#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

🌙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

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

🧩 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

🔍 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

🔥 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