این انجمن در زمینه:
۱) برگزاری کارگاههای آموزشی و پژوهشی در حوزه هوش مصنوعی در علوم و جراحی اعصاب
۲) اجرای طرحهای پژوهشی میانرشتهای زیر نظر اعضای برجسته هیئت علمی هوش مصنوعی و علوم و جراحی مغز و اعصاب
۳) حمایت از پایاننامههای دانشجویی، ارتباط با صنعت و فناوری، توسعه دانش در این حوزه
۴) تشکیل تیمهای پروژه محور جهت توسعه و ایجاد مدلها و نگارش مقالات علمی معتبر
۵) ایجاد فرصتهای درآمدزایی و برای پژوهشگران و متخصصین از طریق پروژههای صنعتی و کاربردی
۶) برقراری ارتباط با متخصصین و پژوهشگران خارج کشور و…
فعالیت خواهد کرد.
| @NeuroAI_Association |
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🔥3👌1
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
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
neuro-surgery.info
❤8
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
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
neuro-surgery.info
🔥8
#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
🔶 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
neuro-surgery.info
🔥5❤1
#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
#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
😍4🔥3
#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
#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
❤4
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
🔹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
❤3🔥2👍1
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
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
🔥3👌2
🧠 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
❓ 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
❤2🔥1
🧠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
🔹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
🔥2
🧠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
🔸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
🔥2