🔹 هوش مصنوعی و پاتولوژی 🔹

🎥 ویدئوی تولید شده توسط واحد اینستاگرام تیم

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 Artificial Intelligence for Lameness Detection in Horses—A Preliminary Study

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 تحولی در تشخیص لنگش اسب‌ها با فناوری‌های نوین هوش مصنوعی

🔹 در دنیای پرشتاب فناوری‌های دیجیتال، جایی که هوش مصنوعی و یادگیری عمیق مرزهای علم را درنوردیده‌اند، محققان موفق به توسعه سامانه‌ای پیشرفته شده‌اند که می‌تواند لنگش در اسب‌ها را با دقتی بی‌سابقه تشخیص دهد. این دستاورد نه تنها تحولی عظیم در صنعت پرورش و ورزش اسب محسوب می‌شود، بلکه گامی بلند در جهت ارتقای سلامت و رفاه این حیوانات نجیب به شمار می‌رود.

🔹 فناوری تشخیص لنگش: از رویا تا واقعیت

سیستم جدید که مبتنی بر الگوریتم‌های پیشرفته تخمین پوز (Pose Estimation) و یادگیری عمیق توسعه یافته است، قادر است با تحلیل ویدئوهای معمولی که با تلفن‌های همراه ثبت شده‌اند، الگوهای حرکتی اسب‌ها را با دقت بالا بررسی کند. این فناوری که پیش‌تر در علوم انسانی و دامپزشکی برای ردیابی حرکات بدن بدون نیاز به نصب حسگر استفاده شده بود، اکنون به سطحی از دقت رسیده که می‌تواند کوچک‌ترین ناهنجاری‌های حرکتی را تشخیص دهد.

🔹 مکانیسم عملکرد: نگاهی به زیرساخت‌های فنی

سیستم مذکور با بهره‌گیری از شبکه‌های عصبی پیچیده و الگوریتم‌های پردازش تصویر پیشرفته، قادر است:

▪️ ۵۸ نقطه کلیدی آناتومیک را روی بدن اسب شناسایی کند.

▪️ الگوهای حرکتی را در حالت‌های مختلف راه رفتن تحلیل نماید.

▪️ ناهنجاری‌های حرکتی را با دقت بالا تشخیص دهد.

▪️ عضو آسیب دیده را به طور دقیق مشخص کند.

🔹 مزایای قابل توجه سیستم جدید

1️⃣ دقت تشخیص بی‌نظیر:

▪️ تشخیص لنگش اندام‌های جلو با دقت ۱۰۰٪

▪️ تشخیص لنگش اندام‌های عقب با دقت ۹۰٪

▪️ توانایی شناسایی لنگش‌های خفیف (درجه ۱ و ۲ AAEP)

2️⃣ سهولت استفاده:

▪️ عدم نیاز به تجهیزات تخصصی

▪️ امکان استفاده با تلفن‌های همراه معمولی

▪️ فرآیند تشخیص سریع و غیرتهاجمی

3️⃣ صرفه‌جویی اقتصادی:

▪️ کاهش هزینه‌های تشخیصی

▪️ جلوگیری از هزینه‌های درمانی ناشی از تشخیص دیرهنگام

▪️ بهینه‌سازی زمان دامپزشکان و متخصصان

🔹 چالش‌ها و محدودیت‌ها

هر چند این سیستم از توانایی‌های چشمگیری برخوردار است، اما با برخی چالش‌ها نیز روبروست:

▫️ تأثیر شرایط نوری نامناسب بر دقت تشخیص

▫️ مشکلات در تشخیص اسب‌هایی با پوشش یکدست

▫️ نیاز به آموزش بیشتر سیستم برای تشخیص لنگش‌های بسیار خفیف

▫️ وابستگی به کیفیت ویدئوی ورودی

▫️ کاربردهای عملی و آینده پژوهی

این فناوری نوین می‌تواند در حوزه‌های متعددی به کار گرفته شود مثل کلینیک‌های تخصصی اسب | مراکز پرورش و تربیت اسب | مسابقات و رویدادهای سوارکاری | پژوهش‌های دامپزشکی | آموزش دانشجویان دامپزشکی.

🔹 آینده این فناوری

با توجه به روند توسعه این سیستم، می‌توان پیش‌بینی کرد که در آینده‌ای نزدیک شاهد افزایش دقت تشخیص تا سطح ۹۵٪ برای همه انواع لنگش و توسعه اپلیکیشن‌های کاربردی باشیم. ادغام با سیستم‌های هوشمند مانیتورینگ سلامت اسب و گسترش کاربرد به سایر حیوانات اهلی هم می تواند از نتایج نه چندان دور این برنامه بود.

🔹 گذر به عصری جدید در دامپزشکی

این دستاورد علمی نه تنها پنجره‌ای جدید به دنیای دامپزشکی هوشمند گشوده است، بلکه نویدبخش آینده‌ای است که در آن فناوری و سلامت حیوانات در هم می‌آمیزند. با توسعه بیشتر این سیستم و رفع چالش‌های موجود، به زودی شاهد تحولی اساسی در روش‌های تشخیص و درمان بیماری‌های حرکتی اسب‌ها خواهیم بود.

🔗 منبع

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 آینده هوش مصنوعی در دامپزشکی 🔹

🔹 دکتر کامران شریفی
دانشیار دانشکده دامپزشکی دانشگاه فردوسی مشهد

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 تشخیص پانکراتیت از روی CT scan با استفاده از هوش مصنوعی ✨ Gemini گوگل !

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 هوش مصنوعی و درماتیت سگ 🔹

🎥 ویدئوی تولید شده توسط واحد اینستاگرام تیم

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔷 Artificial intelligence and machine learning for clinical pharmacology

🟦 هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای فارماکولوژی بالینی

🔹 مقدمه
- هدف مقاله: این مقاله به معرفی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به عنوان ابزارهایی که می‌توانند بسیاری از جنبه‌های فارماکولوژی بالینی را تحول بخشند، می‌پردازد. این شامل کشف دارو، توسعه بالینی، پزشکی شخصی‌سازی شده، نظارت دارویی، سم‌شناسی بالینی و بسیاری از حوزه‌های دیگر است.
- چالش‌ها: با وجود پیشرفت‌های قابل توجه، AI هنوز با چالش‌هایی مانند اعتبارسنجی دقیق، ارزیابی عملکرد و اطمینان از اینکه این ابزارها به طور ایمن و عادلانه در محیط‌های بالینی استفاده می‌شوند، مواجه است.

🔹 هوش مصنوعی در فارماکولوژی بالینی: کاربردها
1️⃣ تشخیص و پیش‌بینی پیامدها
- تشخیص پشتیبانی: در تشخیص و تحلیل تصاویر پزشکی پیشرفت‌های قابل توجهی داشته است. به عنوان مثال، الگوریتم‌های AI برای تشخیص آریتمی‌ها از داده‌های ساعت هوشمند و یا تشخیص ضایعات کولونی در طی آندوسکوپی استفاده شده‌اند.
- پیش‌بینی خطر: مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند خطر بیماری‌هایی مانند سندرم کرونری حاد را با استفاده از داده‌های بالینی پیش‌بینی کنند. یک مدل توانست خطر سکته قلبی را با دقت بالایی پیش‌بینی کند.

2️⃣ توسعه زیست‌نشانگرهای(Biomarker) جدید
- زیست‌نشانگرهای دیجیتالی: AI می‌تواند از تصاویر شبکیه چشم برای شناسایی بیماری‌های سیستمیک مانند اسکیزوفرنی، آنمی و بیماری‌های قلبی-عروقی استفاده کند.
- تجزیه و تحلیل صدا: مدل‌های شناسایی صدا برای پیش‌بینی تشدید نارسایی قلبی نیز پیشنهاد شده‌اند.

3️⃣ کشف و توسعه دارو
- کاهش هزینه ها: AI می‌تواند در شناسایی اهداف دارویی، اعتبارسنجی اهداف، انتخاب مولکول‌ها و بهینه‌سازی آن‌ها کمک کند.
- ابزارهای موجود: مدل‌هایی مانند AlphaFold برای پیش‌بینی ساختارهای پروتئینی و DeepTox برای پیش‌بینی سمیت مولکول‌های مورد بررسی استفاده شده‌اند.

4️⃣ آزمایش‌های بالینی
- بهبود طراحی آزمایش‌ها: AI می‌تواند بهینه‌سازی معیارهای واجد شرایط بودن شرکت‌کنندگان و کاهش اندازه نمونه مورد نیاز را تسهیل کند.
- پیش‌بینی نتایج: مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی طول اقامت بیماران در بیمارستان و شناسایی افراد مناسب برای شرکت در آزمایش‌ها استفاده شده‌اند.

5️⃣ مدیریت داروها
- کاهش خطاهای دارویی: مدل‌های AI می‌توانند خطاهای تجویز دارو، تداخلات دارویی و فراموشی در تجویز داروها را شناسایی کنند.
- داده‌های دنیای واقعی: استفاده از داده‌های الکترونیکی سلامت برای تصمیم‌گیری‌های بالینی و شخصی‌سازی درمان مورد بحث قرار گرفته است.

6️⃣ دوزدهی دقیق
- مدل‌های شخصی‌سازی شده: AI می‌تواند در تنظیم دوز داروهایی با شاخص درمانی باریک مانند وانکومایسین کمک کند.
- مثال‌های موجود: مدل‌های یادگیری تقویتی برای تنظیم دوز اریتروپوئتین در بیماران تحت همودیالیز استفاده شده‌اند.

7️⃣ فارماکوژنتیک
- شناسایی واریانت‌های ژنتیکی: مدل‌های عصبی برای پیش‌بینی متابولیسم داروها مانند تاموکسیفن در بیماران مبتلا به سرطان سینه استفاده شده‌اند.

8️⃣ نظارت دارویی
- شناسایی عوارض جانبی: AI می‌تواند از متون رایگان برای شناسایی عوارض جانبی داروها استفاده کند. این شامل تحلیل رکوردهای الکترونیکی سلامت و حتی پست‌های شبکه‌های اجتماعی می‌شود.

9️⃣ سم‌شناسی بالینی
- تشخیص مسمومیت: یک مدل قاعده‌محور برای شناسایی بیماران مسموم و تمایز بین شش نوع مسمومیت مختلف طراحی شده است.

🔹 توسعه و ارزیابی مدل‌های  AI
- مراحل توسعه: شامل تعریف مورد استفاده، انتخاب داده‌ها، انتخاب ویژگی‌ها، آموزش مدل و ارزیابی عملکرد است.
- چالش‌ها: مشکلاتی مانند بیش‌پردازش (overfitting)، سوگیری داده‌ها و عدم تعمیم‌پذیری مدل‌ها مورد بحث قرار گرفته‌اند.
- اعتبارسنجی خارجی: برای اطمینان از عملکرد مدل در جمعیت‌های مختلف، اعتبارسنجی خارجی ضروری است.

🔹 محدودیت‌ها و چالش‌های AI در فارماکولوژی بالینی
- عدم شفافیت: بسیاری از مدل‌های AI به عنوان "جعبه سیاه" شناخته می‌شوند و نحوه تصمیم‌گیری آن‌ها قابل تفسیر نیست.
- سوگیری داده‌ها: اگر داده‌های آموزشی ناقص یا غیرقابل نمایندگی باشند، مدل‌ها ممکن است عملکرد ضعیفی داشته باشند.
- چالش‌های تنظیمی: چارچوب‌های قانونی برای تأیید و نظارت بر ابزارهای AI هنوز در حال توسعه هستند.

🔹 نتیجه‌گیری
- نقش متخصصان فارماکولوژی بالینی: این متخصصان به دلیل تخصص خود در توسعه، ارزیابی و تنظیم داروها، در موقعیت مناسبی برای هدایت استفاده از AI در سیستم‌های بهداشتی هستند.
- چشم‌انداز آینده: AI می‌تواند به عنوان یک ابزار کمکی عمل کند، اما جایگزین تصمیم‌گیری بالینی سنتی نخواهد شد. برای استفاده ایمن و مؤثر از AI، لازم است که متخصصان بالینی در تمام مراحل توسعه و ارزیابی مدل‌ها مشارکت کنند.

🔗 منبع

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

☑️ پی‌نوشت:

🔺مدل هوش مصنوعی AlphaFold توسط DeepMind توسعه یافته و به پیش‌بینی ساختارهای پروتئینی کمک می‌کند. این مدل با استفاده از یادگیری عمیق و داده‌های بیوانفورماتیکی، قادر است شکل سه‌بعدی پروتئین‌ها را با دقت بالا پیش‌بینی کند.
مدل  AlphaFold با استفاده از اطلاعات توالی آمینواسیدها و ویژگی‌های فیزیکی و شیمیایی پروتئین‌ها، توانسته است به دقت بالایی در پیش‌بینی ساختارهای پروتئینی دست یابد.
این مدل می‌تواند به پژوهشگران در زمینه‌های مختلفی مانند داروسازی، بیوتکنولوژی و زیست‌شناسی کمک کند.
همچنین AlphaFold داده‌های ساختاری پروتئین‌ها را به صورت عمومی منتشر کرده که برای پژوهشگران در سراسر جهان قابل دسترسی است.


🔺 مدل هوش مصنوعی DeepTox به منظور پیش‌بینی سمیت مواد شیمیایی و ترکیبات مختلف طراحی شده است. این مدل از تکنیک‌های یادگیری عمیق برای تحلیل داده‌های بزرگ استفاده می‌کند تا بتواند اثرات سمی ترکیبات را بر روی موجودات زنده پیش‌بینی کند.
هدف اصلی DeepTox کمک به پژوهشگران و متخصصان در زمینه‌های شیمی، داروسازی و علوم زیستی است تا بتوانند به طور سریع‌تر و دقیق‌تر سمیت ترکیبات را ارزیابی کنند. این ابزار به ویژه در مراحل اولیه توسعه داروها و ارزیابی ایمنی مواد شیمیایی کاربرد دارد.

🤖 @Veterinary_AI 🐎

🔹 Dog AI Age Identifier 🔹

☑️ ابزار هوش مصنوعی برای تشخیص سن سگ

✅ استفاده آسان و سریع
✅ نیاز نداشتن به تخصص در یادگیری ماشین
✅ قابلیت یکپارچه‌سازی با سیستم‌های موجود از طریق API
✅ امتیاز اطمینان: برای هر پیش‌بینی، یک امتیاز اطمینان نمایش داده می‌شود که نشان‌دهندهٔ میزان اعتماد مدل به دسته‌بندی انجام‌شده است

❌دقت پیش‌بینی ممکن است تحت تأثیر کیفیت تصویر قرار گیرد.
❌ ابزار سن دقیق را ارائه نمی‌دهد، بلکه دسته‌بندی کلی از سن سگ ارائه می‌دهد:
توله‌سگ (Puppy)، جوان بالغ (Young Adult)، میانسال (Middle Aged) و سالمند (Senior)

🌐 روی این لینک کلیک کنید!

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 زبان برنامه نویسی MATLAB (مخفف "Matrix Laboratory") یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری است که به‌طور خاص برای محاسبات عددی، تجزیه و تحلیل داده‌ها، الگوریتم‌نویسی، و ایجاد مدل‌ها و شبیه‌سازی‌ها طراحی شده است. این زبان به‌ویژه در زمینه‌های مهندسی، علوم پایه، و ریاضیات کاربرد فراوانی دارد.

1⃣ محاسبات عددی: MATLAB به‌خوبی برای انجام محاسبات عددی و ماتریسی طراحی شده است. این زبان از ساختارهای داده‌ای مانند ماتریس‌ها و آرایه‌ها به‌طور پیش‌فرض پشتیبانی می‌کند.

2⃣ گرافیک: MATLAB ابزارهای قدرتمندی برای تجسم داده‌ها و تولید نمودارها و گرافیک‌های دو بعدی و سه بعدی دارد.

3⃣ ابزارهای تخصصی: MATLAB دارای جعبه‌ابزارهای مختلفی (Toolboxes) است که برای کاربردهای خاص مانند پردازش تصویر، یادگیری ماشین، کنترل سیستم‌ها و غیره طراحی شده‌اند.

4⃣ سازگاری با زبان‌های دیگر: MATLAB می‌تواند با زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر مانند C، C++، و Python ارتباط برقرار کند و به کاربران اجازه می‌دهد تا از قابلیت‌های آن‌ها نیز استفاده کنند.

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 MATLAB & AI 🔹

🔹 زبان برنامه‌نویسی متلب (MATLAB) یک ابزار قدرتمند برای توسعه و پیاده‌سازی برنامه‌های هوش مصنوعی است. این نرم‌افزار امکانات گسترده‌ای برای تحلیل و مدیریت داده‌ها فراهم می‌کند. با استفاده از MATLAB، کاربران می‌توانند به راحتی داده‌ها را پیش‌پردازش کرده، انواع داده‌ها را تحلیل کنند و مدل‌های هوش مصنوعی را توسعه و ارزیابی نمایند. متلب ابزارهای متنوعی برای برنامه‌نویسی و شبیه‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد، از جمله شبیه‌سازی ربات‌ها، سیستم‌های هوشمند و شبکه‌های عصبی.

🔹 به طور کلی، متلب یک ابزار کارآمد و مفید برای متخصصان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی به شمار می‌آید. این نرم‌افزار به کاربران این امکان را می‌دهد که به راحتی و با سرعت بالا مدل‌های هوش مصنوعی را توسعه و پیاده‌سازی کنند.

🤖  @Veterinary_AI  🐎