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.

درس های آموخته شده در انتقال به هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی از COVID-19

هوش مصنوعی تصاویر پزشکی COVID-19

با مهندس شکوفه ساتری

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.

آینده جادویی لیزرها

پس از سال ها تلاش برای رسیدن به اوج، لیزر اکنون گوشی هوشمند ابزارهای صنعتی است. مانند لیزرها، گوشی های هوشمند واقعاً شگفتی های کوچک مهندسی هستند، اما به ندرت کسی دیگر از آنها شگفت زده می شود. آنها به سادگی بیش از حد در همه جا حاضر شده اند، بیش از حد عادی. اما در حال حاضر چیزهای زیادی در زمینه فناوری لیزر در حال انجام است - کاربران لیزر در حال یادگیری تفکر متفاوت هستند. این به این دلیل است که دستاوردهای بهره وری جدید در آینده تنها در صورتی امکان پذیر خواهد بود که ماشینکاری لیزری را به عنوان بخشی از یک فرآیند بزرگتر مشاهده کنیم. بیایید اکنون نگاهی به هیجان‌انگیزترین و امیدوارکننده‌ترین روندها و صنایع در مورد آینده فناوری لیزر بیاندازیم.

اپتیک و هدایت پرتو

هنگامی که چند سال پیش متخصصان لیزر سرانجام موفق شدند از پالس های لیزری فوق کوتاه برای حفر سوراخ های کوچک و نزدیک به هم و پشت سر هم استفاده کنند، این احساس باورنکردنی بود. بنابراین، بعدی چیست؟ البته ما به زودی قادر خواهیم بود هزار سوراخ را در یک زمان سوراخ کنیم. اما این جهش عظیم در بهره وری مستلزم یک تغییر اساسی در درک است. ما قبلاً در مورد برخورد پرتو لیزر به یک ماده در نقطه کانونی صحبت می‌کردیم، اما کارشناسان اکنون تعریف دقیق‌تری از موج لیزری که در داخل ماده ایجاد می‌شود و تمرکزی که توزیع فضایی شدت‌ها است را ترجیح می‌دهند. این طرز تفکر جدید، امواج نوری نامیده می شود. مدل غالب قبلی اپتیک پرتو، انتشار نور لیزر را به صورت پرتو توصیف می کند. مدل بسیار پیچیده‌تر اپتیک موج، نور لیزر را به صورت موج می‌بیند. این فقط یک تمرین تئوری نیست. این توسط مواد خاص و کاربردهای خاص واقعاً از نور لیزر به آن نیاز دارد. برای مثال، شیشه را می توان - اصطلاح فنی پیش رو - "ذاتاً اصلاح کرد و بنابراین توسط لیزر تقسیم شد (این دیگر ربطی به برش ندارد). به لطف امواج نوری، حتی می توان پرتوهای لیزر را به هزار قسمت تقسیم کرد. نتیجه؟ فرآیندهایی که هزار برابر سریعتر هستند. بنابراین، کار آینده شکل دادن، خم کردن، له کردن و کشش این دسته منسجم از امواج، قطعه قطعه کردن آن و رساندن آن به مکان دقیقی است که می خواهیم در همه جا به طور همزمان عمل کند. این نیاز به چیزهای بسیار متفاوتی از توسعه فرآیند و اپتیک دارد. به زبان ساده (و لطفاً این را شخصی نگیرید)، تمرکز یک بازی مبتدی است، زیرا در ده سال آینده، علاقه واقعی در پراش خواهد بود. ساخت مدل برای این کار بسیار پیچیده ای است که به تلاش های ریاضی هرکول نیاز دارد. اما زمانی که سیستم‌ها راه‌اندازی شوند، اپراتورهای لیزر از مزایای بهره‌وری و زمینه‌های کاربردی فوق‌العاده‌ای بهره‌مند می‌شوند که قبلا تصور آن غیرممکن بود.

سنسورها و نظارت بر فرآیند

اولین ماشین پنج محوره اوج مهندسی دقیق بود: آن قسمت زیر اپتیک را دقیقاً در موقعیت مناسب و دقیقاً در زاویه مناسب با دقت میکرومتر نگه می داشت - فقط برای اینکه اپتیک کورکورانه به داخل محفظه شلیک کند. بنابراین، بعدی چیست؟ در آینده وقتی قطعه X را در دستگاه قرار می دهیم، حسگرهای اپتیک فوراً نوع قطعه، مواد، موقعیت و نقاط جوش را شناسایی می کنند و لیزر دقیقاً در مکان های مناسب جوش ها را ایجاد می کند. کل پیچیدگی دیوانه کننده گیره با دقت بالا ناگهان بسیار ساده تر می شود، زمانی که ماشین ها بتوانند به طور خودکار خود را تراز کنند - و طراحی ماشین روی سر آن تغییر خواهد کرد. حسگرها پاسخ منطقی به تعدادی از سؤالاتی هستند که صنعت در حال حاضر از خود می پرسد: چگونه می توانیم با استانداردهای سختگیرانه تر کیفیت و دقت مقابله کنیم؟ چگونه می توانیم نتایج را تأیید کنیم؟ بهترین راه برای به دست آوردن داده ها برای شبیه سازی یا هوش مصنوعی (AI) چیست؟ چگونه می توانیم سطح اتوماسیون را برای افزایش بهره وری افزایش دهیم؟ پاسخ به همه این سؤالات این است که به ماشین ها توانایی درک محیط خود، درک و تفسیر جهان اطراف خود را بدهیم. بنابراین، در آینده، هنگامی که یک جزء به دستگاه لیزر وارد می شود، به لطف تعداد زیادی سنسور، به طور خودکار آنچه را که باید انجام شود، تشخیص می دهد و بلافاصله فرآیند را آغاز می کند. ما احتمالاً در حال حاضر به دستیابی به این امر در علامت گذاری لیزری نزدیک شده ایم - و همه کاربردهای لیزری دیگر در سال های آینده همین روند را دنبال خواهند کرد.

هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در آسیب شناسی

شرح

پیشرفت های اخیر در الگوریتم های محاسباتی ، همراه با ظهور تصویربرداری با اسلاید کامل به عنوان بستری برای تعبیه هوش مصنوعی (AI) ، تشخیص الگو و تفسیر تصویر را برای تشخیص و پیش آگهی تبدیل می کند. با این حال ، اکثر آسیب شناسان فقط اطلاعات موثری در زمینه داده کاوی ، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی دارند و از پتانسیل وسیع این ابزارهای قدرتمند جدید برای پزشکی به طور کلی و آسیب شناسی به طور خاص مطلع نیستند.  

توموگرافی کامپیوتری تاریخچه اخیر و چشم اندازهای آینده

هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل اسکن PET مغز انسان

هوش مصنوعی (AI) به شدت مورد مطالعه ، ارزیابی و کاربرد در مراقبت های بهداشتی و به ویژه در تصویربرداری پزشکی است. با نشان دادن عملکرد برابر با رادیولوژیست های مجرب در کارهایی مانند تشخیص ذات الریه در اشعه ایکس قفسه سینه و تشخیص ندول های سرطانی طولانی در اشعه ایکس ، هوش مصنوعی آماده بهینه سازی بسیاری از زمینه های عمل پزشکی از تشخیص زودهنگام بیماری تا پیش بینی پیشرفت و پیشرفت است. 

هوش مصنوعی در رادیولوژی

هوش مصنوعی در رادیولوژی چگونه استفاده می شود؟

نتیجه تصویر برای هوش مصنوعی در رادیولوژی

به گفته کارشناسان ، مزایای هوش مصنوعی برای رادیولوژی بی شمار است. اریکسون می گوید: "این می تواند حجم کار را با انجام کارهای خسته کننده مانند تقسیم بندی ساختارها کاهش دهد. این امر می تواند تصویربرداری کمی بیشتری را فعال کند ، که اکثر معتقدند" محصول "رادیولوژی را بهبود می بخشد."

موضوعات علمی سپنتا لیزر

آموزش علوم

موضوعات علمی

هوش مصنوعی (AI)

مواد زیستی

مدل سازی محاسباتی

توموگرافی کامپیوتری (CT) 

هوش مصنوعی در درماتولوژی

هوش مصنوعی به سرعت در زمینه پوست در حال ظهور است. این می تواند مراقبت از بیمار را متحول کند ، به ویژه در بهبود حساسیت و دقت غربالگری ضایعات پوستی از جمله بدخیمی.

خلاصه

هوش مصنوعی (AI) به عنوان یک مرز اصلی در تحقیقات علوم رایانه مطرح شده است. اگرچه مدتی است که هوش مصنوعی در دسترس است و کاربرد خود را در بسیاری از زمینه های پزشکی پیدا کرده است ،