🟦 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  🐎

🔹 MSDVet 🔹

☑️ مرجعی جذاب و رایگان برای آموزش دامپزشکی در فیلدها و حوزه‌های مختلف به زبان انگلیسی مناسب دامپزشکان، دانشجویان و حتی صاحبین دام

✔️ شامل هزاران موضوع به‌روز شده توسط بیش از ۴۰۰ کارشناس دامپزشکی از بیش از ۲۰ کشور، با توضیحات دقیق درباره علل، پاتوفیزیولوژی و گزینه‌های تشخیص و درمان بیماری‌ها و همینطور ارائه ابزارهای محاسباتی برای کمک به تصمیم‌گیری‌های بالینی

✔️ دارای فیلم‌های آموزشی (نیازمند VPN)، تصاویر و نمودارهای مرتبط با بیماری‌ها و اختلالات حیوانات

✔️ ارائه اطلاعات به زبان ساده برای صاحبان حیوانات خانگی جهت افزایش آگاهی عمومی

〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰
☑️ Google play ☑️ App Store
〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰

☑️ پی‌نوشت: هوش‌ مصنوعی ابزاری برای افزایش بازدهی کار ماست نه جایگزین تحلیل و سواد دامپزشک! ما برای شناسایی خطاهای هوش مصنوعی، نیازمند دامپزشکان با دانش و تخصص بالاتری هستیم. از این رو، ضرورت بهره‌گیری از ابزارها و راهکارهای نوین آموزشی بیش از پیش احساس می‌شود.

#ابزار
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 استفاده از AI برای حرف زدن با نهنگ‌ها

🔹 نهنگ‌ها از صداهای پیچیده‌ای به نام "آواز نهنگ" برای جفت‌یابی و ارتباطات اجتماعی استفاده می‌کنند. این صداها شامل الگوهای تکراری هستند که به نظر می‌رسد ساختاری شبیه به زبان انسانی دارند.

🔹 مشابه تحلیل زبان انسانی در پردازش زبان طبیعی (NLP)، پروژه CETI از هوش مصنوعی برای رمزگشایی زبان نهنگ‌های عنبر استفاده می‌کند. دانشمندان با ضبط میلیون‌ها نمونه صوتی و تحلیل آن‌ها با مدل‌های یادگیری عمیق، به دنبال کشف ساختارهای زبانی در صداهای نهنگ‌ها هستند. آن‌ها امیدوارند بتوانند معانی خاصی را به صداهای خاص نسبت دهند، مثلاً تشخیص اینکه یک صدای خاص به معنی هشدار یا درخواست غذا است. حتی ممکن است نهنگ‌ها در گروه‌های مختلف لهجه‌های متفاوتی داشته باشند، که تحلیل را پیچیده‌تر می‌کند.

🔹 در مورد حیوانات دیگر؛ مثلا ماهی مرکب با حرکات بازو چهار علامت متمایز تولید می‌کند که ممکن است نوعی زبان اشاره باشد. دلفین‌ها از سوت‌ها برای انتقال پیام‌هایی مانند هشدار استفاده می‌کنند.

☑️ توضیحات بیشتر ☑️ توضیحات بیشتر

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 بررسی سطح آگاهی و نگرش دانشجویان دامپزشکی نسبت به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
📍 منتشرشده در American Journal of Veterinary Research – سال ۲۰۲۵

🔹 در این مطالعه مقطعی، دیدگاه‌ها و سطح سواد دانشجویان دامپزشکی دانشگاه UC Davis در رابطه با هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) مورد بررسی قرار گرفت. داده‌ها از طریق پرسشنامه‌ آنلاین بین دانشجویان سال‌های اول تا چهارم گردآوری شد (نرخ پاسخ‌دهی: ۲۹.۶٪)

🔷 نتایج کلیدی:
🔹 ۸۹.۸٪ نام AI/ML را شنیده‌اند، اما
🔹 تنها ۲۰٪ خود را دارای آگاهی "متوسط تا زیاد" در این حوزه می‌دانند.
🔹 ۳۷٪ اعلام کرده‌اند که مفاهیمی از AI/ML در طی دوره تحصیلی به آن‌ها آموزش داده شده است.
🔹 ۷۹٪ علاقه‌مند به یادگیری بیشتر درباره کاربردهای AI/ML در دامپزشکی هستند.
🔹 ۵۹٪ انتظار دارند که در آینده‌ی شغلی خود از این ابزارها استفاده کنند.
🔹 ۷۷٪ باور دارند که AI/ML موجب پیشرفت دامپزشکی خواهد شد.
🔹 ۶۳.۶٪ معتقدند که آموزش این فناوری‌ها باید در آموزش دامپزشکی گنجانده شود.

🔷 نگرش دانشجویان نسبت به AI/ML: اکثر دانشجویان نگرشی مثبت نسبت به هوش مصنوعی داشتند و آن را یک "همکار" در کار بالینی می‌دانند، نه یک رقیب. با این حال، برخی نگرانی‌ها نیز مطرح شد:
▪️ کاهش نقش دامپزشکان
▪️ مسئولیت حقوقی در صورت بروز خطا
▪️ نگرانی‌های اخلاقی در خصوص داده‌های آموزشی مدل‌ها
▪️ اتکای بیش از حد به سیستم‌های AI

🔷 نتیجه‌گیری مقاله:
با وجود علاقه و پذیرش بالا، بیشتر دانشجویان هنوز آموزش ساختارمندی در حوزه AI/ML دریافت نکرده‌اند. نویسندگان پیشنهاد می‌کنند که "سواد هوش مصنوعی" باید به عنوان یک مهارت پایه، همانند سایر ابزارهای تشخیصی، در برنامه‌ آموزشی دامپزشکی گنجانده شود.

☑️ این پژوهش نشان می‌دهد که دانشجویان دامپزشکی، با وجود کمبود آموزش رسمی، درک درستی از اهمیت روزافزون هوش مصنوعی در حرفه خود دارند و برای یادگیری بیشتر آمادگی دارند.

🔗 منبع

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 Scientists create AI-powered tool to improve cancer tissue analysis

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 هوش مصنوعی در خدمت پزشکی؛ گام جدید در تشخیص سرطان

🔹 پژوهشگران دانشکده پزشکی آیکان در مونت‌ سینای موفق به توسعه یک #ابزار نوین مبتنی بر هوش مصنوعی به نام MARQO شده‌اند که می‌تواند فرآیند تحلیل بافت‌های سرطانی را با دقت و سرعت بسیار بالاتر از روش‌های متداول انجام دهد. 🧬

🔹 این سامانه از مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین برای بررسی تصاویر میکروسکوپی استفاده می‌کند. برخلاف روش‌های سنتی که کاملاً وابسته به تفسیر پاتولوژیست‌هاست، الگوریتم هوش مصنوعی قادر است الگوهای پنهان در بافت‌ها را شناسایی کند؛ الگوهایی که حتی توسط چشم متخصص نیز ممکن است نادیده گرفته شوند.

🔗 منبع
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 MARQO application 🔹

🟦 #ابزار CellLENS، سیستم هوش مصنوعی برای كشف زیربخش‌های پنهان سلولی

🔹 یک ابزار AI‌ شگفت‌انگیز از تیم MIT با تلفیق داده‌های مولکولی، تصویری و فضایی، قادر است زیرگروه‌های سلولی بسیار مشابه را به‌خوبی از هم تفکیک کند، مانند سلول‌های T فعال در مرز تومور. این فناوری پتانسیل تحول در ایمونوتراپی سرطان، کشف بیومارکرهای جدید و پیشبرد پزشکی دقیق‌تر را دارد.

🔹 سیستم CellLENS به‌طور خاص برای سرطان‌ها، به‌ویژه سرطان‌هایی که پاسخ ایمنی پیچیده‌ای دارند، بسیار کاربردی است.

☑️ فایل pdf مقاله در کامنت

🔗 منبع 🔗 منبع
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 Harnessing AI in aquaculture 🔹

🟦 هوش مصنوعی در آبزی‌پروری 

🔹 بهینه‌سازی تغذیه 

سیستم‌هایی مثل Skretting و AKVA Group: پایش Real-time رفتار ماهی، تنظیم خودکار جیره‌دهی بر اساس رشد و فاکتورهای محیطی؛ کاهش ضریب تبدیل غذایی (FCR)، جلوگیری از هدررفت غذا و کاهش آلودگی آب. 

🔹 پایش سلامت  

پلتفرم‌هایی مانند Aquabyte و Manolin: تجمیع داده‌های سلامت با استفاده از بینایی ماشین برای تشخیص زودهنگام بیماری‌ها و شناسایی رفتار غیرطبیعی آبزیان به‌عنوان شاخص استرس 

🔹 تخمین Bio mass و رشد 

فناوری‌های مبتنی بر دوربین (Tidal X، Umitron): اندازه‌گیری سایز ماهی، شمارش جمعیت و پیش‌بینی رشد با الگوریتم‌های پردازش تصویر. (چالش فنی: نیاز به داده‌های آموزشی گسترده در محیط‌های توربید (کدر)) 

🔹 ربات‌های زیرآبی هوشمند 

شرکت‌هایی مانند Qysea: انجام پایش کیفیت آب، تعمیر تورها و حذف ماهیان تلف‌شده به‌صورت خودکار. 

🔹 مدیریت زنجیره تأمین 

استفاده از سنجش از راه دور (Remote Sensing) و هوش مصنوعی برای شفاف‌سازی زنجیره تأمین و همچنین ردیابی باقیمانده آنتی‌بیوتیک‌ها و آلاینده‌ها در محصولات وارداتی با استفاده از یادگیری ماشین. 


🔹 چالش‌ها 

1. نیاز به داده‌های باکیفیت: 
الگوریتم‌های Deep Learning به حجم عظیمی از داده‌های برچسب‌زده‌شده (Labeled Data) نیاز دارند که در محیط‌های آبی به‌دست آوردن آن‌ها دشوار است. 

2. هزینه و زیرساخت: 
پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی برای مزارع کوچک‌ مقرون‌به‌صرفه نیست و ادغام آنها با سیستم‌های قدیمی (Legacy Systems) نیازمند سرمایه‌گذاری سنگین است. 

3. محدودیت‌های جغرافیایی:
۹۰٪ استارتاپ‌های فعال (۱۲۵ شرکت) در آمریکای شمالی و اروپا متمرکزند و آسیا و آفریقا هنوز به آن اندازه پیشرفت نکرده اند.

4. مسائل امنیتی: 
اتصال دستگاه‌های IoT به شبکه، ریسک نقض داده‌های حساس (مثل اطلاعات بیماری‌ها) را افزایش می‌دهد. 

5. فقدان تخصص: 
کمبود نیروی انسانی مجرب در حوزه [ علوم داده + آبزی‌پروری ] مانع بزرگی است. 

🔹 پیش‌بینی درمورد آینده 

موفق‌ترین مزارع آن‌هایی هستند که ترکیبی از فناوری‌های پیشرفته و دانش بومی را به‌کار می‌گیرند. راهکارهای ساده‌تر (مثل سنسور اکسیژن با هشدار) گاهی کاربردی‌تر از سیستم‌های پیچیده هوش مصنوعی هستند. هوش مصنوعی ابزاری قدرتمند اما مکمل هوش انسانی است.

🔗 منبع

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

☑️ پی‌نوشت:

🔺اینترنت اشیاء (IoT) به شبکه‌ای از اشیاء فیزیکی گفته می‌شود که با استفاده از حسگرها، نرم‌افزارها و سایر فناوری‌ها به اینترنت متصل شده و قادرند داده‌ها را جمع‌آوری، ارسال و دریافت کنند.
مثال کاربردی: کنترل روشنایی، دما و امنیت از راه دور. پایش وضعیت ماشین‌آلات و پیش‌بینی خرابی‌ها. اندازه‌گیری رطوبت بستر، کیفیت هوا، دما و شرایط محیطی. ◀️ توضیحات بیشتر

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 تیم Veterinary AI برگزار میکند:

〰〰〰〰〰〰
✨ VET STAR ✨
〰〰〰〰〰〰
🔹 مسابقه ملی ایده‌شو
🔹 فرصتی برای ذهن‌‌های خلاق!
🔹 نشان بدهید که متفاوت می‌اندیشید!

📣 علاقه‌مندان از سراسر ایران جهت شرکت در این مسابقه میتوانند هم به صورت حضوری و هم به صورت مجازی ایده‌های نوآورانه خود را در تمامی حوزه‌های مرتبط به دامپزشکی ارائه دهند.
زمان دقیق مسابقه متعاقبا اعلام می‌گردد، از هم‌اکنون میتوانید برای مسابقه حاضر شوید!

   
〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰
☑️ جهت ثبت درخواست شرکت در مسابقه و کسب اطلاعات بیشتر با آیدی زیر در ارتباط باشید:

🆔 @Soren_Mohammadi
〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 این گوشی پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی در ۱۵ ثانیه بیماری‌های قلبی را شناسایی می‌کند.

🔹 گوشی پزشکی جدید که توسط محققان ایمپریال کالج لندن با همکاری خدمات بهداشت ملی بریتانیا (NHS) توسعه یافته می‌تواند تفاوت‌های بسیار کوچک در ضربان قلب و جریان خون را که برای گوش انسان قابل‌تشخیص نیست تحلیل کند.

🔹 این دستگاه به‌جای دیسک قدیمی روی سینه، قطعه‌ای هم‌اندازه یک کارت بانکی و یک میکروفون بسیار دقیق دارد. صداهای قلب و جریان خون ضبط می‌شود و همزمان یک نوار قلب (ECG) هم ثبت می‌کند. سپس اطلاعات به فضای ابری فرستاده می‌شود تا با الگوریتم‌های هوش مصنوعی، بر اساس داده‌های ده‌ها هزار بیمار دیگر تحلیل شود.

🔹 این استتوسکوپ مدرن روی بیش از ۱۲ هزار بیمار آزمایش شده و نتایج بسیار امیدوارکننده‌ای داشته است:

☑️ ۲.۳ برابر افزایش دقت در شناسایی نارسایی قلبی

☑️ ۳.۵ برابر افزایش تشخیص ریتم‌های غیرطبیعی قلب

☑️ ۱.۹ برابر افزایش شناسایی بیماری‌های دریچه قلب

🔹 جزئیات این پروژه که می‌تواند شانس تشخیص زودهنگام سه بیماری قلبی را افزایش دهد در کنگره سالانه انجمن قلب اروپا در مادرید ارائه شد.

🔗 منبع
🤖  @Veterinary_AI  🐎