👨‍💻 مثال عملی: Node2Vec + K-Means در Python

در این مثال، فرض می‌کنیم یک فایل ddi_network.csv داریم که در هر سطر، یک جفت داروی در حال تداخل قرار دارد (دو ستون: DrugA, DrugB).

۱. بارگذاری شبکه تداخلات دارویی

import networkx as nx

# هر سطر فایل: drug1,drug2
G = nx.read_edgelist(
    'ddi_network.csv',
    delimiter=',',    # جداکننده CSV
    nodetype=str      # نام داروها به صورت رشته
)

print(f"تعداد داروها (گره‌ها): {G.number_of_nodes()}")
print(f"تعداد تداخل‌ها (یال‌ها): {G.number_of_edges()}")

۲. یادگیری نمایش برداری گره‌ها با Node2Vec

from node2vec import Node2Vec

# تنظیمات Node2Vec:
# dimensions = ابعاد بردار هر دارو
# walk_length = طول هر Random Walk
# num_walks = تعداد Walk از هر گره
node2vec = Node2Vec(
    G,
    dimensions=64,
    walk_length=30,
    num_walks=200,
    workers=4  # در صورت امکان استفاده از چند هسته پردازشی
)

model = node2vec.fit(
    window=10,   # اندازه پنجره برای Skip-gram
    min_count=1,
    batch_words=128
)

# لیست منظم از گره‌ها (داروها)
nodes = list(G.nodes())

# استخراج بردار هر دارو بر اساس نام گره
embeddings = []
for n in nodes:
    embeddings.append(model.wv[str(n)])

print(f"شکل ماتریس بردارها: ({len(embeddings)}, {len(embeddings[0])})")

۳. خوشه‌بندی بردارها با K-Means

from sklearn.cluster import KMeans

# تعداد خوشه‌ها را می‌توان براساس دانش دامنه‌ای یا معیارهایی مثل Elbow Method انتخاب کرد
n_clusters = 5

kmeans = KMeans(
    n_clusters=n_clusters,
    random_state=42,
    n_init='auto'  # برای نسخه‌های جدید scikit-learn
).fit(embeddings)

labels = kmeans.labels_

# نگاشت هر دارو به شماره خوشه
drug_to_cluster = {drug: int(cluster) for drug, cluster in zip(nodes, labels)}

print(f"داروها به {len(set(labels))} خوشه عملکردی تقسیم شدند.")
print("نمونه خروجی:")
for drug, c in list(drug_to_cluster.items())[:10]:
    print(f"Drug: {drug} -> Cluster: {c}")

💡 چطور این خوشه‌ها را تفسیر کنیم؟
بعد از خوشه‌بندی می‌تونید هر خوشه را از نظر:
- کلاس درمانی داروها
- مکانیسم اثر (MOA)
- عوارض جانبی مشترک
- مسیرهای متابولیک

بررسی کنید. اگر داروهای داخل یک خوشه از این نظر شبیه باشند، یعنی روش خوشه‌بندی، ساختار شبکه DDI را خوب گرفته است و می‌توان از آن برای پیش‌بینی استفاده کرد.👇👇👇
🆔 @AI_HealthHub

"بعضی وقتام هم اینجوریه که ...
فصل‌ها میان و می‌رن، ولی تو فقط زمستونو می‌بینی!
چون مهم نیست که حقیقت چیه؛ تو چیزی که میخای و میبینی
میخام حقیقتو ببینم .میخام از رمستون بگذرم".......

پرامپت این هفته 👇👇👇

📭🤔 #پرامپت تست‌شده برای بالا بردن نرخ پاسخ ایمیل‌ها

اگه می‌خوای احتمال جواب گرفتن از ایمیل‌هات واقعاً بیشتر بشه، این پرامپت رو بده به مدل و متن ایمیلت رو داخلش قرار بده.

You are an expert in email persuasion and cold outreach. Rewrite the following email so that: - It becomes shorter, clearer, and easier to read. - The purpose of the email is obvious in the first 2 lines. - The tone stays polite and professional. - The call-to-action is specific and easy to respond to. - Remove unnecessary sentences and keep only what increases the reply rate. Here is the email: [متن ایمیل من]

🔸 برای خروجی فارسی
در انتهای پرامپت بنویس:
in Persian
👇👇👇
@AI_HealthHub

GPT-5.2 Thinking
AIME 2025: 100%
CharXiv: 82%
ARC-AGI-2: 53%
تو یه سری بنچمارک ها از GPT-5.1، Claude و Gemini جلو زده. جزئیات کامل:
🔗 https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/
👇👇👇
🆔شما فرستادین

بعد از مدتها صدای بارون 😊😊 ....

Digital Biomarkers | Part 1
🧠 نسل بعدی #سلامت از جایی شروع می‌شه که کمتر بهش شک می‌کنیم
🩸❌ آزمایش خون
🖼️❌ تصویر پزشکی
⌚❌ دستگاه پوشیدنی
📱✅ فقط رفتار روزمره با موبایل
پژوهش‌های جدید نشون می‌دن که می‌شه از
⌨️ الگوی تایپ
📜 نحوه اسکرول
👆 نوع لمس صفحه
📊 ریتم استفاده از گوشی
با مدل‌های یادگیری ماشین،#بیومارکر استخراج کرد؛نشانگرهایی از وضعیت سلامت رفتاری و روانی بدون داده‌ی بالینی جمع‌آوری می‌شن.

👇👇👇
🆔 @AI_HealthHub

Digital Biomarkers| Part 2
🔄 این فقط یک مدل دقیق‌تر نیست — یک جابجایی پارادایمه
سلامت می‌تونه پایش پیوسته رفتار باشه داده‌هایی که بی‌وقفه و منفعل تولید می‌شن
در این رویکرد، AI:
❌ جای پزشک رو نمی‌گیره
❌ تشخیص قطعی نمی‌ده
اما می‌تونه Digital Biomarker بسازه که تغییرات روانی و رفتاری روقبل از دیده‌شدن بالینی آشکار می‌کنن.

⚠️ مزیت اصلی این مدل‌ها دقت بیشتر نیست بلکه پیوستگی، مقیاس‌پذیری و هزینه‌ی نزدیک به صفره.


📄 مرجع علمی (Review معتبر)
🔗 https://www.nature.com/articles/s41746-018-0018-4

یکی از مقالات مرجع که نشان می‌دهد چگونه داده‌های منفعل موبایل
می‌توانند به شاخص‌های سلامت روان و رفتاری تبدیل شوند.

📄 مثال پژوهشی (سطح سیستماتیک)

🔗 https://link.springer.com/article/10.1007/s10462-024-11009-5

مرور جامع درباره استخراج Digital Biomarker
از تعاملات HCI، تایپ، لمس و رفتار دیجیتال.

🔍 اگر سلامت قراره واقعاً دیجیتال، پیوسته و مقیاس‌پذیر بشه،احتمالاً از همین رفتارهای ساده و روزمره ما با گوشی شروع می‌کنه —نه از تجهیزات پزشکی پیچیده.
👇👇👇
🆔 @AI_HealthHub

#دیتابیس عوارض دارویی (بدون نیاز به اینترنت)

🏥مشکل اصلی سرویس‌های آنلاین و APIها این است که همیشه احتمال «کندی»، «تحریم» یا «قطعی اینترنت» وجود دارد. SIDER دقیقاً همین نقطه ضعف را حل کرده است.

🏥این پایگاه داده معتبر آکادمیک، به جای اینکه شما را وابسته به سرورهایش کند، کل اطلاعات «عوارض جانبی و تداخلات #دارویی» را به صورت فایل‌های خام (TSV) برای دانلود گذاشته است.

🔗 link
🆔 @AI_HealthHub

💥Clinician spend hours reviewing patient records, which is time-consuming and error-prone. Retrieval-Augmented Generation (RAG) with #LLMs can extract key information quickly and #reliably.

پزشکان هر روز با ده‌ها پرونده بیمار روبه‌رو هستند… ⏳
خواندن همه جزئیات وقت‌گیر و ممکنه باعث اشتباه یا تأخیر در تصمیم‌گیری شود 😰
راه حل 👇👇👇

💡 با ترکیب جستجو + تولید پاسخ (RAG) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) می‌توان:
فقط اطلاعات کلیدی پرونده را استخراج کرد
بدون نیاز به خلاصه طولانی
خطاهای #مدل کاهش می‌یابد و تصمیم‌گیری سریع‌تر انجام می‌شود

📌 منبع مقاله: QA Summarization of EHRs
🆔 @AI_HealthHub

دیگه لازم نیست منتظر اهدای عضو باشیم؟

این چیزی که توی عکس می‌بینید، یک ماکت پلاستیکی نیست.
این اولین قلب زنده‌ست که با سلول‌های خودِ بیمار و تکنولوژی 3D Bioprinting پرینت شده.

چرا این خبر مهم‌ترین خبر دهه اخیره؟
۱. پایان لیست انتظار: هزاران بیمار قلبی دیگه منتظر مرگ مغزی یک نفر دیگه نمی‌مونن.
۲. خداحافظی با رد پیوند: چون با سلول‌های خود بیمار ساخته شده، بدن پسش نمی‌زنه.

🧠 نقش #هوش مصنوعی چیه؟
هوش مصنوعی قبل از پرینت، با تحلیل هزاران اسکن MRI، معماری دقیق رگ‌ها رو شبیه‌سازی می‌کنه تا خون‌رسانی درست انجام بشه. بدون AI، این قلب فقط یک تکه گوشت بی‌جان بود.

🔗 لینک خبر اصلی و ویدیو
👇👇👇
🆔 @AI_HealthHub

چند روز پیش داشتم مدل رو روی چندتا پرونده‌ی #بستری تست می‌کردم؛ همون پرونده‌هایی که از پذیرش و تریاژ شروع می‌شن، بعد، مشاوره‌ها یکی‌یکی اضافه می‌شن، گزارش آزمایش‌های سریالی و تصویربرداری میاد، بعد دستورات روزانه و Progress Noteها، و آخرش هم خلاصه ترخیص.

مشکل دقیقاً از جایی شروع می‌شد که پرونده طولانی می‌شد: مدل قاطی می‌کرد کِی پتاسیم پایین بوده و کِی اصلاح شده، آنتی‌بیوتیک از کِی عوض شده، یا توصیه‌ی کدوم سرویس مربوط به کدوم روزه. خروجی‌ها «بد» نبودن، ولی حس می‌کردی تایم‌لاین بستری رو درست نمی‌فهمه.

اول مثل همیشه رفتم سراغ چیزهای دم‌دستی: رتریوال، کانتکست. آخرش نشستم چندتا جواب غلط رو با خود پرونده تطبیق دادم و دیدم ریشه‌ی قضیه یه جای دیگه‌ست: Chunking. 👇👇👇
🆔 @AI_HealthHub

من متن رو طولی می‌بریدم، و همین باعث می‌شد وسط یه بخش حساس قطع بشه؛ مثلاً نصفِ Progress Note تو یه chunk، ادامه‌اش تو chunk بعدی. یا بدتر: Assessment تو یه طرف، Plan تو طرف دیگه. نتیجه هم این می‌شد که مدل به جای «روز بستری» ، با تکه‌های بی‌ربط کار می‌کرد.

امروز chunking و معنا‌محور کردم، نزدیک به همون چیزی که خودمون تو پرونده بستری بهش تکیه می‌کنیم: مرزِ نوبت‌ها و روزها، مرزِ مشاوره‌ها، مرزِ تغییر درمان، و جاهایی که روند بیمار واقعاً یه پیچ جدید می‌خوره.

روی همون کیس‌ها، #دقت بهتر شد؛ و مهم‌ترش این بود که جواب‌ها به‌جای تکه‌تکه بودن، روی تایم‌لاین بستری می‌نشستن و کمتر بهم میریخت تناسب بین روزبستری و اطلاعاتش. میشه فهمید خیلی چیزا از انتخاب #مدل مهمتر هستند مخصوصا تو بحث سلامت👇👇👇
🆔 @AI_HealthHub

لازمه تشکر کنم دوستانی که خ وقته دنیال میکنن این کانال رو و بابت ریکشن هاتون ممنونم😊🙏لطف کنین پستها رو شیر کنین کانال رشد کنه سریعتر 🙏🙏

🧬 nnU-Net
ساده‌ترین راه برای سگمنتیشن #تصاویر پزشکی
سگمنتیشن تصاویر پزشکی (MRI، CT و …) معمولاً نیاز به تنظیمات پیچیده و تجربه زیاد دارد.
این پیچیدگی را حذف می‌کند و اجازه می‌دهد مستقیم روی مسئله تمرکز کنی، نه روی تنظیم مدل.
✅ چه کار می‌کند؟
به‌صورت خودکار بهترین تنظیمات را برای داده‌ی شما انتخاب می‌کند
بدون درگیری با جزئیات فنی، خروجی قابل‌اعتماد می‌دهد
در بسیاری از پروژه‌ها به‌عنوان baseline استاندارد استفاده می‌شود
🧠 ویژگی‌ها
انتخاب خودکار مدل مناسب (2D یا 3D)
عملکرد بسیار خوب روی داده‌های پزشکی
قابل استفاده برای MRI، CT، PET و تصاویر چندمدالیته

💡 اگر می‌خواهی سریع یک مدل بسازی و نتیجه بگیری،یکی از بهترین انتخاب‌هاست.

👉 GitHub:
https://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet
📚 مقاله مرجع (Nature Methods):
https://www.nature.com/articles/s41592-020-01008-z
👇👇👇
💥 @AI_HealthHub

#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

🏥 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

🧭 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:

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

❓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

⚠️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