🟦 جزوه فارسی آموزش «هوش مصنوعی»

🔹 این جزوه مباحث اصلی AI رو به صورت ساده و کاربردی توضیح داده

✅ مطالعه این جزوه برای علاقه‌مندان توصیه میشود.

📚 #کتاب
🤖   @Veterinary_AI   🐎

🟦 شناسایی رفتار سگ براساس داده‌های چندمدله از دوربین و دستگاه های مخفی

🔹 هدف مطالعه:
با افزایش تعداد خانواده‌ها که سگ‌ها را به عنوان حیوان خانگی نگه‌داری می‌کنند، نیاز به درک احساسات و وضعیت سلامت آن‌ها افزایش یافته است. این مطالعه بر روی نظارت بر رفتارهای سگ‌ها با استفاده از دوربین و دستگاه‌های مخفی تمرکز دارد.

🔹 روش‌ها:
داده‌های ویدئویی و سنسوری (شتاب‌سنج و ژیروسکوپ) از طریق دوربین و دستگاه مخفی جمع‌آوری شد. هفت نوع رفتار (ایستاده، نشسته، دراز کشیده با سر بالا، دراز کشیده بدون سر بالا، راه رفتن، بو کردن و دویدن) شناسایی شدند. مدل‌های شناسایی شیئی مانند FasterRCNN، YOLOv3 و YOLOv4 برای شناسایی سگ‌ها استفاده شدند.

🔹 نتایج:
مدل YOLOv4 بهترین عملکرد را در شناسایی سگ‌ها و دقت رفتار نشان داد. ترکیب داده‌های سنسوری با ویژگی‌های آماری مختلف دقت شناسایی را بهبود بخشید. مدل ادغام CNN-LSTM بالاترین دقت (93.4%) را در شناسایی رفتارهای سگ‌ها به دست آورد.

🔹 بحث:
ادغام داده‌های ویدئویی و سنسوری به‌طور قابل توجهی دقت شناسایی رفتار را در مقایسه با داده‌های تک‌مدله افزایش داد.این روش می‌تواند در درمان و نظارت بر سلامت سگ‌ها کاربرد داشته باشد و به شناسایی شرایطی مانند چاقی و افسردگی کمک کند. این مقاله تأکید می‌کند که استفاده از داده‌های چندمدله می‌تواند به شناسایی رفتارهای با کیفیت بهتر در سگ‌ها منجر شود و راه را برای تحقیقات بیشتر در این حوزه هموار کند.

🔗 منبع

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 توصیف نقطه عطف تاریخ توسط وزیر هوش مصنوعی امارات

🤖 @Veterinary_AI 🐎

🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹

    Veterinary ~ AI  on Instagram

🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹🔷🔹

🔹 به لطف تلاش‌های اعضای تیم هوش مصنوعی دامپزشکی Veterinary ~ AI ، پیج اینستاگرام ما افتتاح شد 🎉

🔹 عزیزان میتوانند پست ها و ویدئوهای جذاب را در پیج اینستاگرام ما به آدرس زیر دنبال کنند:

https://www.instagram.com/veterinary_ai


🤖 @Veterinary_AI 🐎

💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐💐

🟦 به این مناسبت، از الان محدودیت کانال برداشته میشود و قابلیت فوروارد، ذخیره و دانلود مطالب برای شما عزیزان باز میشود. همچنین از این پس میتوانید در زیر پست ها کامنت گذاشته و نظرات ارزشمند خود را با ما در میان بگذارید. 💙

🟥 لطفا با نشر پست ها، از ما حمایت کنید و کانال و پیج ما را به دوستان و همکاران خود معرفی کنید. ❤️

🟩 امید است که در نهایت بتوانیم برای دامپزشکان و صاحبین حیوانات آسایش بیشتری فراهم کنیم. 💚

🟨 با تشکر فراوان خدمت شما عزیزان 🙏


🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 تحول هوش مصنوعی در دامپزشکی 🔹

🎥 ویدئوی تولید شده توسط واحد اینستاگرام تیم

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 Digital and Precision Technologies in Dairy Cattle Farming: A Bibliometric Analysis

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 هوش مصنوعی و کشاورزی دیجیتال: آینده‌ای روشن برای مدیریت گاوهای شیری


🔹 هدف مطالعه :
بررسی نقش فناوری‌های پیشرفته در تحول مدیریت گاوهای شیری و ارتقای پایداری تولید شیر


🔹 تحول دیجیتال در صنعت دامداری

در دنیای امروز، فناوری‌های پیشرفته به سرعت در حال تغییر چشم‌انداز دامداری، به‌ویژه در مدیریت گاوهای شیری هستند. کشاورزی دقیق و دامداری دیجیتال به عنوان رویکردهایی نوآورانه، به تولیدکنندگان این امکان را می‌دهند که با استفاده از ابزارهای دیجیتال و داده‌محور، گله‌های خود را به شکلی کارآمدتر و پایدارتر مدیریت کنند. این تحول نه تنها بهره‌وری را افزایش می‌دهد، بلکه تأثیرات زیست‌محیطی را کاهش داده و سلامت حیوانات را بهبود می‌بخشد.


🔹 آیا فناوری می‌تواند پاسخگوی نیازهای صنعت باشد؟

افزایش اندازه مزارع و هزینه‌های نیروی کار، نیاز به اتوماسیون و روش‌های نوین مدیریت را ضروری کرده است. از سوی دیگر، رشد سریع مصرف محصولات دامی در کشورهای در حال توسعه، فشار بیشتری بر تولیدکنندگان وارد می‌کند تا با استفاده از فناوری‌های پیشرفته، پاسخگوی تقاضای جهانی باشند.


🔹 دامداری دقیق، چیست؟ از داده‌ها تا تصمیمات هوشمندانه

دامداری دقیق (Precision Livestock Farming) با بهره‌گیری از فناوری اطلاعات و ارتباطات (ICT)، داده‌های حیاتی مربوط به محیط و حیوانات را جمع‌آوری کرده و امکان مدیریت بهتر گله‌ها را فراهم می‌کند. این رویکرد بر استفاده از حسگرها برای اندازه‌گیری پارامترهای مختلف تمرکز دارد، اما هنوز از تحلیل‌های پیچیده‌تر بهره نمی‌برد.


🔹 دامداری دیجیتال: گامی فراتر از دامداری دقیق

دامداری دیجیتال یک مرحله پیشرفته‌تر است که با ادغام فناوری‌هایی مانند هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (Machine Learning)، بینایی کامپیوتری (Computer Vision) و تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)، امکان مدیریت جامع‌تر و هوشمندتر گله‌ها را فراهم می‌کند. این رویکرد نه تنها اطلاعات بیشتری درباره رفتار، سلامت و عملکرد گله ارائه می‌دهد، بلکه فرآیند تصمیم‌گیری را نیز خودکار می‌کند.


🔹 نمونه‌هایی از کاربرد فناوری‌های پیشرفته در دامداری

▪️مدیریت تنش حرارتی: بررسی تأثیر تنش حرارتی بر رفتارهایی مانند نشخوار، تغذیه و فعالیت حرکتی گاوها با استفاده از حسگرهای پوشیدنی

▪️تشخیص بیماری‌ها: استفاده از سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای شناسایی تغییرات رفتاری یا فیزیولوژیکی مرتبط با بیماری‌ها

▪️پایش محیط سالن: تحلیل تصاویر محیطی با الگوریتم‌هایی مانند YOLOv3 برای ارزیابی وضعیت حرارتی

▪️شناسایی جداگانه گاوها: استفاده از الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری مانند YOLO V5s برای شناسایی گاوها به صورت لحظه‌ای

▪️اندازه‌گیری شرایط بدنی: تحلیل سه‌بعدی بدن گاوها برای ارزیابی رشد، سلامت و کارایی تغذیه


🔹 نقش کلیدی فناوری در ارتقای پایداری تولید شیر

مطالعات نشان می‌دهند که فناوری‌های پیشرفته نه تنها بهره‌وری تولید شیر را افزایش می‌دهند، بلکه امکان مدیریت پایدارتر منابع طبیعی را نیز فراهم می‌کنند. دامداری دیجیتال با ارائه اطلاعات دقیق‌تر درباره نیازهای فردی گاوها، به تولیدکنندگان کمک می‌کند تا استراتژی‌های شخصی‌سازی‌شده‌ای برای تغذیه و مراقبت از حیوانات اتخاذ کنند.


🔹 آینده‌ای دیجیتال برای صنعت دامداری

دامداری دقیق و دیجیتال به عنوان دو رویکرد مکمل، نقش مهمی در تحول صنعت دامداری ایفا می‌کنند. این فناوری‌ها با کاهش هزینه‌ها، افزایش بهره‌وری و بهبود رفاه حیوانات، مسیر تازه‌ای برای پایداری در تولید شیر ایجاد کرده‌اند. سرمایه‌گذاری بیشتر در تحقیق و توسعه این فناوری‌ها می‌تواند راهگشای چالش‌های آینده باشد.

🔗 منبع

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 پیشرفت های هوش مصنوعی در دامپزشکی 🔹

🎥 ویدئوی تولید شده توسط واحد اینستاگرام تیم

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🌐 Deep Learning 🌐

🔷 مرجع فارسی یادگیری عمیق مناسب افراد مبتدی

از اصول اولیه تا ساخت شبکه عصبی عمیق با پایتون

✅ مطالعه این کتاب برای علاقه‌مندان توصیه میشود.

دیپ لرنینگ یا یادگیری عمیق یک روش از یادگیری ماشین است که به کامپیوترها کمک می‌کند تا از داده‌ها یاد بگیرند. این روش از شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند، که شبیه به مغز انسان عمل می‌کنند. با استفاده از دیپ لرنینگ، کامپیوترها می‌توانند الگوها و ویژگی‌های پیچیده را در داده‌ها پیدا کنند و کارهایی مانند شناسایی تصویر یا ترجمه متن را بهتر انجام دهند. به عبارت ساده‌تر، دیپ لرنینگ به کامپیوترها یاد می‌دهد که چطور از تجربیات خود یاد بگیرند و تصمیمات بهتری بگیرند.

📚 #کتاب

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 معرفی ابزار 🔹 رادیولوژی 🔹

🤖ابزارها و نرم‌افزارهای هوش مصنوعی در رادیولوژی🤖

🔹 1. Aidoc
✅ ارائه راهکارهایی برای تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر بیماری‌ها
✅ در تشخیص شرایط حادی مثل خونریزی داخلی، آمبولی ریوی، پنوموتوراکس
✅ اولویت بندی موارد اورژانسی

🔹 2. Arterys
✅ برای تصویربرداری بهتر قلبی‌عروقی
✅ تقسیم بندی خودکار تصاویر MRI قلب، اندازه‌گیری جریان خون، ارزیابی عملکرد قلب، بررسی انسداد عروق

🔹 3. zebra medical vision
✅ برای تجزیه و تحلیل تصاویر رادیولوژی از طریق CT اسکن و اشعه ایکس
✅ تشخیص طیف گسترده‌ای از بیماری‌ها. همانند شکستگی‌ها، پوکی استخوان، بیماری‌های قلبی‌عروقی، بیماری‌های کبدی و...

🔹 4. Lunit
✅ ارائه راهکارهایی برای تشخیص سرطان(سرطان ریه، پستان و...) در تصاویر رادیولوژی


🔹 5. Images
✅ ارائه راهکارهایی برای تشخیص شکستگی‌ها، دررفتگی‌ها و اسیب‌های استخوانی
✅ با کمک نرم‌افزار osteodetect با کمک کامپیوتر که از AI برای شناسایی شکستگی‌های مچ دست در تصویر x-ray استفاده می‌کند.

🔹 6. philipis Intellispace AI
✅ فراهم کردن توسعه و استقرار و ادغام راهکارها
برای بهبود گردش کار رادیولوژی
✅ برای تجزیه و تحلیل سریع‌تر و دقیق‌تر کارهای رادیولوژی
✅ با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته

🔹 7. IBM Waston Imaging
✅ ارائه مجموعه‌ای از ابزارهای AI برای رادیولوژی
✅ کمک به تشخیص بیماری‌ها، برنامه ریزی درمان و بهبود گردش کار
✅ ترکیب کردن داده‌های بالینی و تصویربرداری برای شناسایی بیماران در معرض خطر
✅برای تشخیص تومورها، متاستازها و ستیر ناهنجاری‌ها

🔹 8. Vetology
✅ خدمات تله رادیولوژی و رادیو گرافی
✅ برای شناسایی مشکلات مفصلی یا عفونت‌ها
✅ دامپزشک با بارگذاری رادیوگراف مدنظرش، بعد از چند دقیقه گزارش مناسبی‌ را ارائه می‌دهد

🔹 9. VetCT
✅ برای تحلیل تصاویر رادیولوژی
✅ امکان همکاری با سایر رادیولوژیست‌ها توسط هوش مصنوعی

🔹 10. SignalPET
✅ شناسایی بیماری‌هایی مثل مشکلات دندانی، شکستگی‌ها، عفونت‌ها و ...

🔹11.  ScribVet
✅ برای مستندسازی و گزارش‌نویسی موارد پزشکی بیمار
✅ کاهش زمان انجام فرایند مستندسازی و شرح حال نویسی و افزایش کارایی

🔹 12. RADLoics
✅ برای شخیص زودهنگام سرطان ریه

🔹 13.  Enlitic
✅ برای پیش‌بینی پیشرفت بیماری‌هایی مانند سرطان

🔹14. medivis
✅ استفاده از واقعیت مجازی برای رادیولوژی
نمایش تصاویر CT اسکن و MRI بصورت هولوگرافیک(تمام نگاشت) برای جراحان
✅ ارتقای تجسم جراحی و کیفیت کار با بکارگیری تصاویر سه‌بعدی

🔹 15. Envoy AI
✅ فراهم کردن الگوریتم‌هایی برای عمل تصویربرداری پزشکی

🔹 16.Google cloud Healthcare
✅ ایجاد برنامه‌های هوش مصنوعی برای رادیولوژی
✅ مهیا کردن داده‌ها و اطلاعات تصویر برداری
✅ ایجاد الگوهای AI برای تشخیص بیماری‌ها، تقسیم بندی تصاویر

🔹 17. Qure .AI
✅ ارائه الگوریتم‌هایی بزای تشخیص ناهنجاری‌هایی مثل پنومونی و آسیب‌های مغزی در تصاویر پزشکی

🔹 18. Nuance communication
✅ بهبود کارایی و دقت تصویر برداری

🔹 19. شبکه‌های عصبی کونولوشتال(CNN)
✅ برای شناسایی و دسته‌بندی تصاویر

🔹 20. openCV
✅ برای پردازش و تحلیل تصاویر

🔹 21. Google Deepmind
✅ تحلیل تصاویر ماموگرافی با دقت بالا

🔹 22.  IDEXX Web PACS
✅ مدیریت تصاویر با ذخیره‌ کردن و تحلیل آنها

🔹 23. iCAD ProFound AI 
  ✅ برای توموسنتز (ماموگرافی 3D) طراحی شده است. 
  ✅ به رادیولوژیست‌ها در تشخیص دقیق‌تر ضایعات کوچک کمک می‌کند.

🔹 24. Siemens Healthineers AI-Rad Companion 
  ✅ یک دستیار هوش مصنوعی برای تحلیل خودکار تصاویر رادیولوژی. 
  ✅ در حوزه‌های مغز، قلب و ریه کاربرد دارد.

🔹 25. GE Healthcare Critical Care Suite 
  ✅ روی اشعه X قفسه سینه تمرکز دارد. 
  ✅ پنوموتوراکس و سایر شرایط بحرانی را تشخیص می‌دهد. 

🔹 26. Subtle Medical (SubtleMR & SubtlePET) 
  ✅ با استفاده از هوش مصنوعی، نویز تصاویر MRI و PET را کاهش می‌دهد. 
  ✅ نیاز به اسکن‌های مجدد را کم می‌کند. 

🔹 27. NVIDIA Clara AI 
  ✅ یک پلتفرم پردازش تصویر پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی. 
  ✅ برای بهبود کیفیت تصاویر CT و MRI استفاده می‌شود. 

🔹 28.Nuance PowerScribe 
  ✅ از تبدیل گفتار به متن (SRT) برای تولید خودکار گزارش‌های رادیولوژی استفاده می‌کند. 
  ✅ با سیستم‌های PACS و RIS ادغام می‌شود.
___
این لیست شامل تنها تعدادی از ابزارهای نرم‌افزاری هوش مصنوعی موجود در بازار است.
* هر ابزار دارای ویژگی‌ها و قابلیت‌های خاص خود است.
* انتخاب ابزار مناسب به نیازهای خاص هر شخص بستگی دارد.

#ابزار #رادیولوژی
🤖  @Veterinary_AI  🐎

❗️ قبل از پیاده‌سازی هر ابزار هوش مصنوعی، مهم است که آن را به طور کامل ارزیابی و آزمایش کنید.
❗️توجه داشته باشید: هوش مصنوعی در رادیولوژی به سرعت در حال تحول است و ابزارهای جدید به طور مداوم در حال توسعه هستند.
این ابزارها نمونه‌ای از چگونگی استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود دقت، سرعت و کارایی رادیولوژی هستند.
با این حال، مهم است که به یاد داشته باشید که هوش مصنوعی جایگزینی برای رادیولوژیست‌ها نیست، بلکه ابزاری است که می‌تواند به آن‌ها در انجام وظایف خود کمک کند.
➖➖➖➖➖➖➖➖
مزایای استفاده از نرم‌افزارهای هوش مصنوعی در رادیولوژی:
1⃣ افزایش دقت تشخیص با کاهش خطاهای انسانی
2⃣ افزایش سرعت تشخیص به‌ویژه در موارد اورژانسی
3⃣ کاهش هزینه‌ها با حذف اسکن‌های تکراری
4⃣ پشتیبانی از رادیولوژیست‌ها با عدم اتلاف وقت و تمرکز روی موارد پیچیده‌تر
5⃣ تقسیم بندی تصاویر و مشخص کردن ساختارهای آناتومیکی
6⃣ کاهش دوز پرتو با حفط کیفیت تصویر
7⃣ اولویت بندی موارد اضطراری و اورژانسی بیمار
8⃣ گزارش‌دهی خودکار
9⃣ تشخیص و شناسایی بیماری‌ها
➖➖➖➖➖➖➖➖
چالش‌ها و محدودیت‌های احتمالی:
1⃣ نیاز به داده‌ها یآموزشی با کیفیت بالا
2⃣ نگرانی‌های مربوط به حفظ حریم خصوصی و مسائل اخلاقی
3⃣ تعصب الگوریتمی(داده‌های آموزشی متعصبانه، باعث ایجاد نتایج متعصبانه می‌شود)
4⃣ هزینه‌‌های راه‌اندازی
5⃣ وابستگی بیش از حد به AI (کاهش مهارت‌های تشخیصی رادیولوژیست‌ها)
➖➖➖➖➖➖➖➖
نتیجه‌گیری

نرم‌افزارهای هوش مصنوعی در رادیولوژی انقلابی در تشخیص و مدیریت بیماری‌ها ایجاد کرده‌اند. این ابزارها در پزشکی (تشخیص سرطان، اورژانس‌ها) و دامپزشکی (تحلیل تصاویر حیوانات) به کار می‌روند. با این حال، ادغام آن‌ها در سیستم‌های بالینی نیاز به استانداردسازی، آموزش و نظارت دارد.

#ابزار #رادیولوژی
🤖  @Veterinary_AI  🐎

🔹 هوش مصنوعی در رفتارشناسی سگ 🔹

🎥 ویدئوی تولید شده توسط واحد اینستاگرام تیم

🤖  @Veterinary_AI  🐎

🟦 کاربرد هوش مصنوعی در جراحی

🔹 مقدمه:

هوش مصنوعی (AI) به تدریج در حال تغییر روش‌های جراحی با پیشرفت‌های تکنولوژیکی در تصویربرداری، ناوبری و مداخلات رباتیک است. این مقاله به بررسی کاربردهای موفق و تأثیرگذار هوش مصنوعی در جراحی، از برنامه‌ریزی پیش از عمل تا راهنمایی در حین عمل و ادغام آن در ربات‌های جراحی می‌پردازد.


🔹 هوش مصنوعی در برنامه‌ریزی پیش از عمل:

1. طبقه‌بندی (Classification):
   - هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری‌ها از طریق تصاویر پزشکی مانند CT، MRI و اولتراسوند استفاده می‌شود.
   - مثال: تشخیص خونریزی داخل جمجمه‌ای از طریق CT اسکن با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق.

2. تشخیص (Detection):
   - هوش مصنوعی برای شناسایی نواحی مطلوب در تصاویر پزشکی، مانند تشخیص گره‌های ریوی یا ضایعات سرطانی، استفاده می‌شود.
   - مثال: استفاده از شبکه‌های عصبی سه‌بعدی برای تشخیص گره‌های ریوی با دقت و سرعت بالا.

3. تقسیم‌بندی (Segmentation):
   - تقسیم‌بندی تصاویر پزشکی به بخش‌های مختلف، مانند تشخیص تومورهای مغزی از طریق MRI، با استفاده از شبکه‌های عصبی کاملاً کانولوشنال (FCN) و U-Net انجام می‌شود.
   - مثال: استفاده از U-Net برای تقسیم‌بندی اندام‌های شکمی از تصاویر CT.

4. ثبت (Registration):
   - ثبت تصاویر پزشکی برای هماهنگی فضایی بین تصاویر مختلف، مانند ثبت تصاویر CT و MRI، با استفاده از روش‌های یادگیری عمیق انجام می‌شود.
   - مثال: استفاده از VoxelMorph برای ثبت تصاویر پزشکی با دقت بالا.


🔹 هوش مصنوعی در راهنمایی حین عمل:

1. بازسازی سه‌بعدی (3D Shape Instantiation):
   - بازسازی سه‌بعدی اندام‌ها از تصاویر دو‌بعدی در حین عمل، مانند بازسازی شکل پروستات از تصاویر اولتراسوند.
   - مثال: استفاده از شبکه‌های عصبی برای بازسازی شکل سه‌بعدی کبد از یک تصویر دو‌بعدی.

2. ناوبری اندوسکوپی (Endoscopic Navigation):
   - استفاده از هوش مصنوعی برای ناوبری اندوسکوپ‌ها در حین عمل، با استفاده از تخمین عمق و نقشه‌برداری محیط.
   - مثال: استفاده از شبکه‌های عصبی برای تخمین عمق و ناوبری در اندوسکوپی.

3. ردیابی بافت (Tissue Tracking):
   - ردیابی بافت‌های نرم در حین عمل با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین، مانند استفاده از SVM و شبکه‌های عصبی.
   - مثال: استفاده از شبکه‌های عصبی برای ردیابی بافت‌های دستگاه گوارش در حین اندوسکوپی.

4. واقعیت افزوده (Augmented Reality):
   - استفاده از واقعیت افزوده برای بهبود دید جراح در حین عمل، با ارائه تصاویر سه‌بعدی از اندام‌ها.
   - مثال: استفاده از هولولنز برای نمایش مدل‌های سه‌بعدی عروق در حین جراحی.


🔹 هوش مصنوعی در ربات‌های جراحی:

1. ادراک (Perception):
   - تشخیص و ردیابی ابزارهای جراحی در حین عمل با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق.
   - مثال: استفاده از U-Net برای تشخیص ابزارهای جراحی در تصاویر اندوسکوپی.

2. مدل‌سازی و کنترل (System Modeling and Control):
   - یادگیری از نمایش‌های انسانی برای انجام وظایف جراحی به صورت خودکار، مانند یادگیری از حرکات جراح برای انجام بخیه‌زنی.
   - مثال: استفاده از شبکه‌های عصبی برای یادگیری حرکات جراحی و انجام آن‌ها به صورت خودکار.

3. تعامل انسان و ربات (Human-Robot Interaction):
   - بهبود تعامل بین جراح و ربات‌های جراحی با استفاده از روش‌هایی مانند تشخیص حرکات دست و صدا.
   - مثال: استفاده از تشخیص حرکات دست برای کنترل ربات‌های جراحی در حین عمل.


🔹 چالش‌ها و چشم‌اندازهای آینده:

1. برنامه‌ریزی پیش از عمل:
   - نیاز به داده‌های بزرگ و برچسب‌گذاری شده برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی.
   - بهبود قابلیت تفسیرپذیری و تعمیم‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی.

2. راهنمایی حین عمل:
   - توسعه روش‌های دقیق‌تر برای بازسازی سه‌بعدی و ناوبری در حین عمل.
   - بهبود قابلیت‌های واقعیت افزوده برای جراحی‌های کم‌تهاجمی.

3. ربات‌های جراحی:
   - توسعه ربات‌های سبک‌تر و ارزان‌تر برای دسترسی به مناطق محدود در حین جراحی.
   - بهبود تعامل بین جراح و ربات‌های جراحی برای افزایش ایمنی و دقت.

4. ملاحظات اخلاقی و قانونی:
   - حفاظت از حریم خصوصی بیماران و امنیت داده‌های پزشکی.
   - بررسی مسائل اخلاقی مربوط به استفاده از ربات‌های خودکار در جراحی.


🔹 نتیجه‌گیری:

هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در حال تغییر جراحی به سمت مداخلات دقیق‌تر و خودکار است. با این حال، چالش‌هایی مانند نیاز به داده‌های بزرگ، بهبود قابلیت تفسیرپذیری و ملاحظات اخلاقی و قانونی باید مورد توجه قرار گیرند. در آینده، توسعه ربات‌های هوشمند و میکروربات‌ها برای جراحی‌های غیرتهاجمی و تحویل دارو می‌تواند تحول بزرگی در جراحی ایجاد کند.

🔗 منبع

#خلاصه_مقاله
🤖  @Veterinary_AI  🐎

📌نقش هوش مصنوعی در درمان های عصبی


ویدیویی در رابطه با نقش هوش مصنوعی و فناوری های نوین در گفتار درمانی و درمان عصبی.
امیدواریم از دیدن این ویدیو لذت ببرید.


#ASL
#AI
#Artificial_intelligence
〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰
🔹Veterinarian alley🔹

🐾@DVMSRB

🔹 آینده هوش مصنوعی در دامپزشکی 🔹

✅ تولید شده توسط واحد اینستاگرام تیم هوش مصنوعی دامپزشکی Veterinary ~ AI

〰〰〰〰〰〰〰〰〰
🤖  @Veterinary_AI  🐎
〰〰〰〰〰〰〰〰〰

〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰

🔹 Veterinary ~ AI  &  Python 🔹

〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰〰

🟩 تیم Veterinary ~ AI برگزار میکند:

🤖 اولین دوره آموزشی پایتون با دید دامپزشکی 🐎

👨‍🏫 مدرس: سورن محمدی ، دانشجوی دامپزشکی فعال در حوزه برنامه‌نویسی هوش مصنوعی و بنیان‌گذار تیم هوش مصنوعی دامپزشکی Veterinary ~ AI

✅ صفرتاصد
✅ تماما کاربردی
✅ فشرده و حرفه‌‌ای
✅ همکاری با تیم تخصصی
✅ ایجاد بینش برنامه نویسی
✅ ایجاد بینشی نو در دامپزشکی

🔹 سرفصل‌ها و توضیحات بیشتر


#دوره_آموزشی
🤖  @Veterinary_AI  🐎