🟦 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  🐎

🟦 ایلان ماسک: هوش مصنوعی همین حالا هم از بیشتر پزشکان بهتر است!

🔹 ایلان ماسک می‌گوید هیچ شغلی -حتی شغل خودش- از موج پیشرفت هوش مصنوعی در امان نیست.

🔹 ماجرا از جایی شروع شد که یک کاربر در شبکه اجتماعی ایکس از توانایی ChatGPT در تشخیص و تحلیل مسائل پزشکی تمجید کرد و نوشت: پزشکان هم ممکن است اشتباه کنند، اما هوش مصنوعی می‌تواند جان انسان‌ها را نجات دهد.

🔹 ماسک در پاسخ، بدون تعارف و با قاطعیت:
‌واقعیت این است که هوش مصنوعی همین حالا هم از بیشتر پزشکان بهتر عمل می‌کند. بسیار بهتر هم خواهد شد. این موضوع برای همه مشاغل صادق است.

🔗 منبع

🔺 در سال‌های اخیر بحث آموزش مهارت‌های جدید به کمک هوش مصنوعی مطرح شده است، اما پژوهشگران حالا درباره پدیده‌ای معکوس به نام از‌ دست‌ دادن مهارت هشدار داده‌اند.

🔺 بر اساس مطالعه جدید، پزشکانی که به‌طور مداوم از هوش مصنوعی برای تشخیص سرطان در جریان کولونوسکوپی استفاده کرده‌اند، در زمانی که بدون کمک این فناوری کار کرده‌اند، عملکرد ضعیف‌تری داشته‌اند.

🔺 این درحالی است که ایلان ماسک به‌تازگی ادعا کرده بود هوش‌مصنو‌عی از اکثر پزشکان بهتر عمل می‌کند.

🔗 منبع

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 Image Classification and Automated Machine Learning to Classify Lung Pathologies in Deceased Feedlot Cattle

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 تحولی در تشخیص بیماری‌های ریوی گاو؛ از تصاویر کالبدشکافی تا پیش‌بینی دقیق

🔹 بیماری‌های تنفسی مانند برونکوپنومونی با الگوی بینابینی (BIP) و پنومونی بینابینی حاد (AIP)، هر سال جان تعداد زیادی گاو پرواری را گرفته و چالش‌های بسیاری برای دامپزشکان در تشخیص دقیق این بیماری‌ها ایجاد می‌کنند. اما اکنون، فناوری هوش مصنوعی با تحلیل تصاویر کالبدشکافی، مسیر جدیدی برای تشخیص سریع و دقیق این بیماری‌ها فراهم کرده است. این مقاله به بررسی اولین گام‌ها در تبدیل تصاویر خام به داده‌هایی نجات‌بخش می‌پردازد.

🔹 تحلیل تصاویر ریه گاوها با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی، مانند شبکه‌های عصبی پیچیده ResNet50 و ViTl16r224، تحول عظیمی در تشخیص بیماری‌های ریوی ایجاد کرده است. این الگوریتم‌ها قادر به تفکیک بیماری‌های مشابه مانند AIP، BIP و BRD هستند و از الگوهای میکروسکوپی و ماکروسکوپی برای تشخیص استفاده می‌کنند.

🔹 مطالعات میدانی نشان داده‌اند که استفاده از تصاویر کراپ‌شده و حذف نویزهای محیطی، خطای تشخیصی را تا ۳۰٪ کاهش می‌دهد. این پیشرفت قابل توجه می‌تواند جان تعداد زیادی دام را نجات دهد و دقت تشخیص را به سطحی بی‌سابقه برساند.

🔷 از مزرعه تا آزمایشگاه: تبدیل تصاویر خام به داده‌های حیاتی

🔹 برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، داده‌های کلیدی با استفاده از دوربین‌های DSLR از ۶ فیدلات در آمریکا جمع‌آوری شده‌اند. این تصاویر شامل ۳۹۸ نمونه از ریه‌های راست گاوها بوده و با استفاده از برچسب‌گذاری هوشمند، ترکیبی از تشخیص‌های بالینی و آسیب‌شناسی بافتی برای آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین به کار گرفته شده‌اند.

🔹 چالش‌هایی مانند نورپردازی نامناسب، سایه‌های مزاحم، و تنوع زاویه‌های عکاسی، دقت مدل‌ها را کاهش داده‌اند؛ اما الگوریتم‌های پیشرفته توانسته‌اند با حذف نویزهای تصویری، عملکرد خود را بهبود بخشند و داده‌های حیاتی برای تشخیص دقیق فراهم کنند.

🔷 نتایج شگفت‌انگیز: مدل‌ها چه میزان قابل اعتمادند؟

🔹 تحلیل نتایج نشان داده است که مدل‌های هوش مصنوعی عملکرد قابل توجهی در تشخیص بیماری‌های ریوی داشته‌اند:
۱. دقت ۴۱٪ در تشخیص AIP با تصاویر کروپ‌شده.
۲. حساسیت ۱۰۰٪ در شناسایی BIP با استفاده از برچسب‌های آسیب‌شناسی بافتی.
۳. ۲۵٪ بهبود دقت تشخیص پس از حذف نویزهای تصویری.
۴. این یافته‌ها نشان می‌دهند که استفاده از هوش مصنوعی در دامپزشکی می‌تواند تحولی بزرگ در مدیریت سلامت دام‌ها ایجاد کند.

🔷 نقاط ضعف: چرا هنوز جای پیشرفت وجود دارد؟
با وجود موفقیت‌های چشمگیر، مدل‌های هوش مصنوعی هنوز با چالش‌هایی روبه‌رو هستند:

🔹 محدودیت داده‌ها: مدل‌ها در تشخیص AIP با حساسیت ۰-۲۳٪ عملکرد ضعیفی دارند که نشان‌دهنده نیاز به داده‌های بیشتر و متنوع‌تر است.
🔹 چالش‌های اخلاقی: وابستگی بیش از حد به هوش مصنوعی ممکن است مسئولیت را کاهش دهد.
🔹 هزینه‌های پنهان: پردازش تصاویر نیازمند سخت‌افزارهای گران‌قیمت مانند GPUهای NVIDIA است که می‌تواند هزینه‌های کلی را افزایش دهد.

🔷 داده‌های کلیدی ذکر شده:

🔹 نمودار مقایسه‌ای: دقت تشخیص بیماری‌ها بین مدل‌های MobileNet (۳۹٪) و SE-ResNeXt (۴۱٪).

🔹 اینفوگرافیک: نقش نورپردازی در کاهش ۱۵٪ دقت مدل‌ها در محیط‌های میدانی.

🔹 هوش مصنوعی نه تنها رقیب دامپزشکان نیست، بلکه به عنوان یک دستیار قدرتمند می‌تواند در تشخیص بیماری‌های پیچیده ایفای نقش کند. با وجود چالش‌های موجود، این پژوهش نشان می‌دهد که ادغام تصاویر میدانی و الگوریتم‌های پیشرفته قادر است مرزهای تشخیص پزشکی را جابه‌جا کند. آینده‌ای روشن در انتظار جامعه‌ای است که فناوری، دانش دامپزشکی و داده‌ها را به شکل یکپارچه در کنار هم قرار دهد.

✔️ فایل pdf در کامنت

🔗 منبع

☑️ مقاله مرتبط
☑️ مقاله مرتبط
☑️ مقاله مرتبط

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

☑️ پی‌نوشت:

🔺 مدل شبکه عصبی عمیق ResNet50 برای مسائل بینایی ماشین مانند تشخیص تصویر استفاده می‌شود. مهم‌ترین نوآوری در این مدل استفاده از بلوک‌هایی است که به شبکه اجازه می‌دهند تا یادگیری عمیق‌ را بهتر مدیریت کند. در واقع، این بلوک‌ها یک اتصال مستقیم بین لایه‌ها ایجاد می‌کنند که به انتقال بهتر اطلاعات کمک می‌کند. ◀️ توضیحات بیشتر

🔺 مدل ViT-L16/R224 یک مدل معماری مبتنی بر ترنسفورمر است که در حوزه بینایی ماشین استفاده می‌شود. دارای تعداد زیادی لایه ترنسفورمر و پارامترهای زیاد است که باعث دقت بالاتر ولی نیازمند قدرت محاسباتی بیشتر می‌شود. ◀️ توضیحات بیشتر

🔺 مدل MobileNet یک مدل سبک، سریع و کم‌حجم برای پردازش تصویر از خانواده CNN است که به‌ صورت ویژه برای دستگاه‌های موبایل و محیط‌هایی با محدودیت منابع طراحی شده‌اند. ◀️ توضیحات بیشتر

🔺 مدل SE-ResNeXt یک معماری شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) برپایه ResNet است که برای بهبود کارایی در وظایف بینایی ماشین طراحی شده است. در این مدل بلوک‌های پایه شامل چند مسیر موازی هستند که خروجی‌هایشان با هم جمع می‌شوند. این باعث می‌شود مدل بتواند ویژگی‌های متنوع‌تری را یاد بگیرد بدون اینکه پارامترها یا محاسبات به شدت افزایش یابد.

🔺 شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) چیست؟

☑️ سعی ما بیان مباحث تخصصی اما تا جای ممکن به زبان ساده است جهت درک عمیق تر مطالب مرتبط با هوش مصنوعی برای شما عزیزان که در مقالات متعدد تکرار می‌شوند.

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 هوش مصنوعی جدیدی که روند درمان سرطان را به چند هفته کاهش می‌ دهد.

🔹 پژوهشگران با کمک هوش مصنوعی موفق به ساخت پلتفرمی شده‌اند که اجزای یک پروتئین را به‌صورت اختصاصی طراحی می‌کند و می‌تواند به سلول‌های ایمنی بدن بیمار برای مبارزه با سرطان کمک کند.

🔹 این پلتفرم مبتنی‌ بر هوش مصنوعی نشان می‌دهد که چگونه می‌توان بدون آسیب بافت‌های سالم، برای سلول‌های سرطانی درمان‌های اختصاصی تولید کرد.

🔹 در این مطالعه، پژوهشگران با پلتفرم هوش مصنوعی خود یک هدف سرطانی شناخته‌شده به نام NY-ESO-1 را آزمایش کرده‌اند که در انواع مختلفی از سرطان‌ها وجود دارد. آنها با این کار موفق به ساخت ماده چسبانک بسیار ریزی شده‌اند که به مولکول‌های pMHC این هدف سرطانی متصل می‌شود.

🔹 در این روش ابتدا نمونه خون از بیمار در بیمارستان گرفته می‌شود. سپس سلول‌های ایمنی از خون استخراج شده و در آزمایشگاه با پلتفرم طراحی‌شده با هوش مصنوعی اصلاح می‌شوند. درنهایت این سلول‌های تقویت‌شده به بدن بیمار بازگردانده می‌شوند تا مانند موشک‌های هدفمند، سلول‌های سرطانی را از بین ببرند.

🔗 منبع
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 FidoCure 🔹

✔️ فیدوکیور یک پلتفرم پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی با تکیه بر بزرگترین مجموعه داده اختصاصی سرطان سگ‌ها است.

✔️ فیدوکیور با بهره‌گیری از آزمایش‌های ژنومی، جهش‌های ژنتیکی خاص را شناسایی کرده و گزینه‌های درمانی شخصی‌سازی‌شده را ارائه می‌دهد. از اینرو می‌تواند جایگزینی مؤثر برای شیمی‌درمانی و پرتودرمانی سنتی محسوب شود و اغلب امکان تجویز دارو به صورت خوراکی در منزل را فراهم می‌آورد.

رویکردی نوین در انکولوژی دامپزشکی

☑️ FidoCure
#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 هوش مصنوعی Storm AI، دستیار تحقیقاتی دامپزشکان
☑️ Youtube

〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰

🔹 Storm AI 🔹

✔️ ابزار هوش مصنوعی Storm AI یک ابزار توسعه داده شده توسط دانشگاه استنفورد است. این ابزار به طور رایگان برای تولید مقالات علمی مشابه صفحات ویکی‌پدیا طراحی شده که با جستجوی اینترنتی و ترکیب اطلاعات، محتوای ساختارمند و با استناد دقیق ارائه می‌دهد.

☑️ STORM

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 «حامی»؛ نخستین دستیار پزشک مبتنی بر هوش مصنوعی در جهان راه‌اندازی شد!

🔹 به نقل از عرب‌نیوز؛ یک شرکت فناوری سلامت مستقر در آمریکا به رهبری دکتر عادل حیدر، جراح پاکستانی‑آمریکایی، از راه‌اندازی اولین دستیار پزشکی هوش مصنوعی در جهان به نام «حامی» خبر داد.

🔹 این دستیار تعاملی، با شنیدن مکالمات پزشک و بیمار، آن‌ها را رونویسی و به یادداشت‌های ساختاریافته تبدیل می‌کند و به ارائه توصیه‌های درمانی مبتنی بر شواهد کمک می‌نماید. در حال حاضر، «حامی» در چند بیمارستان پاکستان فعال است و انتظار می‌رود در سال آینده به‌صورت جهانی گسترش یابد.

🔹 فناوری‌هایی مانند «حامی» می‌توانند در کشورهای در حال توسعه با کمبود پزشک و فشار کاری بالا کمک شایانی باشند؛ با این حال، هوش مصنوعی باگ‌هایی دارد و از خطاهای ادراکی مصون نیست. چنانچه تکیه کاملی بر آن صورت گیرد، ممکن است سلامت بیمار به خطر بیافتد. لذا ضروری‌ست این ابزارها در کنار نظارت انسانی، پزشک‌مداری و چارچوب‌های اخلاقی به‌کار گرفته شوند و «حامی» باید همچنان ابزار کمکی و حمایتی باقی بماند و جایگزین قضاوت انسانی نشود.

🔗 منبع
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 هوش مصنوعی پارکینسون را تنها با گوش دادن به یک جمله تشخیص داد!

🔹 محققان دانشگاه روچستر کشف کردند که تغییرات ظریف در الگوهای گفتاری ممکن است پارکینسون را قبل از بروز لرزش‌های آشکار و سفت شدن عضلات، آشکار کند. سیستم هوش مصنوعی آنها کیفیت صدا، ریتم و تلفظ را هنگامی که افراد جمله آشنایی را که شامل تمام حرف الفبا است، بیان می‌کنند، تجزیه و تحلیل می‌کند.

🔹 به نقل از اس‌اف، انتظار می‌رود موارد پارکینسون تا سال ۲۰۳۰ دو برابر شود، با این حال کل مناطق با کمبود شدید متخصص مغز و اعصاب مواجه هستند. در سال ۲۰۱۴، بنگلادش تنها ۸۶ متخصص مغز و اعصاب برای بیش از ۱۴۰ میلیون نفر جمعیت داشت، در حالی که برخی از کشورهای آفریقایی به ازای هر سه میلیون نفر یک متخصص مغز و اعصاب داشتند.

🔹 هوش مصنوعی از بسیاری از پزشکان انسانی بهتر عمل کرد. طبق مطالعه‌ای که توسط محققان ذکر شده است، پزشکان غیرمتخصص حدود ۷۳.۸ درصد از مواقع پارکینسون را به درستی تشخیص می‌دهند، در مقایسه، سیستم هوش مصنوعی در مجموعه داده‌های آزمایش داخلی خود به دقت ۸۵.۷ درصد دست یافت.

🔗 منبع
🤖  @Veterinary_AI  🐎