🔍 مدل جدید به نام MEAAM (مدل چندبعدی پذیرش هوش مصنوعی اخلاقی) معرفی شده
🧩 مهم‌ترین ابعاد این مدل ۱۳ بخشی:
⚖️ عدالت: جلوگیری از تبعیض در دسترسی به خدمات درمانی (مثلاً بیماران مناطق محروم نباید نادیده گرفته شوند).
👩‍⚕️ مسئولیت‌پذیری: چه کسی پاسخ‌گوی اشتباه احتمالی الگوریتم است؟ پزشک یا سیستم؟
🔍 توضیح‌پذیری: بیمار و پزشک باید بفهمند چرا هوش مصنوعی یک نتیجه یا تشخیص داده است.
🔐 حفظ حریم خصوصی: اطلاعات حساس بیماران باید ایمن بماند.
🌱 پایداری: استفاده از فناوری باید در بلندمدت هم به نفع جامعه باشد.
📈 اعتماد و پذیرش: پزشکان زمانی از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند که مطمئن باشند تصمیماتش قابل اتکا است.
📊 پژوهشگران این مدل رو با استفاده از داده‌های واقعی و نظرسنجی از متخصصان سلامت بررسی کرده‌اند و نتایج جالبی به‌دست اومده:
وقتی شفافیت و عدالت رعایت می‌شه، اعتماد پزشکان به شدت بالا میره.
اگر امنیت داده‌ها تضمین نشه، حتی پیشرفته‌ترین سیستم‌ها هم کنار گذاشته می‌شن.
رعایت اصول اخلاقی باعث می‌شه بیماران هم راحت‌تر از فناوری‌های جدید استقبال کنن.

🔗 Ethical AI in the Healthcare Sector (arXiv:2505.02062)
👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

سری آموزشی پرامپت‌ها | قسمت3⃣3️⃣

🎤 تقویت اسپیکینگ با Storytelling & Expansion

ایده این تمرین اینه که تو یه موضوع ساده می‌دی، و مدل هوش مصنوعی ازت می‌خواد اون رو به داستان یا توضیح طولانی‌تر تبدیل کنی. اینطوری هم لغات بیشتری استفاده می‌کنی و هم fluency‌ات بهتر می‌شه.

🎯 پرامپت پیشنهادی برای Storytelling

Hi! I want to improve my English speaking through storytelling. Please:  
1. Ask me a simple question (e.g., "What did you do last weekend?" or "Tell me about your favorite movie").  
2. Let me answer shortly, then ask me follow-up questions to make me expand my answer.  
3. Keep the conversation going for 5–6 turns, helping me tell a longer story.  
4. Afterward, correct my mistakes and suggest more natural ways to express myself.  
5. Teach me 3–5 advanced phrases I could use to make my story more interesting.  

✅ چرا این تمرین عالیه؟

* باعث می‌شه از جواب‌های کوتاه به توضیح‌های طولانی‌تر برسی.
* تمرکزت روی ساختن جملات پیچیده‌تر می‌ره.
* دایره لغاتت برای توصیف کردن و روایت داستان رشد می‌کنه.
* مکالمه‌هات طبیعی‌تر و جذاب‌تر می‌شن.

#PromptEngineering
@Healthcaredataanalytics

⚡ SeizureFormer

صرع یکی از چالش‌برانگیزترین بیماری‌های عصبیه، چون حملات اون معمولاً ناگهانی و غیرقابل‌پیش‌بینی اتفاق می‌افته. مدل SeizureFormer بر پایه‌ی معماری Transformer می‌تونه ریسک حمله صرع رو تا ۱۴ روز آینده پیش‌بینی کنه.
این مدل با تحلیل داده‌های ثبت‌شده از دستگاه‌های Responsive Neurostimulation (RNS) روی بیماران واقعی آموزش داده شده و به میانگین دقت ROC AUC ≈ 79٪ و PR AUC ≈ 76٪ رسیده؛ یعنی بهتر از روش‌های آماری و حتی شبکه‌های CNN/LSTM متداول.

EEGPT در GitHub.
این مدل پیش‌آموزشی EEG بر پایه Transformer طراحی شده و می‌تونه برای وظایف مختلف مثل پیش‌بینی صرع یا تحلیل خواب فاین‌تیون بشه.

https://arxiv.org/abs/2504.16098
👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

🚀 یک مدل برای همهٔ اندام‌ها؟
MIS-FM (VolF)

پروژه‌ی MIS-FM (VolF) از تیم OpenMEDLab یک مدل پایه (Foundation Model) است که برای #تصاویر سه‌بعدی پزشکی (CT, MRI و …) ساخته شده.
این مدل می‌تواند با #دادهٔ کم و آموزش سریع خودش را برای اندام‌ها و بیماری‌های مختلف وفق بدهد.
یعنی به جای اینکه برای قلب، کبد، مغز و … هر بار یک مدل جدید بسازیم، یک مدل عمومی داریم که همه‌جا به کار می‌آید.
👩‍⚕️ مزیت مدل عمومی:
سرعت بالاتر و صرفه‌جویی در هزینه.
نیاز کمتر به داده‌های زیاد و پرهزینه.
کمک به پژوهشگران کوچک که منابع زیاد ندارند.
⚠️ چالش مدل عمومی:
دقت آن در کارهای حساس ممکن است به پای مدل‌های تخصصی نرسد.
برای #بیماری‌ های نادر هنوز جای نگرانی وجود دارد.
🔗 GitHub – MIS-FM (VolF)
👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

Cleveland Clinic!
یکی از معتبرترین بیمارستان‌های آمریکا یعنی Cleveland Clinic پلتفرم هوش مصنوعی خودش رو معرفی کرده که علائم بیماران رو به صورت خودکار بررسی می‌کنه و بیماری‌های احتمالی رو پیش‌بینی می‌کنه!
🔹 این سیستم تا امروز برای ده‌ها هزار بیمار استفاده شده و کمک کرده بیماران خیلی سریع‌تر و دقیق‌تر به مرحله درمان برسن.
🔹 پزشک‌ها هم در پایان همه چیز رو چک و تأیید می‌کنن تا خیال بیمار راحت باشه.
🔹 نتیجه؟ صرفه‌جویی در وقت، کاهش هزینه‌های درمان و تشخیص دقیق‌تر 👌
تصور کن قبل از اینکه وارد مطب یا اورژانس بشی، یک دستیار هوش مصنوعی همه اطلاعاتت رو گرفته باشه و پزشک آماده باشه فقط روی تصمیم‌گیری نهایی تمرکز کنه! 🤯
📎
https://newsroom.clevelandclinic.org/2025/02/19/cleveland-clinic-announces-the-rollout-of-ambience-healthcares-ai-platform
👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

Agent PULSE
سیستمی مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) که ورودی کاربر را از طریق صوت دریافت کرده و آن را به تحلیل بالینی تبدیل می‌کند.
👇👇👇

1️⃣ پردازش گفتار به متن (Speech-to-Text):
صدای بیمار ابتدا با الگوریتم‌های مدرن ASR (Automatic Speech Recognition) به متن دقیق تبدیل می‌شود. این بخش بهینه‌سازی شده تا حتی در شرایط نویزی یا کیفیت پایین صدا هم دقت بالا داشته باشد.

2️⃣ تحلیل زبانی با LLMها:
متن استخراج‌شده وارد #مدل زبانی پیشرفته می‌شود. این مدل‌ها می‌توانند:
علائم و نشانه‌های گزارش‌شده توسط بیمار را شناسایی کنند.
توصیه‌های مراقبتی ساده یا راهنمایی برای مراجعه به پزشک بدهند.


3️⃣ مدیریت داده‌های طولی (Longitudinal Data):
قابلیت ذخیره و تحلیل داده‌های تاریخی کاربر را دارد. یعنی وضعیت #سلامت فرد در طول زمان پایش می‌شود (برای مثال تغییر فشار خون، الگوهای خواب یا گزارش‌های درد). این موضوع برای بیماری‌های مزمن مثل دیابت و فشار خون بسیار کاربردی است.

4️⃣ زیرساخت کم‌هزینه و مقیاس‌پذیر:
برخلاف اپلیکیشن‌های تصویری یا موبایلی سنگین، این سیستم می‌تواند روی ابزارهای ساده اجرا شود و نیاز به پهنای باند بالا ندارد.

📌 در تست‌های میدانی، این #دستیار صوتی نشان داد که می‌تواند:
خطای تشخیصی را کاهش دهد.
پذیرش بیماران (Patient Acceptance) را بالا ببرد.
و در هزینه‌های سیستم سلامت صرفه‌جویی کند.
🔗
👉 Voice-based AI Agents: Filling the Economic Gaps in Digital Health Delivery

👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

Segment Anything (SAM)

یه مدل فوق‌العاده از شرکت Meta که می‌تونه هر چیزی رو توی تصویر جدا کنه. حالا تصور کن همین مدل رو برای تصاویر پزشکی مثل MRI و CT اسکن آموزش بدن...
اینجا پروژه‌ی SAM-Med2D وارد میشه:
🔬 مدلی که می‌تونه با دقت بالا اندام‌ها و ضایعات رو روی تصاویر پزشکی شناسایی و بخش‌بندی کنه.
این یعنی: کمک به پزشک برای تشخیص سریع‌تر، کاهش خطا و حتی آماده‌سازی داده برای تحقیقات جدید.

🔗
https://github.com/OpenGVLab/SAM-Med2D

👇👇👇
📲@Healthcaredataanalytics

اگر تا حالا با تصاویر پزشکی سه‌بعدی مثل MRI یا CT کار کرده باشی، احتمالاً می‌دونی بزرگ‌ترین چالش کجاست:
📍 حجم بالای داده‌ها
📍 نیاز به پیش‌پردازش دقیق
📍 و کلی دردسر برای آماده‌سازی داده‌ها قبل از آموزش مدل
TorchIO
کتابخونه‌ی متن‌باز بر پایه‌ی PyTorch ـه که کارش دقیقاً همین آماده‌سازیه. اما فرقش با ابزارای دیگه چیه؟

1️⃣ پیش‌پردازش هوشمند:
می‌تونی تصاویر رو نرمال‌سازی کنی، سایز رو تغییر بدی، نویزهای اضافی رو حذف کنی و همه چیز رو استاندارد کنی.
2️⃣ افزایش داده تخصصی (Medical Data Augmentation):

مثلاً شبیه‌سازی تاری، نویز یا حتی خطاهای رایج MRI. این باعث می‌شه مدل‌هات روی داده‌های واقعی خیلی مقاوم‌تر بشن.
3️⃣ Patch-based Sampling:

اگه یه تصویر سه‌بعدی خیلی بزرگ باشه، GPU معمولی ممکنه کم بیاره. TorchIO اجازه می‌ده داده رو تیکه‌تیکه (پچ‌پچ) بارگذاری کنی، بدون اینکه کیفیت از دست بره.

4️⃣ یکپارچگی با PyTorch:
چون با PyTorch ساخته شده، خیلی راحت توی هر پروژه‌ی یادگیری عمیق جا می‌شه.

🔗
github.com/TorchIO-project/torchio

👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

🎉 به مناسبت روز برنامه‌نویس 🎉

برنامه‌نویسی یعنی ساختن، حل مسئله و تبدیل ایده به واقعیت. هر مهارت جدیدی که یاد می‌گیری، یه قدم به آینده روشن‌تر نزدیک‌تر می‌شی.

📌 مکتب‌خونه ۵۰ دوره پرمخاطب برنامه‌نویسی رو رایگان کرده!
کافیه دوره دلخواهت رو انتخاب کنی، تیک «دسترسی کامل» رو برداری و کد تخفیف:
👉 HELLOWORLD
رو وارد کنی تا دوره برات رایگان بشه.

⏰ این کد فقط تا یکشنبه ۲۳ شهریور فعاله و می‌تونی باهاش یه دوره رو رایگان برداری.

🔗 دوره پیشنهادی: آموزش جامع یادگیری عمیق (Deep Learning) با Tensorflow و Keras

📚 بقیه دوره‌های رایگان رو هم اینجا ببینید:
https://mktb.me/tuj6/

📚✨ کتاب پیشنهادی: Practical AI for Healthcare Professionals: Machine Learning & Deep Learning Demystified

🔍 چیزایی که توی این کتاب یاد می‌گیری:
✅ چطور #پروژه ‌های واقعی توی حوزه پزشکی رو با هوش مصنوعی حل کنی — از تشخیص پنومونی با عکس پرتو X تا پیش‌بینی بستری شدن بیماران.
✅ استفاده از زبان Python و کتابخانه‌هایی مثل NumPy، Scikit-Learn، TensorFlow / Keras برای پاک‌سازی داده‌ها، ساخت مدل‌های یادگیری ماشین و ارزیابی نهایی.
✅ مسیر کامل پروژه end-to-end: از تفکیک مسأله، انتخاب الگوریتم، پیش‌پردازش داده‌ها، تمرین مدل، تا ارزیابی و استنتاج نهایی

💡 این #کتاب خیلی خوبه اگر می‌خوای از مرحله نظریه‌ی هوش مصنوعی وارد پروژه‌های حوزه سلامت بشی

🔗 https://www.oreilly.com/library/view/practical-ai-for/9781484277805/?utm_source=chatgpt.com
🔗 https://github.com/Apress/Practical-AI-for-Healthcare-Professionals?utm_source=chatgpt.com

👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

👌 یاد بگیریم

مدل‌های زبانی مثل GPT می‌تونن در پزشکی معجزه کنن، اما وقتی پای سلامت وسط باشه، همه‌چیز حساس‌تر میشه. . پس باید چند اصل مهم رو همیشه در ذهن داشته باشیم.
👇👇👇

🔹 شفافیت
یعنی باید بدونیم مدل از چه داده‌هایی یاد گرفته. اگر آموزش فقط از داده‌های یک کشور یا یک بیمارستان باشه، خروجی برای همه جا قابل اعتماد نیست. تصور کن مدلی که فقط با پرونده‌های #بیمارستان‌ های آمریکایی ساخته شده، چطور می‌تونه درباره شرایط ایران یا ترکیه درست تصمیم بگیره؟

🔹 مشارکت
وقتی متخصصان بالینی کنار توسعه‌دهنده‌ها باشن، خروجی مدل نه‌تنها دقیق‌تر میشه، بلکه در عمل هم به درد می‌خوره.

🔹 عدالت
مدل‌ها ممکنه سوگیری داشته باشن. مثلا اگر داده‌ها فقط از بیماران شهری جمع شده باشن، نتیجه برای مادران روستایی درست نخواهد بود. یا اگر بیشتر روی یک گروه نژادی آموزش داده بشن، بقیه گروه‌ها در نتایج نادیده گرفته میشن. عدالت یعنی همه شرایط و همه انسان‌ها دیده بشن.

🔹 قابلیت اعتماد
حتی بهترین #مدل هم روی کاغذ خوبه؛ ولی تا وقتی در محیط واقعی بالینی تست نشه، نمیشه بهش اعتماد کرد. سیستم باید در شرایط استرس، کمبود وقت و تنوع بیماران هم درست کار کنه. در غیر این صورت، استفاده از اون خطرناک میشه.
📖
👉 NLP for Maternal Healthcare: Perspectives and Guiding Principles in the Age of LLMs

👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

چه زمانی از   رگرسیون استفاده نکنیم ؟
ما با حجم بسیار بالایی از داده‌های پزشکی روبه‌رو هستیم؛ داده‌هایی مثل:
سوابق الکترونیکی بیماران (EHR)
تصاویر پزشکی (MRI, CT, X-ray)
داده‌های ژنتیکی و آزمایشگاهی
سیگنال‌های حیاتی لحظه‌ای (ECG, EEG)
برای تحلیل این داده‌ها، برخی محققان هنوز از روش‌های سنتی مثل رگرسیون خطی و لجستیک استفاده می‌کنند. اما واقعیت اینه که رگرسیون همیشه جواب نمی‌ده.

👇👇👇

🔎 چه زمانی رگرسیون ناکارآمده؟
وقتی داده‌ها غیرخطی و پیچیده هستند (مثلاً تشخیص تومور از تصویر MRI).
وقتی متغیرها وابستگی‌های پنهان دارند (مثلاً اثر همزمان ژنتیک، سبک زندگی و داروها).
وقتی داده‌ها حجیم، پرنویز یا دارای ابعاد بالا هستند (big data).
وقتی نیاز به پیش‌بینی‌های دقیق و شخصی‌سازی‌شده داریم (مثل پیش‌بینی پاسخ به دارو برای هر بیمار).

در این شرایط، مدل‌های مدرن‌تر مثل:
✅ شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
✅ مدل‌های مبتنی بر جنگل تصادفی و گرادیان بوستینگ
✅ یادگیری عمیق بر پایه تصاویر و سیگنال‌ها
✅ یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در درمان شخصی‌سازی‌شده
عملکردی بسیار بهتر از رگرسیون دارند.

🔗 https://arxiv.org/abs/2202.12998?utm_source=chatgpt.com

👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

بررسی یک پروژه

💥یکی از جدی‌ترین معظلها  پیش‌بینی و کنترل عفونت‌های مقاوم به آنتی‌بیوتیک هست  مخصوصاً همون CPE که درمانش خیلی سخت می‌شه و برای بیمارستان‌ها هزینه و خطر زیادی داره.
چیزی که  در این پروژه  من جالب بود اینه که پژوهش فقط به داده‌های ساده‌ی پزشکی بسنده نکرده؛ داده‌های پرونده‌های الکترونیک بیماران، تاریخچه بستری، اطلاعات جمعیت‌شناختی، و حتی جابه‌جایی بیماران بین بخش‌ها جمع‌آوری شده بود.
💥مهم‌تر از همه این‌که نگاه شبکه‌ای به بیمارستان داشت؛ یعنی بررسی این‌که هر بیمار چطور در شبکه‌ی تماس با دیگران قرار گرفته و چه نقشی در انتقال عفونت می‌تونه داشته باشه.
👇👇👇

وقتی مدل‌ها رو آزمایش کردن، روش‌های کلاسیک جواب‌های قابل‌قبول دادن، اما وقتی سراغ ترنسفورمرها رفتن، مخصوصاً TabTransformer، نتایج واقعاً متفاوت بود. این مدل نه‌تنها می‌تونست احتمال ابتلا رو پیش‌بینی کنه، بلکه شاخص‌هایی مثل طول مدت بستری، احتمال بستری مجدد و حتی مرگ‌ومیر رو هم با دقت بالاتری تخمین زد.

برای اینکه نتایج شفاف‌تر بشه، از XAI است
استفاده شد و اینجا بود که معلوم شد چه عواملی بیشتر از همه اهمیت دارن: سابقه بستری قبلی، بخش پذیرش اولیه، محل زندگی بیمار و موقعیتش در شبکه تماس.
چنین سیستمی می‌تونه بیماران پرخطر رو خیلی زودتر شناسایی کنه

📎 arxiv.org/abs/2509.14942
👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

💉 دیتاستی شبیه پرونده‌ پزشکی!
یکی از ارزشمندترین #دیتاست‌ هایی که این روزها روی Hugging Face قرار گرفته،
HealthRisk-1500
هست.
نکته‌ی طلایی این مجموعه اینه که فقط شامل علائم یا فقط شامل آزمایش‌ها نیست، بلکه ترکیب دقیقی از ویژگی‌های جمعیت‌شناختی (مثل سن و جنس )، علائم بالینی ، نتایج آزمایش‌های کلینیکی و عوامل خطر مثل فشار خون بالا رو کنار هم آورده.

🔍 همین ترکیب باعث می‌شه این دیتاست برای ساختن مدل‌های پیش‌بینی ریسک بیماری‌ها فوق‌العاده کاربردی باشه. شما می‌تونید روی این داده‌ها #الگوریتم‌ های یادگیری ماشین مثل Random Forest یا XGBoost رو تست کنید، یا حتی یک شبکه‌ی عصبی عمیق طراحی کنید.
بعد، بررسی کنید که کدوم فاکتورها بیشترین نقش رو توی پیش‌بینی داشتن.

🔗 HealthRisk-1500 Dataset

👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

🚨 تازه‌ترین راهنمای FDA درباره امنیت سایبری دستگاه‌های پزشکی (ژوئن ۲۰۲۵)
این راهنما توجه همه تولیدکنندگان و متخصصان سلامت دیجیتال را می‌طلبد و بر طراحی امن دستگاه‌ها از ابتدا تأکید دارد. حتی کوچک‌ترین آسیب‌پذیری‌ها باید شناسایی و اصلاح شوند تا سلامت بیماران تضمین شود.

💻🔐 همچنین مستندسازی دقیق و کامل همه مراحل امنیتی، تغییرات نرم‌افزاری و سخت‌افزاری و مدیریت خطر برای ارسال به FDA و ارزیابی پیش از بازار حیاتی است.

✅پس از عرضه، دستگاه‌ها باید به صورت مداوم پایش و آزمایش شوند تا تهدیدات سایبری شناسایی و با به‌روزرسانی‌های لازم اصلاح شوند.

📎 دانلود PDF راهنمای FDA
👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

📌 سال ۹۵ بود، من توی یه بیمارستان جاده‌ای شیفت صبح بودم. مثل همیشه نشستم پرونده‌ها رو ورق بزنم.
هنوز چند صفحه جلو نرفته بودم که دیدم بعضیاش تاریخ ندارن، یا جاهایی نصفه نوشته شده. همین یه نقص کوچیک کافی بود تا کل کارمون قفل کنه.

👩‍⚕️ یادمه برای یکی از مریضا دنبال تاریخ دقیق دستور دارو بودیم. پرونده رو باز کردیم، دیدیم تاریخ اصلاً ننوشته بودن! پرستار شیفت قبل یادش رفته بود. همه مونده بودیم که این دستور برای چه روزیه. شروع کردیم از روی آزمایش‌ها و یادداشت‌های پراکنده حدس زدن. دکتر هم حسابی کلافه شده بود که چرا پرونده این‌قدر ناقصه.

⚠️ همین نقصای ریز باعث می‌شد مریض بلاتکلیف بمونه، کار ما عقب بیفته و جو بخش پر از تنش بشه.
💸 و بدترین بخشش این بود که وقتی پرونده‌های ناقص می‌رفت برای بیمه، اونجا سریع به خاطر همین نقصا کسری می‌زدن و بخشی از هزینه‌ها رو قبول نمی‌کردن، که یعنی بیمارستان متضرر می‌شد و گاهی مجبور می‌شدیم دوباره پرونده‌ها رو اصلاح کنیم.

💭 دارم فکر می‌کنم شاید راهکار مشابه برای این مشکل باشه که جلوی نقص پرونده‌ها رو بگیره…

👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics