کارآزمایی برتری هوش مصنوعی را در ارزیابی عملکرد قلب نسبت به ارزیابی سونوگرافی نشان می دهد

کارآزمایی برتری هوش مصنوعی را در ارزیابی عملکرد قلب نسبت به ارزیابی سونوگرافی نشان می دهد

در بیمارانی که تحت ارزیابی اکوکاردیوگرافی عملکرد قلب قرار می‌گیرند، ارزیابی اولیه توسط هوش مصنوعی (AI) بر ارزیابی اولیه سونوگرافیک برتر است، بر اساس تحقیقات دیرهنگام ارائه شده در جلسه Hot Line امروز در کنگره ESC 2022.

استفاده از هوش مصنوعی برای پیش بینی حملات قلبی

استفاده از هوش مصنوعی برای پیش بینی حملات قلبی

ابزار هوش مصنوعی به پزشکان کمک می کند تا خطر سرطان را در گره های ریه مشاهده شده در سی تی سی سی سینه پیش بینی کنند

ابزار هوش مصنوعی به پزشکان کمک می کند تا خطر سرطان را در گره های ریه مشاهده شده در سی تی سی سی سینه پیش بینی کنند

 

ارزش هوش مصنوعی پزشکی

ارزش هوش مصنوعی پزشکی

به طور کلی، دولت ها و مقامات در سراسر جهان قوانین و مقرراتی را برای ایجاد یک محیط پزشکی بهتر برای بیماران تدوین و اجرا کرده اند. سیستم پزشکی کنونی هنوز دارای کاستی های زیادی است، از جمله توزیع نابرابر پزشکان ارشد، میزان بالای تشخیص اشتباه پزشکان اولیه، دوره آموزشی طولانی برای پزشکان، کمبود پزشکان در مناطق توسعه نیافته و هزینه های بالای پزشکی برای بیماران.

با این حال، با توسعه و پیشرفت فناوری یادگیری ماشینی در سال های اخیر، هوش مصنوعی به تدریج از تئوری به عملی تغییر کرده است. کاربردهای متعدد هوش مصنوعی در پزشکی در حال اثبات شدن است. علاوه بر این، فناوری هوش مصنوعی به عامل مهمی تبدیل شده است که ممکن است بر توسعه صنعت پزشکی تأثیر بگذارد و ممکن است سطح خدمات پزشکی را بهبود بخشد.

هوش مصنوعی کاربردهای متعددی در زمینه پزشکی دارد. در مرحله اول، هوش مصنوعی می تواند به پزشکان در تشخیص بیماری و بهینه سازی فرآیندهای درمانی کمک کند. پس از به کارگیری در روش های پزشکی سنتی، هوش مصنوعی می تواند میزان تشخیص اشتباه را کاهش دهد و کارایی تشخیصی را بهبود بخشد. سپس، با ظهور یادگیری عمیق، هوش مصنوعی توانایی تشخیص تصاویر پزشکی را دارد و اطلاعات تشخیصی تصویربرداری قابل اعتماد تری را در اختیار پزشکان قرار می دهد. ثالثاً، با استفاده از تجزیه و تحلیل کلان داده (هوش مصنوعی می تواند مجموعه داده های بسیار بزرگی را تجزیه و تحلیل کند که تجزیه و تحلیل آنها با روش های سنتی پردازش داده ها دشوار است)، [5] الگوریتم های هوش مصنوعی اغلب می توانند نتایج دقیق تری را برای پیش بینی بیمار ارائه دهند. هوش مصنوعی همچنین می تواند به حمایت از تحقیقات دارویی و بهبود کارایی توسعه داروهای جدید کمک کند. در نهایت، ترکیب هوش مصنوعی و ربات های جراحی، دقت بسیاری از عملیات های پیچیده و دشوار را بهبود می بخشد. با توسعه هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و فناوری های محاسبات ابری، هوش مصنوعی می تواند خدمات پزشکی با کیفیت بالایی را به بیماران ارائه دهد. علاوه بر این، هوش مصنوعی پیشرفت پزشکی هوشمند و پزشکی دقیق را افزایش می‌دهد که زمان و هزینه انتظار بیمار را کاهش می‌دهد و خدمات پزشکی ایمن، راحت و با کیفیت بالا را به دست می‌آورد. بنابراین، اجرای یادگیری عمیق هوش مصنوعی به نفع پزشکی قلب و عروق خواهد بود.

هوش مصنوعی در پزشکی

1. هوش مصنوعی چیست؟

2. ارزش هوش مصنوعی پزشکی.

3. کاربرد هوش مصنوعی در CVD.

4. چشم انداز آینده.

5. کمبودهای فعلی.

6. راه حل ممکن - "استفاده اولیه از هوش مصنوعی" و یک مدل پزشکی جدید.

استفاده اولیه از هوش مصنوعی در بیماری های قلبی عروقی: هوش مصنوعی چه نوع نقش بالقوه ای در پزشکی آینده ایفا می کند؟

استفاده اولیه از هوش مصنوعی در بیماری های قلبی عروقی: هوش مصنوعی چه نوع نقش بالقوه ای در پزشکی آینده ایفا می کند؟

بیوفوتونیک با شکوفه ساتری

فن آوری های فوتونیک برای پیشرفت در کاربردهای چشمی

پیشرفت‌ها در فن‌آوری‌های نوری، لیزر و تجسم به کمک قابل توجهی در بهبود سلامت بینایی جهانی و مراقبت از چشم ادامه می‌دهند. برای مثال، توسعه و پذیرش گسترده‌تر فناوری OCT در دهه گذشته، روش ارائه مراقبت‌های چشمی برای طیف وسیعی از آسیب‌شناسی‌های چشمی از جمله AMD، گلوکوم، رتینوپاتی دیابتی و غیره را متحول کرده است. نتایج بالینی در روش های مختلف جراحی با این حال، چالش های زیادی در زمینه چشم پزشکی وجود دارد و بسیاری از پیشرفت های جالب در حال انجام است که می تواند این مشکلات را برطرف کند. بررسی موضعی برخی از این حوزه‌های فن‌آوری هیجان‌انگیز از جمله، تصویربرداری ساختاری و عملکردی در سطح سلولی شبکیه، تصویربرداری چشمی برای تشخیص زودهنگام بیماری‌های تخریب‌کننده عصبی، شبکیه مصنوعی، برنامه‌ریزی و درمان‌های جراحی پیشرفته و کاربردهای مبتنی بر یادگیری ماشین را پوشش می‌دهد.

یادگیری عمیق برای کاربردهای زیست پزشکی

خلاصه

انواع داده‌هایی که معمولاً برای یادگیری ماشینی در تحقیقات زیست‌پزشکی مورد استفاده قرار می‌گیرند، از جمله پرونده‌های سلامت الکترونیک، تصویربرداری، - omics، داده‌های حسگر و متن پزشکی، پیچیده، ناهمگن، دارای حاشیه‌نویسی ضعیف و عموماً بدون ساختار هستند. با این حال، کسب دانش و بینش عملی از همه این منابع داده، یک چالش کلیدی در اجرای پزشکی شخصی و مراقبت های بهداشتی نسل بعدی است. یادگیری عمیق، که کلاسی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین را بر اساس شبکه‌های عصبی توصیف می‌کند، فرصت‌های موثری را برای مدل‌سازی، نمایش و یادگیری از چنین منابع پیچیده و ناهمگونی فراهم می‌کند. در اینجا، ما بررسی می‌کنیم که چگونه این پارادایم قبلاً بر مراقبت‌های بهداشتی تأثیر گذاشته است، محدودیت‌ها و نیازها برای روش‌ها و کاربردهای بهبود یافته را یادداشت می‌کنیم، و چالش‌های پیاده‌سازی و استقرار هوش انسانی تقویت‌شده بر اساس یادگیری عمیق در حوزه بالینی را مورد بحث قرار می‌دهیم.

یادگیری ماشینی در پزشکی قلب و عروق

در مورد کتاب

شرح

یادگیری ماشینی در پزشکی قلب و عروق به کاربردهای در حال گسترش هوش مصنوعی (AI)، به ویژه یادگیری ماشینی (ML)، در مراقبت های بهداشتی و پزشکی قلب و عروق می پردازد. این کتاب بر تأکید بر ML برای کاربردهای زیست‌پزشکی متمرکز است و خلاصه‌ای جامع از گذشته و حال هوش مصنوعی، مبانی ML و کاربردهای بالینی ML در پزشکی قلبی عروقی برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و پزشکی دقیق ارائه می‌کند. این به خوانندگان کمک می کند تا نحوه عملکرد ML همراه با محدودیت ها و نقاط قوت آن را درک کنند، به طوری که می توانند از قدرت محاسباتی آن برای ساده کردن گردش کار و بهبود مراقبت از بیمار استفاده کنند. هم برای پزشکان و هم برای مهندسان مناسب است. ارائه الگویی برای پزشکان برای درک زمینه های کاربرد یادگیری ماشینی در تحقیقات قلبی عروقی؛ و به دانشمندان و مهندسان کامپیوتر در ارزیابی تأثیر فعلی و آتی یادگیری ماشینی بر پزشکی قلبی عروقی کمک کند.