🟦 معرفی تعدادی ابزار جذاب آموزش هوشمند :

🔹 Vaia 🔹

✔️ ابزار جامع برای ساخت فلش‌کارت و نمونه‌سوال

✔️ قابلیت شبیه‌سازی آزمون + برنامه‌ریزی درسی 

✔️ رایگان، اما ویژگی‌های پیشرفته پولی است.

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 Quizlet 🔹

✔️ محبوب‌ترین ابزار فلش‌کارت و نمونه‌سوال، گزینه‌ای عالی برای دانشجویان! 

✔️ پشتیبانی کامل از فارسی ندارد، اما قابلیت تبدیل فایل فارسی به سوال انگلیسی دارد. 

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 Gizmo 🔹
  
✔️ ابزار هوش‌مصنوعی مخصوص دانشجویان

✔️ ساخت سوالات و فلش‌کارت هوشمند

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 Coursera 🔹

✔️ پلتفرم دوره‌های آموزشی از دانشگاه‌های معتبر جهانی

✔️ دسترسی به مقالات و منابع علمی 

✔️ بیشتر دوره‌ها پولی، اما دوره‌های رایگان هم دارد.

✔️ مناسب همه رشته‌ها

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 Notion AI 🔹

✔️ کمک به نوشتن متن، خلاصه‌سازی، ایده‌پردازی، ترجمه و تولید محتوا
 
✔️ سازماندهی یادداشت‌ها و مطالب به‌صورت هوشمند
 
✔️ با تمرین، تسلط بر آن آسان می‌شود.

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 پین هوش مصنوعی Humane (AI Pin)

🔹 یک گجت پوشیدنی نوآورانه است که توسط شرکت Humane، استارتاپی تأسیس‌شده توسط کارمندان سابق اپل، طراحی شده و با هدف جایگزینی گوشی‌های هوشمند معرفی شد.

🔹 همچنین از هوش مصنوعی های پیشرفته، مانند مدل‌های مایکروسافت و OpenAI (مانند GPT-4)، بهره می‌برد و به طور رسمی با قیمت 699 دلار آمریکا با هزینه اشتراک ماهانه 24 دلار آمریکا عرضه شد.

🔹 این پین هوش مصنوعی در اصل یک گوشی هوشمند بدون صفحه نمایش است که به قفسه سینه بسته می‌شود و از لیزر برای نمایش یک رابط بصری بر روی کف دست کاربر استفاده می‌کند. همچنین میتوان از دستیار مجازی آن برای گرفتن عکس، برقراری تماس، ارسال پیام و ترجمه همزمان و ارائه اطلاعات استفاده کرد. این سیستم بجای استفاده از اپلیکیشن ها درخواست ها را به ابزارهای هوش مصنوعی مناسب هدایت می‌کند.

❌ اما این سیستم به علت مشکلات زیاد در عملکرد به موفقیت نرسید و در فوریه ۲۰۲۵ از دسترس خارج شد، در نهایت شرکت HP بخش بزرگی از فناوری های این شرکت را خریداری کرد تا به ادغام هوش مصنوعی در محصولات HP کمک کند.

🔗 Humane

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 هوش مصنوعی در خدمت سلامت ایرانیان

🔷 پلتفرم «ویرامد» با ۱۵ مدل تشخیصی بیماری بزودی راه‌اندازی می‌شود.

🔷‌ ‌حسین مستخدمین حسینی، عضو کمیسیون هوش مصنوعی و علوم داده نظام صنفی رایانه‌ای استان تهران:

🔹 این زیرساخت با قابلیت تعامل به ۱۲ زبان زنده دنیا، امکان خدمت‌رسانی به بیش از پنج میلیارد انسان را فراهم می‌کند.

🔹 تا امروز حدود ۱۵ مدل تشخیصی از جمله تشخیص آسیب‌های زانو، تومور مغزی، تومور کبد، پلی‌روده بزرگ، ماموگرافی، شبکیه چشم، سن استخوان از روی رادیولوژی و پردازش آزمایش‌های خون را طراحی کرده‌ایم.

🔹 دقت مدل‌های ما بین ۹۰ تا ۹۷ درصد است و هدف ما افزایش سرعت و دقت تشخیص توسط پزشکان است. این زیرساخت برای استفاده مستقیم عموم طراحی نشده، بلکه به عنوان دستیار پزشک عمل می‌کند تا دقت و سرعت تشخیص را ارتقا دهد.

🔗 منبع
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 Potential Application of AI for the Diagnosis of Parasitic Diseases

Pages: 33 - 37

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 کاربرد بالقوه هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری‌های انگلی

🔹 تکنیک‌های تشخیصی سنتی انگل‌ها دارای محدودیت‌های عمده‌ای هستند که شامل زمان انجام بیشتر، هزینه‌های بالا، استفاده از تجهیزات حجیم و نیاز به کارکنان آموزش‌دیده در آزمایشگاه‌ها است.
به منظور اجتناب از این موانع برای تشخیص صحیح عوامل مختلف انگلی، رشد دقیق و سریع در تحقیقات هوش مصنوعی ابزار بسیار مهمی برای بهبود عملکرد دامپزشکی است.

🔹 مالاریا:
انگل‌های پلاسمودیوم اساساً مراحل چرخه زندگی یکسان اما پیچیده را نشان می دهند که شامل دو میزبان اصلی، یعنی یک میزبان مهره‌دار (انسان یا حیوان) و یک میزبان ناقل (پشه) می‌شود که مراحل داخل اریتروسیتی (تروفوزوئیت، شیزونت و گامتوسیت) باعث مالاریا می‌شوند.
اگرچه میکروسکوپ و تهیه لام اسمیر خون و رنگ‌آمیزی، روش استاندارد تشخیص مالاریاست، اما تشخیص انگل‌های جوان در مرحله حلقوی دشوار است و گزارش‌های اشتباه مکرر در مناطق آندمیک P. malariae با P. Knowlesi دریافت می‌کند.
مراحل مختلف این انگل را می توان به راحتی با تصاویر اسمیر خونی رنگ آمیزی تشخیص داد که می‌تواند به عنوان مجموعه تصاویر مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل تشخیص مبتنی بر یادگیری عمیق مانند سیستم AIDMAN مفید باشد.

🔹 توکسوپلاسما:
توکسوپلاسما تقریباً تمام مهره داران خونگرم را آلوده می کند و دارای مراحل مختلف چرخه زندگی است. اووسیست‌های توکسوپلاسما در مدفوع، آب و محیط را می‌توان با فیلتراسیون یا سانتریفیوژ برای بررسی با میکروسکوپ نوری جدا کرد و کیست‌های بافتی را می‌توان رنگ‌آمیزی کرد که به تشخیص انگل‌ها از سلول‌های میزبان با رنگ‌آمیزی گیمسا، هماتوکسیلین و ائوزین یا اسید پریودیک Schiff کمک می‌کند. این روش ها نسبتا وقت گیر هستند و به مهارت قابل توجهی برای به دست آوردن نتایج تشخیص قابل اعتماد نیاز دارند. بنابراین، از deep learning برای شناسایی کیست T. gondii استفاده می‌شود که انگل‌های تجمع‌یافته شبیه تصاویر دسته‌ای از موز است.

🔹 کنه:
آلودگی به کنه نه تنها باعث از دست دادن خون در نشخوارکنندگان می شود، بلکه به عنوان ناقل برای بیماری‌های مختلف به ویژه بابزیوز و تیلریوز نیز عمل می کند. علاوه بر این، کنه ها می توانند انواع دیگر پاتوژن ها مانند بیماری لایم را نیز در دام منتقل کنند.
مدل deep learning می‌تواند بیش از 2000 تصویر کنه را در یک زمان شناسایی کند و معمولاً توسط پارامترهای مختلف، از جمله اندازه‌های معمولی تصاویر، معماری‌های یادگیری عمیق، سبک‌های تصویر، و توزیع مجموعه داده‌های تست آموزشی بهینه‌سازی می‌شود.

🔹 بحث و نتیجه گیری:
این مقاله در مورد کاربرد هوش مصنوعی و مزایای فوق‌العاده آن در پردازش تعداد زیادی تصویر برای اسمیر خون، نمونه‌های مدفوع و بیوپسی بافتی صحبت می‌کند.
با استفاده از ابزارهایی مانند CNN، هوش مصنوعی مراحل انگلی مانند تخم‌ها، لاروها و کرم‌های بالغ را کاملاً شناسایی و طبقه‌بندی کرده است.

☑️ مقاله مرتبط

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

☑️ پی‌نوشت:

🔺 سیستم AIDMAN، یک سیستم تشخیص مبتنی بر هوش مصنوعی برای شناسایی انگل مالاریا از تصاویر خون نازک گرفته‌شده با گوشی‌های هوشمند است که از ترکیب مدل‌های YOLOv5 و Transformer برای تشخیص و طبقه‌بندی سلول‌ها استفاده می‌کند و یک طبقه‌بند CNN برای کاهش تداخل سلول‌های مثبت کاذب به کار می‌برد. دقت بالینی این سیستم 98.44٪ است و میتواند به تشخیص مالاریا در مناطقی با کمبود متخصص و تجهیزات کمک کند. ◀️ pdf در کامنت

🔗 منبع
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 کتاب هوش مصنوعی در دامپزشکی

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 کتاب هوش مصنوعی در دامپزشکی

🔹 کاربردهای هوش‌مصنوعی در دامپزشکی
تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر بیماری‌ها، انتخاب بهترین روش‌های درمانی، تحلیل تصاویر رادیولوژی، تربیت اسب و حتی کمک در حوزه های تحقیقاتی مانند کشف داروهای جدید و مدل‌سازی تعاملات پروتئینی

🔹 هوش‌مصنوعی در آموزش دامپزشکی
هوش‌مصنوعی می‌تواند آموزش دامپزشکی را با ارائه شبیه‌سازی‌های واقع‌گرایانه و سیستم‌های آموزشی شخصی‌سازی شده بهبود بخشد.

🔹 هوش‌مصنوعی در پرورش دام‌
هوش‌مصنوعی میتواند در بهبود تغذیه و مدیریت دام‌ها استفاده شود. سیستم‌های پوشیدنی و بینایی کامپیوتری می‌توانند سلامت و رفتار دام‌ها را به طور مداوم رصد کنند.

🔹 ملاحظات اخلاقی
الگوریتم‌های هوش‌مصنوعی ممکن است تعصب‌های موجود در داده‌ها را تقویت کنند.
جمع‌آوری و استفاده از داده‌های حیوانات و صاحبان آن‌ها باید با رعایت حریم خصوصی انجام شود.
در صورت بروز خطا در تصمیم‌گیری‌ های هوش‌ مصنوعی، تعیین مسئولیت می‌تواند چالش‌ برانگیز باشد.

🔹 چالش‌ها
کمبود داده‌های باکیفیت و تنوع زیاد گونه‌های حیوانی

📚 #کتاب
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 اسکریب نوت (Scribenote)

🔹 ابزاری برای تبدیل صحبت‌ها به یادداشت پزشکی با هدف صرفه‌جویی در زمان و افزایش بازدهی

🔹️ این ابزار با گوش دادن به صدای شما یادداشتی دقیق را آماده می‌کند. یادداشت‌ها را می‌توانید ویرایش کرده، از قالب‌های آماده استفاده کنید یا با ابزار جذابی مثل Draggy-Droppy یا ویجت دسکتاپ، به سیستم کلینیکتان منتقل کنید.

🔹 قالب‌ها
۱. قالب‌های آماده
۲. قالب‌های تطبیقی حرفه‌ای
۳. دستیار نوشتاری هوش مصنوعی

🔹 دارای حالت تیمی که دامپزشک‌ها، تکنسین‌ها و منشی‌ها میتوانند مشترکا به یادداشت‌ها دسترسی داشته باشند.

🔹 طرح‌ها

۱. طرح رایگان دارای تعداد زیادی قالب استاندارد ( مثلMedical Record SOAP، Dental Chart، Abdominal Ultrasound )، قابلیت شخصی‌سازی، حالت تیمی و پشتیبانی با چت‌بات Otto.

۲. طرح Pro علاوه بر امکانات طرح رایگان، دارای قالب‌های تطبیقی، خلاصه برای مشتری‌ها، حالت چندزبانه، دستیار نوشتاری هوش مصنوعی و پشتیبانی انسانی کامل می‌باشد.

۳. طرح Enterprise برای کلینیک‌های بزرگ یا گروه‌های چندکلینیکیه، با داشبورد مدیریتی، امنیت بالا.


🔗 Scribenote
#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 زن معلول با تراشه نورالینک بعد از ۲۰ سال نام خود را نوشت!

🔹 «آدری کروز» که از ۱۶ سالگی توان حرکتی‌اش را از دست داده بود، نخستین زن دریافت‌کننده تراشه مغزی نورالینک شد. او توانست تنها با فکر کردن، نام خود را روی صفحه لپ‌تاپ بنویسد و میلیون‌ها کاربر را شگفت‌زده کند. ایلان ماسک نیز با تأکید بر این دستاورد نوشت: «او فقط با فکر کردن، رایانه‌اش را کنترل می‌کند.»

🔹 این فناوری می‌تواند امید تازه‌ای برای بیماران دچار فلج، آسیب نخاعی یا بیماری‌های عصبی مانند ALS باشد. تراشه‌های مغزی، امکان برقراری ارتباط، نوشتن یا حتی کنترل دستگاه‌های دیجیتال را برای افرادی که توان حرکتی ندارند فراهم می‌کنند و کیفیت زندگی آن‌ها را به‌طور چشمگیری بهبود می‌بخشند.

🔗 منبع داخلی 🔗 منبع خارجی

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 سیتولوژی در مسیر تحول: مزیت‌های هوش مصنوعی (بخش دوم)

🔹 ماهنامه هدهد (خبرنامه انجمن جراحی دامپزشکی ایران) - شماره ۱۴۲ ، صفحات ۱۳ - ۱۵

🔹 ترجمه و تنظیم: سورن محمدی

🔹 قسمت قبلی

🔗 منبع
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 چالش‌های آموزش در عصر هوش‌مصنوعی

1⃣ یادگیری تطبیقی پیشرفته
با تحلیل بیش از ۴۵ ترابایت داده آموزشی (معادل ۵۰۰ هزار سال مطالعه انسانی)، سیستم‌های AI می‌توانند:
۱. الگوهای یادگیری هر دانشجو را شناسایی کنند.
۲. محتوای آموزشی را با دقت ۹۲٪ شخصی‌سازی نمایند.
۳. سرعت یادگیری را تا ۴۰٪ افزایش دهند.

2⃣ شبیه‌سازی‌های هوشمند(با کمک پردازش تصویر)
۱. جراحی‌های مجازی با دقت ۰.۱ میلی‌متر
۲. شبیه‌سازی تشخیص بیماری‌ها با دقت ۹۵٪
۳. مدل‌سازی سناریوهای بالینی پیچیده

3⃣ تحلیل پیشرفته آموزشی(با کمک الگوریتم‌های AI)
۱. پردازش ۲,۰۰۰ مقاله علمی در دقیقه
۲. تولید خلاصه‌های شخصی‌سازی‌شده با دقت ۸۵٪ 
۳. پیش‌بینی نقاط ضعف دانشجویان

🔹 چالش‌ها
۱. نیازمند سرمایه‌گذاری
۲. کاهش ۳۰٪ تعاملات انسانی
۳. وابستگی بیش‌ازحد به فناوری

🔹 راهکارها
۱. توسعه سیستم‌ ترکیبی AI و آموزش سنتی
۲. دوره‌های اخلاق فناوری برای دانشجویان
۳. ایجاد آزمایشگاه‌های هوشمند با واقعیت مجازی

🔹 نتیجه‌گیری
ادغام هوش‌مصنوعی می‌تواند بازدهی آموزش را تا ۶۵٪ افزایش دهد؛ اما موفقیت نیازمند برنامه‌ریزی دقیق و بلندمدت است.

☑️ پی‌نوشت

🔗 منبع
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 هوش مصنوعی هنوز جای پزشک را نگرفته است!

🔹 در یک مسابقه زنده در کنفرانس جهانی هوش‌ مصنوعی شانگهای، پزشکان رادیولوژیست موفق شدند در دقت تشخیص، عملکرد بهتری نسبت به هوش مصنوعی از خود نشان دهند.

🔹 در این رقابت، دو تیم از متخصصان بیمارستان ژونگشان – یکی با کمک هوش مصنوعی و دیگری بدون آن – به تحلیل تصاویر قفسه سینه پرداختند.

🔹 در نهایت، اگرچه تیم همراه با AI سریع‌تر عمل کرد، اما دقت تشخیص تیم انسانی بالاتر بود و توانست بیماری‌هایی را که هوش مصنوعی از قلم انداخته بود، شناسایی کند.

🔹 این رقابت نشان داد که هوش مصنوعی با وجود سرعت و توان پردازشی بالا، هنوز در درک عمیق و تحلیل انسانیِ پیچیدگی‌های پزشکی کم می‌آورد. هوش مصنوعی شاید «دستیار» خوبی باشد، اما هنوز «جایگزین» نشده است.

🔗 منبع
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 برنامه Seeing AI ؛ چشم دوم برای افراد نابینا

🔹 مایکروسافت با استفاده از هوش مصنوعی، اپلیکیشنی شگفت‌انگیز به نام Seeing AI ساخته است که می‌تواند دنیای اطراف را برای افراد نابینا و کم‌بینا توصیف کند:

۱. اسکن متن‌های محیط و خواندن با صدای بلند
۲. تشخیص چهره افراد و اعلام نام آن‌ها
۳. شناسایی و معرفی اشیای مختلف
۴. تفکیک اسکناس و سکه‌
۵. کمک در مسیریابی
۶. شناسایی رنگ‌ها

☑️ Download    ☑️ About    ☑️ More

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 نجات فیل‌ها از مرگ با کمک هوش مصنوعی

🔹 اداره جنگل‌داری ایالت تامیل نادو در هند، با انتشار ویدیویی جدید از سامانه‌ای پیشرفته برای حفاظت از فیل‌ها در برابر برخورد با قطارها پرده برداشته است.

🔹 این سیستم شامل ۱۲ برج نظارتی است که همگی به دوربین‌های حرارتی و نوری مجهز هستند و به‌صورت زنده محیط را تحت نظر دارند.

🔹 هدف اصلی این سامانه، تشخیص سریع حضور فیل‌ها در نزدیکی خطوط راه‌آهن و جلوگیری از بروز حوادث مرگبار است. به گفته مسئولان، از زمان راه‌اندازی این سامانه در نوامبر ۲۰۲۳، بیش از ۶۵۰۰ فیل با موفقیت از این مسیر عبور کرده‌اند، بدون گزارش حتی یک مورد تلفات!

🔹 این موفقیت چشمگیر، نمونه‌ای برجسته از تلفیق تکنولوژی و حفاظت از محیط زیست و حیات‌ وحش به شمار می‌رود.

🔗 منبع
🤖  @Veterinary_AI  🐎