🎙️ نوآوری در تولید پادکست علمی با هوش مصنوعی: به‌روزرسانی جدید NotebookLM

🔹 گوگل در تازه‌ترین به‌روزرسانی سرویس NotebookLM، قابلیت‌های نوینی را به بخش Audio Overviews افزوده است. این قابلیت اکنون از سه فرمت تازه پشتیبانی می‌کند که با نام‌های «خلاصه» (Brief)، «نقد» (Critique) و «مناظره» (Debate) معرفی شده‌اند.

🔹 پیش‌تر، تنها حالت موجود «بررسی عمیق» (Deep Dive) بود که منابع علمی را به‌طور مفصل تحلیل و در قالب پادکست ارائه می‌کرد. با افزودن سه حالت جدید، انعطاف و کارایی این ابزار برای کاربران پژوهشی و آموزشی به شکل چشمگیری افزایش یافته است.

📌 در حالت «خلاصه» (Brief)، محتوای یادداشت‌ها به‌صورت فشرده و در مدت یک تا دو دقیقه جمع‌بندی می‌شود.
📌 در حالت «نقد» (Critique)، ارائه‌ای شبیه بازخورد کارشناسانه شکل می‌گیرد که می‌تواند کیفیت محتوای علمی را بهبود بخشد.
📌 در حالت «مناظره» (Debate)، هوش مصنوعی گفت‌وگویی با رویکرد تضارب آرا و دیدگاه‌های متفاوت شبیه‌سازی می‌کند تا جوانب مختلف یک موضوع برجسته شود.

🔹 اهمیت این تحول از دیدگاه پژوهشی در آن است که فرمت‌های جدید، امکان یادگیری تطبیقی، تحلیل چندبعدی منابع و نقد علمی ساختارمند را فراهم می‌کنند. این موضوع با یافته‌های مطالعات حوزه «یادگیری با کمک هوش مصنوعی» (AI-assisted Learning) هم‌راستا است که نشان می‌دهند تنوع قالب‌های ارائه می‌تواند به درک عمیق‌تر، تقویت حافظه مفهومی و توسعه مهارت تفکر انتقادی در پژوهشگران و دانشجویان منجر شود.

✨ به بیان دیگر، NotebookLM اکنون تنها یک ابزار مرور منابع نیست، بلکه می‌تواند به‌عنوان یک دستیار پژوهشی چندوجهی در تولید محتوا، نقد علمی و حتی شبیه‌سازی مناظرات دانشگاهی مورد استفاده قرار گیرد.


راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

📊 از آزمایشگاه تا زندگی: شواهد اپی‌ژنتیک درباره انتقال PTSD به نسل بعد

🔹 در سال‌های اخیر، مطالعات علمی نشان داده‌اند که تجربه‌های تلخ و آسیب‌های روحی – مانند جنگ، نسل‌کشی، سوءاستفاده یا فشارهای شدید محیطی – می‌توانند تنها بر فرد اثر نگذارند، بلکه به نسل‌های بعدی نیز منتقل شوند.

🔹 این پدیده با علمی به نام اپی‌ژنتیک توضیح داده می‌شود؛ دانشی که بررسی می‌کند ژن‌ها چگونه و چه زمانی روشن یا خاموش می‌شوند. این تغییرات با افزودن یا حذف برچسب‌های شیمیایی روی DNA اتفاق می‌افتد و می‌تواند فعالیت ژن‌ها را کاهش یا افزایش دهد.

🧠 به تعبیر «ایزابل مانسوی»، استاد نورواپی‌ژنتیک:
ژنوم همان سخت‌افزار بدن است، اما اپی‌ژنتیک مثل نرم‌افزار پویا عمل می‌کند که مدام تحت تأثیر محیط تغییر می‌یابد.

🔹 نمونه‌ای برجسته از این پدیده در پژوهش‌های ریچل یهودا مشاهده شد. او با بررسی ۳۲ بازمانده هولوکاست و فرزندانشان، تغییر اپی‌ژنتیکی مشخصی را در ژن FKBP5 – مرتبط با اضطراب و PTSD – شناسایی کرد.

📌 این تغییر هم در بازماندگان و هم در فرزندانشان وجود داشت، اما در گروه کنترل دیده نشد. یافته‌ای که نشان می‌دهد تروما می‌تواند حتی از طریق سلول‌های جنسی والدین به نسل بعد منتقل شود و سلامت روانی فرزندان را تحت تأثیر قرار دهد.

✨ این نتایج به ما یادآور می‌شوند که تروما تنها یک تجربه شخصی نیست، بلکه میراثی بیولوژیک–روانی است که می‌تواند نسل‌ها را درگیر سازد.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🎯 ابزاری نوین برای مدیریت پژوهش و یادگیری در Projects : ChatGPT

🔹 شرکت OpenAI اعلام کرده است که ویژگی Projects، که پیش‌تر تنها برای کاربران پریمیوم در دسترس بود، اکنون برای تمامی کاربران رایگان ChatGPT نیز فعال شده است. ✨ این تغییر مهم به معنای آن است که همه کاربران می‌توانند گفت‌وگوهای خود را در محیطی ساختاریافته و موضوع‌محور مدیریت کنند.

🔹 در نگاه نخست، Projects شبیه به ایجاد پوشه‌های پیشرفته برای گفتگوها به نظر می‌رسد 📂 اما قابلیت‌های آن بسیار فراتر می‌رود. این ویژگی امکان می‌دهد که:
دستورالعمل‌های اختصاصی برای شیوه پاسخ‌دهی هوش مصنوعی تنظیم شود ✍️🤖
دسترسی ChatGPT به فایل‌ها یا داده‌های مشخص محدود یا مدیریت گردد 📑🔒
فضای جداگانه‌ای برای هر موضوع یا پروژه علمی، پژوهشی و حتی کاری ایجاد شود 🎯📊

🔹 اهمیت این تحول زمانی آشکار می‌شود که به جنبه‌های پژوهشی نگاه کنیم 🔬. برای دانشجویان، اساتید و پژوهشگران، این قابلیت ابزاری است برای:

مدیریت مرور ادبیات علمی 📚
تقسیم و سامان‌دهی تحلیل داده‌ها 📊
پیشبرد نگارش مقالات یا پایان‌نامه‌ها در چارچوبی منظم 📝

به بیان دیگر، Projects ChatGPT را از یک دستیار گفت‌وگویی ساده به یک مدیر پروژه هوش مصنوعی ارتقا می‌دهد که می‌تواند فرآیندهای علمی و حرفه‌ای را پشتیبانی و تسهیل کند.

✨ این اقدام OpenAI نشان‌دهنده گامی تازه در مسیر دموکراتیزه‌کردن ابزارهای هوش مصنوعی است؛ جایی که امکانات پیشرفته، نه‌تنها در اختیار کاربران ویژه بلکه برای همه پژوهشگران و علاقه‌مندان قابل دسترسی خواهد بود. 🌐💡

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

📚 چه زمانی باید استفاده از هوش مصنوعی مولد را به ناشر اعلام کنیم؟

🔹 در سال‌های اخیر، ناشران معتبر بین‌المللی دستورالعمل‌های دقیقی برای استفاده از هوش مصنوعی مولد در تولید مقالات و کتاب‌های علمی تدوین کرده‌اند. یکی از مهم‌ترین این راهنماها، دستورالعمل انتشارات وایلی (Wiley) است که به‌وضوح مشخص می‌کند در چه شرایطی نویسندگان موظف به اعلان (Declaration) یا افشا (Disclosure) هستند.

✒️ نگارش و ویرایش متن

✅ نیازمند افشا:
نگارش یا ویرایش بخشی از دست‌نوشته
تولید مثال یا مطالعات موردی
ترجمه محتوا
بازنویسی یا نگارش بخش‌های اساسی مقاله
تحلیل‌هایی که بر استدلال‌ها یا نتیجه‌گیری‌ها اثر می‌گذارند
❌ نیازی به افشا نیست:
اصلاحات جزئی گرامری یا املایی
رفع اشکالات نگارشی و نشانه‌گذاری
انتخاب عنوان فصل یا بخش
استفاده کم‌اهمیت از خروجی هوش مصنوعی (مثل اضافه کردن یک کلمه)

🔬 پژوهش و تحلیل

✅ نیازمند افشا:
سنتز یا آنالیز متون علمی
استدلال و تفسیر پژوهشی
شناسایی شکاف‌های علمی
استفاده از رفرنس‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی
آنالیز و تفسیر داده‌ها
تولید یا تغییر کدهای تحلیلی
❌ نیازی به افشا نیست:
جستجوی ساده در متون علمی
فرمت‌بندی و مدیریت رفرنس‌ها
جستجو در پایگاه‌های داده

🎨 محتوای بصری

✅ نیازمند افشا:
تولید یا ویرایش تصاویر، نمودارها و گراف‌ها
ساخت یا تغییر عکس‌ها با کمک هوش مصنوعی
❌ نیازی به افشا نیست:
تغییرات جزئی مانند تغییر اندازه، روشنایی یا کنتراست

📘 محتوای آموزشی

✅ نیازمند افشا:
طراحی تمرین‌ها و سؤالات آموزشی
تهیه روبریک‌ها و ارزیابی‌ها
❌ نیازی به افشا نیست:
فرمت‌بندی ساده یا تغییرات شکلی در متون آموزشی

🔎 پیام اصلی این دستورالعمل روشن است:
هر جا که هوش مصنوعی به‌طور معنادار در شکل‌گیری محتوا یا تحلیل پژوهشی نقش داشته باشد، باید موضوع به ناشر اعلام شود. در مقابل، استفاده‌های سطحی و غیرتأثیرگذار نیازی به افشا ندارند.

📑 این شفافیت، نه‌تنها از بروز ابهام در اصالت آثار علمی جلوگیری می‌کند، بلکه اعتماد جامعه پژوهشی به نتایج و فرآیندهای علمی را نیز تقویت می‌سازد.


راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🔷 حسگر الماسی؛ انقلابی در تشخیص سرطان

🔸 پژوهشگران دانشگاه وارویک موفق به توسعه یک حسگر دستی مبتنی بر الماس شده‌اند که می‌تواند مسیر گسترش سرطان را در بدن شناسایی کند. این نوآوری علمی، گامی مهم در جهت بهبود تشخیص زودهنگام متاستاز است؛ مرحله‌ای حیاتی که سلول‌های سرطانی از تومور اولیه به سایر بخش‌های بدن گسترش می‌یابند. 🧬

🔸 این فناوری نوین جایگزینی ایمن و غیرسمی برای روش‌های رایج فعلی مانند ردیاب‌های رادیواکتیو و رنگ‌های پزشکی محسوب می‌شود. در این روش، به‌جای مواد خطرناک، از نانوذرات اکسید آهن به‌عنوان مایع ردیاب استفاده می‌شود. این ذرات همراه سلول‌های سرطانی حرکت می‌کنند و به پزشکان امکان می‌دهند که تشخیص دهند آیا سرطان به غدد لنفاوی رسیده است یا خیر. 🧲

🔸 مقاله‌ی مرتبط با این پژوهش در مجله‌ی Physical Review Applied منتشر شده و نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از ویژگی‌های خاص الماس برای ساخت حسگری فوق‌حساس استفاده کرد که حتی کوچک‌ترین تغییرات ناشی از حرکت نانوذرات را شناسایی می‌کند.

✨ این ابتکار می‌تواند انقلابی در تشخیص سرطان و انتخاب مسیر درمانی درست ایجاد کند؛ چرا که شناسایی سریع‌تر متاستاز، معادل افزایش شانس بقا و کیفیت زندگی بیماران خواهد بود.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🔷 راز توهم هوش مصنوعی از نگاه محققان OpenAI

🔸 محققان OpenAI در مقاله‌ای پژوهشی توضیح داده‌اند که چرا مدل‌های زبانی دچار توهم می‌شوند؛ وضعیتی که در آن مدل با اطمینان اطلاعات نادرست را به‌عنوان واقعیت بیان می‌کند.

🧠 یافته‌ها نشان می‌دهد ریشه این مشکل در روش‌های آموزش و ارزیابی استاندارد است. در سیستم‌های فعلی، مدل‌ها به جای پذیرش «عدم قطعیت»، به حدس‌زدن تشویق می‌شوند. دلیل آن هم این است که در معیارهای ارزیابی، حتی یک پاسخ حدسی شانس کسب امتیاز دارد، اما گفتن «نمی‌دانم» هیچ امتیازی به همراه ندارد.

📖 پژوهشگران می‌نویسند:
«انسان‌ها ارزش ابراز عدم قطعیت را در دنیای واقعی یاد می‌گیرند، اما مدل‌های زبانی با آزمون‌هایی ارزیابی می‌شوند که عدم قطعیت را جریمه می‌کنند.»

🔍 از منظر علمی، منشأ این توهم‌ها به مرحله پیش‌آموزش روی داده‌های اینترنتی برمی‌گردد. مدل‌ها در این مرحله با پیش‌بینی کلمه بعدی آموزش می‌بینند. در حالی‌که الگوهای پرتکرار مانند گرامر و املای کلمات به‌خوبی آموخته می‌شوند، حقایق خاص و نادر (مثل تاریخ تولد یک فرد) فاقد الگوی آماری پایدار هستند. در نتیجه مدل به جای دسترسی به یک حقیقت قطعی، محتمل‌ترین ترکیب کلمات را «حدس» می‌زند.

✨ این نتایج پژوهشی نشان می‌دهد که طراحی روش‌های نوین آموزشی و ارزیابی علمی‌تر برای مدل‌های زبانی ضروری است؛ رویکردی که در حال حاضر موضوع تحقیقات فعال در حوزه‌ی AI safety و Machine Learning Evaluation است.

📑 این مقاله بخشی از تلاش‌های جدید جامعه علمی برای درک محدودیت‌ها و رفع خطاهای مدل‌های زبانی است، تا مسیر توسعه هوش مصنوعی شفاف‌تر، ایمن‌تر و پژوهش‌محورتر شود‌.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🔷 انتشار نشریه جدید: BMJ Digital Health & AI؛ آینده پژوهش در سلامت دیجیتال

📖 گروه انتشاراتی BMJ اخیراً مجله‌ای علمی با عنوان BMJ Digital Health & AI راه‌اندازی کرده است. این نشریه به انتشار پژوهش‌های برجسته و نوآورانه در زمینه سلامت دیجیتال و فناوری‌های هوش مصنوعی در پزشکی اختصاص دارد.

🧩 هدف این مجله، فراهم کردن بستری برای معرفی مدل‌ها و داده‌های نوین، انتشار نتایج کارآزمایی‌های بالینی و مرورهای سیستماتیک، و همچنین مقالات تحلیلی درباره موضوعات مهمی همچون اخلاق، ایمنی بیمار، امنیت داده‌ها و اثربخشی بالینی است.

📌 تاکنون تنها یک شماره از این نشریه اوپن‌اکسس منتشر شده است. در همین شماره، دکتر Joel Grunhut (دانشگاه مریلند) در سرمقاله‌ای به خطری اساسی اشاره کرده است:

⚠️ پدیدۀ حلقه بسته (Closed-Loop) هوش مصنوعی؛ آینده‌ای که در آن AI از تحلیل داده تا نگارش مقاله، داوری و حتی هدایت تصمیم‌های بالینی را برعهده می‌گیرد.

🔍 نکات کلیدی مقاله:

1️⃣ هوش مصنوعی وارد تمام چرخه پژوهش پزشکی شده است: از فرضیه‌سازی و تحلیل داده تا نگارش و داوری.
2️⃣ مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند به‌عنوان "همکار نویسنده" عمل کنند، اما خطر سوگیری پنهان و یکنواختی علمی وجود دارد.
3️⃣ ابزارهای AI در داوری مقالات توانمند هستند، اما جایگزینی کامل بصیرت انسانی می‌تواند آسیب‌زا باشد.
4️⃣ خطر بزرگ: شکل‌گیری یک چرخه بسته که در آن پژوهش و شواهد پزشکی تنها محصول الگوریتم‌ها باشند.

⚖️ پیامدهای پژوهشی و بالینی

🔸 سوگیری: یادگیری الگوریتم‌ها از داده‌های تاریخی می‌تواند نابرابری‌ها را تقویت کند.
🔸 مسئولیت‌پذیری: اگر شواهد AI موجب خطای بالینی شوند، چه کسی مسئول است؟ پژوهشگر، سردبیر یا توسعه‌دهنده؟
🔸 نوآوری: خطر اینکه علم به جای جهش‌های خلاقانه، تنها به تکرار و پیشرفت‌های تدریجی محدود شود.

✅ راه‌حل پیشنهادی

برای جلوگیری از خطر حلقه بسته، پژوهشگران پیشنهاد می‌کنند:

🔹 حفظ مشارکت معنادار انسان در همه مراحل
🔹 تدوین دستورالعمل‌های شفاف و اخلاق‌مدار
🔹 توسعه ابزارهایی برای شناسایی شکاف‌های دانشی
🔹 همکاری بین‌رشته‌ای و آموزش نسل آینده پژوهشگران

📢 جمع‌بندی:
هوش مصنوعی می‌تواند آینده نشر علمی و پزشکی را متحول کند، اما برای جلوگیری از تضعیف خلاقیت انسانی، باید بینش و قضاوت پژوهشگران همچنان در مرکز باقی بماند.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🧠 رونمایی از مدل استدلالی K2 Think در امارات؛ چالشی برای OpenAI و DeepSeek

🔹 دانشگاه هوش مصنوعی محمد بن زاید (MBZUAI) در همکاری با شرکت G42 از مدل استدلالی K2 Think پرده‌برداری کرده است؛ مدلی کم‌هزینه که به گفته توسعه‌دهندگان، می‌تواند در سطح مدل‌های پرچمدار جهان عمل کند.

🔹 ویژگی متمایز این مدل اندازه‌ی کوچک آن است؛ تنها ۳۲ میلیارد پارامتر در مقایسه با مدل عظیم R1 شرکت DeepSeek با ۶۷۱ میلیارد پارامتر. با وجود این تفاوت چشمگیر در مقیاس، K2 Think در آزمون‌های دشوار حوزه‌های ریاضیات، کدنویسی و علوم (مانند AIME24 و GPQA-Diamond) توانسته نتایجی هم‌سطح یا حتی بهتر از رقبا ثبت کند.

🔹 به گفته‌ی «ریچارد مورتون»، مدیرعامل مؤسسه مدل‌های پایه‌ای در MBZUAI: «ما در حال نشان دادن این واقعیت هستیم که با منابع کمتر هم می‌توان دستاوردهای بزرگ به‌دست آورد.»

🔹 این مدل بر پایه‌ی Qwen 2.5 علی‌بابا ساخته شده و روی سخت‌افزارهای شرکت Cerebras توسعه یافته است؛ ترکیبی که نشان‌دهنده‌ی هم‌گرایی فناوری‌های متن‌باز و زیرساخت‌های پیشرفته محاسباتی است.

📌 کاربرد پژوهشی:

مدل K2 Think می‌تواند به‌عنوان ابزاری مقرون‌به‌صرفه و قدرتمند در اختیار محققان قرار گیرد؛ به‌ویژه برای پروژه‌هایی که نیازمند استدلال پیچیده، تحلیل داده‌های علمی و توسعه الگوریتم‌های نوین هستند، بدون آنکه به منابع عظیم محاسباتی وابسته باشند.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🔵 پژوهش علمی: آیا اضطراب نشانه‌ای از
هوش بالاتر است؟

🔹 مطالعه‌ای منتشرشده در مجله Frontiers in Evolutionary Neuroscience نشان داده است که افراد مبتلا به اختلال اضطراب فراگیر (GAD) در تست‌های هوش، به‌ویژه در هوش کلامی و حل مسئله، عملکرد بالاتری دارند.
🔹 این یافته دیدگاه سنتی نسبت به اضطراب را تغییر می‌دهد: پشت افکار نگران‌کننده ممکن است یک ذهن تحلیلگر و آینده‌نگر پنهان شده باشد.
🔹 محققان توضیح می‌دهند که این ارتباط ریشه در تکامل انسان دارد. در دوران باستان، افراد نگران‌تر زودتر تهدیدها را می‌دیدند، خطرات را پیش‌بینی می‌کردند و راهکارهای جایگزین برای بقا می‌یافتند. به بیان دیگر، اضطراب نوعی سیستم هشدار زودهنگام مغز بوده که همزمان ظرفیت‌های تحلیلی و زبانی را تقویت می‌کرده است.
🔹 همین ویژگی می‌تواند توضیح دهد چرا افراد مضطرب توانایی بالایی در سناریوسازی، تحلیل جزئیات و طراحی استراتژی‌های پیچیده دارند.

⚡️ نکته هیجان‌انگیز: آنچه ما «زیاده‌فکری» می‌نامیم، می‌تواند بازتابی از سطح بالای توانایی شناختی و خلاقیت باشد. بنابراین شاید زمان آن رسیده باشد که به اضطراب نه صرفاً به‌عنوان یک بار روانی، بلکه به‌عنوان نشانه‌ای از ذهنی تیزهوش و تکامل‌یافته نگاه کنیم.

🔗 منبع: Frontiers in Evolutionary Neuroscience

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🟢 کشف امیدوارکننده: اسپری بینی آزلستین و کاهش ابتلا به COVID-19

🟡 آزلستین چیست؟

این اسپری از دهه‌ها پیش به‌صورت غیر نسخه‌ای در بیش از ۷۰ کشور و با برندهای مختلف در دسترس بوده و برای درمان چندین نوع حساسیت، از جمله تب یونجه استفاده می‌شود. پس از نتایج امیدوارکننده در آزمایش‌های آزمایشگاهی و بیماران مبتلا به SARS-CoV-2، محققان یک آزمایش بالینی جدید برای بررسی اثربخشی آن در پیشگیری از COVID-19 آغاز کردند.

🟡 جزئیات آزمایش بالینی

این مطالعه هشت هفته‌ای توسط تیمی از دانشگاه سارلند آلمان انجام شد. در این آزمایش ۴۵۰ شرکت‌کننده به دو گروه تقسیم شدند:
گروه اول سه بار در روز از اسپری بینی آزلستین استفاده کردند.
گروه دوم همان روند را با اسپری پلاسیبو دنبال کردند.

🟡 نتایج شگفت‌انگیز

تنها ۲.۲٪ از شرکت‌کنندگان گروه آزلستین به SARS-CoV-2 مبتلا شدند.
در مقابل، در گروه پلاسیبو این میزان به ۶.۷٪ رسید.

⚡️ این یافته‌ها نشان می‌دهد که آزلستین می‌تواند به‌عنوان یک ابزار پیشگیرانه مؤثر در کنار سایر روش‌های بهداشتی برای کاهش خطر ابتلا به کرونا استفاده شود.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

📊 مطالعه جدید Lancet درباره مرگ‌ومیر ناشی از بیماری‌های غیرواگیر (۲۰۰۱–۲۰۱۹)

🔹 مطالعه‌ای تازه در مجله‌ی Lancet تغییرات مرگ‌ومیر ناشی از بیماری‌های غیرواگیر مانند سرطان، بیماری‌های قلبی و عروقی، دیابت و … را در بازه‌ی زمانی ۲۰۰۱ تا ۲۰۱۹ بررسی کرده است.

🌍 نتایج جهانی

🔸 این پژوهش در ۱۸۵ کشور انجام شده و نتایج نشان می‌دهد:

خطر مرگ ناشی از بیماری‌های مزمن در حدود ۱۵۰ کشور کاهش یافته است (۱۵۲ کشور برای زنان و ۱۴۷ کشور برای مردان).
اما در ۳۳ کشور برای زنان و ۳۸ کشور برای مردان روند افزایشی مشاهده شده است.

🔸 در سال ۲۰۱۹:

کمترین خطر مرگ: زنان ژاپن و کره جنوبی، مردان سنگاپور و سوئیس
بیشترین خطر مرگ: زنان افغانستان و مردان اسواتینی

📉 در بیش از نیمی از کشورها، سرعت کاهش مرگ‌ومیر در دهه ۲۰۱۰ نسبت به دهه قبل کندتر بوده است.
✅ تمام ۲۵ کشور با درآمد بالا کاهش مرگ‌ومیر را تجربه کرده‌اند. (بیشترین کاهش: دانمارک، کمترین: آمریکا)

🩺 عوامل اصلی کاهش

بهبود درمان‌ها و روش‌های پیشگیری در سیستم‌های بهداشتی
مصرف گسترده استاتین‌ها و داروهای ضد فشار خون
واکسن‌های هپاتیت و HPV برای پیشگیری از سرطان کبد و دهانه رحم
سیاست‌های محدودکننده مصرف سیگار و الکل

🇮🇷 وضعیت ایران

🔸 کیفیت داده‌ها برای ایران متوسط گزارش شده است.
✅ ۲۰۰۱ تا ۲۰۱۰: روند کاهشی برای زنان و مردان
⚠️ ۲۰۱۰ تا ۲۰۱۹:

زنان: روند افزایشی
مردان: کاهش ادامه داشته، اما با سرعت کمتر

📌 بیماری‌های مؤثر در بدتر شدن وضعیت ایران:

دیابت (و CKD ناشی از آن)
سرطان کبد
سرطان پستان (در زنان)
بیماری ایسکمی قلبی و سکته مغزی

👩‍🦳 زنان پرخطر: گروه‌های سنی ۳۵–۴۰، ۶۰–۶۵ و ۷۵–۸۰ سال
👨‍🦳 مردان پرخطر: گروه‌های سنی ۵۵–۶۰ و ۷۵–۸۰ سال

🔎 اهمیت پژوهش

این مقاله داده‌های بسیار گسترده‌ای ارائه می‌دهد و مانند یک دیتابیس جهانی قابل استفاده برای:
ارزیابی نظام‌های بهداشتی کشورها
سیاست‌گذاری‌های سلامت
انتشار مقالات علمی

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🔵 بایدو و معرفی مدل تحقیقاتی جدید PP-OCRv5؛ نقطه عطفی در تشخیص متن

🔹 شرکت بایدو پس از معرفی مدل زبانی Ernie X1.1، این بار از مدل PP-OCRv5 رونمایی کرده است. این مدل یک سیستم پیشرفته تشخیص نوری حروف (OCR) محسوب می‌شود که اکنون از طریق پلتفرم Hugging Face برای پژوهشگران و کاربران در دسترس قرار دارد.

📝 ویژگی متمایز PP-OCRv5
یکی از مهم‌ترین نقاط قوت این مدل، توانایی بسیار دقیق آن در خواندن متون ساختاریافته است؛ قابلیتی که بسیاری از مدل‌های بزرگ بینایی–زبان (VLMs) در آن ضعف دارند.
در حالی‌که مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی معمولاً در تولید محتوا و پردازش زبان قوی‌اند، اما در کارهای جزئی و حساس مانند بازشناسی حروف و اعداد دقت کافی ندارند. PP-OCRv5 دقیقاً برای پر کردن این خلأ طراحی شده است.

⚡ مزیت دیگر این مدل، سبک بودن و حجم کم آن است. این موضوع باعث می‌شود بتوان از PP-OCRv5 در محیط‌های با محدودیت سخت‌افزاری نیز استفاده کرد؛ موضوعی که برای پژوهش‌های میدانی، مطالعات بین‌رشته‌ای و پروژه‌های کاربردی اهمیت ویژه دارد.

🔬 ارتباط با پژوهش و تحقیقات علمی

مدل‌های OCR نقش حیاتی در تحقیقات علمی و بالینی دارند:
استخراج داده از اسناد پزشکی و مقالات قدیمی برای مرورهای سیستماتیک.
دیجیتالی‌سازی بایگانی‌های پژوهشی و تسهیل دسترسی به داده‌های متنی.
استفاده در پروژه‌های تحلیل داده‌های چندزبانه که نیاز به دقت بالای خواندن متن دارند.
کمک به محققان علوم اجتماعی و علوم انسانی در پردازش داده‌های تاریخی و آرشیوی.

📌 با توجه به اینکه PP-OCRv5 هم دقیق است و هم کم‌حجم، می‌تواند در آینده به یکی از ابزارهای کلیدی پژوهشگران برای بازیابی، تحلیل و سازمان‌دهی داده‌های متنی تبدیل شود.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

📍 نوشیدنی‌های انرژی‌زا و ارتباط آن‌ها با سلامت روان

❗️ محققان در پژوهشی تازه هشدار داده‌اند که مصرف نوشیدنی‌های انرژی‌زا می‌تواند با افزایش ریسک افکار و اقدام به خودکشی همراه باشد، در حالی که قهوه اثری متفاوت و محافظتی بر سلامت روان دارد.

🔹 این مطالعه که بر پایه داده‌های بیش از ۱.۵ میلیون نفر انجام شده، نتایجی نگران‌کننده را آشکار کرده است: مصرف نوشیدنی‌های انرژی‌زا حتی در مقادیر کم، می‌تواند با افزایش قابل توجه خطر مشکلات روانی مرتبط باشد. در مقابل، نوشیدن قهوه نه‌تنها چنین اثری ندارد، بلکه می‌تواند به‌عنوان عاملی کاهنده و محافظتی عمل کند.

📊 جزئیات پژوهش:

براساس یافته‌های دانشگاه ملی سنگاپور، در افرادی که بیش از ۶۰ فنجان قهوه در ماه مصرف می‌کنند، خطر اقدام به خودکشی تا حدود ۳۰ درصد کاهش می‌یابد. ☕
در مقابل، مصرف حتی یک قوطی نوشیدنی انرژی‌زا در ماه می‌تواند خطر بروز افکار و اقدام به خودکشی را افزایش دهد. 🚨
افزایش میزان مصرف این نوشیدنی‌ها نیز با تا سه برابر بیشتر شدن خطر همراه بوده است. ⚠️

🧪 ترکیبات اثرگذار:

نوشیدنی‌های انرژی‌زا تنها حاوی کافئین بالا نیستند، بلکه در ترکیب خود موادی مانند تائورین، گوارانا، جینسینگ و مقادیر بسیار زیادی قند دارند. این ترکیبات می‌توانند باعث:
افزایش اضطراب 😟
نوسانات شدید خلقی 😰
تأثیر منفی بر سلامت روان، به‌ویژه در مردان جوان که عمده مصرف‌کنندگان این محصولات هستند. 👨‍🦱

📍 این پژوهش اهمیت بازنگری در مصرف نوشیدنی‌های انرژی‌زا را برجسته می‌کند و می‌تواند مبنای تحقیقات گسترده‌تر برای سلامت روان و سیاست‌گذاری‌های بهداشتی قرار گیرد.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

📀 نوار کاست DNA؛ انقلاب در ذخیره‌سازی داده

🔬 محققان چینی موفق به ساخت «نوار کاست DNA» شده‌اند؛ فناوری‌ای شگفت‌انگیز که می‌تواند بحران جهانی ذخیره‌سازی داده را متحول کند. این نوآوری قادر است ۳۶ پتابایت داده معادل با ۳۶ هزار هارد دیسک یک ترابایتی را در خود جای دهد و برای قرن‌ها ماندگار بماند.

🧬 پژوهشگران دانشگاه علم و فناوری جنوبی در گوانگ‌دونگ چین این کاست را با چاپ مولکول‌های DNA مصنوعی روی نوار پلاستیکی ساخته‌اند. همان‌طور که رایانه‌ها از صفر و یک استفاده می‌کنند، این فناوری از چهار باز DNA — آدنین (A)، گوانین (G)، سیتوزین (C) و تیمین (T) — برای رمزگذاری هر نوع فایل دیجیتال (متن، تصویر، ویدئو و صوت) بهره می‌برد.

🎶 برای مقایسه، یک نوار کاست سنتی تنها حدود ۱۲ آهنگ را ذخیره می‌کند؛ اما ۱۰۰ متر نوار DNA می‌تواند بیش از ۳ میلیارد قطعه موسیقی در خود جای دهد. البته این کاست با دستگاه‌های قدیمی مانند واکمن سازگار نیست. به گفته‌ی «جیانکای لی»، از اعضای تیم تحقیقاتی:
«این نوار حامل مولکول‌های DNA است؛ درست مانند این است که بخواهید یک عکس را در گرامافون پخش کنید. فرمت‌ها کاملاً متفاوت هستند.»

📌 این دستاورد می‌تواند آینده تحقیقات علمی، بایگانی داده‌های تاریخی و مدیریت مراکز داده را متحول کند و راهی پایدار برای ذخیره حجم عظیم اطلاعات در اختیار پژوهشگران بگذارد.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

📌 رقابت تازه در هوش مصنوعی تصویری؛ معرفی Seedream 4.0 توسط بایت‌دنس

🖼️ شرکت بایت‌دنس، مالک پلتفرم جهانی تیک‌تاک، از ابزار هوش مصنوعی پیشرفته خود با نام Seedream 4.0 رونمایی کرده است. این مدل تازه‌ معرفی‌شده می‌تواند به‌طور مستقیم با ویرایشگر تصویر گوگل، موسوم به Nano Banana، رقابت کند. براساس ادعای سازندگان، Seedream 4.0 در شاخص‌هایی چون پایبندی به پرامپت‌ها و زیبایی تصاویر تولیدشده برتر از رقیب آمریکایی خود عمل می‌کند.

🔬 هوش مصنوعی Seedream 4.0 یک جهش مهم در مسیر توسعه مدل‌های تولید تصویر به شمار می‌آید. این مدل ترکیبی از قابلیت‌های تولید تصویر از متن (از مدل Seedream 3.0) و ویرایش پیشرفته تصویر (از مدل SeedEdit 3.0) را در یک چارچوب واحد گردآوری کرده و توانسته مرزهای خلاقیت و کارایی را گسترش دهد.

⚡ مهم‌ترین دستاورد Seedream 4.0 افزایش چشمگیر سرعت استنتاج است. بایت‌دنس اعلام کرده که با استفاده از معماری جدید، این مدل بیش از ۱۰ برابر سریع‌تر از نسل پیشین خود عمل می‌کند. افزون بر این، Seedream 4.0 از ویژگی‌هایی همچون استفاده از تصاویر مرجع، تولید خروجی با رزولوشن 4K و توانایی ارتقای دقت در متن و جدول‌های داخل تصاویر بهره‌مند است.

📚 محققان می‌توانند با تکیه بر چنین ابزارهایی نه‌تنها در زمینه تولید محتوای بصری، بلکه در تحلیل داده‌های تصویری، طراحی آزمایش‌های علمی و آموزش مدل‌های پژوهشی به دستاوردهای تازه‌ای برسند.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🔎 وقتی هوش مصنوعی تعیین می‌کند کدام پژوهش دیده شود

📝 به‌تازگی در مجله Nature مقاله‌ای منتشر شده است با عنوان:

"AI chatbots are already biasing research — we must establish guidelines for their use now"

📌 در این مقاله تأکید شده که تاکنون بیشتر توجه‌ها بر کمک هوش مصنوعی به نگارش مقالات علمی بوده است، اما کمتر بررسی شده که این ابزارها چگونه بر انتخاب منابع، مقالات و استنادات پژوهشی اثر می‌گذارند.

🔸 واقعیت این است که هوش مصنوعی برای تولید پاسخ، حجم عظیمی از محتوا را مصرف می‌کند، اما کاربران را کمتر به سایت ناشران اصلی هدایت می‌کند.
در سال ۲۰۲۵، شرکت OpenAI برای هر بازدیدکننده‌ای که به سایت ناشر می‌فرستاد، حدود ۱۵۰۰ صفحه مطلب از همان ناشر را مصرف کرده بود (این عدد قبلاً تنها ۲۵۰ صفحه بود).
شرکت Anthropic حتی فراتر رفت: به‌ازای هر بازدید، حدود ۶۰ هزار صفحه از مطالب ناشر استفاده کرد.
قابلیت AI Overviews گوگل نیز ترافیک ناشران را سه برابر کمتر کرده است.

📊 نتیجه روشن است: بسیاری از مخاطبان دیگر سراغ مقالات اصلی نمی‌روند و به همان پاسخ آماده AI بسنده می‌کنند.

⚠️ مشکل اصلی نه «توهمات» هوش مصنوعی، بلکه سوگیری پنهان در اطلاعات واقعی است.
تحقیقات نشان می‌دهد که هنگام پیشنهاد داوران علمی، اغلب پژوهشگران غربی و سفیدپوست معرفی می‌شوند و پژوهشگران آسیایی یا کمتر شناخته‌شده نادیده گرفته می‌شوند.
همچنین بیش از ۶۰٪ مقالات پیشنهادی AI جزو ۱٪ مقالات پر استناد هستند. این همان اثر متیو (Matthew effect) است؛ جایی که «مشهورها مشهورتر می‌شوند» و پژوهش‌های تازه یا کمتر دیده‌شده در حاشیه باقی می‌مانند.

📚 تاکنون سیاست‌های علمی بیشتر بر اخلاق نوشتن با AI متمرکز بوده‌اند (مانند شفافیت و اصالت متن). اما تهدید اصلی اینجاست که AI در حال تصمیم‌گیری برای دیده‌شدن یا دیده‌نشدن مقالات علمی است.
پژوهشگران نیز غالباً خروجی AI را بدون پرسش می‌پذیرند و این امر می‌تواند مسیر تحقیقات را محدود و تک‌سویه کند.

✅ راهکارهای پیشنهادی نویسنده مقاله:

1️⃣ انجام پژوهش جدی درباره عملکرد AI در محیط آکادمیک: شناسایی سوگیری‌ها، خطر پرامپت‌های مخرب (Prompt Injection) و اثرات جانبی.
2️⃣ آموزش پژوهشگران برای استفاده نقادانه: AI باید ابزار کمکی باشد، نه مرجع نهایی. به‌جای پرسیدن «مقالات مهم حوزه X»، بهتر است بپرسند «چه انتقادهایی به نظریه X وجود دارد؟».
3️⃣ آموزش نهادهای ارزیاب و داوران: به‌ویژه در پروپوزال‌های پژوهشی که مرور متون با کمک AI افزایش یافته، باید نشانه‌های نفوذ AI را تشخیص دهند؛ مثل اتکا به چند مقاله پر استناد و نادیده‌گرفتن مقالات متنوع یا مخالف.

🔴 به باور نویسنده، همان‌طور که برای نگارش با AI دستورالعمل تعیین کرده‌ایم، اکنون زمان آن رسیده است که برای یافتن و انتخاب منابع علمی با کمک AI نیز چارچوب‌های مشخص تدوین شود.
زیرا سیاست‌های امروز، آینده علم را رقم خواهند زد.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🧬 انقلابی در پزشکی: پیش‌بینی مدل هوش مصنوعی برای تشخیص ریسک بیماری تا ۲۰ سال آینده

🔹 آیا می‌توان از امروز دانست که در بیست سال آینده چه بیماری‌هایی در انتظار ماست؟ پژوهش تازه‌ای در مجله Nature پاسخ مثبت می‌دهد. در این مقاله، یک مدل نوین هوش مصنوعی معرفی شده که قادر است خطر ابتلا به بیش از ۱۰۰۰ بیماری مختلف (از جمله انواع سرطان‌ها، بیماری‌های خودایمن و حتی احتمال مرگ) را با دقت بالا پیش‌بینی کند.

🤖 مدل Delphi-2M چگونه کار می‌کند؟

این مدل با الهام از شیوه پیش‌بینی در مدل‌های زبانی، عوامل گوناگونی مانند سن، جنسیت، مصرف سیگار و الکل، شاخص توده بدنی، سبک زندگی و بیماری‌های پیشین را کنار هم قرار می‌دهد و در نهایت احتمال بروز ۱۲۵۸ بیماری را تخمین می‌زند.

📊 دقت مدل (AUC):
پیش‌بینی کلی بیماری‌ها: ۷۶٪
بازه ۱۰ ساله: ۷۰٪
پیامد مرگ: ۹۷٪

🧪 داده‌ها و آموزش مدل

آموزش اولیه: داده‌های ۴۰۰ هزار نفر از UK Biobank
اعتبارسنجی: جمعیت ۱.۹ میلیون نفر در دانمارک
این حجم گسترده داده‌ها باعث شده Delphi-2M عملکردی هم‌سطح یا حتی بهتر از بهترین مدل‌های تک‌بیماری (مانند بیماری‌های قلبی) داشته باشد. تنها استثنا دیابت نوع ۲ است که همچنان با نشانگر HbA1c دقیق‌تر پیش‌بینی می‌شود.

🚀 چرا این پژوهش مهم است؟

برخلاف مدل‌های گذشته که تنها روی یک بیماری متمرکز بودند، Delphi-2M قادر است چندین بیماری مختلف را هم‌زمان پیش‌بینی کرده و حتی زمان تقریبی بروز آن‌ها را برای هر فرد مشخص کند.
با افزودن داده‌های دقیق‌تر مانند بیومارکرها و اطلاعات ژنتیکی، انتظار می‌رود دقت مدل به شکل چشمگیری افزایش یابد. این موضوع می‌تواند آغازگر عصری تازه در پیشگیری اولیه (Primary Prevention) و طراحی سیاست‌های سلامت فردی و جمعی باشد.

📌 جمع‌بندی پژوهشی

این مدل، پلی میان هوش مصنوعی و پزشکی پیش‌بینی است. هرچند تا دسترسی عمومی و استاندارد شدن آن زمان لازم است، اما می‌تواند انقلابی در رویکرد ما به سلامت و تحقیقات پزشکی ایجاد کند.

📖 مقاله منتشرشده در Nature:

https://www.nature.com/articles/s41586-025-09529-3

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🔬 هوش مصنوعی در خدمت پوست و زیبایی؛ تحول بزرگ تا سال ۲۰۲۵

🧬 هوش مصنوعی به سرعت در حال تغییر چهره‌ی پزشکی پوست و صنعت زیبایی است. از تشخیص زودهنگام سرطان پوست گرفته تا طراحی درمان‌های فردمحور، این فناوری نوین افق‌های تازه‌ای را پیش‌روی پژوهشگران، پزشکان و حتی بیماران قرار داده است. نتایج تحقیقات نشان می‌دهد که تا سال ۲۰۲۵، دست‌کم ۱۰ کاربرد برجسته‌ی هوش مصنوعی در این حوزه جایگاه ویژه‌ای خواهند داشت.

✨ ۱. تشخیص سرطان پوست
الگوریتم‌های هوش مصنوعی مانند سامانه‌های Google Health و IBM Watson با دقتی بیش از ۹۰٪ توانسته‌اند ضایعات سرطانی را شناسایی کنند. این دستاورد، امکان تشخیص زودهنگام و نجات جان بیماران را فراهم می‌کند.

📲 ۲. تشخیص خودکار بیماری‌های پوستی
اپلیکیشن‌هایی مانند SkinVision با تحلیل تصاویر پوست کاربران، ارزیابی اولیه‌ای از شرایط پوستی ارائه می‌دهند و می‌توانند نقش ابزار غربالگری را ایفا کنند.

👩‍⚕️ ۳. پزشکی فردمحور
سامانه‌هایی مثل SkinConsultAI (لورئال) و Curology داده‌های فردی و تصاویر را بررسی کرده و برنامه‌های مراقبت پوستی اختصاصی پیشنهاد می‌دهند.

🌍 ۴. مشاوره از راه دور
پلتفرم‌هایی مانند DermTech و SkinIO امکان تحلیل و پایش وضعیت پوست از فاصله دور را فراهم کرده‌اند؛ مسیری که دسترسی به متخصص را آسان‌تر می‌کند.

💊 ۵. مدیریت آکنه
ابزارهایی نظیر Neutrogena Skin360 و MDacne پوست فرد را بررسی کرده و برنامه‌های درمانی شخصی برای کنترل آکنه ارائه می‌دهند.

📉 ۶. پایش پسوریازیس
سامانه‌هایی مانند Miiskin به کمک هوش مصنوعی تغییرات پوست بیماران را ردیابی کرده و اثربخشی درمان‌ها را مورد ارزیابی قرار می‌دهند.

⏳ ۷. راهکارهای ضد پیری
ابزار Olay Skin Advisor با تحلیل دقیق تصاویر، بهترین محصولات ضدپیری متناسب با نوع پوست هر فرد را معرفی می‌کند.

🌡 ۸. مدیریت اگزما
پلتفرم‌هایی مانند YoDerm و SmartEczema با تحلیل داده‌ها و تصاویر بیماران، برنامه‌های درمانی متناسب برای کنترل اگزما طراحی می‌کنند.

💇 ۹. درمان ریزش مو
فناوری‌هایی مانند HairMax و iRestore با بررسی تصاویر پوست سر، راهکارهای شخصی‌سازی شده برای مدیریت ریزش مو ارائه می‌دهند.

💎 ۱۰. کاربردهای زیبایی‌شناختی
ابزارهایی مانند MODA و Crisalix نتایج احتمالی عمل‌های زیبایی را شبیه‌سازی کرده و به بیماران امکان می‌دهند قبل از تصمیم‌گیری، تصویر دقیقی از نتیجه احتمالی داشته باشند.

📌 جمع‌بندی پژوهشی

هوش مصنوعی نه‌تنها به بهبود دقت در تشخیص و درمان کمک می‌کند، بلکه گامی بلند در جهت پزشکی شخصی‌سازی‌شده و افزایش کیفیت زندگی بیماران است. پژوهش‌ها نشان می‌دهند که ادغام این فناوری با سیستم‌های درمانی می‌تواند آینده‌ای مطمئن‌تر و کارآمدتر در حوزه پوست و زیبایی رقم بزند.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

🔬 هوش مصنوعی و تحول تجربه کاربری در مرورگرها: Audio Overviews در کروم اندروید

📱 نسخه اندروید مرورگر کروم با یک به‌روزرسانی مهم همراه شده است؛ قابلیتی به نام Audio Overviews که تجربه مطالعه و مرور وب را به سطحی تازه ارتقا می‌دهد.

🔸 این ویژگی تازه، مکمل قابلیت Read Aloud است و با تکیه بر الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی، محتوای هر صفحه وب را به یک پادکست تعاملی و شنیداری تبدیل می‌کند. این تحول، همانند پروژه‌های تحقیقاتی مشابه نظیر NotebookLM، نه‌تنها سرعت دسترسی به اطلاعات را افزایش می‌دهد بلکه مسیر تازه‌ای در استفاده از محتوای دیجیتال ایجاد می‌کند.

🎧 برای بهره‌گیری از این قابلیت کافی است کاربر یک صفحه وب را در کروم باز کند، از طریق منوی سه‌نقطه گزینه Listen to this page را انتخاب کند و سپس در Reading Mode دکمه جدید Audio Overviews را فعال یا غیرفعال کند. همچنین امکان تنظیم سرعت پخش برای تجربه‌ای شخصی‌تر وجود دارد.

📑 اهمیت این فناوری فراتر از راحتی کاربران است؛ چراکه پژوهشگران حوزه تعامل انسان و ماشین آن را نمونه‌ای از حرکت به سمت رسانه‌های ترکیبی (Hybrid Media) می‌دانند. این رسانه‌ها مرز میان متن و صدا را کمرنگ کرده و شیوه‌های تازه‌ای برای یادگیری، مطالعه و پژوهش فراهم می‌سازند.

✨ به بیان دیگر، Audio Overviews را می‌توان یک گام عملی در مسیر تحقیقات هوش مصنوعی در حوزه پردازش زبان طبیعی و تبدیل دانش به قالب‌های متنوع دانست؛ دستاوردی که می‌تواند آینده آموزش و پژوهش را نیز تحت تأثیر قرار دهد.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

📌 پیش‌بینی آینده سلامت با هوش مصنوعی Delphi-2M

🧬 پژوهشی تازه در مجله Nature از توسعه یک ابزار نوین هوش مصنوعی با نام Delphi-2M خبر می‌دهد؛ ابزاری که می‌تواند با دقت بالا، احتمال ابتلای هر فرد به بیش از ۱۰۰۰ بیماری مختلف را در بازه‌ای تا ۲۰ سال آینده پیش‌بینی کند.

🔎 این مدل پیشرفته، سوابق پزشکی افراد را همانند یک متن بلند تحلیل می‌کند؛ به‌گونه‌ای که هر تشخیص، رویداد بالینی یا حتی فاکتورهای سبک زندگی مانند مصرف دخانیات، شاخص توده بدنی یا سابقه چاقی، به‌منزله یک «کلمه» در یک جمله طولانی در نظر گرفته می‌شود.

📖 با تکیه بر این روش، Delphi-2M از میلیون‌ها رکورد پزشکی الگو می‌گیرد تا دریابد کدام بیماری‌ها معمولاً در پی کدام شرایط یا عوامل ظاهر می‌شوند و حتی زمان تقریبی بروز آن‌ها را تخمین بزند.

💡 این مدل که بر پایه نسخه اصلاح‌شده GPT-2 ساخته شده، ابتدا با داده‌های ۴۰۰ هزار نفر از UK Biobank آموزش دید و سپس روی جمعیتی بالغ بر ۱.۹ میلیون نفر در دانمارک اعتبارسنجی شد. نتایج نشان داد که این سامانه می‌تواند به ابزاری کارآمد برای پیشگیری و مداخله زودهنگام پزشکی تبدیل شود.

📊 اهمیت این دستاورد در آن است که پژوهش‌های آینده‌محور، تنها به درمان بیماری‌ها نمی‌پردازند، بلکه با کمک فناوری‌های پیش‌بینی‌گر، مسیر حرکت به‌سوی پزشکی پیشگیرانه و فردمحور را هموار می‌کنند.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️

📌 ژن‌درمانی؛ امید تازه برای مهار بیماری هانتینگتون

🧠 پژوهش‌های نوین در حوزه علوم اعصاب نشان داده‌اند که ژن‌درمانی می‌تواند به یکی از تحول‌آفرین‌ترین رویکردها در درمان اختلالات ارثی مغزی تبدیل شود. در یک کارآزمایی بالینی اخیر، تنها یک نوبت ژن‌درمانی توانسته است روند پیشرفت بیماری هانتینگتون را به‌طور معناداری کند سازد؛ یافته‌ای که تاکنون قوی‌ترین شواهد در زمینه‌ی امکان مهار این بیماری محسوب می‌شود.

🔍 نکات کلیدی این مطالعه:

درمان ژنی تنها یک بار تزریق شد و همچنان پایداری اثرات آن در درازمدت در حال بررسی است.

نتایج اولیه نشان می‌دهد که آسیب‌های عصبی در برخی بیماران کاهش یافته و پیشرفت بیماری با کندی چشمگیر مواجه شده است.

در صورت تأیید، این دستاورد می‌تواند به اولین روش درمانی تغییر‌دهنده‌ی روند بیماری هانتینگتون تبدیل شود؛ رویکردی که فراتر از کنترل علائم، بر توقف یا مهار ریشه‌ای بیماری تمرکز دارد.

🔬 این پژوهش گامی مهم در راستای پزشکی پیشرفته و فردمحور به شمار می‌رود و نشان می‌دهد که سرمایه‌گذاری در تحقیقات ژن‌درمانی می‌تواند آینده‌ای نوین برای بیماران مبتلا به بیماری‌های ارثی مغزی رقم بزند.

✨ نتیجه‌گیری: ژن‌درمانی هانتینگتون را می‌توان یکی از امیدبخش‌ترین مسیرهای علمی دهه اخیر دانست؛ مسیری که هم به تحقیقات بالینی بیشتر نیاز دارد و هم می‌تواند دریچه‌ای تازه به درمان‌های بنیادی در حوزه علوم اعصاب بگشاید.

راه های ارتباط با ما👇🏼

Tel channel: @RahenScience
Admin: @rahen_science
Instagram: rahen.science
Bot: @RahenScienceBot


⚡️راهین: مشاوره و همکاری در پروژه های علوم پزشکی و زیستی️