🔥 نسل جدید پزشکان دیگر تایپ بلد نیستند ⌨️❌
هوش مصنوعی یادداشت‌های بالینی را می‌نویسد

سیستم‌های AI Scribe مکالمه بین پزشک و #بیمار را ضبط و به یادداشت‌های ساختارمند تبدیل می‌کنند.
بخش بزرگی از مهارت تایپ کم‌اهمیت شده ⏱️✨.
این تکنولوژی باعث کاهش چشمگیر بار مستندسازی می‌شود، اما همچنان نیاز به نظارت انسانی هست .

🔗 مطالعه علمی PMC – Automated Medical Scribes
👇👇👇
🏥 @AI_HealthHub

HealthBench
بیشتر از ۵۰۰۰ گفت‌وگوی واقعی‌طور بین بیمار، پزشک و مدل هوش مصنوعی که از تریاژ اورژانسی تا کارهای روتین سیستم سلامت رو پوشش می‌دهند

✅ بیش از ۲۵۰ #پزشک از ۶۰ کشور برای هر سناریو روبریک نوشتن که دقیقاً مشخص کنه «پاسخ خوب» چیه و چی *نباید* گفته بشه؛ نتیجه‌اش ده‌ها هزار معیار ارزیابی برای دقت، ایمنی، لحن و مدیریت ریسک شده

نتیجه اولیه:
مدل‌های جدید مثل خانواده o3 روی HealthBench چند برابر بهتر از نسل‌های قبلی عمل کردن و تو بعضی وظایف حتی از پزشک تنها امتیاز بالاتری گرفتن، ولی هنوز در مورد سناریوهای پرریسک با استاندارد بالینی فاصله دارند
👇👇👇
🏥 @AI_HealthHub

🍉 اولین یلدای ماست.

امشب بهانه‌ایه برای یاداوری اولین همراهی شما
خوشحالم که در شروع این مسیر متفاوت، در کنار هم هستیم .
یلداتون مبارک؛ ❄️

🆔 @AI_HealthHub

🧪 چرا هوش مصنوعی برای داده‌های آزمایشگاهی واقعاً کاربردی است؟
هر داده آزمایشگاهی — خون، ادرار، بیوشیمی — فقط عدد نیست.
این داده‌ها پیام‌های پنهان دارند که در تشخیص زودهنگام بیماری یا پیش‌بینی ریسک کمک می‌کنند، اما بررسی دستی همه آن‌ها زمان‌بر است و حتی پزشکان باتجربه ممکن است نکات مهم را از دست بدهند.

🔹 #هوش مصنوعی چه کاری می‌کند؟
✔️ تحلیل همزمان چند شاخص: همه داده‌ها را با هم بررسی و تغییرات کوچک را شناسایی می‌کند
✔️ کشف الگوهای پیچیده: روابط غیر خطی بین شاخص ها و روندهایی که چشم انسان نمی‌بیند
✔️ پیش‌بینی ریسک: احتمال مشکلات یا بیماری‌ها قبل از ظاهر شدن علائم
✔️ کمک به تصمیم بالینی: پزشک را در اولویت‌بندی تست‌ها و اقدامات هدایت می‌کند

🆔 @AI_HealthHub

🔹 مخازن داده آزمایشگاهی:
PyHealth —
منبع تحلیل داده‌های بالینی و آزمایشگاهی، پیش‌پردازش و مدل‌سازی
Awesome-Medical-Datase
دیتاست‌ها و منابع آماده

🔹 نکات فنی این داده‌ها:
1️⃣ داده‌ها معمولاً ساختارمند هستند (مثل CBC، متابولیک و …)
2️⃣ الگوریتم‌های رایج ابن نوع داده ها :
Random Forest, Gradient Boosting, Neural Networks, Time-series models

📌اگر با این نوع داده ها کار کردین تجربتون بنویسین
🆔 @AI_HealthHub

🏷 پروژه Streams؛ وقتی یک نوتیفیکیشن می‌تواند جان نجات بدهد


🚨در #بیمارستان Royal Free، جواب آزمایش‌های حیاتیِ کلیه بعضی وقت‌ها با چند ساعت تأخیر به دست پزشک می‌رسید؛ برای نارسایی حاد کلیه همین چند ساعت، یعنی بالا رفتن واقعی ریسک مرگ بیمار.
هدف این بود که نتیجه آزمایش، مثل یک پیام، مستقیم روی گوشی پزشک بیاید؛ بدون این‌که کسی پشت تلفن بماند یا برگه روی میز گم شود.
​
🛠مسئله این بود : «چطور دیتا را سریع، امن و در لحظه از آزمایشگاه به (پزشک) برسانیم؟»
یک پایپ‌لاین بلادرنگ طراحی شد که نشان داد گاهی مهندسی درستِ زیرساخت، از ساختن یک مدل پیچیده مهم‌تر است.
​
⚠️در کنار این موفقیت فنی، مشکل جدی هم وجود داشت :
از داده‌های حدود ۱.۶ میلیون بیمار استفاده شد بدون اینکه از نظر شفافیت و چارچوب حقوقی، همه‌چیز کاملاً روشن باشد.

🔗 منابع و مطالعه بیشتر:
🌐 [گزارش رسمی گوگل از آموخته‌های پروژه]
🧬 [جزئیات الگوریتم پیش‌بینی AKI]

🆔 @AI_HealthHub

اگر وقت خواندن کتاب ندارید ....
📘 نکات فصل اول #کتاب
[Fundamentals of Clinical Data Science]


👀در اولین قدم از کالبدشکافی این مرجع معتبر، سراغ ریشه‌ی اصلی شکست پروژه‌های سلامت می‌رود. فصل اول به ما می‌گوید چرا بسیاری از مدل‌های دقیق، هرگز رنگ بیمارستان را نمی‌بینند



🚩 نکته ۱: اعتبار آماری ≠ اعتبار بالینی
مدل شما ممکن است روی کاغذ دقت خیره‌کننده‌ای داشته باشد، اما اگر نتواند با دیتای ناقص و «کثیفِ» یک بخش اورژانس در شیفت شب کار کند، ارزش بالینی آن صفر است.

🚩 نکته ۲: معماری برای تصمیم، نه فقط برای پیش‌بینی
هوش مصنوعی نباید فقط یک «عدد» تولید کند. اگر خروجی مدل مستقیماً به یک «اقدامِ پزشکی» (مثلاً تغییر دوز دارو یا فراخوان متخصص) ختم نشود، فقط یک نویز اضافی در سیستم است.

🚩 نکته ۳: نقش حیاتیِ بافت (Context)
یک مدل که در یک بیمارستان فوق‌تخصصی عالی عمل می‌کند، ممکن است در یک مرکز بهداشتی کوچک کاملاً اشتباه جواب بدهد. AI پزشکی به‌شدت به «بافتِ محلیِ داده‌ها» وابسته است.

💡 پیام کلی فصل اول: مدل‌سازی فقط ۳۰٪ کار است؛ ۷۰٪ باقی‌مانده، فهمیدنِ جریان کار و نیاز واقعی پزشک و بیمار است.

اینجا فقط نکات و عصاره‌ی عملی هر فصل که در پروژه‌ها یا کشیک‌ها کاربرد دارد ارائه می‌شود
🆔 @AI_HealthHub

🧠 ۵ سال آینده؛ پزشکی بدون هوش مصنوعی ممکنه؟
هوش مصنوعی دیگه ابزار جانبی نیست؛
داره به بخش اصلی تصمیم‌گیری پزشکی تبدیل می‌شه.
🔹 تشخیص دقیق‌تر
🔹 درمان شخصی‌سازی‌شده
🔹 کاهش کارهای تکراری پزشک
❗ آینده پزشکی نه «پزشک یا AI»،
بلکه پزشکِ آشنا به AI هست.
کسانی که امروز AI رو می‌فهمن و می‌سازن،
فردا فقط مصرف‌کننده نیستن؛ تصمیم‌سازن. 🩺🤖

🆔 @AI_HealthHub

💊 PharmGKB
ژنتیک و داروها در یک دیتابیس آفلاین!
آیا می‌دانستید هر فرد به داروها متفاوت واکنش نشان می‌دهد؟

✅ ارتباط ژن‌ها با اثر #دارو ها
✅ دوزهای مناسب و عوارض جانبی
✅ آفلاین و آماده برای استفاده در تحقیقات
📁 فرمت‌ها: CSV / TSV / JSON
🔗 دانلود: PharmGKB
🆔 @AI_HealthHub

✨ آموزش #پزشکی، یک تجربه هوشمندتر
دیگه فقط حفظ کردن نیست!
MedSimAI

با کمک هوش مصنوعی بیماران شبیه‌سازی‌شده برای تمرین بالینی می‌سازه
📊 کوییزهای هوشمند بر اساس عملکرد هر دانشجو طراحی می‌کنه
🔍 نقاط ضعف رو تحلیل می‌کنه و بازخورد دقیق می‌ده
یعنی یادگیری شخصی، واقعی و هدفمند
🔗 لینک رسمی: https://medsimai.com/

🆔 @AI_HealthHub

قبلا در مورد این سنجه ارزیابی مدل صحبت کردیم این سری ارزیابی مدل رو باهاش بررسی کنیم تا دیر تر نشده ببینیم

🔹 HealthBench

یک بنچمارک #ارزیابی هوش مصنوعی در حوزه سلامت هست که توسط OpenAI و با همکاری ۲۶۲ پزشک از ۶۰ کشور طراحی شده تا ببینه مدل‌ها چقدر تو سناریوهای واقعی پزشکی خوب عمل می‌کنن — نه فقط تو سوالات امتحانی!
🔹 این بنچمارک شامل ۵,۰۰۰ مکالمه واقعی و چندمرحله‌ای بین کاربر/پزشک و مدل هوش مصنوعی هست که دقیقاً مثل گفتگوهای واقعی #پزشکی طراحی شده.
🔹 برای هر مکالمه، معیارهای دقیق (Rubric) وجود داره که توسط پزشکان تدوین شده تا پاسخ مدل رو بر اساس استانداردهای بالینی، ارتباط و ایمنی امتیاز بده — نه فقط درست یا غلط بودن.

🆔 @AI_HealthHub

🔍 چطور مدل خودم رو با HealthBench تست کردم؟

📌 ۱. دیتاست HealthBench رو گرفتم
این مجموعه باز و رایگان هست
📌 ۲. سناریوهای کلیدی رو انتخاب کردم
نه همه ۵,۰۰۰، فقط اون‌هایی که برای کاربرد واقعی پزشکی مهم بودن — مثل:
پاسخ به علائم اورژانسی
توضیح نتایج آزمایش
مشاوره دارویی
📌 ۳. با معیارهای دقیق (Rubric) امتیاز دادم
به‌جای اینکه فقط بگم درست/غلط، از rubricهای طراحی‌شده توسط پزشکان استفاده کردم تا ببینم مدل واقعاً عملکردش تا چه حد مناسب و امن بوده.
📌 ۴. امتیازدهی رو تا جای ممکن خودکار کردم
برای اینکه کار سریع‌تر و قابل‌مقایسه باشه، از ابزارهای خودکار (مثلاً ارزیاب مثل GPT‑4.1) استفاده کردم تا امتیازها رو محاسبه کنم.

🆔 @AI_HealthHub

✔️ فکر ی که درباره HealthBench دارم

📍 فقط یه مجموعه سوال یا تست معمولی نیست — این یه ارزیابی واقع‌گرایانه از توانایی مدل در مواجهه با سناریوهای پزشکی واقعی هست، با سنجه‌هایی که توسط پزشکان واقعی طراحی شدن.

📍 این یعنی وقتی می‌گی “#مدل من در HealthBench این امتیاز رو گرفته”، یعنی:
✔️ توانایی پاسخ‌دهی واقع‌گرایانه
✔️ رعایت استانداردهای پزشکی
✔️ اعدم ایجاد پیام‌های گمراه‌کننده
✔️ ارتباط صحیح و قابل‌فهم
— همه با هم سنجیده شده.

اگر شما هم این ارزیابی انجام دادین نظرتون بگین
🆔 @AI_HealthHub