این ویدیو هم درباره باند فروش مدارک جعلی در ایران بینید ، بد نیست یاد بگیرید که سرتون کلاه نره:

https://youtu.be/5pNWlWb6xFo?si=I4cH2p1yjyYH-it0

اینم آرشیو سایت RIT

✨وقتی پزشک با پرونده سلامت حرف می‌زنه!
معرفی ChatEHR

🧠 ChatEHR چیه؟
ChatEHR نسل جدید نرم‌افزارهای انفورماتیک پزشکیه که در دانشگاه استنفورد ساخته شده
باهاش پزشک می‌تونه به‌صورت گفتگویی (مثل چت) با پرونده الکترونیک سلامت (EHR) حرف بزنه!
یعنی به جای گشتن بین صدها صفحه و جدول، فقط می‌پرسه و سیستم جواب می‌ده 👩‍⚕️💻

🚀 مثلاً بپرس:

«آخرین نتیجه‌ی آزمایش قند خون این بیمار چیه؟»

«در ۶ ماه اخیر چه داروهایی عوض شدن؟»
«یه خلاصه از ویزیت‌های مهمش بده.»
و ChatEHR در چند ثانیه پاسخ می‌ده، خلاصه می‌نویسه، یا گزارش آماده می‌کنه!

🌿 ویژگی‌های مهم:

✅تعامل طبیعی با داده‌های پزشکی از طریق چت
✅خلاصه‌سازی خودکار پرونده‌های طولانی
✅ادغام کامل با سیستم‌های فعلی EHR
✅امنیت داده‌ها و رعایت حریم خصوصی
✅صرفه‌جویی در زمان و تمرکز بیشتر روی مراقبت از بیمار

💡 چرا خاصه؟

ChatEHR یکی از اولین قدم‌های جدی به سمت پزشکی گفتگوییه؛
جایی که هوش مصنوعی فقط داده ذخیره نمی‌کنه،
بلکه می‌فهمه، خلاصه می‌کنه و جواب می‌ده.

⚠️ چالش‌هاش هنوز ایناست:

🔰درک درست سوال‌های پیچیده‌ی پزشکی
🔰حفظ امنیت و محرمانگی اطلاعات بیماران
🔰اطمینان از پاسخ‌های دقیق و قابل استناد
🔰نیاز به تست گسترده پیش از استفاده‌ی عمومی

📚 برای اطلاعات بیشتر:
🔗 med.stanford.edu/news/all-news/2025/06/chatehr.html


➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔻 @hitwithit
✳️کانال انفورماتیک پزشکی و فناوری اطلاعات سلامت

🔴عینک هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی برای نابینایان و کم بینایان

🔻این ایده حدود ۲ سال پیش به ذهن من رسید و در زمان خودش در ایران نسبتا تاپ بود مخصوصا با فیچر هایی که براش در نظر داشتم، اما بنا بر دلایلی نشد که ادامش بدم و بالاخره در این تابستون با همکاری دکتر شمس آبادی عزیز که هم استاد راهنمای بنده بودن هم مثل یه پدر دلسوز هم راه پشتیبان من و با کمک های ایشون بالاخره وارد مرحله تست و انشالله بزودی مرحله دانش بنیانی خواهد شد.


🔻چیزی که بیشتر از همه برام مهم و ارزشمند بود، صحبت جناب دلخون ، شخص نابینا در ویدیو بود که محصول رو بسیار مفید و کاربردی ارزیابی کردند مخصوصا برای افرادی که قبلا تجربه بینایی داشتند ولی بنا به دلایلی اونو از دست دادن.


انشالله در آینده ای نزدیک پروژه با حمایت دوستان و پارک علم و فناوری استان وارد مرحله تجاری سازی یا نمونه تکاملی اولیه خواهد شد.
محصول در ۴ فاز پیاده شده که در فاز اول فقط روی کاربرد و تکمیل الگوریتم ها مانور داده شده و در فاز های بعدی به سمت فیچر های بیشتر و موارد ظاهری خواهد شد.

متن خبر:
https://behdasht.gov.ir/XZjy
➖➖➖➖➖
🔻 @hitwithit
🔻 YouTube

🧠 اسکنر مغز پوشیدنی؛ انقلاب در تحقیقات مغز در ایرلند

💡 چی شده؟
یک اسکنر مغز پوشیدنی پیشرفته و ۲ میلیون یورویی به عنوان «عاملی متحول‌کننده» برای تحقیقات مغز در ایرلند معرفی شده است!

این اولین سیستم OPM-MEG در کشوره و به محققان کمک می‌کنه شبکه‌های مغزی رو در زمان واقعی دنبال کنند و اولین علائم بیماری‌های تاثیرگذار بر زندگی مثل صرع، زوال عقل و ADHD رو شناسایی کنند.

🚀 ویژگی‌ها و فناوری:

استفاده از فناوری کوانتومی برای ردیابی فعالیت‌های مغزی 🌀
پاسخ‌دهی به نیازهای شناختی مختلف در زمان واقعی✨
امکان تحلیل دقیق و فوری داده‌های مغزی با کاربرد در انفورماتیک پزشکی 💻
نصب در مرکز تصویربرداری مغز کالج ترینیتی دوبلین و راه‌اندازی آزمایشگاهی نوین

🌿 چرا مهمه؟
این اسکنر نه تنها توانایی تشخیص زودهنگام بیماری‌ها رو داره، بلکه مسیر تحقیقات پزشکی و انفورماتیک مغز رو متحول می‌کنه.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔻 @hitwithit
✳️کانال انفورماتیک پزشکی و فناوری اطلاعات سلامت

🧬 هوش مصنوعی و انفورماتیک پزشکی در خدمت درمان بیماری‌ها:
ترسیم نقشه سلولی با PDGrapher

💡محققان دانشگاه هاروارد از PDGrapher رونمایی کرده‌اند — یک مدل هوش مصنوعی متن‌باز که در بستر انفورماتیک پزشکی توسعه یافته و می‌تواند نه‌تنها اهداف دارویی را شناسایی کند، بلکه درمان‌هایی برای بازگرداندن سلول‌ها به وضعیت سالم پیشنهاد دهد.

🔬 روش کار مبتنی بر انفورماتیک پزشکی:

✅بهره‌گیری از گراف‌نورال‌نت‌ورک‌ها برای مدل‌سازی و ترسیم نقشه کامل تعاملات سلولی

✅تحلیل داده‌های زیستی چندبعدی برای شناسایی عوامل کلیدی بیماری

✅پیشنهاد بهترین درمان‌ها (تکی یا ترکیبی) با اتکا به الگوریتم‌های پیشرفته داده‌کاوی پزشکی

📊 قدرت مدل:

🔬آزمایش روی ۱۹ دیتاست بالینی در ۱۱ نوع سرطان

🧪شناسایی مجدد اهداف دارویی شناخته‌شده + کشف اهداف جدید مثل KDR و TOP2A

💯تا ۳۵٪ دقت بالاتر و ۲۵ برابر سرعت بیشتر نسبت به سایر ابزارهای هوش مصنوعی

🌍 چرا این مهم است؟

🚀 تسریع فرایند کشف دارو با هزینه کمتر

🎯 پشتیبانی از پزشکی شخصی‌شده با تحلیل دقیق داده‌های بیمار

💡 گامی بزرگ در مسیر درمان بیماری‌های پیچیده مانند سرطان، پارکینسون و آلزایمر

✨این دستاورد نشان می‌دهد که ترکیب هوش مصنوعی و انفورماتیک پزشکی می‌تواند گذار از روش‌های مبتنی بر آزمون‌وخطا به سمت طراحی درمان‌های هدفمند و قطعی را ممکن کند


➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔻 @hitwithit
✳️کانال انفورماتیک پزشکی و فناوری اطلاعات سلامت

👈 امشب ۲۶ مهرماه ساعت ۲۰ انعکاس خبری تست موفق «عینک سفید هوشمند ویژه نابینایان و کم بینایان» شرکت پیشتاز افکار هوشمند، در شبکه استانی اترک پخش خواهد شد.
لینک مشاهده
https://telewebion.com/live/atrak

می‌خوای وارد دنیای واقعی «سلامت دیجیتال» بشی و مسیر شغلی رو از کسی بشنوی که خودش تو میدان کار کرده؟
می‌خوای بخش فنی رشته‌ات (فناوری اطلاعات سلامت / انفورماتیک پزشکی) رو عمقی‌تر بفهمی؟

نشست: «انتقال دانش و تجربه حرفه‌ای»
سخنران: مهندس مهرداد حسن‌زاده — درباره مسیر شغلی، آینده کاری خارج از بیمارستان، ارزش داده‌های سلامت و اینترنت اشیاء در سلامت صحبت خواهند کرد.

نکته مهم: فقط افراد ثبت‌نام‌شده مجاز به شرکت در نشست هستند.
📅 زمان: پنج‌شنبه ۱ آبان | ساعت ۱۷ تا ۱۹
💻 بستر: آنلاین — کاملاً رایگان

برای اطلاعات بیشتر QR را اسکن کنید.
ظرفیت محدود است — ثبت‌نامت رو زود انجام بده.

لینک ثبت نام نشست

🎯 هر روز یک گام جلوتر؛
⚜️ همراه با انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت دانشگاه علوم پزشکی اصفهان
🥇 https://news.1rj.ru/str/HIT_Isfahan
🥈 https://eitaa.com/HIT_Isfahan

🚀 هوش مصنوعی در خدمت آینده سلامت

دانشمندان اخیراً مدل جدیدی به نام Delphi-2M معرفی کرده‌اند که می‌تواند بیش از ۱۰۰۰ بیماری را سال‌ها قبل از بروز، پیش‌بینی کند.

🔎 این مدل با نگاهی انفورماتیک‌محور، سوابق پزشکی بیماران را مثل متن یک کتاب می‌خواند و روابط پنهان بین داده‌های سلامت را کشف می‌کند.

📊 دیتاست آموزشی:
UK Biobank (۵۰۰هزار نفر)
تست روی ۲ میلیون نفر در دانمارک

⚡ نتیجه؟

پیش‌بینی ریسک‌هایی مثل حمله قلبی خیلی زودتر از پزشکان سنتی.

💡 چرا برای انفورماتیک پزشکی مهم است؟

✔️ تغییر رویکرد از درمان → پیشگیری
✔️ بهبود مدیریت داده‌های کلان پزشکی
✔️ کمک به برنامه‌ریزی منابع بیمارستانی
✔️ ایجاد سیستم‌های هشدار زودهنگام برای بیماران

⚠️ چالش‌ها و محدودیت‌ها

✳️ داده‌ها بیشتر اروپامحور هستند → خطر بایاس الگوریتمی

✳️ هنوز در مرحله‌ی تحقیقاتی، نه کاربرد روزمره‌ی بالینی

✳️ نیاز به استانداردسازی و تعمیم‌پذیری جهانی

🌍 اگر این رویکرد جهانی شود، چکاپ آینده شما ممکن است شامل «پیش‌بینی بیماری» باشد؛ درست شبیه پیش‌بینی هوا 🌦️

🔗 این دقیقاً همان جایی است که انفورماتیک پزشکی می‌درخشد: اتصال داده، الگوریتم و سلامت انسان.


➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔻 @hitwithit
✳️کانال انفورماتیک پزشکی و فناوری اطلاعات سلامت

🤖 ربات خون‌گیر با دقت ۹۴٪ در بیمارستان‌های چین فعال شد!

در یکی از مراکز درمانی چین، برای اولین بار رباتی وارد فاز اجرایی شده که با استفاده از بینایی ماشین و الگوریتم‌های یادگیری عمیق، عملیات خون‌گیری وریدی را به‌صورت کاملاً خودکار انجام می‌دهد.

📈 دقت اعلام‌شده: ۹۴٪

🎯 مزایا:

♻️کاهش خطای انسانی
♻️مناسب برای بیماران اضطرابی یا کودکان
♻️قابلیت استفاده در شب و شرایط خاص


❗ اما سوالی مهم باقی می‌ماند: آن ۶٪ باقی‌مانده چطور؟
در حوزه سلامت، حتی درصدهای کوچک می‌توانند بحرانی باشند.

🧠 ورود ربات‌ها به حوزه پزشکی، باید با دقت، نظارت مستمر و اخلاق حرفه‌ای همراه باشد تا جایگزینی مطمئن برای پرستاران و پزشکان باشند.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔻 @hitwithit
✳️کانال انفورماتیک پزشکی و فناوری اطلاعات سلامت

🎯 تقسیم هوشمند بیماران با داده، نه حدس!

مدلی که بیماران رو نه بر اساس حدس و گمان، بلکه با استفاده از الگوهای واقعی داده‌ها به چند گروه معنادار تقسیم می‌کنه.

🔹 مثلاً #الگوریتم می‌تونه تشخیص بده بعضی بیماران ترکیب خاصی از بیماری‌ها دارن (مثل دیابت + فشار خون + BMI بالا) که اون‌ها رو در معرض خطر بالاتری از بستری مجدد قرار می‌ده.
🔹 بعد، سیستم می‌تونه برای هر گروه، مداخلات درمانی یا پیشگیرانه‌ی هدفمند پیشنهاد بده — از تغییر رژیم غذایی گرفته تا پیگیری دارویی یا ویزیت‌های بیشتر.

💡 این یعنی: تصمیم‌گیری دقیق‌تر، شخصی‌تر و علمی‌تر — هم در سطح بیمار، هم در سطح کل سیستم سلامت.

📊 به این فرآیند می‌گن:
Empiric Segmentation of High-Risk Patients
یا به زبان ساده‌تر:
«دسته‌بندی تجربی بیماران پرخطر با استفاده از داده‌های واقعی.»

📍 این مدل‌ها یکی از پایه‌های هوش مصنوعی در انفورماتیک پزشکی هستن، چون به پزشک و سیستم سلامت کمک می‌کنن که به‌جای واکنش، پیش‌بینی و پیشگیری کنن.

منبع :


➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔻 @hitwithit
✳️کانال انفورماتیک پزشکی و فناوری اطلاعات سلامت

🧦 جوراب هوشمند «Leia»؛ وقتی داده‌ها به حس تبدیل می‌شوند

🔹 استارتاپ سوئیسی MYNERVA (زیرمجموعه‌ی دانشگاه ETH زوریخ 🇨🇭) جوراب هوشمندی به نام Leia ساخته که می‌تواند به بیماران مبتلا به نوروپاتی دیابتی کمک کند تا دوباره حس تماس با زمین را تجربه کنند.
🧠 این جوراب با استفاده از حسگرهای فشاری و الکترودهای میکروسکوپی، داده‌های حرکتی پای کاربر را در هر گام تحلیل می‌کند.
سپس با کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تحریکات الکتریکی هدفمند اعمال می‌کند تا مسیرهای عصبی ضعیف‌شده را دوباره فعال کند.

💡 نتیجه؟ کاهش درد مزمن، بهبود تعادل و تحرک بیماران بدون نیاز به
دارو.
📌از دیدگاه انفورماتیک پزشکی، Leia نمونه‌ای عملی از یک سیستم بازخورد هوشمند (Biofeedback System) است که داده‌های فیزیولوژیک را در زمان واقعی تحلیل کرده و پاسخ درمانی فوری ارائه می‌دهد.

💯این ترکیب از هوش مصنوعی، مهندسی عصبی و فناوری پوشیدنی می‌تواند آینده‌ی درمان بیماری‌های عصبی محیطی را متحول کند.
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔻 @hitwithit
✳️کانال انفورماتیک پزشکی و فناوری اطلاعات سلامت

🧠 پژوهش تازه Anthropic: قدمی به‌سوی درون‌نگری مدل‌های زبانی
شرکت Anthropic در پژوهشی جدید بررسی کرده که آیا مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) می‌توانند از حالت‌های درونی خود آگاه شوند یا نه.

پژوهشگران با روشی به نام تع嵌
مفهومی (Concept Embedding)، مفاهیمی مثل «حروف بزرگ» را به‌صورت مصنوعی در نورون‌های مدل القا کردند. جالب اینکه در حدود ۲۰٪ موارد، مدل Claude 4.1 خودش متوجه این تغییر شد حتی پیش از آنکه خروجی‌اش تغییر کند!

🔹 در آزمایش‌های دیگر، مدل نه‌تنها تغییرات در پاسخ خود را تشخیص داد، بلکه آن را به‌عنوان تصمیم آگاهانه‌ی خودش توجیه می‌کرد.

🔹 همچنین با دستوراتی مانند «به این فکر کن / نکن»، مدل تا حدی می‌توانست فعالیت نورونی خود را کنترل کند.

📌 نتیجه:
هنوز تا «خودآگاهی واقعی» فاصله زیادی داریم، اما این یافته‌ها نشان می‌دهند LLMها به‌نوعی در حال یادگیری درک و تنظیم فرایندهای درونی خود هستند گامی مهم برای درک بهتر «هوش شناختی مصنوعی» در آینده.
💡 ارتباط با انفورماتیک پزشکی:
درک چنین مکانیسم‌هایی می‌تواند در توسعه‌ی سیستم‌های هوشمند
تشخیصی و خودتنظیم در پزشکی نقش بزرگی داشته باشد سیستم‌هایی که بتوانند «خطای خود را بشناسند»و به‌صورت خودکار اصلاح شوند.


➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔻 @hitwithit
✳️کانال انفورماتیک پزشکی و فناوری اطلاعات سلامت

📝بزرگترین جهش هوش مصنوعی معرفی شد

اوپن‌ای‌آی با معرفی جی‌پی‌تی ۵.۱ وعده داده گفت‌وگو با چت‌جی‌پی‌تی را «انسانی‌تر، هوشمندتر و شخصی‌تر از همیشه» کند.

کاربران «چت‌جی‌پی‌تی» طی هفته‌ی آینده به‌تدریج به این مدل‌ها دسترسی پیدا می‌کنند و مدل‌های قدیمی «جی‌پی‌تی ۵» تا سه ماه دیگر در بخش مدل‌های قدیمی باقی می‌مانند.اوپن‌ای‌آی هم‌زمان ویژگی تازه‌ای را برای «شخصی‌سازی لحن گفت‌وگو» معرفی کرده است. کاربران اکنون می‌توانند از میان حالت‌های مختلف مانند «پیش‌فرض»، «حرفه‌ای»، «دوستانه»، «صریح»، «عجیب‌وغریب»، «کارآمد»، «دانش‌دوست» و «بدبینانه» یکی را انتخاب کنند تا مدل با همان سبک پاسخ دهد.

شرکت همچنین از آزمایشی تازه برای تنظیم مستقیم سبک گفت‌وگو از بخش تنظیمات خبر داده که طی روزهای آینده برای گروهی از کاربران فعال می‌شود. مدیر بخش اپلیکیشن‌های اوپن‌ای‌آی، «فیدجی سیمو» در پستی در ساب‌استک نوشت: «وقتی بیش از ۸۰۰ میلیون نفر از چت‌جی‌پی‌تی استفاده می‌کنند، دیگر نمی‌توان تنها یک سبک ثابت برای همه در نظر گرفت.»


#معرفی‌هوش‌مصنوعی

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔻 @hitwithit
✳️کانال انفورماتیک پزشکی و فناوری اطلاعات سلامت

🔥مدل Grok 4.1 معرفی شد؛ جدی‌ترین تلاش xAI برای ساخت «انسان‌وارترین» هوش مصنوعی

✅شرکت xAI نسخه جدید Grok 4.1 را منتشر کرده؛ مدلی که بسیاری از کارشناسان آن را بزرگ‌ترین جهش این مجموعه در حوزه تعامل انسانی می‌دانند. طبق گزارش‌ها، Grok 4.1 در بنچمارک‌های مربوط به هوش هیجانی عملکرد چشمگیری داشته و حالا در مکالمه‌ها طبیعی‌تر، لطیف‌تر و نزدیک‌تر به لحن واقعی انسان حرف می‌زند. پاسخ‌ها دیگر حالت خشک و الگوریتمی سابق را ندارند و مدل توانسته در تولید متن‌های احساسی، خلاقانه و حتی گفت‌وگوهای غیررسمی، رفتار یک انسان واقعی را بهتر تقلید کند.

✅در کنار این پیشرفت‌ها، نرخ خطا یا همان hallucination هم کاهش یافته و طبق داده‌های منتشرشده، Grok 4.1 در تست‌های اطلاعاتی دقیق‌تر عمل کرده است.

✅نسخه جدید هم‌اکنون روی وب‌سایت Grok، اپلیکیشن موبایل و پلتفرم X برای کاربران فعال شده و به‌نظر می‌رسد طی روزهای آینده بحث‌های زیادی درباره آن شکل بگیرد.

https://grok.com/c



#معرفی‌هوش‌مصنوعی

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔻 @hitwithit
✳️کانال انفورماتیک پزشکی و فناوری اطلاعات سلامت

No caption....

وقتی دنبال کد می‌گردی و هیچ جا پیدا نمی‌کنی…🤔

همه ما تجربه‌ی گشتن توی گیت‌هاب و پیدا نکردن همون قطعه کد دقیق رو داشتیم. یا اینکه می‌خوای بفهمی یه تابع یا کلاس خاص تو پروژه‌های مختلف چطور استفاده شده، ولی سرچ معمولی خیلی کند و محدود عمل می‌کنه.

اینجاست که Grep.app مثل یه جت شخصی می‌تونه دستت رو بگیره!
این ابزار یه موتور جستجوی کد فوق‌سریع و حرفه‌ایه که می‌تونه:

🔰تو چند میلیون ریپوی عمومی با سرعت نور جستجو کنه

🔰با Regex و فیلترهای پیشرفته دقیقاً همون چیزی که لازم داری پیدا کنی

🔰کدها رو تو زبان‌های مختلف بررسی کنه و نمونه‌های واقعی استفاده رو نشون بده

✅حتی می‌تونه بهت کمک کنه بفهمی بهترین روش استفاده از یک فانکشن چیه یا مشکلات معمول در کدهای مشابه چطور حل شدن.

🌐با یک بار امتحان، می‌فهمی که چرا خیلی‌ها این ابزار رو جزو جدانشدنی فرآیند توسعه‌شون می‌دونن.


➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔻 @hitwithit
✳️کانال انفورماتیک پزشکی و فناوری اطلاعات سلامت

یک برنامه خیلی مفید و کاربردی از مایکروسافت

⚪️ مایکروسافت یک برنامه رسمی داره به اسم Microsoft PC Manager که امکانات زیر بخشی از امکاناتی هست که در اختیارت می‌زاره :

⚪️ تو بخش Home یه گزینه داره به اسم PC Boost که با یه کلیک رم سیستم‌تون رو آزاد می‌کنه و پردازش‌های اضافی پس‌زمینه رو می‌بنده. همچنین یک گزینه داره به اسم health check که وضعیت کلی سیستم رو برسی می‌کنه و پیشنهادات بهینه سازی میده

⚪️ تو تب Protection هم با کمک Windows Defender سیستم رو اسکن می‌کنه و بد افزار ها و حتی می‌تونه پاپ‌آپ‌های مزاحم رو مسدود کنه.

⚪️تب Storage مخصوص تمیزکاریه فایل‌های موقت، تکراری یا حجیم رو شناسایی و پاک می‌کنه تا فضای ذخیره‌سازی‌تون نفس بکشه

⚪️ در بخش Apps هم می‌تونید برنامه‌های سنگین یا اضافی رو ببندید یا حذف کنید.

⚪️ و در آخر تب Toolbox که مجموعه‌ای از ابزارهای سریع و میانبرهای کاربردی داره و قابل شخصی‌سازیه


➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🔻 @hitwithit
✳️کانال انفورماتیک پزشکی و فناوری اطلاعات سلامت