فناوری جدید هوش مصنوعی ممکن است به کشف عوامل درمانی برای اختلالات عصبی کمک کند

یک گروه تحقیقاتی از دانشگاه ناگویا در ژاپن، هوش مصنوعی را برای تجزیه و تحلیل تصاویر سلولی ایجاد کرده است که از یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی اثر درمانی داروها استفاده می‌کند. این فناوری جدید که در silico FOCUS نامیده می شود، ممکن است به کشف عوامل درمانی برای اختلالات عصبی مانند بیماری کندی کمک کند.

درمان‌های کنونی بیماری‌های عصبی اغلب دارای عوارض جانبی شدید، از جمله اختلال عملکرد جنسی و مسدود کردن تشکیل بافت عضلانی است. با این حال، محققانی که در جستجوی درمان‌های جدید و کم‌مضر هستند، به دلیل فقدان فناوری‌های غربالگری مؤثر برای تشخیص مؤثر بودن یک دارو، مانع شده‌اند. یک مفهوم امیدوارکننده «مفهوم تبعیض ناهنجاری» است، به این معنی که سلول‌های عصبی که به درمان پاسخ می‌دهند، تفاوت‌های جزئی در شکل نسبت به نورون‌هایی دارند که پاسخ نمی‌دهند. با این حال، تشخیص این تفاوت های ظریف با چشم غیر مسلح دشوار است. فناوری‌های رایانه‌ای کنونی نیز برای انجام تجزیه و تحلیل بسیار کند هستند.

هدف محققان ایجاد یک الگوریتم هوش مصنوعی برای تشخیص زودهنگام اوتیسم در کودکان است

آیا می توان از هوش مصنوعی برای کمک به تشخیص زودهنگام اختلال طیف اوتیسم استفاده کرد؟ این سوالی است که محققان دانشگاه آرکانزاس سعی در پاسخ به آن دارند. اما آنها در حال اتخاذ یک روش غیرعادی هستند.

Han-Seok Seo، دانشیار با انتصاب مشترک در علوم غذایی و بخش کشاورزی سیستم UA، و Khoa Luu، استادیار علوم کامپیوتر و مهندسی کامپیوتر، نشانه‌های حسی از غذاهای مختلف را در کودکان عصبی و آن‌ها شناسایی خواهند کرد. شناخته شده است که در طیف است. سپس از فناوری یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده‌های بیومتریک و واکنش‌های رفتاری به آن بوها و مزه‌ها به عنوان راهی برای تشخیص شاخص‌های اوتیسم استفاده می‌شود.

تعدادی از رفتارهای مرتبط با ASD وجود دارد، از جمله مشکلات در ارتباط، تعامل اجتماعی یا رفتارهای تکراری. افراد مبتلا به ASD همچنین برخی از رفتارهای غذایی غیرطبیعی از خود نشان می دهند، مانند اجتناب از برخی رفتارهای غذایی. اگر نه تعداد زیادی -؛ غذاها، الزامات خاص زمان صرف غذا و غذا خوردن غیر اجتماعی. اجتناب از غذا به ویژه نگران کننده است، زیرا می تواند منجر به تغذیه نامناسب از جمله کمبود ویتامین و مواد معدنی شود. با در نظر گرفتن این موضوع، این دو قصد دارند نشانه‌های حسی را از مواد غذایی شناسایی کنند که باعث ادراکات یا رفتارهای غیر معمول در حین مصرف می‌شوند. به عنوان مثال، بوهایی مانند نعناع، ​​لیمو و میخک واکنش‌های قوی‌تری را در افراد مبتلا به ASD نسبت به بوهای بدون آن ایجاد می‌کنند و احتمالاً باعث افزایش سطح خشم، تعجب یا انزجار می‌شوند.

سئو در زمینه‌های علوم حسی، علوم اعصاب رفتاری، داده‌های بیومتریک و رفتار غذایی متخصص است. او این پروژه را سازماندهی و رهبری می کند، از جمله غربالگری و شناسایی نشانه های حسی خاصی که می تواند کودکان اوتیستیک را از کودکان غیر اوتیستیک از نظر ادراک و رفتار متمایز کند. لو یک متخصص در هوش مصنوعی با تخصص در پردازش سیگنال بیومتریک، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتر است. او الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را برای تشخیص ASD در کودکان بر اساس الگوهای منحصر به فرد ادراک و رفتار در پاسخ به نمونه‌های آزمایشی خاص توسعه خواهد داد.

هوش مصنوعی در اپتیک و فوتونیک

نظریه ها و فناوری های هوش مصنوعی

استفاده از هوش مصنوعی برای کشف داروهای ضد ویروسی جدید در برابر COVID-19 و همه گیری های آینده

استفاده از هوش مصنوعی برای کشف داروهای ضد ویروسی جدید در برابر COVID-19 و همه گیری های آینده

 

هوش مصنوعی در تصویربرداری آترواسکلروز قلبی عروقی

هوش مصنوعی در تصویربرداری آترواسکلروز قلبی عروقی

با مهندس 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.

بیوفوتونیک با شکوفه ساتری

بیوفوتونیک

استفاده از لیزر در مهندسی پزشکی

هوش مصنوعی

تدریس آنلاین

هوش مصنوعی برای میکروسکوپ

هوش مصنوعی برای میکروسکوپ

میکروسکوپ محاسباتی

روش های بازسازی نوری مبتنی بر داده

میکروسکوپ ویدئویی دیجیتال

تولید مجموعه داده های آموزشی

موضوعات نوظهور در هوش مصنوعی

موضوعات نوظهور در هوش مصنوعی با مهندس شکوفه ساتری

انجمنی را برای یک جامعه بسیار بین رشته ای فراهم می کند که هوش مصنوعی را با فوتونیک، میکروسکوپ، ماده فعال، زیست پزشکی و اتصال مغز ترکیب می کند. نکته مهم این است که این کنفرانس شامل موضوعاتی خارج از تخصص اصلی اپتیک و فوتونیک است. فوتونیک و یادگیری ماشین به طور قاطع بین رشته ای تبدیل شده اند، و ما انتظار داریم که از طریق این رویکرد باز فکر، هم افزایی و الهام بیشتری داشته باشیم.

فعالانه با صنعت درگیر می شود تا تجاری سازی را تقویت کند و فرصت های شبکه ای را برای محققان جوان و با سابقه فراهم می کند.  با گرد هم آوردن کارشناسان از زمینه‌ها و زمینه‌های مختلف، بینش‌های اساسی جدیدی را ارائه می‌کند و کاربردهای فناوری و همچنین فرصت‌های تجاری‌سازی را شناسایی می‌کند.

موضوعات تحت پوشش شامل اما محدود به موارد زیر نیست:

اکتساب و تجزیه و تحلیل داده ها از طریق زیرسیستم های فوتونیک، به عنوان مثال، سری های زمانی، تصاویر، ردیابی ویژگی های ویدئویی، پردازش سیگنال نوری

شبیه سازی و طراحی اجزا و مدارهای فوتونیک

کنترل تطبیقی ​​تنظیمات آزمایشی از طریق چرخه‌های بازخورد قوی‌تر و انعطاف‌پذیرتر

میکروسکوپ محاسباتی پیشرفته با استفاده از هوش مصنوعی

مفاهیم محاسباتی جایگزین مانند شبکه های عصبی و ماشین های آیزینگ برای غلبه بر پایان مقیاس بندی مور و دنارد

جنبه های اساسی محاسبات غیر دیجیتال فوتونیک

فوتونیک یکپارچه و اجزای نوری غیرخطی برای محاسبات نسل بعدی

پزشکی دقیق افزایش یافته، به عنوان مثال، رنگ آمیزی بافت مجازی، تشخیص زودهنگام، و درمان های شخصی

هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل اتصالات مغزی

معماری‌های محاسباتی بیومیمتیک و نورومورفیک

تجسم هوش در طبیعت و فناوری

تکامل رفتارهای تطبیقی ​​در سیستم های بیولوژیکی

مهندسی رفتارهای جمعی در ازدحام رباتیک

رابط های دستگاه لمسی مغز انسان

بینش فیزیکی و تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی

محدودیت ها و انتقاد از استفاده از هوش مصنوعی.

سخنرانی‌های کلیدی و دعوت‌شده، دیدگاهی هیجان‌انگیز و گسترده از این تلاش پژوهشی بین‌رشته‌ای ارائه می‌کنند.