روش‌های نوین کمک به تشخیص سکته مغزی: نقش در تصمیم‌گیری‌های جراحی

تشخیص سریع و دقیق سکته مغزی نقش تعیین‌کننده‌ای در انتخاب مسیر درمان، از جمله مداخلات جراحی، دارد. در سال‌های اخیر پیشرفت‌های قابل‌توجهی در فناوری‌های کمک‌تشخیصی به وقوع پیوسته است که تأثیر آن‌ها در بهبود زمان و دقت تشخیص غیرقابل انکار است.

یکی از مهم‌ترین این پیشرفت‌ها، استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل تصویربرداری مغزی است. پلتفرم‌هایی مانند RapidAI و VIZ.ai می‌توانند به‌صورت خودکار انسداد عروق بزرگ (LVO)، نواحی penumbra و core infarct را شناسایی کرده و در زمان واقعی به تیم درمان هشدار دهند. مطالعات نشان داده‌اند که این سامانه‌ها زمان تصمیم‌گیری برای ترومبکتومی را تا ۴۰ درصد کاهش می‌دهند.

در محیط پیش‌بیمارستانی نیز ابزارهای بالینی ساده‌ای مانند FAST-ED و RACE برای تخمین احتمال انسداد شریانی به کار می‌روند که به انتقال هدفمند بیماران به مراکز تخصصی کمک می‌کند. این مقیاس‌ها در کنار هوش مصنوعی، تریاژ دقیق‌تری فراهم می‌سازند.

از سوی دیگر، زیست‌نشانگرهایی نظیر GFAP و RNAهای غیرکدکننده در حال ورود به مرحله عملیاتی هستند. این بیومارکرها می‌توانند به‌سرعت نوع سکته را شناسایی کرده و مسیر درمانی مناسب (درمان دارویی یا مداخله جراحی) را مشخص کنند.

فناوری‌های موبایلی و اپلیکیشن‌های مبتنی بر AI نیز به‌ویژه در مناطق کم‌برخوردار به ابزارهای مکمل برای تشخیص اولیه تبدیل شده‌اند. این ابزارها با تحلیل چهره و حرکات بیمار، هشدارهای فوری ارسال می‌کنند و تشخیص را به مراتب تسهیل می‌نمایند.

در مجموع، هم‌افزایی میان فناوری‌های نوین، هوش مصنوعی و زیست‌نشانگرها چشم‌انداز جدیدی را در مدیریت سکته مغزی ترسیم کرده‌اند که در آن جراحان مغز و اعصاب نقشی محوری در تصمیم‌گیری سریع و دقیق خواهند داشت.

گردآورنده: محدثه احمدلو

ما را به دوستان خود معرفی کنید.🌱

#هوش_مصنوعی_در_پزشکی #هوش_مصنوعی_عصبی
#AI_in_medicine
#neuro_AI
🆔@NeuroAI_Association
🆔@Neurosurgery_association
🆔@Neurosurgeryassociation
🆔Linkedin
neuro-surgery.info

الگوریتم‌های اندازه‌گیری درد

اندازه‌گیری درد یکی از چالش‌های بزرگ در پزشکی است زیرا درد یک تجربه ذهنی و شخصی است. الگوریتم‌های اندازه‌گیری درد با استفاده از فناوری‌های مختلف سعی دارند تا این مشکل را حل کرده و به پزشکان در ارزیابی و درمان بهتر کمک کنند.

انواع الگوریتم‌های اندازه‌گیری درد

1. الگوریتم‌های مبتنی بر ارزیابی‌های خودگزارشی:
این الگوریتم‌ها از مقیاس‌ها و پرسش‌نامه‌ها برای ارزیابی درد استفاده می‌کنند.

مقیاس عددی درد (NRS)

مقیاس تصویری درد (VAS)

مقیاس McGill Pain Questionnaire

2. الگوریتم‌های مبتنی بر سیگنال‌های فیزیولوژیکی:
از سیگنال‌های فیزیولوژیکی مانند ضربان قلب، فشار خون، و فعالیت مغزی برای تحلیل درد استفاده می‌شود.

EEG (الکتروانسفالوگرافی)

تغییرات ضربان قلب و فشار خون

3. الگوریتم‌های مبتنی بر تصاویر پزشکی:
تصاویر پزشکی مانند MRI یا تصاویر حرارتی برای شبیه‌سازی و تحلیل درد به‌کار می‌روند.

تصویر حرارتی (برای ارزیابی تغییرات دمای بدن)

4. الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی:
استفاده از یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های پیچیده از منابع مختلف (تصویری، فیزیولوژیکی و خودگزارش‌شده) جهت پیش‌بینی و ارزیابی دقیق‌تر درد.

تحلیل داده‌های چندبعدی

چالش‌ها و محدودیت‌ها:

تنوع فردی: درد تجربه‌ای شخصی است و الگوریتم‌ها ممکن است در افراد مختلف نتایج مشابهی نداشته باشند.

کمبود داده‌های استاندارد: نیاز به داده‌های بیشتر و استاندارد برای دقت بیشتر.

وابستگی به فناوری: برخی از الگوریتم‌ها نیاز به تجهیزات خاص دارند که همیشه در دسترس نیست.

الگوریتم‌های اندازه‌گیری درد می‌توانند به پزشکان کمک کنند تا ارزیابی دقیق‌تری از درد انجام دهند و درمان‌های مؤثرتری ارائه دهند. با این حال، چالش‌هایی مانند تنوع در تجربه درد و محدودیت‌های فناوری باید رفع شوند تا دقت این الگوریتم‌ها افزایش یابد.

گردآورنده: پریسا نیکبخت امیرآباد

ما را به دوستان خود معرفی کنید.🌱

#هوش_مصنوعی_در_پزشکی #هوش_مصنوعی_عصبی
#AI_in_medicine
#neuro_AI
🆔@NeuroAI_Association
🆔@Neurosurgery_association
🆔@Neurosurgeryassociation
🆔Linkedin
neuro-surgery.info

#خبر_نامه

🔶 نقش نوین پروتزهای عصبی در بازتوانی ضایعات نخاعی

پروتزهای عصبی، ابزارهایی که از طریق پالس‌های الکتریکی با سیستم عصبی ارتباط برقرار می‌کنند، در درمان آسیب‌های نخاعی تحول ایجاد کرده‌اند. به گفتهٔ دکتر Ryan J. Solinsky از کلینیک مایو، طی ۱۱ سال گذشته، تحریک نخاعی اپیدورال و غیرتهاجمی توانسته‌اند عملکردهایی را بازگردانند که تا پیش‌ازاین غیرممکن به نظر می‌رسیدند.

– تحریک اپیدورال (مطالعهٔ ۲۰۱۸): موجب توانایی در راه رفتن با کمک و بهبود کنترل تنه شد.

– تحریک ترانس‌کوتانئوس (مطالعهٔ ۲۰۲۴): قدرت دست و توان گرفتن را در افراد مبتلا به تتراپلژی مزمن بهبود داد.

این فناوری‌های نوین، نگاه ما به بازتوانی را تغییر داده و با مداخلات هوشمند و شخصی‌سازی‌شده، امید جدیدی به بیماران داده‌اند.

#پروتز_عصبی
#ضایعه_نخاعی
#بازتوانی
#نوروتکنولوژی
#مایوکلینیک
#توانبخشی_عصبی

🔶 منبع: Mayoclinic


گرد آورنده: دکتر بهناز راحتی

ما را به دوستان خود معرفی کنید.🌱

#هوش_مصنوعی_در_پزشکی #هوش_مصنوعی_عصبی
#AI_in_medicine
#neuro_AI
🆔@NeuroAI_Association
🆔@Neurosurgery_association
🆔@Neurosurgeryassociation
🆔Linkedin
neuro-surgery.info

#مقاله_هوش_مصنوعی
#هوش_مصنوعی
#علوم_اعصاب

تشخیص صرع از طریق سیگنال های EEG به کمک یادگیری عمیق

این پژوهش به دنبال توسعه‌ی یک مدل یادگیری عمیق برای طبقه‌بندی سیگنال‌های EEG در سه حالت تشنج، بین تشنج و حالت عادی است. پس از ثبت EEG بیماران، سیگنال ها به بخش های کوچک تری تقسیم و برچسب گذاری شدند. همچنین حذف نویز و نرمال سازی نیز برای پیش پردازش داده ها صورت گرفته است.

از یک شبکه عصبی کانولوشنی یک‌بعدی (1D-CNN) برای استخراج خودکار ویژگی‌های کلیدی از سیگنال‌های خام EEG استفاده شده است. این شبکه‌ها در شناسایی الگوهای مکانی و زمانی در داده‌های EEG بسیار مؤثر هستند. در ادامه یک روش ترکیبی یادگیری عمیق به کار رفته که CNN را با حافظه‌ی کوتاه‌مدت بلند (LSTM) با یک سختاری مبتنی بر ترنسفورمر ادغام می‌کند تا داده‌های متوالی EEG را پردازش کند.

- مدل پیشنهادی به دقتی بیش از ۹۵٪ در طبقه‌بندی سیگنال‌های EEG صرعی دست یافته است.
- عملکرد آن از روش‌های سنتی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی ساده‌تر بهتر بوده است.
- ترکیب CNN با ترنسفورمر به‌ویژه در شناسایی وابستگی‌های بلندمدت در سیگنال‌های EEG عملکرد قوی‌تری نشان داده است.

اهمیت و کاربردها
- تشخیص زودهنگام تشنج: می‌تواند در نظارت لحظه‌ای بر بیماران مبتلا به صرع مفید باشد.
- تشخیص خودکار: وابستگی به تحلیل دستی EEG را کاهش می‌دهد و سرعت و یکنواختی تشخیص را بهبود می‌بخشد.
- قابلیت ادغام با دستگاه‌های EEG پوشیدنی برای پایش مداوم بیماران.


منبع

گرد آورنده: محدثه جلیلی

#هوش_مصنوعی_در_پزشکی #هوش_مصنوعی_عصبی
#AI_in_medicine
#neuro_AI

در انجمن هوش‌مصنوعی در علوم‌و‌جراحی اعصاب با ما همراه باشید.

🆔@NeuroAI_Association

#مقاله_هوش_مصنوعی
#هوش_مصنوعی
#علوم_اعصاب

بیماری پارکینسون و هوش مصنوعی

#پارکینسون

🔹در بیماری پارکینسون تشخیص زودهنگام و پیش‌بینی اپیزودهای یخ‌زدگی (Freeze) نقش مهمی در کاهش علائم و پایش بیماری دارد.

🔹این مرور با هدف ارزیابی استفاده از روش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) در تحلیل الگوی راه‌رفتن برای تشخیص و مدیریت بیماری پارکینسون انجام شده است.

🔹تحلیل راه‌رفتن مبتنی بر AI توانسته نتایج امیدوارکننده‌ای در پیشگیری از اپیزودها freezing بهبود تشخیص و افزایش استقلال حرکتی بیماران پارکینسونی نشان دهد. از مزایای این روش می‌توان به دقت تشخیصی بالا، پایش مداوم و امکان مداخلات درمانی شخصی‌سازی‌شده اشاره کرد.

🔹سیستم‌های تحلیل راه‌رفتن مبتنی بر هوش مصنوعی نویدبخش مدیریت بهتر بیماری پارکینسون و بهبود نتایج درمانی بیماران هستند. این فناوری می‌تواند فرآیند تصمیم‌گیری بالینی را متحول کرده و زمینه‌ساز درمان‌های شخصی‌سازی‌شده شود، اما تحقیقات بیشتری برای اثبات اثربخشی و بهینه‌سازی استفاده از آن‌ها مورد نیاز است.

🔸گردآورنده: دکتر هنگامه یوسفی
🔸منبع

#هوش_مصنوعی_در_پزشکی #هوش_مصنوعی_عصبی
#AI_in_medicine
#neuro_AI

در انجمن هوش‌مصنوعی در علوم‌و‌جراحی اعصاب با ما همراه باشید.

🆔@NeuroAI_Association

هوش مصنوعی در برآورد خون‌ریزی و مدیریت هموراژ

🔹یادگیری عمیق برای تحلیل گاز استریل:

هوش مصنوعی با تحلیل تصاویر گازهای آغشته به خون در حالت طبیعی و مچاله‌شده، بدون نیاز به باز کردن دستی، میزان خون‌ریزی را در جراحی‌ها به‌ویژه لاپاراسکوپی با دقت بالا تخمین می‌زند.

🔹پیش‌بینی در لیپوساکشن حجیم:

در لیپوساکشن‌های با حجم بالا، مدل‌های هوش مصنوعی با دقت ۹۴.۱٪ خون‌ریزی را پیش‌بینی کرده و به بهبود برنامه‌ریزی پیش از عمل و کاهش خطرات کمک می‌کنند.

🔹پایش بلادرنگ در اتاق عمل:

پلتفرم‌هایی مانند Gauss Triton با استفاده از هوش مصنوعی، میزان خون‌ریزی حین جراحی را به‌صورت بلادرنگ گزارش می‌کنند و در شناسایی زودهنگام هموراژ، از جمله خون‌ریزی پس از زایمان، نقش مؤثری دارند.

🔹ابزارهای اورژانس و تروما:

سامانه‌هایی نظیر AI-TRiPS خطر خون‌ریزی تهدیدکننده حیات را در بیماران ترومایی ارزیابی کرده و از مداخلات فوری حمایت می‌کنند.

🔹تشخیص بر اساس تصویربرداری:

الگوریتم‌های هوش مصنوعی با تحلیل سی‌تی‌اسکن، بروز هماتوم و خون‌ریزی مغزی را با حساسیت ۷۸–۸۷٪ و ویژگی تا ۸۵٪ پیش‌بینی می‌کنند.

🔹چشم‌انداز آینده:

تلفیق داده‌های ویدیویی، فیزیولوژیک و بیمارمحور در سیستم‌های چندوجهی هوش مصنوعی، افق تازه‌ای در پایش و پیش‌بینی هموراژ گشوده و نویدبخش کاهش مرگ‌ومیر ناشی از خون‌ریزی در سراسر جهان است.

گردآورنده: فاطمه نورانی

منابع:
منبع ۱ | منبع ۲ | منبع ۳ | منبع ۴ | منبع ۵ | منبع ۶ | منبع ۷ | منبع ۸ | منبع ۹ | منبع ۱۰

#هوش_مصنوعی_در_پزشکی
#هوش_مصنوعی_عصبی
#هوش_مصنوعی_در_جراحی
#AI_in_medicine
#neuro_AI

در انجمن هوش‌مصنوعی در علوم‌و‌جراحی اعصاب با ما همراه باشید.

🆔@NeuroAI_Association

هوش مصنوعی در پزشکی قلب و عروق

هوش مصنوعی (AI) تحول بزرگی در تشخیص و درمان بیماری‌های قلبی ایجاد کرده است. این فناوری با تحلیل دقیق داده‌های پزشکی مانند نوار قلب (ECG)، می‌تواند نارسایی پمپ قلب و آریتمی‌ها مانند فیبریلاسیون دهلیزی را حتی قبل از بروز علائم شناسایی کند. دقت برخی ابزارهای مبتنی بر AI در این زمینه به بیش از ۹۰٪ رسیده است.

همچنین، هوش مصنوعی در تفسیر سریع اسکن‌های مغزی برای بیماران مبتلا به سکته‌ کاربردی است و باعث افزایش سرعت تشخیص و محدودیت آسیب مغزی می شود. در فناوری‌هایی مانند ساعت‌های هوشمند نیز از AI برای پایش عملکرد قلب و تشخیص زودهنگام اختلالات استفاده می‌شود. این ابزارها، مکمل دانش پزشکان هستند و با پردازش سریع اطلاعات، روند تصمیم‌گیری بالینی را بهبود می‌بخشند.

هوش مصنوعی همچنین در آموزش پزشکان برای یادگیری روش‌های نادر و پیچیده نقشی مؤثر دارد.

منبع

مهشید فراهانی

#هوش_مصنوعی_در_پزشکی
#هوش_مصنوعی_عصبی
#هوش_مصنوعی
#آریتمی_قلب
#AI_in_medicine
#neuro_AI

در انجمن هوش‌مصنوعی در علوم‌و‌جراحی اعصاب با ما همراه باشید.

🆔@NeuroAI_Association

🧠 پیشرفت تشخیص اختلال خواب با هوش مصنوعی

❓ چگونه هوش مصنوعی تشخیص آپنه خواب را بهبود می‌بخشد؟

🔹هوش مصنوعی جایگزینی سریع، غیر تهاجمی و دقیق برای روش های سنتی مانند پلی سونوگرافی ارائه می دهد. این سیستم ها با استفاده از سیگنال‌های زیستی مانند جریان هوای بینی،اشباع اکسیژن و نوار قلب، آپنه انسدادی خواب (OSA) و هایپوپنه را با دقت بالینی تشخیص می‌دهد.

🔹یک مدل یادگیری عمیق، سیگنال‌های یک بعدی را به اسکالوگرام‌های دو بعدی تبدیل می‌کند و به دقت ۹۴٪ در تشخیص رویداد، ۹۹٪ در غربالگری OSA و ۹۳٪ در درجه‌بندی شدت دست می‌یابد. همچنین هوش مصنوعی با ادغام داده‌های نوار قلب و اشباع اکسیژن تشخیص هیپوپنه را بهبود می‌بخشد.

🔹دستگاه‌های پوشیدنی هوش مصنوعی دقت ۸۷٪ را برای نظارت از راه دور آپنه خواب نشان می‌دهند که برای جمعیت‌های محروم ایده‌آل است.

🧠 چگونه هوش مصنوعی فیزیولوژی خواب را تفسیر می‌کند؟

🔹هوش مصنوعی از تجزیه و تحلیل تخصصی تقلید می‌کند و سیگنال‌ها را برای شبکه‌های عصبی کانولوشن به اسکالوگرام تبدیل می‌کند تا الگوهای تنفسی را استخراج کند.
🔹 مدل‌های یادگیری ماشینی در طبقه‌بندی OSA و بی‌خوابی به دقت بیش از ۹۷٪ دست می‌یابند. شبکه‌های عصبی نمودارهای هایپنودنسیتی تولید می‌کنند و تشخیص نارکولپسی را بهبود می‌بخشند.

🩺 پیامدهای بالینی
هوش مصنوعی زمان تشخیص را کاهش می‌دهد، غربالگری خانگی را امکان‌پذیر می‌کند و درمان‌های شخصی‌سازی‌شده مانند CPAP یا جراحی را هدایت می‌کند.

گردآورنده: دکتر فرنوش وثوق

🔗 منابع: ۱، ۲ ،۳، ۴، ۵

#هوش_مصنوعی_در_پزشکی
#هوش_مصنوعی_عصبی
#هوش_مصنوعی
#آریتمی_قلب
#AI_in_medicine
#neuro_AI

در انجمن هوش‌مصنوعی در علوم‌و‌جراحی اعصاب با ما همراه باشید.

🆔@NeuroAI_Association

🧠هوش مصنوعی در برنامه‌ریزی جراحی

🔹هوش مصنوعی عصبی به‌سرعت در حال متحول کردن شیوه‌ی برنامه‌ریزی جراحی‌هاست. شبکه‌های عصبی با تحلیل حجم زیادی از تصاویر پزشکی مانند سی‌تی‌اسکن و MRI، به جراحان کمک می‌کنند تا ساختارهای آناتومیکی را دقیق‌تر ببینند و احتمال بروز عوارض را پیش‌بینی کنند.

🔻برای مثال، شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) می‌توانند به‌صورت خودکار اندام‌ها و توده‌ها را از تصویر جدا کرده و مدل‌های سه‌بعدی دقیقی بسازند که در تصمیم‌گیری پیش از جراحی نقش کلیدی دارند. این ابزارها می‌توانند خطای انسانی را کاهش داده و دقت جراحی را به‌ویژه در موارد پیچیده‌ای مثل جراحی مغز یا سرطان افزایش دهند.

🔻همچنین هوش مصنوعی می‌تواند سناریوهای مختلف جراحی را شبیه‌سازی کرده و به جراح کمک کند تا بهترین روش را انتخاب کند. هرچند این تکنولوژی‌ها جایگزین دانش پزشک نمی‌شوند، اما به‌عنوان یک دستیار هوشمند، ایمنی و نتایج جراحی را بهبود می‌بخشند.

منبع

گردآورنده: آذین دولتی

#هوش_مصنوعی_در_پزشکی
#هوش_مصنوعی_عصبی
#هوش_مصنوعی
#آریتمی_قلب
#AI_in_medicine
#neuro_AI

در انجمن هوش‌مصنوعی در علوم‌و‌جراحی اعصاب با ما همراه باشید.

🆔@NeuroAI_Association

🧠اقدامات پزشکی با هدایت ربات

🔸موقعیت یابی سوزن در روش های تحت هدایت سی‌تی اسکن با کمک ربات موجب افزایش دقت شده و نیاز به تکرار اقدامات را کاهش میدهد.

🔹نمای کلی ربات ANT-C:
ربات روی یک چرخ‌دستی رباتیک در کنار تخت سی‌تی‌اسکن قرار داشته و به آن متصل است. بازوی رباتیک که دارای ۶ درجه حرکت است، شامل آداپتور هدایت سوزن می‌باشد.

🔹هدایت ربات پتانسیل افزایش دقت، تسریع مراحل و کاهش قرار گرفتن در معرض اشعه را دارد.  با این حال، عوامل دیگری نیز وجود دارند که باید در کنار استفاده از آن در نظر گرفته شوند، مانند نصب، استریلیزاسیون و هزینه‌ها.

🔹نویسندگان خاطرنشان می‌کنند که استفاده از سیستم ANT-C از نظر فنی امکان‌پذیر است و به نظر می‌رسد برای محیط‌های بالینی موثر باشد، اما تحقیقات بیشتری برای تعیین اینکه آیا دستیار رباتیک می‌تواند نتایج را بهبود بخشد و چگونه بر دوز تابش در بیماران انسانی تأثیر می‌گذارد، مورد نیاز است.

منبع

گردآورنده: اسما محمدپناهی

#هوش_مصنوعی_در_پزشکی
#هوش_مصنوعی_عصبی
#هوش_مصنوعی
#آریتمی_قلب
#AI_in_medicine
#neuro_AI

در انجمن هوش‌مصنوعی در علوم‌و‌جراحی اعصاب با ما همراه باشید.

🆔@NeuroAI_Association

سیستم‌های ردیابی ابزار جراحی در جراحی‌های مغز و اعصاب به کمک هوش مصنوعی

🔹سیستم های ردیاب به عنوان چشم سوم جراحان در اتاق عمل عمل می‌کنند. این سیستم‌ها به‌صورت بلادرنگ، حرکت ابزارهای جراحی را پایش کرده و با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی، موقعیت آن‌ها را نسبت به ساختارهای حساس مغز بررسی می‌کنند.

🔹این سیستم‌ها با ترکیب دوربین‌های مادون‌قرمز، الگوریتم‌های بینایی ماشین (مثل YOLO)، و مدل‌های یادگیری عمیق (مانند CNN)، موقعیت ابزار جراحی را به‌صورت لحظه‌ای شناسایی می‌کنند. سپس این اطلاعات با تصاویر MRI یا CT بیمار هم‌تراز می‌شود (registration) تا موقعیت ابزار در مدل سه‌بعدی مغز تعیین شود.

🔹دقت بالا و سرعت پردازش (کمتر از ۵۰ میلی‌ثانیه) برای عملکرد ایمن در طول جراحی ضروری است.

🔻از جمله موارد کاربرد:
✅ Precision Surgery: جراحی دقیق در نواحی حساس مانند ساقه مغز یا گانگلیون‌های پایه
✅ Real-time Feedback: بازخورد لحظه‌ای برای اصلاح مسیر ابزار یا جلوگیری از آسیب
✅ Data Recording for AI Training: هر جراحی می‌تواند داده‌ برای آموزش الگوریتم‌های آینده فراهم کند
✅ Predictive Assistance: با تحلیل حرکت دست جراح، سیستم می‌تواند خطای انسانی را پیش‌بینی و هشدار دهد

🔻نمونه‌های واقعی:
• Brainlab Curve Navigation
• Medtronic StealthStation S8
• پروژه‌های تحقیقاتی دانشگاه‌هایی مثل MIT و ETH در حال توسعه الگوریتم‌های دقیق‌تر AI برای این کار هستند.

گردآورنده: مهدیس عبداله بیگی

منابع ۱، ۲

#هوش_مصنوعی_در_پزشکی
#هوش_مصنوعی_عصبی
#هوش_مصنوعی
#AI_in_medicine
#neuro_AI

در انجمن هوش‌مصنوعی در علوم‌و‌جراحی اعصاب با ما همراه باشید.

🆔@NeuroAI_Association

هوش مصنوعی در پزشکی: فرصت‌ها و چالش‌های اخلاقی در ۲۰۲۵

🔹اگرچه هوش مصنوعی انقلابی در تشخیص و درمان بیماری‌ها ایجاد می‌کند، اما با نگرانی‌های جدی اخلاقی مثل حفظ حریم خصوصی، بی‌طرفی داده‌ها و اعتماد بیماران همراه است.

🔹حریم خصوصی: رمزنگاری و ناشناس‌سازی داده‌ها برای محافظت از اطلاعات حساس بیماران حیاتی است.

🔹سوگیری الگوریتمی: داده‌های غیرنمونه  باعث ناعدالتی در مراقبت‌های بهداشتی می‌شوند؛ باید داده‌ها متنوع و عادلانه جمع‌آوری شوند.

🔹اعتماد و شفافیت: توضیح نحوه کار AI و آموزش پزشکان کلید اعتمادسازی است.

🔹قوانین و استانداردها: قوانین نظیر FDA و AI Act اروپا وجود دارد، اما باید بیشتر روی اثربخشی بالینی و ایمنی تمرکز کنند.

🔹همکاری دولت، شرکت‌ها و پزشکان راه رسیدن به هوش مصنوعی اخلاقی و موثر است.

گردآورنده: سارا آتش بیگ

منبع

#هوش_مصنوعی_در_پزشکی
#هوش_مصنوعی_عصبی
#هوش_مصنوعی
#آریتمی_قلب
#AI_in_medicine
#neuro_AI

در انجمن هوش‌مصنوعی در علوم‌و‌جراحی اعصاب با ما همراه باشید.

🆔@NeuroAI_Association

پیگیری بهبودی پس از جراحی: برداشتن تومور مغزی

🔹پیگیری بهبودی پس از جراحی در جراحی برداشتن تومور مغزی، پیشرفت بیمار را رصد می‌کند تا نتایج را بهینه کند، عوارض را کاهش دهد، مدت بستری در بیمارستان را کوتاه‌تر کند و کیفیت زندگی را بهبود ببخشد.

🔻روش‌های کلیدی:

• ارزیابی درد: مقیاس بصری آنالوگ (VAS، از ۰ تا ۱۰) برای اندازه‌گیری درد استفاده می‌شود تا مدیریت درد (مثلاً با پاراستامول) را هدایت کند و مصرف اوپیوئیدها را به حداقل برساند.

• پایش عصبی: مقیاس کمای گلاسگو (GCS، از ۳ تا ۱۵) سطح هوشیاری را ارزیابی می‌کند و مشکلاتی مانند ادم (تورم) را تشخیص می‌دهد. معاینات عملکرد حرکتی و شناختی را بررسی می‌کنند.

• نتایج گزارش شده توسط بیمار (PROMs): اپلیکیشن‌ها یا پرسشنامه‌ها علائمی مانند سردرد را ثبت می‌کنند که امکان مداخله زودهنگام برای تشنج یا سایر مشکلات را فراهم می‌سازد.

• علائم حیاتی: پایش ضربان قلب، فشار خون و سطح اکسیژن به مدیریت حالت تهوع و استفراغ پس از جراحی و ریسک‌های تنفسی کمک می‌کند.

• تحرک: رصد تحرک زودهنگام خطراتی مانند ترومبوز وریدی را کاهش می‌دهد.

🔸پروتکل‌های ERAS، که به‌تازگی برای جراحی مغز و اعصاب مانند برداشتن تومور مغزی تطبیق داده شده‌اند، بر مراقبت‌های قبل، حین و بعد از جراحی تمرکز دارند.
این پروتکل‌ها شامل آموزش بیمار، مدیریت درد، ارزیابی نورولوژیک و نتایج گزارش‌شده توسط بیمار هستند تا مدت بستری، عوارض و هزینه‌ها را کاهش داده و کیفیت زندگی و استقلال عملکردی را بهبود بخشند.

اگرچه در جراحی عمومی و ستون فقرات موفق بوده‌اند، بیماران تومور مغزی نیاز به اصلاحات خاص برای اجرای گسترده‌تر ERAS در نوروآنکولوژی دارند.

گردآورنده: نگار اعظمی

منبع

#هوش_مصنوعی_در_پزشکی
#هوش_مصنوعی_عصبی
#هوش_مصنوعی
#آریتمی_قلب
#AI_in_medicine
#neuro_AI

در انجمن هوش‌مصنوعی در علوم‌و‌جراحی اعصاب با ما همراه باشید.

🆔@NeuroAI_Association

نقش هوش مصنوعی در پایش علائم حیاتی

🔹هوش مصنوعی در سال‌های اخیر به ابزاری نوین و تحول‌آفرین در پایش مداوم علائم حیاتی بیماران، به‌ویژه در بخش نوروسرجری، تبدیل شده است. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، امکان تحلیل داده‌های پیچیده فیزیولوژیک مانند ضربان قلب، فشار خون، نرخ تنفس، اشباع اکسیژن و حتی امواج مغزی فراهم شده است.

🔹این سیستم‌ها می‌توانند الگوهای غیرعادی را پیش از بروز علائم بالینی آشکار شناسایی کرده و هشدارهای زودهنگام برای شروع درمان فراهم کنند. در بیماران دچار آسیب‌های تروماتیک مغزی یا جراحی‌های پیچیده مغز، این قابلیت می‌تواند در پیشگیری از افزایش فشار داخل جمجمه، افت ناگهانی فشار خون یا شروع سپسیس نقش حیاتی ایفا کند.

🔹همچنین، با کاهش وابستگی به پایش دستی و به‌حداقل‌رساندن خطای انسانی، دقت و سرعت مداخلات درمانی افزایش می‌یابد. پژوهش‌ها نشان داده‌اند که استفاده از این فناوری‌ها می‌تواند بهبود قابل‌توجهی در نتایج درمان و کاهش مرگ‌ومیر بیماران نوروسرجری داشته باشد.

گردآورنده: حسان عباسی

منابع: ۱، ۲

#هوش_مصنوعی_در_پزشکی
#هوش_مصنوعی_عصبی
#هوش_مصنوعی
#آریتمی_قلب
#AI_in_medicine
#neuro_AI

در انجمن هوش‌مصنوعی در علوم‌و‌جراحی اعصاب با ما همراه باشید.

🆔@NeuroAI_Association

سوگیری الگوریتمی در تصویربرداری مغز: تهدیدی خاموش برای ایمنی بیماران

🔹سیستم‌های هوش مصنوعی تحلیل‌گر اسکن مغز اختلافات هشداردهنده‌ای نشان می‌دهند:
- دقت ۳۰% کمتر در تشخیص آلزایمر مراحل اولیه برای زنان
- نرخ خطای ۴۵% بیشتر در تشخیص تومور برای بیماران سیاه‌پوست
- ضعیف‌ترین عملکرد برای سالمندان آسیایی (>65 سال) با علائم پارکینسون

دلایل اصلی:
۱. سوگیری داده‌ای: ۷۸% داده‌های آموزشی از کشورهای سفیدپوست‌نشین می‌آیند
۲. مشکلات فنی: الگوریتم‌ها "موارد متوسط" را بر موارد حاشیه‌ای ترجیح می‌دهند
۳. کمبودهای اعتبارسنجی: تنها ۱۲% مطالعات مدل‌ها را روی گروه‌های چندقومیتی تست می‌کنند

🔹راهکارهای در دست اجرا:
مدل "FairNeuro" ام‌آی‌تی - کاهش ۶۰% سوگیری نژادی در تست‌های اولیه
پروژه "تنوع عصبی" سازمان بهداشت جهانی - بانک تصاویر بین‌المللی با دسترسی آزاد
دستورالعمل جدید FDA (2024): نیاز به بررسی سوگیری برای دستگاه‌های هوش مصنوعی پزشکی

🔹هشدار حیاتی برای پزشکان:
"همیشه این موارد را در ابزارهای هوش مصنوعی بررسی کنید:
۱) ترکیب جمعیتی داده‌های آموزشی
۲) معیارهای عملکرد برای زیرگروه‌ها
۳) گواهی بررسی سوگیری FDA" - دکتر آمینا خان (مایو کلینیک)

منبع
گردآورنده: امیرمهدی خدابخشی

#هوش_مصنوعی_در_پزشکی
#هوش_مصنوعی_عصبی
#هوش_مصنوعی
#AI_in_medicine
#neuro_AI

در انجمن هوش‌مصنوعی در علوم‌و‌جراحی اعصاب با ما همراه باشید.

🆔@NeuroAI_Association

نگرانی‌های حریم خصوصی در استفاده از هوش مصنوعی در علوم اعصاب

🔹ادغام هوش مصنوعی در علوم اعصاب باعث تحول در تشخیص و تحقیقات مغز شده است. اما این تحول با نگرانی‌های جدی در مورد حریم خصوصی و امنیت داده‌ها همراه است.

🔹داده‌های تصویربرداری مغزی، EEG و سایر اطلاعات عصبی بسیار حساس هستند.
مدل‌های هوش مصنوعی به حجم زیادی از این داده‌ها برای عملکرد دقیق نیاز دارند.

🔹اگر این داده‌ها به‌درستی مدیریت نشوند، می‌توانند منجر به نقض حریم خصوصی شوند. نگرانی‌هایی درباره استفاده نظارتی از داده‌های مغزی در حال افزایش است. مکانیسم‌های فعلی، برای استفاده گسترده هوش مصنوعی ناکافی هستند.حتی داده‌های ناشناس نیز ممکن است توسط الگوریتم‌های پیشرفته شناسایی مجدد شوند.

🔹نشت داده در پایگاه‌های اطلاعاتی علوم اعصاب می‌تواند عواقب جدی برای بیماران داشته باشد. همچنین شرکت‌های سازنده رابط‌های مغز و رایانه ممکن است بدون شفافیت کافی داده جمع‌آوری کنند.

منبع
گردآورنده:ماندانا مهرداد

#هوش_مصنوعی_در_پزشکی
#هوش_مصنوعی_عصبی
#هوش_مصنوعی
#AI_in_medicine
#neuro_AI

در انجمن هوش‌مصنوعی در علوم‌و‌جراحی اعصاب با ما همراه باشید.

🆔@NeuroAI_Association

#خبرنامه
🔷️ پیش‌بینی دقیق درمان تومور هیپوفیز با هوش مصنوعی

▫️ انقلابی در تصمیم‌گیری درمانی توسط مایوکلینیک

- پژوهشگران مایو کلینیک با ایجاد پایگاه داده‌ی MAPER و تحلیل داده‌های بیش از ۱۲۰۰ بیمار، الگوریتم‌های یادگیری ماشین دقیقی برای پیش‌بینی نتایج جراحی تومورهای هیپوفیز طراحی کرده است. این مدل‌ها در بیماری کوشینگ ۹۱٪ دقت و در آکرومگالی ۸۱٪ دقت داشته‌اند.

▫️چه عواملی در پیش‌آگهی مؤثرند؟

- اندازه تومور، سن بیمار، BMI و درجه Knosp-Steiner از مهم‌ترین فاکتورهای پیش‌بینی درمان موفق بودند. تومورهای کوچک‌تر و برداشت کامل آن‌ها، شانس بهبودی بدون مداخله را بالا برده‌اند.

▫️گام بعدی: هوشمندسازی کامل بالین

- تیم تحقیقاتی در حال توسعه سامانه‌ای برای استخراج خودکار داده‌ها و تحلیل رادیومیکس جهت بهبود آنی تصمیم‌گیری بالینی است.

منبع: Mayoclinic

گرد آورنده: گلشن مرادی

#هوش_مصنوعی_در_پزشکی
#هوش_مصنوعی_عصبی
#هوش_مصنوعی
#AI_in_medicine
#neuro_AI

در انجمن هوش‌مصنوعی در علوم‌و‌جراحی اعصاب با ما همراه باشید.

🆔@NeuroAI_Association

ترجیحات بیماران درباره رضایت آگاهانه در استفاده از هوش مصنوعی پزشکی

🔹این مطالعه به بررسی ترجیحات بیماران درخصوص استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی (AI) در تشخیص بیماری‌ها می‌پردازد.طی یک آزمایش مبتنی بر نظرسنجی در کره جنوبی با 1000 شرکت‌کننده، مشخص شد که بیماران اطلاعات مربوط به استفاده از AI را بسیار مهم می‌دانند،حتی بیشتر از برخی اطلاعات رایج در رضایت‌نامه‌های پزشکی سنتی.

🔹عوامل جمعیت‌شناختی مانند جنسیت، سن ودرآمد بر میزان اهمیت اطلاعات تأثیر داشتند. برخلاف فرضیات اولیه، گستردگی استفاده از AI یا برتری عملکرد آن نسبت به پزشک انسانی تأثیر زیادی در کاهش نیاز به اطلاع‌رسانی نداشت.

🔹این مطالعه پیشنهاد می‌کند که فرآیند رضایت آگاهانه در صورت استفاده از AI باید شخصی‌سازی‌شده و فراتر از الزامات قانونی باشد تا اعتماد بیمار حفظ شود و تصمیم‌گیری آگاهانه تقویت گردد.

منبع

گردآورنده: محدثه احمدلو

#هوش_مصنوعی_در_پزشکی
#هوش_مصنوعی_عصبی
#هوش_مصنوعی
#AI_in_medicine
#neuro_AI

در انجمن هوش‌مصنوعی در علوم‌و‌جراحی اعصاب با ما همراه باشید.

🆔@NeuroAI_Association

🧠 انجمن هوش مصنوعی در علوم و جراحی اعصاب
به‌عنوان بزرگ‌ترین مجموعه فعال در این حوزه و تحت نظارت بنیاد ملی نخبگان، از علاقه‌مندان و متخصصان برای همکاری دعوت می‌کند.

ما در سه مسیر اصلی عضو جذب می‌کنیم:
🔹 سفیر انجمن – توسعه ارتباطات علمی و معرفی فعالیت‌ها
🔹 تولید محتوا – بازتاب تازه‌ترین دستاوردهای هوش مصنوعی و علوم اعصاب
🔹 پژوهش – همکاری در پروژه‌های علمی و بین‌رشته‌ای نوآورانه

با عضویت در انجمن:
✅ در کنار اساتید و پژوهشگران برجسته کشور فعالیت خواهید کرد.
✅ فرصت شرکت در پروژه‌های واقعی و کسب تجربیات عملی ارزشمند را خواهید داشت.
✅ برای فعالیت‌های خود گواهی معتبر از انجمن (تحت نظارت بنیاد ملی نخبگان) دریافت می‌کنید.
✅ مهارت‌های پژوهشی، ارتباطی و تخصصی خود را در محیطی علمی و پویا ارتقا می‌دهید.

✨ این فرصتی است برای آن‌که در مرز میان هوش مصنوعی، پزشکی و علوم اعصاب قدم بگذارید و در شکل‌دهی به آینده‌ی پزشکی هوشمند نقش داشته باشید.
👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇
برای شرکت در فراخوان اینجا را کلیک کنید.


🆔@NeuroAI_Association
🆔@Neurosurgery_association