آکادمی Med-AI

☯️ مدلهای پردازش زبان طبیعی و تشخیص سرطان 🫥 در دنیای امروز، مقدار زیادی از داده‌های پزشکی به صورت پرونده‌های الکترونیکی سلامت (EHR) و پرونده‌های پزشکی الکترونیکی (EMR) در دسترس است. این پرونده‌ها شامل اطلاعاتی درباره علائم اساسی بیماران، آزمون‌های آزمایشگاهی، نشانگرهای حیاتی، یادداشت‌های بالینی و گزارش‌ها هستند. این داده‌ها می‌توانند برای انکولوژیست‌ها در تشخیص و تصمیم‌گیری در مورد درمان سرطان بسیار مفید باشند . با این حال، استخراج اطلاعات مرتبط از این پرونده‌ها و تجزیه و تحلیل آن‌ها برای پزشکان ممکن است وقت‌گیر باشد. 🫥 برای حل این مسئله، پژوهشگران از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تجزیه و تحلیل داده‌های EHR و EMR برای تشخیص کامپیوتری سرطان استفاده کرده‌اند. تکنیک‌های NLP شامل روش‌های مبتنی بر قوانین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می‌باشند. هدف این بررسی، خلاصه کردن پیشرفت‌های اخیر در برنامه‌های NLP برای تشخیص کامپیوتری سرطان است. همچنین هدف نویسندگان مقاله پل سازی بین متخصصان هوش مصنوعی و تخصصی‌های بالینی برای توسعه برنامه‌های بهتر NLP می‌باشد. 🫥 پژوهشگران با جستجو در سه پایگاه داده الکترونیک (PubMed، Google Scholar و ACL Anthology) 295 مقاله را پیدا کرده ، پس از حذف تکرارها و انتخاب مقالات نامرتبط براساس چکیده‌های آن‌ها، 23 مقاله را در این بررسی آورده اند. این مطالعات بر روی انواع مختلف سرطان، از جمله سرطان سینه، سرطان ریه، سرطان کبد، سرطان پروستات، سرطان پانکراس، سرطان روده بزرگ و تومورهای مغز تمرکز داشتند. 🫥 علاوه بر خلاصه کردن وضعیت فعلی برنامه‌های NLP در زمینه سرطان، همچنین محدودیت‌های این برنامه‌ها در حمایت از روش‌های بالینی شناسایی شدند . 🫥 به صورت کلی ، تکنیک‌های NLP پتانسیل بسیار خوبی را در تجزیه و تحلیل داده‌های پزشکی برای تشخیص کامپیوتری در زمینه سرطان نشان داده‌اند. با این حال، هنوز چالش‌های قابل پذیرش وجود دارد و نیاز به تحقیقات بیشتر است تا از قابلیت‌های NLP در کلینیک‌‌ها به طور کامل استفاده شود. در آکادمی Med-AI شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🎓 🌐@MedAI_academy

🫥 چت بات‌های تشخیصی: بررسی یک نمونه 🫥 این مطالعه در مورد بررسی عملکرد یک سرویس چت‌بات مرتبط با سامانه تله‌هلث CUDoctor در نیجریه می‌باشد . چت‌بات از پردازش زبان طبیعی برای ارزیابی علائم بیماری‌های استوایی استفاده می‌کند. 🫥 این چت‌بات از طریق تلگرام و پیامک با کاربران ارتباط برقرار می‌کند. چت‌بات با استفاده از پایگاه داده ای از حقایق پزشکی، بر اساس علائم، بیماری‌ها را پیش‌بینی می‌کند. ورودی کاربران با استفاده از پردازش زبان طبیعی تجزیه و تحلیل شده و به CUDoctor برای پشتیبانی در تصمیم‌گیری ارسال می‌شود ؛ سامانه تشخیصی شخصی شده‌ای را ارائه می‌دهد و هنگام اتمام فرآیند، یک اعلان ارسال می‌کند. 🫥 قابلیت استفاده از سامانه مورد ارزیابی قرار گرفت و نتایج بررسی مثبت بود. در آکادمی Med-AI شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🎓 🌐@MedAI_academy

🫥 ماشین لرنینگ و فرآیندهای تشخیصی : یک مطالعه مروری 💠 تصمیم‌گیری در فرآیند تشخیص پزشکی یک موضوعی بسیار پیچیده است. تعداد زیادی از ساختارها و موارد همپوشانی، حواس‌پرتی، خستگی و محدودیت‌های سیستم بصری انسان ممکن است منجر به تشخیص نادرست شود. روش‌های یادگیری ماشین (ML) برای کمک به پزشکان در غلبه بر این محدودیت‌ها و اتخاذ تصمیمات صحیح در تشخیص بیماری‌ها به کار گرفته می‌شوند. تعداد زیادی مقاله‌های علمی که از یادگیری ماشین برای تشخیص بیماری استفاده می‌کنند، به طور روزافزون منتشر می‌شوند. 💠 بنابراین، به منظور تعیین استفاده از ML برای بهبود تشخیص در رشته‌های پزشکی مختلف، یک مرور سیستماتیک در این مطالعه انجام شده است. برای انجام مرور، شش پایگاه داده مختلف انتخاب شده‌اند. معیارهایی برای محدود کردن تحقیقات به کار گرفته شده اند. علاوه بر این، مقالات واجد شرایط بر اساس سال انتشار، نویسندگان، نوع مقالات، هدف تحقیق، ورودی‌ها و خروجی‌ها، مسئله و فضای تحقیق و یافته‌ها و نتایج دسته‌بندی شده و سپس مقالات انتخاب شده برای نشان دادن تأثیر روش‌های ML در بهبود تشخیص بیماری، تجزیه و تحلیل شده اند. یافته‌های این مطالعه نشان می‌دهد که کدام روش‌های ML بیشترین استفاده را دارند و بیماری‌های رایج‌تر که توسط پژوهشگران مورد توجه قرار گرفته‌اند کدام هستند. 💠همچنین، نشان می‌دهد که استفاده از یادگیری ماشین برای تشخیص بیماری در طول سال‌ها افزایش یافته است. این نتایج در به کار گرفتن زمینه‌های کم توجه در آینده نزدیک و همچنین به تعیین راه‌های مختلف که روش‌های ML ممکن است برای دست‌یابی به نتایج مطلوب به کار رود، کمک خواهد کرد. در آکادمی Med-AI شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🎓 🌐@MedAI_academy

👨‍🏫دوره جامــع پـژوهشــی (ویژه ورود به دنیای پژوهش) 👤با تدریس اساتید برجسته دانشگاه علوم پزشکی تهران: ⏺دکتر سعیدرضا مهرپور ⏺دکتر حمیدرضا نمازی ⏺دکتر احمدرضا شمشیری ⏺دکتر علی اکبری‌ساری ⏺دکتر اکبر شفیعی ⏺دکتر پیام کبیری ⏺دکتر سمانه اکبرپور ⏺دکتر احسان شمسی کوشکی ⏺دکتر مجتبی صداقت مباحث دوره: ⏺روش تحقیق ⏺مدیریت پروژه ⏺اصول مقاله‌خوانی ⏺جستجوی منابع ⏺اندنوت ⏺پروپوزال‌نویسی ⏺اخلاق در پژوهش ⏺تحلیل داده‌ها ⏺فراپژوهش 🌐بیش از ۲۲ ساعت محتوای ضبط‌شده + فیلم حرفه‌ای جلسات + اسلاید + محتواهای مکمل 📝همراه با ارائه گواهی شرکت در کارگاه 🔴لینک ثبت‌نام ارتباط با ادمین: @ORA_admin1 🎓در کانال آکادمی پژوهش شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید... | @Researchers_Center |

⏺لینک ورود به وبینار "فرق می‌کند چه کسی رئیس‌جمهور باشد؟" گفتگوی صریح و چالشی با حضور دکتر شهرام یزدانی، دکتر مهدی مهدوی‌زاهد و دکتر سید امیر سیاح https://www.skyroom.online/ch/iranelitesnet/entekhabat برای ورود به جلسه، ساعت ۱۷:۵۰ روی لینک بالا کلیک کرده و گزینه مهمان را انتخاب نمایید. ❌این جلسه ضبط نخواهد شد، برای استفاده از جلسه لطفا به صورت آنلاین شرکت نمایید. در شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🇮🇷 | @IranElitesNet |

🗳فرق می‌کند چه کسی رئیس‌جمهور باشد؟ 👤با حضور: ⏺دکتر شهرام یزدانی پژوهشگر مدیریت و سیاست‌گذاری نماینده ستاد دکتر جلیلی ⏺دکتر سید امیر سیاح پژوهشگر اقتصاد نماینده ستاد دکتر قالیباف ⏺دکتر مهدی مهدوی‌زاهد پژوهشگر حقوق نماینده ستاد دکتر پزشکیان ⏳زمان: چهارشنبه، ۶ تیر، ساعت ۱۸ 💻به صورت مجازی در اسکای روم 💠لینک شرکت در جلسه در کانال شبکه نخبگان ایران منتشر خواهد شد. برای شرکت در وبینار، در کانال عضو شوید. در شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🇮🇷 | @IranElitesNet |

🧠دوره جامع Power of Imaging آموزش کامل تفسیر CTاسکن و MRI مغز و نخاع و نوروآناتومی کاربردی 👤با تدریس: ⏺دکتر علیرضا زالی رئیس دانشگاه علوم پزشکی شهید بهشتی استاد تمام جراحی مغز و اعصاب و فوق‌تخصص استریوتاکسی ⏺دکتر سعید اورعی یزدانی عضو هیئت علمی دانشگاه شهید بهشتی جراح مغز و اعصاب و فوق‌تخصص جراحی قاعده جمجمه رتبه ۱ بورد تخصصی جراحی مغز و اعصاب 💬۱۷ جلسه محتوای ضبط‌شده + اسلاید 📝همراه با ارائه گواهی شرکت در دوره 🔴لینک ثبت‌نام ارتباط با ادمین: @ORA_admin1 🩺 در کانال انجمن علمی جراحی مغز و اعصاب شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید | @Neurosurgery_Association |

🫥 زمینه های اشتراک هوش مصنوعی و علوم اعصاب 🫥 علوم اعصاب و هوش مصنوعی (AI) دارای یک تاریخچه طولانی از همکاری هستند. پیشرفت‌های اخیر در علوم اعصاب به همراه پیشرفت‌های چشمگیر در توان پردازش کامپیوترها در چند دهه گذشته، باعث ظهور نسل جدیدی از شبکه‌های عصبی سیلیکونی شده‌اند که الهام گرفته از معماری مغز هستند. این سیستم‌های هوش مصنوعی اکنون قادر به انجام بسیاری از توانایی‌های حسی و شناختی پیشرفته شبیه سیستم‌های زنده از جمله تشخیص اشیاء و تصمیم‌گیری هستند. علاوه بر این، هوش مصنوعی اکنون به طور فزاینده‌ای به عنوان یک ابزار برای تحقیقات علوم اعصاب استفاده می‌شود و در حال تغییر دادن درک ما از عملکردهای مغز است. به ویژه، یادگیری عمیق برای مدل‌سازی لایه‌های شبکه های عصبی پیچشی و اتصالات بازگشتی در قشر مغز که کنترل کننده توانایی‌های مهم، از جمله پردازش بصری، حافظه و کنترل حرکت هستند. 🫥 استفاده از هوش مصنوعی الهام گرفته از علوم اعصاب نیز وعده بزرگی برای درک نحوه تغییرات در شبکه‌های مغز در نتایج آسیب شناسان روانی دارد و حتی ممکن است در طرح‌های درمانی مورد استفاده قرار گیرد. 🫥 در این مقاله، ما درباره پیشرفت‌های اخیر در چهار حوزه که رابطه بین علوم اعصاب و هوش مصنوعی منجر به پیشرفت‌های قابل توجه در آن شده است، صحبت خواهیم کرد: 1. مدل‌های هوش مصنوعی دارای حافظه 2. پردازش بصری توسط هوش مصنوعی 3. تحلیل داده‌های بزرگ علوم اعصاب توسط هوش مصنوعی 4. روانپزشکی محاسباتی در آکادمی Med-AI شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🎓 🌐@MedAI_academy

📀 پیوند علوم اعصاب و هوش مصنوعی 🫥 دکتر جوزف برگر، شخصیت برجسته حوزه علوم اعصاب، نقش مهم هوش مصنوعی در تشخیص و درمان اختلالات عصبی را در این مصاحبه کوتاه روشن می‌کند . به عنوان یک دستیار برای نورولوژیست‌ها، هوش مصنوعی پتانسیلی دارد که فرآیند تشخیص را ساده‌تر کند و به بررسی شرایط عصبی پیچیده کمک کند . علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند در یافتن آخرین تحقیقات و پیشرفت‌ها در این زمینه کمک کند و نورولوژیست‌ها را قادر به بهترین درک و رسیدگی به از شرایط سیستم عصبی کند. یکپارچگی هوش مصنوعی در علوم اعصاب به ما این اطمینان را می‌دهد که روش‌های تشخیص و مدیریت اختلالات عصبی را به طور اساسی تحول پیدا خواهد کرد و در نهایت مراقبت از بیماران را بهبود پیدا می‌کند. در آکادمی Med-AI شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🎓 🌐@MedAI_academy

🔺کارگاه نگارش علمی (Scientific writing) با تدریس استاد آخوندزاده، استاد تمام دانشگاه علوم پزشکی تهران و از شاخص‌ترین پژوهشگران کشور و جهان با h-index = ۷۷ و نیز از بهترین مدرسین حوزه پژوهش تهیه شده است. شرکت در این دوره به همه علاقمندان به پژوهش، در هر سطحی توصیه می‌شود. 🔴 لینک ثبت‌نام ارتباط با ادمین: @ORA_admin1 🎓در کانال آکادمی پژوهش شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید... | @Researchers_Center |