویدیو
🔗 cvat.org
رایگان + نیاز به نصب


4⃣MakeSense.ai
🔹 مناسب برای: شروع سریع و پروژه‌های سبک
🔹 ویژگی‌ها:
• کاملاً آنلاین، بدون ثبت‌نام
• خروجی به YOLO و COCO
• مدل‌های ساده مثل PoseNet
🔗 makesense.ai
رایگان، تحت وب


Ilastik
🔹 مناسب برای: داده‌های علمی و تصویربرداری زیستی
🔹 ویژگی‌ها:
• رابط ساده + یادگیری تعاملی
• طبقه‌بندی پیکسلی، ردیابی اشیا
• اجرای آفلاین
🔗 ilastik.org
رایگان، مناسب تحقیقات زیستی

📊 @Healthcaredataanalytics

تلفیق هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI) در دستگاه‌های پزشکی 🤖🏥

با افزایش استفاده از AI/ML در سیستم‌های پبالینی مدل‌های سیاه (black-box) نگرانی‌هایی ایجاد کرده‌اند؛ چرا که مشخص نیست چطور به نتایج می‌رسند. XAI با ارائه توضیحاتی قابل فهم، اعتماد پزشکان را افزایش داده
مقاله‌ای جدید با عنوان به بررسی چالش‌های مدل‌های (black-box) و راهکارهای ارتقاء شفافیت با استفاده از XAI پرداخته است.
📎(https://www.arxiv.org/abs/2505.06620)
📌@Healthcaredataanalytics

📌 #IPMI_2025
یکی از #کنفرانس‌ های تصویربرداری پزشکی
🔬 یک رویداد علمی در زمینه تحلیل تصویر پزشکی
📅 تاریخ برگزاری: ۲۵ تا ۳۰ مه ۲۰۲۵
🎯 محورهای کلیدی:
▪️ مدل‌سازی و پردازش تصاویر مغزی
▪️ بازسازی و ارتقاء تصاویر (CT، MRI و...)
▪️ الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای تشخیص بالینی
▪️ روش‌های نوین در تحلیل چندوجهی و داده‌های زمانی

به چه چیزی معروف است؟
🔹بررسی دقیق مقالات علمی در جلسات تخصصی عمیق
🔹 فضای اقامت و گفت‌وگوهای مشترک بین محققان بزرگ دنیا
📘 مقالات پذیرفته‌شده در مجموعه LNCS (Springer) چاپ می‌شن

🔗 اطلاعات بیشتر
ipmi-conference.org

📲 @Healthcaredataanalytics

چطور AI داره تو سه حوزه مهم #پزشکی تحول ایجاد می‌کنه:
از تحلیل #تصاویر پزشکی در 🩻 رادیولوژی، تا تفسیر اسلایدهای دیجیتال در پاتولوژی و حتی تشخیص ضایعات پوستی در درماتولوژی!
✨ این پیشرفت‌ها نه‌تنها زمان تشخیص رو کاهش می‌ده، بلکه به تشخیص زودهنگام بیماری‌ها کمک می‌کنه.

🔗 https://www.nature.com/articles/s41591-021-01614-0

@Healthcaredataanalytics

🧠 یک مدل کوچک،اما باهوش
DeepSeek-R1-0528
نه‌تنها عملکرد بهتر نسبت به نسخه قبلی خودش داشت، بلکه حتی در بنچمارک جدید، موفق شد از GPT-4.1 هم پیشی بگیره!
اما اتفاق جالب‌تر در رتبه ۲۰ رخ داده!
مدل کوچک Qwen3-8B توسط Deepseek روی زنجیره‌های تفکر مدل R1-0528 فاین‌تیون شده و نتیجه؟
مدلی کوچک که در استدلال‌های زنجیره‌ای (Chain of Thought) عملکردی در حد GPT-4o (نسخه آگوست ۲۰۲۴) داره!
🤖 نکته جالب‌تر اینکه این مدل از طریق API پلتفرم NovitaAI اجرا شده، که حتی از خروجی‌های ساختاریافته هم پشتیبانی نمی‌کنه!

📌 اطلاعات بیشتر درباره این بنچمارک و مدل‌ها:
🔗 https://abdullin.com/llm-benchmarks
📘 در این لینک، روش ارزیابی، FAQ و مثال‌هایی از تفکر زنجیره‌ای سفارشی (Custom CoT) هم توضیح داده شده:
🔗 https://abdullin.com/custom-chain-of-thought

@Healthcaredataanalytics

سری آموزشی پرامپت‌ها | قسمت 2⃣2⃣
تمرین بازنویسی برای تقویت دایره واژگان و مهارت نوشتن طبیعی‌تر به انگلیسی
اگر می‌خواهی جملات انگلیسی‌ات طبیعی‌تر، روان‌تر و شبیه به یک نویسنده یا گویشور بومی به نظر برسند، این تمرین بازنویسی (Paraphrasing) دقیقاً برای تو طراحی شده! 🧠✍️
با این پرامپت، یک جمله یا پاراگراف کوتاه به انگلیسی دریافت می‌کنی و باید آن را با کلمات و ساختارهای متفاوت اما با همان معنا بازنویسی کنی. سپس بازخورد می‌گیری و یاد می‌گیری چطور نوشته‌ات را جذاب‌تر و حرفه‌ای‌تر کنی.

🧾 پرامپت این قسمت:
Hi! I want to practice paraphrasing to improve my English writing and vocabulary. 1. Give me a short sentence or paragraph (suitable for my level: beginner/intermediate/advanced). 2. Ask me to rewrite it in a different way while keeping the meaning the same. 3. After I rewrite it, give me feedback on vocabulary, grammar, and clarity. 4. Suggest improvements and show me a good example of a natural paraphrased version. Let’s build stronger English writing together!

چرا این پرامپت؟
✅ مهارت بازنویسی به تو کمک می‌کند متن‌هایی متنوع‌تر و حرفه‌ای‌تر بنویسی.
✅ دایره واژگان و ساختارهای زبانی‌ات گسترش پیدا می‌کنند.
✅ در امتحان‌هایی مثل IELTS و TOEFL هم کلی به کارت می‌آید!
در قسمت‌های بعدی، سراغ پرامپت‌هایی می‌رویم که تمرین‌های تعاملی بیشتری دارند ‌.

#PromptEngineering
@Healthcaredataanalytics

📡🧠 هوش مصنوعی برای تشخیص زودهنگام دیابت
یک معماری نوآورانه به‌نام SmartEdge معرفی شده که با ترکیب قدرت محاسبات در لبه و رایانش ابری، داده‌های دستگاه‌های IoMT را برای تحلیل و پیش‌بینی دقیق و بلادرنگ دیابت پردازش می‌کند .

📍 نکات برجسته:

طراحی سیستم لبه‌محور + ابری برای کاهش محسوس تاخیر شبکه

استفاده از الگوریتم‌های ML تجمیعی (Ensemble Voting) که تا ۵٪ دقت بیشتر نسبت به روش‌های تکی ارائه می‌دهد

سنجش و تحلیل معیارهایی مانند دقت، تأخیر، و زمان پاسخ در سناریوهای واقعی

📥 برای مشاهده جزئیات کامل مقاله و نمودارهای عملکرد:
📎 https://arxiv.org/abs/2502.15762

@Healthcaredataanalytics

📌 تحول در روندهای نظارتی با ورود هوش مصنوعی به FDA
سازمان غذا و داروی آمریکا (FDA) به‌تازگی از ابزار پیشرفته‌ی #هوش مصنوعی خود با نام ELSA رونمایی کرده؛ ابزاری که قرار است روند بررسی‌های علمی و نظارتی را متحول کند.

✅ نکات قابل توجه: پیش از زمان برنامه‌ریزی‌شده راه‌اندازی شده و هزینه توسعه آن کمتر از بودجه پیش‌بینی‌شده بوده است.
این ابزار روی بستر امن Amazon GovCloud اجرا می‌شود و از اطلاعات محرمانه شرکت‌ها استفاده نمی‌کند.
هدف #FDA استفاده گسترده از این سیستم تا پایان ژوئن ۲۰۲۵ است.
🔍 این اقدام نشان‌دهنده‌ی جدیت سازمان‌های بین‌المللی در ادغام هوش مصنوعی با فرآیندهای رسمی و بالینی است

🌐 https://www.reuters.com/business/healthcare-pharmaceuticals/us-fda-launches-ai-tool-reduce-time-taken-scientific-reviews-2025-06-02

@Healthcaredataanalytics

🩺 Huma

😍 تصور کنید یه دستیار هوشمند که مثل یه پزشک همیشه همراهتونه! Huma با پایش لحظه‌ای داده‌های سلامتی، نرخ #بستری مجدد رو تا ۳۰٪ کاهش داده و زمان بررسی بیماران رو ۴۰٪ کمتر کرده.
از #تحلیل ضربان قلب تا مدیریت بیماری‌های مزمن، این پلتفرم بیمارستان‌ها رو سریع‌تر و زندگی بیمارا رو بهتر می‌کنه. با فناوری ابری، حتی تو دورافتاده‌ترین نقاط هم کار می‌کنه!
👉 بیشتر بدونید: https://huma.com/

@Healthcaredataanalytics

🚀 هوش مصنوعی در پزشکی باز هم خوش درخشید!
این بار ReadGPT-4 وارد عرصه تشخیص پزشکی می‌شود 😍🏥
این تکنولوژی پیشرفته می‌تواند:
✅ گزارش‌های #رادیولوژی را روان‌تر و خواناتر کرده
✅ احتمال خطا در خواندن آنها را به طور چشمگیری پایین بیاورد
✅ ارتباط بین پزشکان و بیماران را آسان‌تر کرده و در نتیجه کیفیت #مراقبت از آنها را بالاتر ببرد .👇👇👇
@Healthcaredataanalytics

🔗 متن کامل خبر

نت به مشکل خورده  ..دیسلایک می‌زنین ؟🤨🤨🤨