🚀نورایتکس توی فروردین ۱۴۰۳ تو دانشگاه تهران با یک هدف بزرگ شروع به کار کرد : اینکه فاصله بین مهندسان و پزشکان رو کم کنیم و تحقیقات نوآورانه‌ای توی زمینه پزشکی انجام بدیم.

💔اما راه اصلاً ساده نبود.

⁉️از همون اول با کلی چالش روبه‌رو شدیم. مهندس‌ها و پزشک‌ها اصلاً زبان مشترک نداشتن، نگاه‌هاشون به مسائل متفاوت بود و خیلی وقت‌ها حتی نمی‌دونستیم از کجا باید شروع کنیم. فاصله بین دنیای مهندسی و پزشکی خیلی زیاد بود و گاهی احساس می‌کردیم شاید اصلاً این همکاری شدنی نباشه. مشکلات فنی و مفهومی هم مرتب پیش میومد و خیلی وقت‌ها دچار ناامیدی می‌شدیم.

💡اما با تلاش بی‌وقفه، ساعت‌ها بحث و همفکری، و البته اراده‌ای که هیچ‌وقت از بین نرفت، تونستیم این دیوارها رو بشکونیم. حالا نورایتکس یکی از پیشگامان پژوهش‌های هوش مصنوعی توی جراحی مغز و اعصاب توی ایرانه و با گروه‌های برجسته جراحی مغز و اعصاب تو دانشگاه‌های بزرگی مثل علوم پزشکی تهران و ایران همکاری می‌کنیم.

💫ما فقط به تحقیق بسنده نمی‌کنیم. هدف ما اینه که دانشجویان رو برای فردا آماده کنیم، بنابراین دوره‌های آموزشی‌مون رو طوری طراحی کردیم که علاوه بر بالا بردن سطح علمی، دانشجویان بتونن توی یه محیط سالم و استاندارد کار کنن و مهارت‌های عملی هم به دست بیارن. این دوره‌ها شامل آموزش‌های پیشرفته در زمینه‌های مختلف پزشکی و هوش مصنوعی هست که دانشجویان رو از تئوری به عمل می‌بره. ما به دانشجویان فرصتی میدیم تا در محیطی تحقیقاتی، با بهره‌گیری از تجهیزات و منابع روز دنیا، تجربه کسب کنن. این رویکرد مدرن و متناسب با استانداردهای جهانی به دانشجوها این امکان رو میده که نه تنها علم جدید رو یاد بگیرن، بلکه بتونن توی پروژه‌های بزرگ تحقیقاتی هم مشارکت کنن و به پیشرفت‌های جدیدی دست پیدا کنن.

🧠چیزی که روزی غیرممکن به نظر می‌رسید حالا تبدیل به واقعیت شده و این فقط شروعشه!

🫀HyperFast Mycardium tracking🫀

🔡Norwegian institutes unveil MyoTracker, a low-complexity architecture (0.3M params) for point tracking in echocardiography. Built on CoTracker2, it provides point predictions for the entire sequence in a single step. Code released under non commercial license💙

⚡Review https://t.ly/6wo8q
⚡Paper https://arxiv.org/pdf/2503.10431
⚡Code https://github.com/artemcher/myotracker

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖

🧠NeurAItex ( NeurAI Tech Medical Innovation)

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex

💡هوش مصنوعی در بیماری‌های حرکتی همچون پارکینسون، ALS، دیستونی و آتاکسی، نقش بی‌بدیلی در تشخیص، پایش، درمان و بهبود کیفیت زندگی بیماران ایفا می‌کند. این تکنولوژی با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، می‌تواند داده‌های مختلفی از قبیل تصاویر پزشکی (MRI و CT)، ویدئوهای حرکتی، سیگنال‌های زیستی، و اطلاعات حسگرهای پوشیدنی را تجزیه و تحلیل کند و الگوهای غیرطبیعی یا آسیب‌های عصبی مرتبط با بیماری‌ها را شناسایی کند. به عنوان مثال، در بیماری پارکینسون، هوش مصنوعی قادر است تغییرات جزئی در حرکات دست، راه‌رفتن و گفتار بیماران را تحلیل کرده و این بیماری را حتی در مراحل اولیه شناسایی کند.

⁉️علاوه بر تشخیص، هوش مصنوعی در پایش و ارزیابی پیشرفت بیماری نیز کاربرد فراوانی دارد. استفاده از حسگرهای پوشیدنی و سیستم‌های اینترنت اشیاء (IoT) به بیماران این امکان را می‌دهد که به‌طور مستمر و دقیق‌تری تحت نظر قرار گیرند. این اطلاعات می‌تواند به پزشکان کمک کند تا با شبیه‌سازی روند پیشرفت بیماری و ارزیابی تغییرات تدریجی در عملکرد بیمار، درمان‌های دقیق‌تر و مناسب‌تری را تجویز کنند.

❓در درمان، هوش مصنوعی به بهینه‌سازی و شخصی‌سازی روش‌های درمانی کمک می‌کند. برای مثال، در روش تحریک عمقی مغز (DBS) که در برخی بیماری‌ها مانند پارکینسون استفاده می‌شود، هوش مصنوعی می‌تواند تنظیم دقیق‌تر پالس‌های الکتریکی مغز را انجام دهد تا اثربخشی درمان افزایش یابد. همچنین، در پروتزهای عصبی که می‌توانند اندام‌های مصنوعی را کنترل کنند، هوش مصنوعی با دریافت سیگنال‌های مغزی و ترجمه آن‌ها به حرکت، امکان کنترل بهتر و طبیعی‌تر اندام‌ها را فراهم می‌کند.

🚀همچنین، سیستم‌های فیزیوتراپی هوشمند و روبات‌های کمکی که با استفاده از هوش مصنوعی عمل می‌کنند، به بیماران کمک می‌کنند تا فعالیت‌های روزمره خود را انجام دهند و توانایی‌های حرکتی خود را بازیابی کنند. این ابزارها با تحلیل و تنظیم حرکات بیماران، به بهبود مهارت‌های حرکتی و جلوگیری از انقباضات عضلانی کمک می‌کنند.

🚨با این حال، چالش‌هایی نیز در مسیر استفاده از هوش مصنوعی در بیماری‌های حرکتی وجود دارد. از جمله این چالش‌ها می‌توان به نیاز به داده‌های دقیق و گسترده، مسائل اخلاقی و حریم خصوصی اشاره کرد. بسیاری از مدل‌های یادگیری ماشین برای آموزش به حجم زیادی از داده‌های بیماران نیاز دارند که باید از منابع مختلف مانند بیمارستان‌ها و کلینیک‌ها جمع‌آوری شوند. این داده‌ها باید به‌دقت و با رعایت اصول اخلاقی جمع‌آوری و استفاده شوند تا از نقض حریم خصوصی بیماران جلوگیری شود

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖

🧠NeurAItex ( NeurAI Tech Medical Innovation)

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex

💡 چرا از اپلیکیشن‌های آناتومی استفاده کنیم؟

❓ چرا یک کتاب درسی سنگین حمل کنید وقتی می‌توانید یک جسد مجازی همراه داشته باشید؟ اپلیکیشن‌های آناتومی شیوه یادگیری و آموزش مفاهیم آناتومی را برای دانشجویان، اساتید و متخصصان حوزه سلامت متحول کرده‌اند. این ابزارهای دیجیتال امکان مشاهده تعاملی و سه‌بعدی بدن انسان را فراهم می‌کنند و درک ساختارها و سیستم‌های پیچیده را به روشی پویا و جذاب آسان‌تر می‌سازند.

✅ برخلاف کتاب‌های درسی سنتی، اپلیکیشن‌های آناتومی تجربه یادگیری تعاملی و لحظه‌ای را ارائه می‌دهند. این ویژگی‌ها شامل قابلیت زوم دقیق، انیمیشن‌های فرآیندهای فیزیولوژیکی و آزمون‌های قابل تنظیم هستند. این سطح از تعامل نه‌تنها درک مفاهیم را افزایش می‌دهد، بلکه به‌طور قابل توجهی باعث بهبود حفظ و یادآوری جزئیات آناتومیکی می‌شود و نیازهای مختلف یادگیری را پوشش می‌دهد.

↗️ معیارهای ما برای رتبه‌بندی اپلیکیشن‌ها

برای کمک به شما در انتخاب بهترین اپلیکیشن‌های آناتومی، ما برترین گزینه‌های موجود را بر اساس چندین معیار مهم ارزیابی کرده‌ایم.

1️⃣ رابط کاربری و تجربه کاربری:
بهترین اپلیکیشن‌های آناتومی نه‌تنها اطلاعات جامع آناتومیکی را ارائه می‌دهند، بلکه مدل‌های سه‌بعدی بدن را به گونه‌ای نمایش می‌دهند که کاربرپسند و زیبا باشد. ما بررسی کردیم که رابط کاربری چقدر شهودی و آسان است تا هم مبتدیان و هم کاربران حرفه‌ای بتوانند بدون مشکل از آن استفاده کنند.

2️⃣ ویژگی‌های تعاملی:
تعامل، بخش اساسی یادگیری مؤثر در منابع دیجیتال است. ما به دنبال اپلیکیشن‌هایی بودیم که طیف گسترده‌ای از ویژگی‌های تعاملی را ارائه دهند، از جمله مدل‌های سه‌بعدی آناتومی که قابل چرخش، زوم و تشریح باشند. همچنین ویژگی‌هایی مانند آزمون‌ها، تجربیات واقعیت افزوده (AR) و ابزارهایی برای یادداشت‌گذاری روی مدل‌های سه‌بعدی یا ایجاد آزمون‌های سفارشی را مورد توجه قرار دادیم.

3️⃣ سازگاری و دسترسی:
یکی از جنبه‌های مهم ارزیابی ما این بود که این اپلیکیشن‌ها در چه پلتفرم‌هایی قابل استفاده هستند. اپلیکیشن‌هایی که از چندین پلتفرم مانند iOS، اندروید و وب پشتیبانی می‌کنند، رتبه بالاتری دریافت کردند.

4️⃣ قیمت‌گذاری:
هزینه می‌تواند یک عامل تعیین‌کننده برای بسیاری از کاربران، به‌ویژه دانشجویانی باشد که به دنبال منابع باکیفیت و مقرون‌به‌صرفه هستند. ما ساختار قیمت‌گذاری هر اپلیکیشن را بررسی کردیم و علاوه بر هزینه، ارزش ارائه‌شده در هر سطح قیمت را نیز در نظر گرفتیم. ویژگی‌های رایگان، دوره‌های آزمایشی با دسترسی کامل، مدل‌های اشتراکی و گزینه‌های خرید یک‌باره همگی در ارزیابی ما نقش داشتند تا مشخص شود کدام اپلیکیشن‌ها بهترین ارزش را ارائه می‌دهند.

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖

🧠NeurAItex ( NeurAI Tech Medical Innovation)

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex

گشت گرداگرد مهر تابناک ، ایران زمین
روز نو آمد و شد شادی برون زندر کمین
ای تو یزدان ، ای تو گرداننده ی مهر و سپر
برترینش کن برایم این زمان و این زمین

عید نوروز رو بر تمامی همراهان تبریک عرض میکنیم🌸✨

☀️☀️✨🌲🌳🍄🌈🍀🍋🧋


🧠NeurAItex ( NeurAI Tech Medical Innovation)

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex

✈️ سفر در دنیای هوش مصنوعی پزشکی با بوت کمپ

☀️AI MEDQUEST: FROM CODE TO CLINIC

بوت‌کمپ AI MedQuest یک برنامه آموزشی نوین و عملی است که برای اولین بار در ایران توسط مرکز تحقیقات نورایتکس دانشگاه تهران برنامه‌ریزی و برگزار میشود.

این بوت کمپ از پنج دوره آموزشی با هدف توانمندسازی شرکت‌کنندگان در کاربرد هوش مصنوعی در تحقیقات پزشکی و محیط‌های بالینی طراحی شده است. این برنامه، مسیری ساختار‌یافته از مبانی هوش مصنوعی در پزشکی و برنامه‌نویسی پایتون تا یادگیری عمیق در تصویربرداری پزشکی و پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی را ارائه می‌دهد. شرکت‌کنندگان در این بوت‌کمپ، مهارت‌های عملی توسعه مدل‌های هوش مصنوعی از پایه را کسب کرده و با ابزارهایی مانند MONAI و 3D Slicer کار خواهند کرد تا چالش‌های واقعی پزشکی را حل کنند. این مسیر آموزشی با گرند راند هوش مصنوعی به اوج خود می‌رسد، جایی که شرکت‌کنندگان پروژه‌های خود را ارائه داده و توانایی خود را در توسعه و استقرار راهکارهای هوش مصنوعی در حوزه سلامت به نمایش می‌گذارند.

1️⃣ AI-LLUMINATI:
CRACKING THE CODE OF MEDICAL
RESEARCH

به دنیای هوش مصنوعی در پزشکی خوش آمدید!
همانطور که یک جراح پیش از اولین عمل خود باید اصول اولیه را بیاموزد، شما نیز در این مرحله با اخلاق کار با داده‌های پزشکی، نگارش مقالات مروری، جمع‌آوری داده، تعریف مسئله و مبانی هوش مصنوعی آشنا خواهید شد. این دوره زیربنای مسیر شما در این حوزه را می‌سازد، تا اطمینان حاصل شود که پژوهش‌ها و مدل‌های شما نه‌تنها کارآمد، بلکه از نظر علمی و اخلاقی نیز معتبر خواهند بود

2️⃣ PYTHONRX:
PRESCRIPTION FOR AI SUCCESS

اکنون که با مفاهیم پایه آشنا شده‌اید، نوبت آن رسیده است که ابزار اصلی خود را در این مسیر، یعنی زبان برنامه‌نویسی پایتون، به‌کار بگیرید. در این دوره، شما مهارت‌های لازم برای پردازش داده‌ها، کار با کتابخانه‌های پرکاربرد و برنامه‌نویسی در حوزه پزشکی را فرا خواهید گرفت. همان‌طور که یک پزشک بدون ابزارهای تشخیصی قادر به معاینه بیماران نیست، یک پژوهشگر هوش مصنوعی نیز بدون تسلط بر پایتون نمی‌تواند مدل‌های کارآمدی بسازد.

3️⃣ DEEP SCALPEL:
SLICING THROUGH MEDICAL
IMAGING WITH Al

در این مرحله، وارد دنیای تحلیل تصاویر پزشکی می‌شوید. با استفاده از MONAI و 3D Slicer، یاد خواهید گرفت که چگونه مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند داده‌های تصویربرداری پزشکی را پردازش و تحلیل کنند. از MRI، سی‌تی‌اسکن و تصاویر اشعه ایکس گرفته تا سایر داده‌های تصویری، شما مدل‌هایی توسعه خواهید داد که قادر به تشخیص و تحلیل الگوهای مهم در تصاویر پزشکی هستند—مهارتی که در تشخیص بیماری‌ها و ارتقای دقت بالینی نقش بسزایی دارد.

4️⃣ NEURAL ALCHEMY:
BREWING ML & DL MODELS FROM
SCRATCH

پس از آشنایی با ابزارهای اصلی، اکنون نوبت آن رسیده است که مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را از پایه طراحی و پیاده‌سازی کنید. در این مرحله، بدون استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده، خواهید آموخت که چگونه ساختار شبکه‌های عصبی را طراحی، مدل‌ها را آموزش و عملکرد آن‌ها را ارزیابی کنید. همان‌طور که یک متخصص آزمایشگاهی ترکیبات مختلف را برای دستیابی به بهترین نتیجه آزمایش می‌کند، شما نیز با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و داده‌های پزشکی، مدل‌های هوشمندی توسعه خواهید داد که قابلیت کاربرد در دنیای واقعی را دارند.

5️⃣ AI-ER:
WHEN AI MEETS THE REAL WORLD

اکنون که مهارت‌های فنی خود را تقویت کرده‌اید، زمان آن رسیده است که این دانش را در پروژه‌های واقعی هوش مصنوعی پزشکی به کار ببرید. در این مرحله، شما با چالش‌های عملی پیاده‌سازی، ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های پزشکی مواجه خواهید شد. همان‌طور که پزشکان در شرایط اضطراری باید تصمیمات حیاتی بگیرند، شما نیز باید بتوانید مدل‌های خود را در شرایط واقعی بررسی کرده و برای بهبود عملکرد آن‌ها راهکارهای عملی ارائه دهید.

⭐ AI Grand Rounds

تبریک! شما با موفقیت مراحل مختلف این مسیر را پشت سر گذاشته‌اید. اکنون، همانند پزشکانی که یافته‌های بالینی خود را در جلسات گرند راند بیمارستان ارائه می‌دهند، شما نیز پروژه‌های خود را ارائه داده، چالش‌های آن‌ها را تحلیل و از نتایج مدل‌های هوش مصنوعی خود دفاع خواهید کرد. این مرحله فرصتی است تا دستاوردهای خود را به نمایش بگذارید و کاربردهای عملی هوش مصنوعی را در پزشکی بررسی کنید.

🔡 اطلاعات تکمیلی به زودی منتشر خواهد شد


🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰

🧠NeurAItex ( NeurAI Tech Medical Innovation)

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex

↗️ در سال‌های اخیر، بحث‌های پیرامون هوش مصنوعی (AI) به‌طور قابل‌توجهی افزایش یافته است و هم‌زمان، کاربردهای عملی آن در جنبه‌های مختلف زندگی روزمره، از جمله صنعت پزشکی، گسترش یافته‌اند. به‌طور خاص، حتی در حوزه‌ی بسیار تخصصی جراحی مغز و اعصاب، هوش مصنوعی برای تشخیص افتراقی، ارزیابی پیش از عمل، و بهبود دقت جراحی مورد استفاده قرار گرفته است. بسیاری از این کاربردها به کاهش خطرات عوارض حین عمل و پس از عمل، و همچنین بهبود مراقبت‌های پس از جراحی کمک کرده‌اند.

✏️ این مقاله با هدف ارائه‌ی یک مرور کلی از مقالات منتشرشده‌ی برجسته در موضوعات مهمی همچون تومور، ستون فقرات، صرع، و مسائل عروقی تهیه شده است که در آن‌ها از هوش مصنوعی برای ارزیابی کاربردهای بالقوه‌ی آن در جراحی مغز و اعصاب استفاده شده است. روش این مطالعه شامل شناسایی مقالات بنیادین با ارجاعات بالا از طریق PubMed و Google Scholar، انجام یک مرور جامع بر انواع مطالعات مختلف، و خلاصه‌سازی کاربردهای یادگیری ماشین به‌منظور افزایش درک متخصصان بالینی برای استفاده‌ی آینده بوده است.

‼️ مطالعات اخیر نشان می‌دهند که یادگیری ماشین (ML) پتانسیل قابل‌توجهی در مراقبت‌های نوروانکولوژی، جراحی ستون فقرات، مدیریت صرع، و سایر کاربردهای جراحی مغز و اعصاب دارد. تکنیک‌های یادگیری ماشین در شناسایی تومورها، پیش‌بینی نتایج جراحی، پیش‌بینی نتایج تشنج، پیش‌بینی آنوریسم، و بسیاری موارد دیگر مؤثر بوده‌اند و تأثیر گسترده‌ی آن را در بهبود مدیریت بیماران و نتایج جراحی مغز و اعصاب نشان می‌دهند.

💡 این مقاله، علاوه بر بررسی وضعیت کنونی تحقیقات، پیش‌بینی‌هایی درباره‌ی آینده‌ی هوش مصنوعی در جراحی مغز و اعصاب ارائه خواهد کرد.

🔗لینک مقاله

———————————————————

🧠NeurAItex ( NeurAI Tech Medical Innovation)

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex

https://castbox.fm/vc/3052047

🎙🎤🎙پادکست رواق – مسیر آرامش
در روزهای پرتنش

می‌ترسید بی‌آنکه بداند می‌ترسد. غمگین بود بی‌آنکه بداند از چه. می‌خواست برود، بی‌آنکه بداند به کجا. دلتنگ بود، بی‌آنکه بداند برای که

🍀در دنیای پرهیاهو و پرچالش امروز، گاهی نیاز داریم که به درون خود سفر کنیم و از اعماق احساساتمان عبور کنیم تا آرامش و معنا پیدا کنیم. پادکست رواق با رویکردی روانشناختی و فلسفی، از دل فلسفه‌ی اگزیستانسیالیسم و با الهام از آثار اروین یالوم، به کشف و واکاوی احساسات عمیق انسانی مانند غم، ترس، و آرزوها می‌پردازد.
این پادکست به شما کمک می‌کند تا نه تنها خود را بهتر بشناسید، بلکه با درک عمیق‌تری از زندگی، آرامش و معنا را در روزهای سخت پیدا کنید.
اگر به دنبال درک بیشتر از خود و معنای زندگی هستید، این پادکست می‌تواند همراه خوبی در مسیر خودشناسی و رشد باشد.

🎧 پیشنهاد می‌کنم که حتماً گوش بدید و اگر پادکست دیگه ای رو گوش دادین و راضی بودین توی کامنتها به بقیه دوستان معرفی کنید

☺️☺️☺️☺️☺️☺️☺️☺️☺️☺️

🧠NeurAItex (NeurAI Tech Medical Innovation)

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex

🖥 تو دنیای امروز، دیگه تحقیق کردن فقط خوندن مقاله و نوشتن نتیجه نیست! با رشد ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، مسیر پژوهش خیلی هوشمندانه‌تر، سریع‌تر و حرفه‌ای‌تر شده. حالا می‌تونی با چند کلیک، مقاله‌های مرتبط پیدا کنی، داده‌هاتو تحلیل کنی، خلاصه‌نویسی و حتی نگارش مقاله رو راحت‌تر پیش ببری.

💯 ما یه لیست گلچین‌شده از ۵۰ تا ابزار ضروری و هوشمند برای پژوهشگرها آماده کردیم؛ ابزارهایی که خیلی‌هاشون با کمک هوش مصنوعی طراحی شدن تا دقیقاً همون جایی که کار گره می‌خوره، کنارت باشن. این ابزارها تو دسته‌بندی‌های مختلف مرتب شدن، از ایده‌پردازی اولیه تا نوشتن و ارائه نهایی.

⭐️ چه دانشجوی کارشناسی باشی، چه محقق حرفه‌ای، این ابزارها می‌تونن بازی رو برات عوض کنن! از پیدا کردن مقاله در چند ثانیه، تا نوشتن متنی علمی با کیفیت بالا؛ همه چی با کمک تکنولوژی‌های هوشمند امروز ممکنه.

✌ اگه دنبال یه مسیر سریع‌تر، هوشمندتر و کم‌استرس‌تر تو پژوهشی، این لیست همون چیزیه که لازم داری!

🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸

🧠 NeurAItex (NeurAI Tech Medical Innovation)🧠

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex

#️⃣ #NeurAI_tool

#هوش_مصنوعی #هوش_مصنوعی_در_پژوهش #ابزار_هوشمند #تحقیق #پژوهشگر_مدرن

📣مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به‌صورت عملی

✔️ تو دنیای همیشه در حال تغییر هوش مصنوعی، خیلی از بخش‌ها توجه خیلی‌ها رو جلب کرده، ولی هیچ‌چیز مثل LLM این‌قدر جذاب نبوده. کتاب «LLM به‌صورت عملی: درک زبان و تولید آن»، به صورت عمیق به این موضوع پرداخته و یک راهنمای کامل برای درک و استفاده از این ابزارهای قوی به شما می‌ده. در حالیکه دنیای ما روز به روز بیشتر دیجیتالی میشه، توانایی درک و تولید متن مثل انسان، دیگه فقط یه مزیت نیست بلکه برای خیلی از کاربردها از جمله کسب‌وکار و سرگرمی ضروری شده.

✏️ خلاصه کتاب
این کتاب یه نگاه عمیق به LLM می‌ندازه و از مفاهیم پایه‌ای پردازش زبان طبیعی (NLP) شروع می‌کنه. توی این کتاب می‌فهمید که مدل‌های زبان چطور تکامل پیدا کردن و به معماری‌های جدیدی مثل ترنسفورمرها رسیدن که الان بهترین عملکرد رو دارن. نویسنده‌ها به خوبی توضیح میدن که چطور مدل‌های مختلف ساخته می‌شن، چطور آموزش می‌بینن و با چه معیارهایی می‌سنجیم که عملکردشون خوب بوده یا نه.

هر فصل به شکلی طراحی شده که فصل قبلی رو تقویت کنه، پس شما به‌طور مرحله به مرحله پیش میرید که باعث میشه به درک عمیقی از مطالب برسین. در کنار توضیحات تئوری، تمرینات عملی هم توی هر فصل هست که این کتاب رو تبدیل به یه دفترچه کار عملی کامل می‌کنه. با بررسی مثال‌های واقعی و تحلیل‌های کد، کتاب فقط یه منبع نظری نیست، بلکه فرصت می‌ده خودتون هم مدل‌های زبان رو آزمایش کنید و بسازید.

📌نکات کلیدی کتاب
- معماری‌های پیچیده مدل‌های زبان بزرگ رو مثل BERT، GPT و نسل‌های جدیدترشون معرفی شدن.
- از طریق تمرینات کدنویسی و مثال‌های واقعی تجربه عملی کسب میکنین.
- بهترین روش‌ها برای آموزش و تنظیم مدل‌ها رو یاد میگیرین تا به نیازهای خاص شما بخوره.
- ملاحظات اخلاقی و تعصبات احتمالی موجود در مدل‌های زبان بزرگ رو یاد میگیرین.
- تکنیک‌های جدید برای بهینه‌سازی و پیاده‌سازی مدل‌های زبان بزرگ رو یاد میگیرین.


📱همچنین کدهای مرتبط با هر فصل رو می‌تونید توی این لینک پیدا کنید: Github


🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸

🧠 NeurAItex (NeurAI Tech Medical Innovation)🧠

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex

#️⃣ #NeurAI_book

🚀چالش‌های BraTS (مخفف Brain Tumor Segmentation)

💡 این چالش ها مجموعه‌ای از رقابت‌های بین‌المللی هستند که با هدف ارزیابی الگوریتم‌های تشخیص و قطعه‌بندی خودکار تومورهای مغزی بر پایه تصاویر MRI چندمودالیتی توسط برترین دانشگاه های جهان طراحی شده‌اند

💢 این چالش‌ها هر ساله در چارچوب
کنفرانس MICCAI (محاسبات تصویربرداری پزشکی و مداخلات رایانه‌یار) برگزار می‌شوند و سابقه آن‌ها به سال ۲۰۱۲ بازمی‌گردد.

⁉️ ویژگی‌های کلیدی BraTS:

1. لیبل های دقیق تمامی بافت تومور:

• قطعه‌بندی دقیق تومورهای مغزی (گلیوماها) به نواحی زیر:
• تومور تقویت‌شده با ماده حاجب (ET)
• هسته تومور (TC)
• کل تومور (WT)
• بافت نکروتیک یا بدون تقویت (NCR/NET)
• ادم اطراف تومور (ED)

2. تصاویر MRI چندمرکزی و چندمودالیتی، شامل:

• T1
• T1 با ماده حاجب (T1Gd)
• T2
• FLAIR
• همراه با برچسب‌گذاری دستی توسط بیش از بیست رادیولوژیست‌ خبره.

3. تسک های متفاوت و متناسب با نیاز های بالینی:

• قطعه‌بندی تومور
• در برخی دوره‌ها:
• پیش‌بینی بقاء
• پیش‌بینی ویژگی‌های ژنومی (مانند جهش IDH)
• برآورد عدم قطعیت
• یادگیری فدرال

4. اهمیت چالش:

• فراهم کردن یک معیار استاندارد برای پژوهشگران
• امکان مقایسه منصفانه مدل‌های یادگیری ماشین
• پیشبرد کاربردهای بالینی الگوریتم‌های هوش مصنوعی در نوروانکولوژی

5. فرمت داده و معیار های ارزیابی:

• داده‌ها معمولاً در قالب NIfTI (.nii.gz) ارائه می‌شوند
• ارزیابی بر اساس معیارهایی مانند ضریب دایس (Dice) و فاصله هاوسفد (Hausdorff) انجام می‌شود

⸻

⚡️چالش BraTS 2025 آغاز شد!⚡️

🎆 با افتخار خبر بزرگی را با شما به اشتراک می‌گذاریم:
✨ چالش قطعه‌بندی تومور مغزی BraTS 2025 آغاز شده است:

🔗 https://www.synapse.org/Synapse:syn64153130/wiki/630130

در این رویداد بین‌المللی شرکت کنید و:

• با درخشان‌ترین ذهن‌های علمی رقابت کنید
• بهترین الگوریتم قطعه‌بندی تومور مغزی را توسعه دهید
• جوایز هیجان‌انگیز دریافت کنید
• بخشی از انقلاب هوش مصنوعی در رادیولوژی باشید

⸻

🍀 اگر تمایل دارید در این چالش ثبت‌نام کنید، به داده‌ها دسترسی پیدا کنید یا با یک مدل پایه شروع کنید، خوشحال می‌شیم راهنماییتون کنیم.



🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸

🧠 NeurAItex (NeurAI Tech Medical Innovation)🧠

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex

#️⃣ #NeurAI_data

کتاب یادگیری عمیق برای بینایی ماشین 😎

کامپیوتر ویژن یا بینایی ماشین یکی از مهم‌ترین و هیجان‌انگیزترین شاخه‌های هوش مصنوعیه که توی خیلی از تکنولوژی‌های پیشرفته امروز نقش کلیدی داره — از ماشین‌های خودران که تابلوهای راهنمایی رو می‌خونن و عابر پیاده رو تشخیص می‌دن، تا پهپادهایی که توی محیط‌های پیچیده پرواز می‌کنن، واقعیت افزوده که دنیاهای دیجیتال و واقعی رو قاطی می‌کنه، و سیستم‌های تشخیص چهره‌ای که می‌تونن آدم‌ها رو توی جمعیت شناسایی کنن.

کتاب «یادگیری عمیق برای سیستم‌های بینایی» نوشته‌ی محمد الجندی، راهنمای کاملاً کاربردیه برای ورود به این دنیای جذاب. این کتاب با زبانی ساده و مثال‌های واقعی، مفاهیم پایه‌ای و ابزارهای موردنیاز برای ساخت سیستم‌های بینایی هوشمند رو آموزش می‌ده. از تشخیص تصویر گرفته تا تولید تصاویر جدید و ساخت موتورهای جستجوی تصویری هوشمند، همه چیز توی این کتاب هست.

با خوندن این کتاب، فقط یاد نمی‌گیرید که چطور مدل‌ها رو پیاده‌سازی کنید، بلکه می‌فهمید دقیقاً چرا و چطور این مدل‌ها کار می‌کنن. در واقع، تبدیل می‌شید به کسی که نه فقط دنبال می‌کنه، بلکه می‌تونه توی نوآوری‌های آینده نقش مهمی ایفا کنه.

⸻

بینایی ماشین چیه دقیقا؟🤓

پیشرفت‌های بینایی ماشین توی سال‌های اخیر واقعاً باورنکردنی بودن. فقط کافیه یه بار سوار یه تسلا بشید و ببینید چطوری ماشین خودش همه چیز رو تشخیص می‌ده: خطوط جاده، ماشین‌های دیگه، عابر پیاده! از شبیه‌سازی‌های تعاملی و تصویربرداری پزشکی گرفته تا تشخیص چهره، یادگیری عمیق واقعاً دنیای بینایی ماشین رو متحول کرده.

⸻

چرا این کتاب؟😏

هیچ وقت براتون سوال شده که یه کامپیوتر چطوری می‌فهمه داره به چی نگاه می‌کنه؟ این کتاب دقیقاً همین رو توضیح می‌ده. با استفاده از مفاهیم ساده ریاضی در حد دبیرستان، مرحله‌به‌مرحله یاد می‌گیرید که چطور می‌شه مدل‌های یادگیری عمیق رو برای حل مسائل بینایی به کار گرفت. از دسته‌بندی تصاویر و تشخیص اشیا گرفته تا تولید تصاویر جدید و جستجوی هوشمند تصویری.

⸻

چه مطالبی رو یاد میگیریم با این کتاب؟ 🤩
• دسته‌بندی تصاویر و تشخیص اشیا
• معماری‌های پیشرفته یادگیری عمیق
• یادگیری انتقالی و شبکه‌های مولد (GAN)
• استایل ترنسفر و دیپ‌دریم
• جاسازی‌های تصویری و جستجوی هوشمند تصویر

⸻

این کتاب واسه کیا مناسبه؟😌

این کتاب برای برنامه‌نویسان پایتون با سطح متوسط طراحی شده که می‌خوان وارد دنیای جذاب بینایی ماشین با کمک هوش مصنوعی بشن.

⸻
نویسنده کتاب اصلا خودش چیکارست؟ 🧐

محمد الجندی، معاون مهندسی در شرکت Rakuten و از افراد با تجربه در حوزه هوش مصنوعیه که سابقه ساخت و مدیریت محصولات هوش مصنوعی در آمازون و Twilio رو داره. توی این کتاب، دانش و تجربه عملی خودش رو به زبانی روان و کاربردی با شما به اشتراک می‌ذاره.

🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸

🧠 NeurAItex (NeurAI Tech Medical Innovation)🧠

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex

#️⃣ #NeurAI_book

🏳️‍🌈 چرا زبان برنامه‌نویسی پایتون؟

💻الکس وانگ پژوهشگر حوزه دیتا یه جمله باحال داره که میگه: "زندگی کوتاهه، پس از پایتون استفاده کن".

🔸 اولش که وارد حوزه داده شدم، یه عالمه ابزار و زبان برنامه نویسی جلوم بود و نمی‌دونستم از کجا شروع کنم. هرکسی یه چیزی پیشنهاد می‌داد و هر روزم اسم یه زبان یا ابزار جدیدو می‌شنیدم و واقعا گیج شده بودم. تا اینکه با پایتون آشنا شدم. پایتون برای من فقط یه زبان برنامه‌نویسی نبود؛ یه جعبه ابزار کامل بود که از تمیز و مرتب کردن داده‌های کثیف با pandas، تا ساخت نمودارهای دیدنی با Matplotlib رو شامل می‌شد.

⚡️ شاید براتون جالب باشه که بدونین که پایتون بیش از ۴۷۰ هزار کتابخونه و بسته تو PyPI داره و ۶۹٪ دیتا ساینتیست‌های دنیا ازش استفاده می‌کنن!

👉 حالا ما یه لیست جامع از پر کاربردترین این ابزارها رو اینجا براتون جمع کردیم:

⚡️ پردازش داده‌ها:

CuPy / Datatable / Vaex / Pandas

Modin / Polars / NumPy


⚡️ تحلیل آماری:

SciPy / PyMC3 / PyStan

Statsmodels / Lifelines / Pingouin


⚡️ پردازش زبان طبیعی:

NLTK / BERT / spaCy / TextBlob

Polyglot / Genism / Pattern


⚡️ تحلیل سری‌های زمانی:

Kats / Sktime / Darts

AutoTS / Prophet


⚡️ مصورسازی داده‌ها:

Plotly / Altair / Matplotlib / Seaborn

Geoplotlib / Pygal / Folium / Bokeh


⚡️ یادگیری ماشین:

JAX / Keras / Theano / XGBoost

Scikit-learn / TensorFlow / PyTorch


⚡️ عملیات پایگاه داده:

Dask / PySpark / Ray

Koalas / Kafka / Hadoop


⚡️ استخراج داده‌ها از وب:

Beautiful Soup / Scrapy

Octoparse / Selenium

🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸

🧠 NeurAItex (NeurAI Tech Medical Innovation)🧠

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex

#️⃣ #NeurAI_code

💻 اگه واقعاً می‌خوای تو دنیای پژوهش حرفی برای گفتن داشته باشی، فقط دونستن یه سری تئوری کافی نیست! باید بلد باشی چی بپرسی، چطوری تحقیق کنی، مقاله بنویسی و مهم‌تر از همه، کارت تأثیر داشته باشه. این دوره‌ها برای همینه. هر کدومشون یه قدم مهمه برای اینکه بتونی با اطمینان و حرفه‌ای تو مسیر تحقیق و انتشار علمی حرکت کنی:

1️⃣ درک روش‌های پژوهش
تو این دوره یاد می‌گیری چطور سؤال پژوهشی درست طراحی کنی و چطوری نوآوری کارت رو برجسته نشون بدی. اگه اینو بلد نباشی، از اولش اشتباه رفتی!
لینک دوره

2️⃣ روش‌شناسی پژوهش
قراره با کلی روش مختلف تحقیق، نمونه‌گیری و جمع‌آوری داده آشنا بشی. اینکه چه روشی رو کجا استفاده کنی، واقعاً فرق بین یه پژوهش قوی و یه کار معمولیه.
لینک دورهب

3️⃣ چطور یه مقاله علمی بنویسیم و منتشر کنیم؟
این بخش شاهکاره! از نوشتن مقاله گرفته تا داوری و انتخاب مجله/کنفرانس مناسب، همه‌چی رو یاد می‌گیری. اگه دنبال چاپ مقاله درست‌حسابی‌ای، اینو از دست نده!
لینک دوره

4️⃣ پژوهش اثرگذار
فقط مقاله چاپ کردن مهم نیست؛ اینکه کارت بتونه واقعاً تأثیر بذاره، یعنی تو بازی اصلی وارد شدی. این دوره دقیقاً بهت یاد می‌ده چطوری کارت رو به یه اثر واقعی تبدیل کنی.
لینک دوره

🔸🔸🔸🔸🔸

📲 حس می‌کنی جای یه دوره خالیه؟
کامنت بذار و بهمون بگو

🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸

🧠 NeurAItex (NeurAI Tech Medical Innovation)🧠

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex

#️⃣ #NeurAI_research

🚀 داستان معمولاً از یه جرقه شروع می‌شه…

💡 فکر کن یه ایده خوب و جدید تو ذهنته. مثلاً می‌گی: «می‌تونم با هوش مصنوعی کاری کنم که از روی عکس چشم، ریسک دیابت رو خیلی زودتر بفهمیم!» یا «می‌شه یه مدل ساخت که از روی عکس رادیولوژی، تومور بدخیم رو از خوش‌خیم تشخیص بده، بدون نیاز به نمونه‌برداری.» ایده‌ات عالیه و خیلی هم به‌جا! ولی خب، این فعلاً فقط یه ایده است، یه جرقه. حالا می‌خوای این جرقه رو تبدیل کنی به یه شعله‌ی پایدار، یه چیزی که واقعاً کار کنه و مفید باشه. اینجاست که پای پروپوزال میاد وسط.

⁉️ پروپوزال مثل چی می‌مونه؟

🗺 فکر کن می‌خوای یه سفر مهم بری. همین‌جوری کوله‌ات رو برنمی‌داری بزنی به جاده، درسته؟ اول برنامه‌ریزی می‌کنی: کجاها می‌خوای بری؟ چقدر هزینه داره؟ چی لازم داری؟ کی باهاته؟ پروپوزال دقیقاً نقشه راه سفر تحقیقاتی توئه.❔ حالا اگه نقشه نداشته باشی چی می‌شه؟ خب، احتمالاً سردرگم می‌شی. نمی‌دونی از کجا شروع کنی. چه داده‌هایی لازمه؟ از کدوم مرکز؟ کدوم روش هوش مصنوعی بهتره؟ اصلاً چجوری بفهمی مدلی که ساختی واقعاً جواب می‌ده یا شانسی بوده؟ کلی وقت و انرژی و شاید هزینه هدر می‌ره و آخرش ممکنه به نتیجه‌ی دلخواه نرسی. مثل اینه که بخوای یه ساختمان بسازی، ولی نقشه نداشته باشی؛ فقط مصالح رو روی هم می‌چینی، بی‌هدف!

⚒ پروپوزال چیکار می‌کنه که این‌جوری نشه؟


↔️ تکلیفت رو با خودت و کارت روشن می‌کنه (چرا این کار؟): مجبورت می‌کنه دقیق فکر کنی: «چرا این مشکل (مثلاً تشخیص دیرهنگام فلان بیماری) مهمه؟ روش‌های فعلی چه ضعف‌هایی دارن؟ چرا فکر می‌کنم هوش مصنوعی می‌تونه کمک کنه؟» این‌جوری هم خودت مسیرت رو بهتر می‌فهمی، هم می‌تونی اهمیت کارت رو به بقیه نشون بدی.

↔️ می‌گه دقیقاً قراره چیکار کنی (چجوری انجامش بدم؟): این بخش خیلی مهمه. باید مثل یه راهنمای دقیق بنویسی: چه داده‌هایی لازم داری؟ از کجا؟ چجوری آماده‌شون می‌کنی (پیش‌پردازش)؟ با چه ابزاری کار می‌کنی (کدوم مدل هوش مصنوعی)؟ چجوری می‌فهمی نتیجه کارت خوب بوده یا نه (ارزیابی)؟ این جزئیات باعث می‌شه هم کارت علمی و دقیق باشه، هم بقیه بتونن کار تو رو بفهمن و حتی تکرار کنن.

↔️ حواست رو به نکات حساس جمع می‌کنه (اخلاق و محدودیت‌ها): کار با اطلاعات بیماران خیلی حساسه. پروپوزال باعث می‌شه از اول به این فکر کنی: «چجوری اطلاعات محرمانه بمونه؟ چطور مطمئن بشم به کسی ضرر نمی‌رسه؟ اگه مدل من برای همه یکسان کار نکرد چی (سوگیری)؟ محدودیت‌های کارم چیه؟» فکر کردن به این‌ها از اول، نشون می‌ده کارت اصولی و مسئولانه است.

↔️ مقصد رو مشخص می‌کنه (هدف چیه؟): دقیقاً می‌خوای به چی برسی؟ کی می‌تونی بگی کارم به نتیجه رسید؟ پروپوزال کمک می‌کنه هدف‌های مشخص و قابل اندازه‌گیری داشته باشی تا الکی تو مسیر گم نشی.5. می‌گه کی به کیه و چی لازمه (تیم و بودجه): کیا تو این پروژه همراهتن؟ نقش هرکس چیه؟ چقدر بودجه و امکانات (مثل کامپیوتر مناسب) لازم داری؟ این‌جوری همه چی شفاف می‌شه.


💭 چرا باید بقیه رو هم قانع کنی؟ این نقشه فقط برای خودت نیست. باید به یه سری افراد و نهاد دیگه هم ارائه بدی:


👫 کمیته اخلاق: این‌ها باید مطمئن بشن که داری کار درست و اخلاقی انجام می‌دی و حواست به حقوق و سلامت بیماران هست. پروپوزالت مثل مجوز اخلاقی کارت می‌مونه.

💵 تأمین‌کننده‌های بودجه (دانشگاه، سازمان‌ها): این‌ها می‌خوان بدونن سرمایه‌گذاری‌شون (چه مالی و چه زمانی) روی یه طرح منطقی، قابل اجرا و باارزش انجام می‌شه. پروپوزالت مثل طرح توجیهی علمی کارت می‌مونه.

🙌 هم‌تیمی‌هات: پروپوزال باعث می‌شه همه اعضای تیم بدونن دقیقاً قراره چیکار کنن و وظیفه‌شون چیه. مثل یه توافق‌نامه اولیه می‌مونه که همه رو هماهنگ می‌کنه.


💻 می‌دونم، نوشتن پروپوزال اولش ممکنه کمی سخت و وقت‌گیر به نظر بیاد. ولی باور کن، مهم‌ترین قدمه تا اون ایده خوب توی ذهنت، تبدیل بشه به یه پروژه علمی درست و حسابی، اخلاقی و مفید، مخصوصاً تو کارهای حساس هوش مصنوعی و پزشکی.

📢 حالا یه خبر خوب: ما دقیقاً برای کمک به همین مرحله، یه فایل راهنمای کاربردی آماده کردیم که اصول و نکات کلیدی نوشتن یه پروپوزال خوب و استاندارد رو یادت می‌ده. این راهنما حاصل کلی تجربه عملی از نوشتن و پیگیری پروپوزال‌ها در دانشگاه‌ها و مراکز معتبر هست.

🤳 پس این فرصت خوب رو از دست نده! راهنما رو دانلود کن و برای هر دوست یا همکاری که فکر می‌کنی بهش نیاز داره و می‌خواد کارش رو علمی و اصولی جلو ببره، بفرست. مطمئن باش به دردش می‌خوره!

🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸

🧠 NeurAItex (NeurAI Tech Medical Innovation)🧠

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex

#️⃣ #NeurAI_research

🪐 امروز، روز جهانی آگاهی از اوتیسم هستش و وقت خوبیه که بیشتر درباره درک و پذیرش این اختلال صحبت کنیم.

💡 راستش رو بخواهید، برای خیلی از خانواده‌ها، اولِ راه پُر از نگرانی و سواله. گاهی باید مدت‌ها منتظر بمونن تا بفهمن دقیقاً چه خبره. تشخیص اختلال طیف اوتیسم (ASD) کار راحتی نیست؛ اغلب به مشاهداتی بستگی داره که هم زمان می‌بره و هم ممکنه نظر هر متخصصی با اون یکی فرق کنه. نتیجه‌اش اینه که خیلی از بچه‌ها تا ۴، ۵ یا حتی ۶ سالگی تشخیص نمی‌گیرن. یعنی دقیقاً اون «زمان طلایی» بین ۲ تا ۳ سالگی که بهترین وقت برای شروع کمک و مداخلاته، از دست میره.

🥲 فکرش رو بکنید، فقط به خاطر اینکه علائم خیلی واضح نبودن یا یه متخصص خوب زودتر در دسترس نبوده، این فرصت مهم از دست بره. همین چالش باعث شده محقق‌ها از خودشون بپرسن:

یعنی تکنولوژی می‌تونه کمک کنه که زودتر و بهتر بفهمیم قضیه چیه؟

⚡️ خبر خوب اینه که جواب دنیای هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) به این سوال، یه «بله» محکم و امیدبخشه! دانشمندها دارن به کامپیوترها یاد میدن که مثل یه دستیار فوق‌العاده باهوش عمل کنن و الگوهایی رو توی داده‌ها پیدا کنن که شاید چشم ما آدم‌ها نبینه.

☀️ مثلاً Canvas Dx رو در نظر بگیرید که دکتر دنیس وال و تیمش توی Cognoa راه انداختن. این اولین و تنها ابزار مبتنی بر هوش مصنوعیه که سازمان غذا و داروی آمریکا (FDA) برای کمک به تشخیص ASD تأییدش کرده. کارش هم جالبه؛ به جای اسکن‌های پیچیده، اطلاعاتی که پدر و مادرها و دکترها میدن رو کنار ویدئوهای کوتاه و ساده از بازی کردن و رفتار بچه توی محیط عادی خودش، تحلیل می‌کنه. هوش مصنوعی این لحظه‌های معمولی رو به یه امتیاز عددی و عینی تبدیل می‌کنه و توی تحقیقات اولیه هم نشون داده که خیلی دقیقه. یه جورایی یه دید قابل اعتماد و تکرارپذیر بهمون میده.

🔥از اون طرف، توی دانشگاه لوئیزویل، دکتر ایمن الباز و همکارانش دارن یه جورایی مغز رو رمزگشایی می‌کنن! اون‌ها هوش مصنوعی ساختن که می‌تونه عکس‌های MRI رو با دقت بررسی کنه و یاد بگیره تفاوت‌های ساختاری و عملکردی خیلی ریز مغز که به ASD ربط دارن رو پیدا کنه. سیستم‌هاشون نه تنها توی تشخیص اوتیسم خیلی دقیق عمل کردن، بلکه حتی ممکنه بتونن شدت اون رو هم تخمین بزنن. انگار یه نگاه بدون دردسر به داخل مغز میندازن!

گاهی وقت‌ها هم، سرنخ‌های مهم توی کارهای خیلی ساده قایم شدن.

⭐️ تیم دکتر لیزا عزیززاده توی دانشگاه کالیفرنیای جنوبی، با یه بازی رنگ‌آمیزی ساده روی تبلت، یه کشف باحال کردن! هوش مصنوعی‌شون با تحلیل جزئیات ریز حرکت انگشت بچه روی صفحه – مثلاً فشار انگشت، نرمی حرکت، سرعتش – تونسته فرق بین بچه‌های اوتیسم، بچه‌هایی که رشد عادی دارن و حتی بچه‌هایی که یه مشکل مشابه به اسم دیسپراکسی (ناهماهنگی حرکتی) دارن رو تشخیص بده. این روش «امضای حرکتی» شاید مخصوصاً برای تشخیص اوتیسم توی دخترها که گاهی علائم‌شون کمتر به چشم میاد، خیلی کمک‌کننده باشه.

خب، این همه کار علمی پیچیده تهش برای خانواده‌ها چی داره؟ امید❤️


1️⃣ زودتر جواب بگیرن: فاصله بین نگرانی تا مطمئن شدن کم بشه و بچه‌ها زودتر کمک لازم رو دریافت کنن.


2️⃣ نظر دقیق‌تری داشته باشن: کمتر به برداشت‌های شخصی و سلیقه‌ای وابسته باشن.

3️⃣ برای همه کار کنه: ابزارهایی ساخته بشه که برای بچه‌ها با هر پیشینه و جنسیتی خوب کار کنن.

4️⃣ تفاوت‌ها رو بهتر بفهمن: کمک کنه فرق اوتیسم رو با مشکلات دیگه‌ای که علائم شبیه دارن، بفهمن.


💭 اما یادمون نره که قرار نیست این‌ تکنولوژی‌ها جای دکترها رو بگیرن؛ هدف اینه که ابزارهای خیلی قوی‌تری در اختیارشون قرار بدن. حتی سازمان‌های ناظر مثل FDA دارن راه رو باز می‌کنن که این سیستم‌های هوش مصنوعی با گرفتن اطلاعات بیشتر از دنیای واقعی، به طور امن یاد بگیرن و بهتر بشن.

امروز داستان داره عوض میشه. داستانی که توش تکنولوژی همراه با هوش٫ مهربونی و همدلی مهندس ها و پزشک هاا، داره کمک می‌کنه تا زمان به نفع بچه‌ها تغییر کنه، استعدادهاشون زودتر شکوفا بشه و امید و شفافیت بیشتری برای خانواده‌هایی که با اوتیسم زندگی می‌کنن، به ارمغان بیاد❤️✨.

🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸

🧠 NeurAItex (NeurAI Tech Medical Innovation)🧠

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex

#️⃣ #NeurAI_research

💀 کشف دارو یکی از سخت‌ترین و پرهزینه‌ترین مراحل توسعه درمان‌های جدیده. سال‌ها زمان، آزمایش‌های پرریسک، و سرمایه‌گذاری‌های بالا لازم داره تا یه داروی مؤثر وارد بازار بشه. اما حالا هوش مصنوعی داره این مسیر رو متحول می‌کنه.

⚡از طراحی ترکیبات دارویی گرفته تا پیش‌بینی اثرگذاری، کاهش عوارض، و حتی شبیه‌سازی آزمایش‌ها، AI به ما این امکان رو داده که سریع‌تر، دقیق‌تر و کم‌هزینه‌تر عمل کنیم.

🎉 توی چهارمین کنگره WANA که با میزبانی پژوهشگاه رویان و دبیری علمی دکتر وصوق برگزار می‌شه،
دکتر بهزاد مشیری، استاد دانشگاه تهران، استاد وابسته دانشگاه واترلو و سرپرست تیم ما، در یکی از پنل‌ها درباره‌ٔ این موضوع صحبت خواهند کرد:

😯 مروری بر کشف دارو با استفاده از روش‌های هوش مصنوعی
ایشون به پیشرفت‌های اخیر، راهکارهای فعلی، چالش‌ها و چشم‌انداز آینده‌ی AI در حوزه دارو می‌پردازن.

✨همچنین در این کنگره درباره مباحث دیگه‌ای مثل پزشکی بازساختی، مهندسی بافت، کاربردهای AI در درمان و تحقیقات پیشرفته هم صحبت می‌شه.

✅ در پایان، به شرکت‌کنندگان گواهی معتبر به زبان انگلیسی داده می‌شه که می‌تونه برای مسیر حرفه‌ای یا آکادمیک‌شون مفید باشه.

💻 ثبت‌نام از طریق لینک زیر:
https://www.royan-edu.ir/DoreList?id=687



🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸

🧠 NeurAItex (NeurAI Tech Medical Innovation)🧠

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex

#️⃣ #NeurAI_events


#هوش_مصنوعی #کشف_دارو #پزشکی_بازساختی #WANA2025 #پژوهشگاه_رویان

۱۱ آوریل، روز جهانی بیماری پارکینسون

🗓 امروز بهانه‌ایه برای اینکه کمی بیشتر درباره یکی از مهم‌ترین بیماری‌های عصبی قرن بدونیم؛ بیماری‌ای که شاید اولش فقط با یه لرزش خفیف شروع بشه، ولی کم‌کم به تمام جنبه‌های زندگی فردی و اجتماعی آدم‌ها سرایت می‌کنه: پارکینسون.

🔔 پارکینسون یه بیماری عصبی-تخریبی (نورودژنراتیو) هست که بیشتر افراد بالای ۶۰ سال رو درگیر می‌کنه، ولی در برخی موارد زودتر هم بروز پیدا می‌کنه. علت اصلیش، از بین رفتن تدریجی سلول‌های تولیدکننده‌ی دوپامین توی ناحیه‌ای از مغز به اسم سابستانشیا نیگراست. دوپامین ماده‌ایه که نقش اصلی رو توی کنترل حرکات ایفا می‌کنه. وقتی سطح دوپامین بیاد پایین، مغز دیگه نمی‌تونه حرکات بدن رو خوب مدیریت کنه.

🔎 علائم اصلی بیماری شامل لرزش (تِرِمور)، کندی حرکات (برادی‌کینزیا)، سفتی عضلات، ناپایداری وضعیت بدن، و در مراحل پیشرفته‌تر، مشکلات گفتاری، نوشتاری و حتی تغییرات شناختی و روانی هست.

🆘 یکی از چالش‌های اصلی درباره‌ی پارکینسون اینه که تشخیص اولیه‌اش سخته. چون علائم ممکنه به آهستگی و خیلی نامحسوس شروع بشن. اینجاست که هوش مصنوعی وارد ماجرا می‌شه.

🆙 نقش هوش مصنوعی در تشخیص پارکینسون

امروزه الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می‌تونن با استفاده از داده‌های مختلفی مثل:
🔵ضبط صدا و تحلیل گفتار (برای بررسی اُفت صدا یا مکث‌های غیرطبیعی)
🔵تحلیل الگوهای نوشتاری و رسم اشکال ساده
🔵داده‌های حرکتی ثبت‌شده با حسگرهای پوشیدنی
🔵تصاویر MRI یا fMRI مغز
🔵تحلیل ویدئو از نحوه راه رفتن یا حرکات دست

بتونن پارکینسون رو حتی قبل از اینکه فرد خودش متوجه علائم جدی بشه، تشخیص بدن. این مدل‌ها گاهی دقتی بالاتر از متخصصین انسانی نشون دادن و دارن تبدیل به ابزار کمکی مهمی برای پزشک‌ها می‌شن.

🆕 وقتی داروها کافی نیستند: درمان با جراحی

در مراحل پیشرفته بیماری، وقتی داروهایی مثل لوودوپا دیگه اثر لازم رو ندارن یا عوارض زیادی ایجاد می‌کنن، پزشک‌ها ممکنه گزینه‌ی تحریک عمقی مغز (Deep Brain Stimulation - DBS) رو پیشنهاد بدن.

تو این روش، الکترودهایی خیلی دقیق و باریک در عمق مغز کاشته می‌شن (معمولاً در نواحی مثل Subthalamic Nucleus یا Globus Pallidus Internus). این الکترودها سیگنال‌های الکتریکی بسیار دقیقی ارسال می‌کنن تا فعالیت‌های غیرنرمال مغز رو تنظیم کنن و علائم بیماری کاهش پیدا کنه.
جراحی DBS یه فرآیند بسیار حساس و دقیق هست که نیازمند ناوبری تصویربرداری، محاسبات پیچیده و استفاده از تجهیزات پیشرفته جراحیه.

🤖 مهندسی، مغز دوم پشت درمان

در تمام این فرآیندها، مهندسی پزشکی، مهندسی برق و علوم کامپیوتر نقش‌های کلیدی دارن.
🔹الگوریتم‌های هوش مصنوعی توسط متخصصین علم داده و یادگیری ماشین توسعه داده می‌شن.
🔹مهندسین پزشکی در ساخت تجهیزات دقیق تصویربرداری، دستگاه‌های DBS، و حسگرهای پوشیدنی مشارکت دارن.
🔹در طراحی ربات‌های جراح، سیستم‌های واقعیت افزوده برای جراحی و پلتفرم‌های تحلیل داده‌های پزشکی، مهندسان نرم‌افزار، سخت‌افزار و طراحان رابط کاربری نقش محوری ایفا می‌کنن.

☀️🌈 آینده‌ روشن با همکاری علم و فناوری

پارکینسون هنوز درمان قطعی نداره، اما همین پیشرفت‌های علمی و مهندسی باعث شدن کیفیت زندگی بیماران به‌طرز چشم‌گیری بهتر بشه. آینده‌ای که توش هوش مصنوعی بیماری رو قبل از ظاهر شدن علائم شناسایی کنه، جراحی‌ها با دقت میلی‌متری انجام بشه، و بیمار با کمک دستگاه‌های هوشمند زندگی مستقل‌تری داشته باشه، اون‌قدرها هم دور نیست.

‼️تصویر بالا مرتبط با انجام عمل DBS توسط استاد منصور پرورش در ایران میباشد.
⸻

💬 پس اگه این موضوع برات جالب بود، پیشنهاد می‌کنم حتماً یه گشت‌و‌گذاری تو دنیای “AI in Parkinson’s Diagnosis” یا “Deep Brain Stimulation” بزنی. ترکیب علم اعصاب، پزشکی، هوش مصنوعی و مهندسی واقعاً شگفت‌انگیزه!



🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸🔸

🧠 NeurAItex (NeurAI Tech Medical Innovation)🧠

📱@neuraitex
📱neuraitex
📱neuraitex