#هوش مصنوعی، هستهی نوآوری در #سلامت
وزارت بهداشت و خدمات انسانی آمریکا (HHS) رسماً اعلام کرد هوش مصنوعی از این پس ستون اصلی تحول در نظام سلامت خواهد بود؛ نه یک ابزار جانبی یا پروژهی آزمایشی.
🔍 پیام کلیدی این استراتژی: AI فقط زمانی پذیرفته میشود که:
در فرآیند واقعی درمان ادغام شود
ایمنی بیمار را افزایش دهد
هزینههای سیستم سلامت را کاهش دهد
و ارزش قابل اندازهگیری ایجاد کند
بهزبان ساده: ❌ دمو و مدل نمایشی کافی نیست
✔️ اثر واقعی در سیستم سلامت مهم است
📌 این یک سیگنال جدی برای فعالان این حوزه است
🔗 لینک خبر رسمی:
https://www.hklaw.com/en/insights/publications/2025/12/hhs-releases-strategy-positioning-artificial-intelligence
👇👇👇
🏥 @AI_HealthHub
وزارت بهداشت و خدمات انسانی آمریکا (HHS) رسماً اعلام کرد هوش مصنوعی از این پس ستون اصلی تحول در نظام سلامت خواهد بود؛ نه یک ابزار جانبی یا پروژهی آزمایشی.
🔍 پیام کلیدی این استراتژی: AI فقط زمانی پذیرفته میشود که:
در فرآیند واقعی درمان ادغام شود
ایمنی بیمار را افزایش دهد
هزینههای سیستم سلامت را کاهش دهد
و ارزش قابل اندازهگیری ایجاد کند
بهزبان ساده: ❌ دمو و مدل نمایشی کافی نیست
✔️ اثر واقعی در سیستم سلامت مهم است
📌 این یک سیگنال جدی برای فعالان این حوزه است
🔗 لینک خبر رسمی:
https://www.hklaw.com/en/insights/publications/2025/12/hhs-releases-strategy-positioning-artificial-intelligence
👇👇👇
🏥 @AI_HealthHub
Hklaw
HHS Releases Strategy Positioning Artificial Intelligence the Core of Health Innovation | Insights | Holland & Knight
The U.S. Department of Health and Human Services (HHS or Department) on Dec. 4, 2025, released its 21-page artificial intelligence (AI) strategy as a continuation of its nearly year-long AI effort and follow-up to several directives including the AI Action…
👍5
🏥 ترس اصلی #بیمارستان ها از AI:
اگر AI اشتباه کنه، مسئول کیه؟
آیا این ابزار با روند کاری فعلی جور درمیاد؟
در شرایط بحرانی میشه بهش اعتماد کرد؟
و مهمتر: چه کسی پاسخگوست؟ پزشک یا الگوریتم؟
📌 به همین دلیله که خیلی از ابزارهای AI:
✔️ تو دمو عالیان
❌ تو محیط واقعی متوقف میشن
🔗 منبع معتبر:
MDPI Healthcare
💡 تجربه خودم در مورد این پذیرش : وقتی به نیزه عادت کرده باشی، تفنگ شکاری برات سخته…
تجربه شما چیه ؟؟👇👇👇
🏥 @AI_HealthHub
اگر AI اشتباه کنه، مسئول کیه؟
آیا این ابزار با روند کاری فعلی جور درمیاد؟
در شرایط بحرانی میشه بهش اعتماد کرد؟
و مهمتر: چه کسی پاسخگوست؟ پزشک یا الگوریتم؟
📌 به همین دلیله که خیلی از ابزارهای AI:
✔️ تو دمو عالیان
❌ تو محیط واقعی متوقف میشن
🔗 منبع معتبر:
MDPI Healthcare
💡 تجربه خودم در مورد این پذیرش : وقتی به نیزه عادت کرده باشی، تفنگ شکاری برات سخته…
تجربه شما چیه ؟؟👇👇👇
🏥 @AI_HealthHub
MDPI
Bridging the Gap: From AI Success in Clinical Trials to Real-World Healthcare Implementation—A Narrative Review
Background: Artificial intelligence (AI) has demonstrated remarkable diagnostic accuracy in controlled clinical trials, sometimes rivaling or even surpassing experienced clinicians. However, AI’s real-world effectiveness is frequently diminished when applied…
👍4❤1🤔1
🧭 گایدلاینهای بالینی؛ مرجع تصمیمگیری در سلامت
در #پزشکی ، تصمیمگیری نباید صرفاً بر اساس تجربهی فردی باشد.
📚 Clinical Practice Guidelines
دقیقاً برای همین طراحی شدهاند:
تبدیل حجم گستردهای از شواهد علمی به توصیههای قابل استفاده در عمل بالینی.
طبق تعریف رسمی NIH / Institute of Medicine:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK209546/
👇👇👇
🏥 @AI_HealthHub
در #پزشکی ، تصمیمگیری نباید صرفاً بر اساس تجربهی فردی باشد.
📚 Clinical Practice Guidelines
دقیقاً برای همین طراحی شدهاند:
تبدیل حجم گستردهای از شواهد علمی به توصیههای قابل استفاده در عمل بالینی.
طبق تعریف رسمی NIH / Institute of Medicine:
گایدلاین بالینی مجموعهای از توصیههاست که بر اساس مرور نظاممند شواهد و ارزیابی منافع و مضرات مداخلات درمانی تدوین میشود.🔗 منبع رسمی:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK209546/
👇👇👇
🏥 @AI_HealthHub
NCBI Bookshelf
Introduction
Abstract: This chapter describes the legislative mandate and scope of work for the current study, as well as previous Institute of Medicine reports on Clinical Practice Guideline (CPG) development and related topics. It also briefly touches on the current…
❤3
❓چرا گایدلاینها اهمیت دارند؟
چون قبل از بروز خطا، به سؤالات کلیدی پاسخ میدهند: 🩺 کِی باید درمان را شروع کرد؟
⏸️ کِی نباید؟
📏 کدام روش استاندارد است و کدام دیگر توصیه نمیشود؟
هدف گایدلاینها:
✅ کاهش تنوع غیرضروری در درمان
✅ افزایش ایمنی #بیمار
✅ قابلسنجشکردن کیفیت مراقبت
🔗 مرجع علمی نقش گایدلاین در کیفیت مراقبت:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK549283
👇👇👇
🏥 @AI_HealthHub
چون قبل از بروز خطا، به سؤالات کلیدی پاسخ میدهند: 🩺 کِی باید درمان را شروع کرد؟
⏸️ کِی نباید؟
📏 کدام روش استاندارد است و کدام دیگر توصیه نمیشود؟
هدف گایدلاینها:
✅ کاهش تنوع غیرضروری در درمان
✅ افزایش ایمنی #بیمار
✅ قابلسنجشکردن کیفیت مراقبت
🔗 مرجع علمی نقش گایدلاین در کیفیت مراقبت:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK549283
👇👇👇
🏥 @AI_HealthHub
NCBI Bookshelf
Clinical Practice Guidelines as a quality strategy
Clinical guidelines (or “clinical practice guidelines”) are “statements that include recommendations intended to optimize patient care that are informed by a systematic review of evidence and an assessment of the benefits and harms of alternative care options”.…
❤3
⚠️یک نکته مهم
گایدلاینها قانون مطلق نیستند،
اما نادیدهگرفتن آنها بدون استدلال علمی مستند، تصمیم قابل دفاعی محسوب نمیشود.
به همین دلیل، گایدلاینها در:
🏥 ارزیابی عملکرد بالینی
📊 اعتباربخشی مراکز درمانی
🧪 سیاستگذاری سلامت
💡 توسعه محصولات HealthTech
👉 بهعنوان مرجع اولیه استفاده میشوند.
👇👇👇
🏥 @AI_HealthHub
گایدلاینها قانون مطلق نیستند،
اما نادیدهگرفتن آنها بدون استدلال علمی مستند، تصمیم قابل دفاعی محسوب نمیشود.
به همین دلیل، گایدلاینها در:
🏥 ارزیابی عملکرد بالینی
📊 اعتباربخشی مراکز درمانی
🧪 سیاستگذاری سلامت
💡 توسعه محصولات HealthTech
👉 بهعنوان مرجع اولیه استفاده میشوند.
👇👇👇
🏥 @AI_HealthHub
❤3
🌙وقتی خستگی، خلاقیت میآورد!
حتماً این عکس وایرال شده را دیدهاید. در نگاه اول شاید فقط بگوییم «عجب همت و حوصلهای!» 😄
اما اگر کمی دقیقتر به آن نگاه کنیم، این تصویر یک کلاس درس واقعی در مورد(حداقل محصول قابلارائه) است.
🔹 اصل ماجرا چیست؟
یعنی قبل از اینکه میلیاردی خرج کنی، با سادهترین امکانات چک کن ببین اصلاً کسی حاضر است بابت ایدهات پول بدهد یا نه.
💡 حرکت هوشمندانه راننده:
صاحب این وانت یک نیاز واقعی (خستگی کشنده در ترافیک یا مسیر طولانی) را دیده و بدون #سرمایهگذاری عجیبوغریبی پاسخش را داده است.
شاید خندهدار به نظر برسد، اما خیلی از یونیکورنهای امروز (مثل Airbnb) دقیقاً با همینقدر سادگی شروع شدند؛ فقط برای اینکه تست کنند
❓ حالا فکر میکنید اگر نسخه مدرن همین «اتاق خواب متحرک» در تهران راه بیفتد، شما مشتریاش میشوید؟
💥
👇👇👇
🏥 @AI_HealthHub
حتماً این عکس وایرال شده را دیدهاید. در نگاه اول شاید فقط بگوییم «عجب همت و حوصلهای!» 😄
اما اگر کمی دقیقتر به آن نگاه کنیم، این تصویر یک کلاس درس واقعی در مورد(حداقل محصول قابلارائه) است.
🔹 اصل ماجرا چیست؟
یعنی قبل از اینکه میلیاردی خرج کنی، با سادهترین امکانات چک کن ببین اصلاً کسی حاضر است بابت ایدهات پول بدهد یا نه.
💡 حرکت هوشمندانه راننده:
صاحب این وانت یک نیاز واقعی (خستگی کشنده در ترافیک یا مسیر طولانی) را دیده و بدون #سرمایهگذاری عجیبوغریبی پاسخش را داده است.
شاید خندهدار به نظر برسد، اما خیلی از یونیکورنهای امروز (مثل Airbnb) دقیقاً با همینقدر سادگی شروع شدند؛ فقط برای اینکه تست کنند
❓ حالا فکر میکنید اگر نسخه مدرن همین «اتاق خواب متحرک» در تهران راه بیفتد، شما مشتریاش میشوید؟
💥
👇👇👇
🏥 @AI_HealthHub
❤4
هوش مصنوعی و فیزیولوژی خواب: سفر به عنوان کلینیک سیار
با در نظر گرفتن پست قبل، کانسپتهایی مثل [Swift Pod]خودرو را از یک وسیله نقلیه به یک Mobile Health Unit تبدیل کردهاند.
چرا این تکنولوژی ؟
۱. پایش غیرتتهاجمی (Non-invasive): سنسورهای محیطی بدون اتصال سیم، HRV و نرخ تنفس را دائم رصد میکنند.
۲. حلقه بازخورد هوشمند: هوش مصنوعی بر اساس [معماری خواب (Sleep Architecture) و تشخیص فاز REM/Non-REM، نور، دما و نویز را در لحظه تنظیم میکند.
۳. رانندگی فیزیولوژیک: سیستم ناوبری، شتاب خودرو را طوری تنظیم میکند که کمترین اختلال در سیستم وستیبولار گوش و بیداری ناخواسته ایجاد شود.
🔹 آینده: ادغام دیتای خواب سفر با پرونده سلامت و تشخیص زودهنگام اختلالات.👇👇👇
🏥 @AI_HealthHub
با در نظر گرفتن پست قبل، کانسپتهایی مثل [Swift Pod]خودرو را از یک وسیله نقلیه به یک Mobile Health Unit تبدیل کردهاند.
چرا این تکنولوژی ؟
۱. پایش غیرتتهاجمی (Non-invasive): سنسورهای محیطی بدون اتصال سیم، HRV و نرخ تنفس را دائم رصد میکنند.
۲. حلقه بازخورد هوشمند: هوش مصنوعی بر اساس [معماری خواب (Sleep Architecture) و تشخیص فاز REM/Non-REM، نور، دما و نویز را در لحظه تنظیم میکند.
۳. رانندگی فیزیولوژیک: سیستم ناوبری، شتاب خودرو را طوری تنظیم میکند که کمترین اختلال در سیستم وستیبولار گوش و بیداری ناخواسته ایجاد شود.
🔹 آینده: ادغام دیتای خواب سفر با پرونده سلامت و تشخیص زودهنگام اختلالات.👇👇👇
🏥 @AI_HealthHub
👍3❤1
🧩 یک مشکل رایج؟
تو Kaggle، دادهها تمیز و یکدست هستند ✅
اما تو دنیای واقعی #بیمارستانها: 😅
یک آزمایش خون در دو بیمارستان، با دو دستگاه مختلف، نتایج کمی متفاوت است
یک رادیولوژیست یک ناحیه را «مشکوک» میبیند، دیگری همان ناحیه را «نرمال»
📌 یعنی دادهها پراکنده، پر از خطا و ناسازگار هستند و مدل نمیتواند فقط به اعداد نگاه کند.
👇👇👇
🏥 @AI_HealthHub
تو Kaggle، دادهها تمیز و یکدست هستند ✅
اما تو دنیای واقعی #بیمارستانها: 😅
یک آزمایش خون در دو بیمارستان، با دو دستگاه مختلف، نتایج کمی متفاوت است
یک رادیولوژیست یک ناحیه را «مشکوک» میبیند، دیگری همان ناحیه را «نرمال»
📌 یعنی دادهها پراکنده، پر از خطا و ناسازگار هستند و مدل نمیتواند فقط به اعداد نگاه کند.
👇👇👇
🏥 @AI_HealthHub
❤6
🔍 چرا دادههای پزشکی اینقدر چالشبرانگیزند؟
در عمل، دادههای بالینی:
🗂️ پراکنده و در چندین سیستم ذخیره میشوند
❌ ناقص یا پر از Missing Values هستند
📊 فرمتهای متفاوت و استانداردهای ناسازگار دارند
⏱️ اطلاعات مرتبط با بیمار در زمانهای مختلف ثبت میشوند
💥 نتیجه؟ دادهها واقعاً کثیفاند، نه فقط کمی بینظم!
📍 تصور کنید میخواهید با ML پیشبینی کنید یک بیمار ظرف ۷۲ ساعت بدحال میشود:
اگر پرونده سلامت ناقص، اشتباه یا ناهمسان باشند، مدل نه تنها دقتش کاهش مییابد، بلکه ممکن است الگوهای غلط یاد بگیرد.
🔗 منابع مفید برای شما:
📌 مشکلات کیفیت دادههای #سلامت: JMIR 2023
📌 بررسی تکنیکهای بهبود کیفیت داده: DOI 2025
.👇👇👇
🏥 @AI_HealthHub
در عمل، دادههای بالینی:
🗂️ پراکنده و در چندین سیستم ذخیره میشوند
❌ ناقص یا پر از Missing Values هستند
📊 فرمتهای متفاوت و استانداردهای ناسازگار دارند
⏱️ اطلاعات مرتبط با بیمار در زمانهای مختلف ثبت میشوند
💥 نتیجه؟ دادهها واقعاً کثیفاند، نه فقط کمی بینظم!
📍 تصور کنید میخواهید با ML پیشبینی کنید یک بیمار ظرف ۷۲ ساعت بدحال میشود:
اگر پرونده سلامت ناقص، اشتباه یا ناهمسان باشند، مدل نه تنها دقتش کاهش مییابد، بلکه ممکن است الگوهای غلط یاد بگیرد.
🔗 منابع مفید برای شما:
📌 مشکلات کیفیت دادههای #سلامت: JMIR 2023
📌 بررسی تکنیکهای بهبود کیفیت داده: DOI 2025
.👇👇👇
🏥 @AI_HealthHub
Journal of Medical Internet Research
Digital Health Data Quality Issues: Systematic Review
Background: The promise of digital health is principally dependent on the ability to electronically capture data that can be analyzed to improve decision-making. However, the ability to effectively harness data has proven elusive, largely because of the quality…
❤6👍1
🔥 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
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
PubMed Central (PMC)
The Impact of AI Scribes on Streamlining Clinical Documentation: A Systematic Review
Background: Burnout among clinicians, including physicians, is a growing concern in healthcare. An overwhelming burden of clinical documentation is a significant contributor. While medical scribes have been employed to mitigate this burden, they ...
❤3
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
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
❤4
برای فردا شب یلدا 🍉نکات عملی همین پست :
«چطور با HealthBench، مدل پزشکی خودمون رو تست کنیم (حتی با منابع محدود)؟» 📊✨
«چطور با HealthBench، مدل پزشکی خودمون رو تست کنیم (حتی با منابع محدود)؟» 📊✨
👍4
اگه امشب یک تصمیم حرفهای متناسب با بازار سلامت بگیری، کدوم مسیر رو انتخاب میکنی؟🍉🍉
Anonymous Poll
47%
🔘دانشجو: یادگیری هدفمند AI برای ورود به بازار سلامت
19%
🔘 پزشک: ورود به پروژههای واقعی و حل مسئله بالینی با AI
31%
🔘 مهندس: توسعه و استقرار مدلهای ML/DL روی دادههای پزشکی واقعی
13%
🔘 هنوز تصمیم مشخصی ندارم وضعیت بازار بده
🍉 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
امشب بهانهایه برای یاداوری اولین همراهی شما
خوشحالم که در شروع این مسیر متفاوت، در کنار هم هستیم .
یلداتون مبارک؛ ❄️
🆔 @AI_HealthHub
❤11
🧪 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
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
❤4
🔹 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
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
❤4
🏷 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
🚨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
❤4
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
📘 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
اینجا فقط نکات و عصارهی عملی هر فصل که در پروژهها یا کشیکها کاربرد دارد ارائه میشود
🆔 @AI_HealthHub
NCBI Bookshelf
Fundamentals of Clinical Data Science
This open access book comprehensively covers the fundamentals of clinical data science, focusing on data collection, modelling and clinical applications. Topics covered in the first section on data collection include: data sources, data at scale (big data)…
❤6
🧠 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
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
❤3👍1
💊 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
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
❤2🔥2👍1