🚀 MedGemma
هوش مصنوعی مولتی‌مدال پزشکی
مدل پیشرفته بر پایه Gemma-3 با ۴ و ۲۷ میلیارد پارامتر
این مدل هوشمند، تصاویر X-ray و هیستوپاتولوژی را با داده‌های متنی پرونده‌های سلامت (EHR) ترکیب و تحلیل می‌کند.

✔️ ۱۸٪ افزایش دقت در تشخیص #تصاویر پزشکی
✔️ ۱۱٪ بهبود در پاسخ‌های متنی بالینی
✔️ تحلیل همزمان داده‌های تصویری و متنی برای تصمیم‌گیری دقیق‌تر

🔹 MedSigLIP:
رمزگذاری پیشرفته تصاویر پزشکی
🔹 Multimodal Attention:
ادغام هوشمند متن و تصویر
🔹 Agentic Reasoning:
استدلال چندمرحله‌ای شبیه پزشک

📄 arXiv لینک

💥@Healthcaredataanalytics

AI-HealthCare-Assistant
یک سامانه هوشمند است که با ترکیب فناوری‌های پیشرفته، به بیماران و پزشکان کمک می‌کند تا بهتر و سریع‌تر به اطلاعات پزشکی دسترسی داشته باشند و تشخیص اولیه بیماری‌ها را آسان‌تر کنند.

🔹 تشخیص چهره: برای ورود امن و جلوگیری از اشتباه در ثبت اطلاعات بیمار
🔹 شناسایی علائم بیماری: هوش مصنوعی علائم شما را بررسی می‌کند و احتمال بیماری‌ها را نشان می‌دهد
🔹 ذخیره امن اطلاعات با بلاک‌چین

با این سیستم:
✔️ امنیت و حریم خصوصی شما تضمین می‌شود
✔️ پزشکان می‌توانند بهتر و سریع‌تر به سوابق شما دسترسی داشته باشند
✔️ شما قبل از مراجعه به پزشک می‌توانید اطلاعات اولیه درباره وضعیت سلامتی‌تان داشته باشید
🌐 این پروژه با استفاده از تکنولوژی‌های MongoDB، Express.js، React و Node.js ساخته شده و یک نمونه عالی از کاربرد هوش مصنوعی در زندگی روزمره ماست.
👉 AI-HealthCare-Assistant در گیت‌هاب

@Healthcaredataanalytics

🎯 اگه به دنبال #دیتاست برای آموزش دیپ لرنینک در تشخیص بیماری‌ هستید ، دیتاست BloodMNIST یکی از بهترین گزینه‌هاست!

🔬 این دیتاست شامل: 📌 17,092 تصویر از سلول‌های خونی
📌 در کلاس مختلف مثل:
سلول‌های نرمال
سلول‌های سرطانی
سلول‌های مرتبط با کم‌خونی و لوسمی
📌 با رزولوشن 28x28 پیکسل (کاملاً بهینه برای مدل‌های CNN و یادگیری عمیق)

🧩 از کاربردهای این دیتاست:
✅ تشخیص لوسمی و سایر سرطان‌های خون
✅ آموزش مدل‌های دسته‌بندی تصاویر پزشکی
✅ تحقیقات در حوزه هماتولوژی

📥 لینک دانلود دیتاست: https://medmnist.com/

💥@Healthcaredataanalytics

🎙 یه خاطره از سال ۹۶...
اون سال من تو یکی از بیمارستان‌های شلوغ تهران در حال بررسی پرونده‌های بیماران بودم. یادمه یه روز یه آقای ۴۵ ساله رو آوردن با دردهای شدید شکم و ضعف شدید. پرستارا و پزشکای شیفت سریع بستریش کردن و کلی آزمایش براش نوشتن.
اما شلوغی بیمارستان و بایگانی شلوغ‌تر از اون، باعث شد پرونده‌ی اولیه‌ی این بنده خدا گم بشه! یعنی کل آزمایشات و سابقه‌ی اون چند ساعت اول... نابود شد.
بعد از کلی گشتن، مجبور شدن دوباره ازش آزمایش بگیرن، ولی خب... دیر شده بود. اون آقا پارگی عروق شکمی داشت و به خاطر تأخیر، دیگه کاری از دست کسی برنیومد.
همیشه تو ذهنم مونده...
یه پرونده گم شد، ولی در واقع جون یه آدم بود که گم شد.
از همون موقع تو ذهنم این سوال بود: چرا نباید یه سیستم هوشمند داشته باشیم که با یه کد ملی، همه اطلاعات هر بیمار حتی از سال‌ها قبل جلوی چشم دکتر باز بشه؟ چرا نباید هوش مصنوعی به ما هشدار بده که این علائم می‌تونه خطرناک باشه؟

💥@Healthcaredataanalytics

از صبح سه بار برق رفت توی این گرما ولی زنده ایم ظاهراً 😐😐😐

🚨 بررسی یه پروژه کاربردی 😊با تمرکز یادگیری تقویتی در دیابت
🔗 RL4T1D: Reinforcement Learning for Type 1 Diabetes

دیابت نوع ۱ خیلی وقتا نیاز به دقت و تنظیم لحظه‌ای دوز انسولین داره. بیمار باید مرتب قند خونش رو چک کنه، غذاهاش رو حساب کتاب کنه و تازه همیشه هم خطا هست.

این پروژه اومده یه پانکراس شبیه سازی شده هوشمند بسازه که با الگوریتم‌های یادگیری تقویتی، بتونه خودش بدون اطلاع از وعده غذایی یا ورزش، انسولین رو دقیق تنظیم کنه!

🧩 چالش‌هایی که این پروژه بهش توجه کرده:
✅ اطلاعات ناقص و تاخیری از سنسور قند خون
✅ تاخیر در اثرگذاری انسولین
✅ تفاوت بدن هر آدم تو پاسخ‌دهی به انسولین

🔬 اما چطور این کار رو کرده؟
💡 الگوریتم PPO رو استفاده کرده که تو دنیای RL یکی از بهترین‌هاست برای مسائل حساس مثل پزشکی که باید هم دقیق بود هم ایمن.
💡 تو محیط شبیه‌سازی شده‌ای به اسم Simglucose که توسط FDA تایید شده، یعنی مدل فیزیولوژیک بدن واقعی آدم‌ها رو شبیه‌سازی می‌کنه.
💡 از لحاظ کدنویسی، همه چی دسته‌بندی شده: محیط شبیه‌ساز، عامل‌های یادگیرنده و حتی کدهای آماده اجرا

🗓 آخرین آپدیتش هم برای تیر ۱۴۰۴ بوده
🔗 مشاهده پروژه در گیت‌هاب

👇👇👇
@Healthcaredataanalytics

ویژن ترنسفورمرها در غربالگری سرطان دهانه رحم

سرطان دهانه رحم یکی از سرطان‌هاییه که با یه غربالگری درست و به موقع، میشه جلوی مرگ‌ومیرش رو گرفت. ولی همیشه یه سؤال بزرگ این وسط هست:
آیا هوش مصنوعی می‌تونه بهتر از انسان‌ها تشخیص بده؟
✅ توی یکی از مقالات، محققان با یه ایده جذاب وارد شدند:
مدلی ساختند با اسم EVA-02 Vision Transformer که تونسته در تشخیص سلول‌های سرطانی دهانه #رحم، عملکرد خیره‌کننده‌ای داشته باشه.
اما این فقط یه مدل با دقت بالا نیست... این مدل یه ویژگی مهم داره:

💡 قابلیت تفسیر کردن تصمیماتش!
یعنی دیگه مثل جعبه سیاه عمل نمی‌کنه. با کمک روش Kernel-SHAP، به پزشک نشون میده دقیقا کدوم بخش از #تصویر سلول باعث شده به تشخیص «سرطان» یا «غیرسرطان» برسه.
❗ یعنی پزشک می‌تونه اعتماد کنه چون می‌فهمه مدل چرا چنین پیش‌بینی‌ای کرده. این همون چیزیه که همیشه در AI سلامت بهش نیاز داشتیم: شفافیت و اعتماد.
👉 لینک مقاله در arXiv

📣@Healthcaredataanalytics

♦️سری آموزشی پرامپت‌ها | قسمت 6️⃣2️⃣
افزایش دایره لغات در رایتینگ با تمرین تعاملی ✍️

در این قسمت از سری آموزشی، یه پرامپت فوق‌العاده کاربردی داریم که نه تنها مهارت رایتینگ رو تقویت می‌کنه، بلکه کمک می‌کنه *دایره لغاتت هم به طرز چشمگیری گسترش پیدا کنه.*


🎯 پرامپت این قسمت:

Hi! I want to improve my English writing skills interactively. Please:  
1. Give me a short writing prompt or topic (intermediate or advanced level).  
2. Ask me to write a paragraph or short essay on that topic.  
3. After I send my writing, provide detailed feedback on grammar, vocabulary, coherence, and style.  
4. Highlight any mistakes or awkward parts and suggest better, more natural alternatives.  
5. Teach me useful phrases, connectors, and vocabulary related to the topic.  
6. Give me similar writing tasks to practice until I get better and better.  

Let’s practice together step by step to make my writing clear, fluent, and professional!

🧠 چرا این پرامپت قدرتمنده؟

✅ ساختار جملات درست و حرفه‌ای رو یادت می‌ده
✅ بهت لغات و اصطلاحات مرتبط با موضوع رو یاد می‌ده
✅ با تکرار و تمرین، باعث افزایش دایره لغات فعال توی نوشتار می‌شه
✅ به نوشتن متون منسجم، روان و حرفه‌ای عادت می‌کنی


📌 برای گرفتن بیشترین نتیجه، از ChatGPT بخواه بعد از هر بازخورد، لغات و عبارات جایگزین یا مترادف‌های سطح بالاتر رو هم بهت یاد بده. اینطوری نه تنها اشتباهاتت رو می‌فهمی، بلکه با کلمات پیشرفته‌تر هم آشنا می‌شی!


#PromptEngineering
@Healthcaredataanalytics

💡 در یک مطالعه‌ اخیرا محققان بیش از ۸۵ هزار نوار قلب را به صورت بازگشتی (Retrospective Analysis) تحلیل کردند.

هوش مصنوعی EchoNext تونست بیماری‌های پنهان قلبی را با دقت ۷۷ درصد شناسایی کند.

🤖 این مدل هوش مصنوعی طوری آموزش دیده که با مشاهده نوار قلب‌های قبلی، آن دسته از بیمارانی که در خطر پنهان بیماری قلبی هستند را علامت‌گذاری کند و پیشنهاد دهد که آن‌ها باید برای اکوی قلبی (Echocardiography) دقیق‌تر ارجاع داده شوند.

📊 جالب‌تر این که، EchoNext در همین تحلیل توانست بیش از ۳۴۰۰ بیمار را شناسایی کند که در خطر بودند اما قبلا تشخیص داده نشده بودند!
🧩 در حال حاضر، این پروژه در ۸ اورژانس در آمریکا در حال آزمایش است تا در دنیای واقعی هم اثربخشی آن تایید شود.


📲 https://www.reuters.com/business/healthcare-pharmaceuticals/health-rounds-ai-expands-usefulness-common-heart-test-2025-07-18/?utm_source=chatgpt.com


🩻👨‍⚕️@Healthcaredataanalytics

🔬 پلتفرم هوشمند OpenHealth — ترکیب یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی در پزشکی
OpenHealth
یک سیستم ترکیبی از Machine Learning و LLM برای:
✅ پیش‌بینی چند بیماری شایع با استفاده از داده‌های پزشکی (Structured Tabular Data)
✅ ارائه رژیم غذایی شخصی‌سازی‌شده بر اساس نتایج تحلیل سلامتی


📊 بیماری‌های پوشش‌داده‌شده در نسخه فعلی:
* بیماری قلبی (Heart Disease)
* بیماری کلیه (Chronic Kidney Disease)
* نارسایی کبد (Liver Disease)
* آسیب مغزی (Brain Stroke)
* مشکلات ریوی (Lung Conditions)


🧠پروژه از الگوریتم‌های متنوعی برای Classification استفاده می‌کند:
Random Forest, XGBoost, CatBoost
CNN models: ResNet50, VGG-19 برای مدل‌های تصویری
مدل‌های مبتنی بر Scikit-learn برای داده‌های ساختاریافته

📈 شامل متریک‌های ارزیابی مانند:
Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, و Confusion Matrix

🔗 [github.com/KalyanM45/OpenHealth] @Healthcaredataanalytics

💉هوش مصنوعی دیگه فقط تو آزمایشگاه نیست، وارد بیمارستان‌ها و کلینیک‌ها شده! OpenAI توی یه تحقیق بزرگ در کنیا نشون داد که با کمک مدل GPT-4o، خطاهای پزشکی تا حد چشمگیری کاهش پیدا کرده.

توی این #مطالعه، بیش از ۳۹ هزار ویزیت ثبت شده و پزشکان با کمک هوش مصنوعی تونستن اشتباهات تشخیص، درمان و ثبت شرح حال رو به شدت کم کنن، بدون اینکه هیچ خطری برای بیمارها ایجاد بشه!

این سیستم هوشمند با سرعت کمتر از ۱۰ ثانیه، اطلاعات رو پردازش می‌کنه و فقط هشدار می‌ده؛ اما تصمیم نهایی همیشه دست پزشکه. همه این اتفاق‌ها تو شرایط واقعی و با امکانات محدود رخ داده.

این یعنی هوش مصنوعی داره تبدیل می‌شه به بهترین همراه پزشک‌ها، تا مراقبت از بیمارا بهتر و امن‌تر باشه.


مطالعه کامل OpenAI درباره هوش مصنوعی در درمان(https://openai.com/blog/ai-clinical-copilot-penda-health) 🔗



💬@Healthcaredataanalytics

🎯 تحلیل داده‌های مغزی (fMRI، EEG، MRI) با پایتون

🔧 1. Nilearn –
#کتابخانه‌ای برای یادگیری آماری روی داده‌های نورومغزی
📌 امکانات:
تحلیل داده‌های fMRI با استفاده از مدل‌های آماری و ماشین لرنینگ
مصورسازی زیبا و حرفه‌ای از فعالیت مغز
انتخاب ویژگی‌ها برای مدل‌سازی روی داده‌های تصویری


🔧 2. NiBabel –
مدیریت و خواندن فرمت‌های پزشکی مثل NIfTI و Analyze

📌 امکانات:
بارگذاری داده‌های fMRI، DTI، MRI و CT در فرمت‌های استاندارد #پزشکی (مثل .nii و .img)
تعامل مستقیم با فایل‌های DICOM تبدیل‌شده


🧠 تحلیل فعالیت مغز می‌تونه در تشخیص بیماری‌هایی مثل آلزایمر، اسکیزوفرنی، افسردگی، و حتی ارزیابی هوش فردی نقش داشته باشه.

📚 داکیومنت رسمی:
https://nilearn.github.io
https://nipy.org/nibabel


📌 @Healthcaredataanalytics

✨ ۳ الگوریتم هوش مصنوعی در پزشکی

هوش مصنوعی با سه الگوریتم قدرتمند، دنیای سلامت را دگرگون کرده است: CNN مثل یک چشم دیجیتال، #تصاویر پزشکی (MRI، CT، X-Ray) را تحلیل می‌کند و کوچک‌ترین نشانه‌های بیماری را شناسایی می‌کند.RNNو نسخه‌های پیشرفته‌اش مانند LSTM، داده‌های زمانی مثل ECG یا علائم حیاتی در ICU را رصد کرده و حتی #پیش‌بینی می‌کند چه زمانی بیمار در خطر است. Transformers هم با مکانیزم Attention، حجم عظیمی از پرونده‌ها، گزارش‌ها و متن‌های پزشکی را مرور کرده و الگوهای پنهان درمانی را پیدا می‌کند.

📌مقاله CNN در تحلیل تصاویر
مطالعه Transformers در سلامت

💥@Healthcaredataanalytics

#🎵MusicTime

دوره‌های رایگان یادگیری ماشین از گوگل

💥 دوره Machine Learning Crash Course (MLCC)
آموزش عملی همراه با تمرین‌های TensorFlow
🔗 developers.google.com/machine-learning/crash-course

💥دوره Problem Framing
یادگیری ساختاردهی مسائل واقعی برای حل با ML
🔗 developers.google.com/machine-learning/problem-framing

💥 مسیر یادگیری Generative AI (گوگل کلاد)
آشنایی با LLMها، پرامپت‌نویسی و تولید تصاویر با هوش مصنوعی
🔗 cloudskillsboost.google/journeys/118


💥@Healthcaredataanalytics

🔍 بررسی پروژه DeepCareX –
استفاده از مدل‌های ML برای پیش‌بینی بیماری‌ها بر اساس علائم.

نه اولین پروژه از این دست بود، نه پیچیده‌ترین. ولی چیزهایی داشت که ارزش بررسی رو بالا می‌برد.

شما چندتا علامت وارد می‌کنید (مثلاً سردرد، تب، تهوع) و مدل با تحلیل این اطلاعات، بهتون میگه که احتمال داره چه بیماری‌ای داشته باشید.

برای این کار از ترکیب چند الگوریتم یادگیری استفاده شده:

XGBoost و Random Forest
برای پیش‌بینی
CNN
برای الگوهای پیچیده‌تر

ترکیب این‌ها کمک کرده که مدل به دقت بالایی برسه – طبق تست‌ها، بیش از ۹۰٪.

راستش وقتی پروژه رو کلون کردم و بررسی کردم، چند نکته برایم جالب بود:

1. ساده و قابل‌راه‌اندازی بود. برعکس پروژه‌هایی که صرفاً کد تحقیقاتی هستن DeepCareX یه ساختار نسبتاً مشخص داشت، دیتاست هم داخلش بود.

2. مستندسازی قابل‌قبول داشت. نه عالی، ولی کافی بود که بفهمی چه اتفاقی داره می‌افته.

3. کد مدل‌ها نسبتاً تمیز بود. مخصوصاً بخش مربوط به XGBoost و preprocessing خیلی کاربردی بود برای کسی که می‌خواد با داده‌های پزشکی کار کنه.

یه نکته مثبت اینکه پروژه فقط یه مدل خام نیست. رابط کاربری ساده‌ای هم داره که روی موبایل هم قابل استفاده‌ست. این نشون می‌ده که نویسنده صرفاً دنبال دقت نبوده، بلکه کاربردپذیری رو هم در نظر گرفته.

دیتاست محدود بود؛ یعنی برای دنیای واقعی هنوز خامه. بیماری‌ها و علائم تنوع زیادی دارن که توی این دیتاست پوشش داده نشده.

مدل‌ها هنوز توضیح‌پذیر نیستن. مثلاً وقتی CNN میگه "شاید شما آنفلوآنزا دارید"، معلوم نیست دقیقاً چرا. تو حوزه سلامت، این یک نقطه ضعف جدیه.

به‌نظرم چیزی که این پروژه رو مهم می‌کنه، صرفاً دقت مدل یا تکنولوژی‌ش نیست؛ جهتیه که بهش اشاره می‌کنه


🔗 گیت‌هاب پروژه:
[https://github.com/sumony2j/DeepCareX]

💥@Healthcaredataanalytics

📝 Prompt Mechanisms in Medical Imaging: A Comprehensive Survey
🔗 لینک مقاله

یک مرور جامع روی پرامپت‌ها در تصویربرداری پزشکی (مثل CT، MRI و X-Ray) که توضیح می‌دهد چطور با پرامپت‌های ساده می‌توان مدل‌های هوش مصنوعی را هوشمندانه هدایت کرد، بدون اینکه نیاز به آموزش دوباره مدل باشد.

💥@Healthcaredataanalytics

📢 دو خبر مهم درباره مقالات هوش مصنوعی

رسماً پشتیبانی از پروژه محبوب Papers With Code متوقف شد. پروژه‌ای که خیلی‌هامون همیشه ازش برای پیدا کردن مقاله و کد استفاده می‌کردیم.

حالا HuggingFace با همکاری تیم PWC و Meta بخش جدیدی به اسم Trending Papers راه‌اندازی کرده!
در این بخش، مثل PWC، هم مقاله‌ها و هم کدها رو پیدا می‌کنید، با این تفاوت که حالا بر اساس محبوبیت و تازگی مرتب شدند

👉 https://huggingface.co/papers/trending

@Healthcaredataanalytics

💬🔥 دیتاست تخصصی مکالمات پزشکی –
MedDialog
دیتاست MedDialog از پروژه UCSD AI4H یکی از بزرگ‌ترین مجموعه‌های مکالمات واقعی بیمار–پزشک است که برای توسعه مدل‌های NLP پزشکی طراحی شده .

📌 بیش از ۱.۱M دیالوگ چینی و ۳۰۰K دیالوگ انگلیسی.
شامل پرسش بیمار + پاسخ پزشک + علائم + توصیه‌های درمانی.
فرمت JSON
کاربرددر Fine-tuning مدل‌های LLM مثل LLaMA و GPT.
🔗
https://huggingface.co/datasets/UCSD26/medical_dialog

👇👇👇
@Healthcaredataanalytics

مدلی به نام BioLLaVA معرفی شده که نسخه‌ی بهینه‌شده‌ای از LLaVA برای دنیای پزشکی است. این مدل قادر است هم تصاویر پزشکی (مثل پاتولوژی و رادیولوژی) و هم متن‌های پزشکی را تحلیل کرده و پاسخ‌های دقیق ارائه دهد.

🔬 کاربردها و توانمندی‌ها:
✅ تحلیل تصاویر میکروسکوپی بافت‌ها
✅ توضیح بیماری از روی اسلایدهای پاتولوژی
✅ چت‌بات پزشکی با قابلیت پرسش و پاسخ چندرسانه‌ای

📉 مدل‌های قدیمی در پاسخ به سؤالات تصویری دچار خطا بودند، اما BioLLaVA توانسته درصد خطا را به‌شدت کاهش دهد و دقت را در چندین benchmark پزشکی افزایش دهد.

📎 https://arxiv.org/abs/2506.08061
📲@Healthcaredataanalytics