ا
ㅤㅤㅤㅤㅤ
🩺جهان IT سلامت
بعد از کارشناسی چه راهی پیش رومونه؟فناوری اطلاعات سلامت جاییه که داده، درمان و تصمیمسازی به هم میرسن 🩺از مدیریت پرونده الکترونیک بیماران تا تحلیل دادههای سلامت؛ مسیری رو به رشد با آیندهای روشن در ایران و جهان.
انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری @HIT_IR
🩺جهان IT سلامتبعد از کارشناسی چه راهی پیش رومونه؟فناوری اطلاعات سلامت جاییه که داده، درمان و تصمیمسازی به هم میرسن 🩺
از مدیریت پرونده الکترونیک بیماران تا تحلیل دادههای سلامت؛ مسیری رو به رشد با آیندهای روشن در ایران و جهان.انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری
@HIT_IR۱۵:۴۹
ㅤㅤㅤㅤㅤ🩺جهان IT سلامت
از ثبت تا تحلیلِ سلامت… مسیرت را آگاهانه بچین.Health Information Technology، مدیریت دادههای محرمانه، و تبدیل اطلاعات به تصمیمهای درمانی؛ قدمبهقدم تا دکتری.
انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری @HIT_IR
🩺جهان IT سلامتاز ثبت تا تحلیلِ سلامت… مسیرت را آگاهانه بچین.Health Information Technology، مدیریت دادههای محرمانه، و تبدیل اطلاعات به تصمیمهای درمانی؛ قدمبهقدم تا دکتری.
انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری
@HIT_IR۱۵:۴۹
زنجیره کارگاههای تجربهمحور HITalk تنها شش روز دیگر تا این رویداد ویژه باقی مانده است… با حضور سرکار خانم صبا صبرزاده جوان برتر استان خراسان رضوی درحوزه کارآفرینی و فناوری مدال طلای المپیاد هوش مصنوعی و کار آفرینی دوره شانزدهم 24 اردیبهشت ساعت 19:00فرصتی برای شنیدن و گفتگو در مورد تجربههای ارزشمند مسیر موفقیت در حوزهی HIT
انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری
@HIT_IR۱۹:۵۳
«برنامه نویسی/ساختمان داده ارشد انفورماتیک وHIT»
دانشجویان عزیزم خوش آمدید
تصمیم گرفتم با توجه به وضعیت اینترنتی این روزها کانال تلگرام رو در اینجا داشته باشیم تا دانشجویان پرانگیزه و امید من بتونن از تایمشون استفاده کنن و همگی در کنار هم روزهای خوبی رو برای ایرانمون بسازیماین کانال مرتبط با دروس کامپیوتر کنکور ارشد انفورماتیک وHIT هست ساختمان دادهبرنامه نویسیشبکهپایگاه دادهپکیج حل تشریحی سوالات کنکورویدئوهای کوتاه آموزشیکلاس آنلاین،مشاوره،رفع اشکالchannel : @sarah_montazeryan
دانشجویان عزیزم خوش آمدیدتصمیم گرفتم با توجه به وضعیت اینترنتی این روزها کانال تلگرام رو در اینجا داشته باشیم تا دانشجویان پرانگیزه و امید من بتونن از تایمشون استفاده کنن و همگی در کنار هم روزهای خوبی رو برای ایرانمون بسازیم
این کانال مرتبط با دروس کامپیوتر کنکور ارشد انفورماتیک وHIT هست ساختمان دادهبرنامه نویسیشبکهپایگاه دادهپکیج حل تشریحی سوالات کنکورویدئوهای کوتاه آموزشیکلاس آنلاین،مشاوره،رفع اشکالchannel : @sarah_montazeryan۶:۴۰
انجمن علمی دانشجویی HIT کشوری
پیام
تحلیل سؤالاین سؤال ویژگی شکل و رنگ گلبولهای قرمز را در انواع مختلف آنمی بررسی میکند.
Aplastic anemiaدر این نوع کمخونی، تولید سلولهای خونی در مغز استخوان کاهش مییابد، اما سلولهای موجود از نظر اندازه و رنگ معمولاً نرمالسیتیک و نرموکروم هستند. بنابراین میکروسیتیک یا هایپوکروم نیستند. Pernicious anemiaدر این نوع، کمبود ویتامین B₁₂ باعث ماکروسیتیک و مگالوبلاستیک شدن گلبولها میشود. برخلاف گزینه سؤال، سلولها بزرگتر میشوند. Sickle cell anemiaدر این بیماری ژنتیکی، شکل گلبولهای قرمز هلالی (Sickle-shaped) میشود، ولی از نظر رنگ و اندازه معمولاً نرمال است. بنابراین نه میکروسیتیک است، نه هایپوکروم.Iron deficiency anemia کاهش آهن منجر به اختلال در سنتز هموگلوبین میشود. در نتیجه:
گلبولها کوچکتر (Microcytic) میشوند.
رنگ آنها به علت کاهش هموگلوبین کمرنگتر (Hypochromic) است.
این ویژگی کلاسیک کمخونی فقر آهن است و بهعنوان شاخص افتراقی در آزمایش CBC شناخته میشود.
انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری
@HIT_IR۱۹:۵۳
انجمن علمی دانشجویی HIT کشوری
پیام
تحلیل سؤالسؤال درباره اختلالات عملکردی مری، بهویژه در ناحیه اسفنکتر تحتانی (LES) است.
Peritonitis (پریتونیت)التهاب صفاق است و هیچ ارتباطی با حرکات مری یا اسفنکتر ندارد. مربوط به حفره شکمی است نه مری. Hiatal hernia (فتق هایاتال)در این حالت بخشی از معده از طریق سوراخ دیافراگم وارد قفسه سینه میشود. ممکن است ریفلاکس یا درد ایجاد کند، اما تنوس LES معمولاً کاهش مییابد، نه افزایش. Esophagitis (ازوفاژیت)التهاب مخاط مری است، معمولاً ناشی از ریفلاکس اسید یا عفونت؛ تغییر در تنوس اسفنکتر علت اصلی آن نیست. فرآیند التهابی است، نه حرکتی. Achalasia (آشالازی) در آشالازی، اعصاب گانگلیونی عضله صاف مری (پلکسوس آئرباخ) تخریب میشوند.
نتیجه:
☆ افزایش تنوس اسفنکتر تحتانی مری (LES tone)
☆ ناتوانی در شل شدن اسفنکتر هنگام بلع
☆ اتساع قسمت فوقانی مری و دشواری در بلع (Dysphagia)
انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری
@HIT_IR۶:۴۰
انجمن علمی دانشجویی HIT کشوری
پیام
تحلیل سؤالاین پرسش دانش بالینی در مورد اپیدمیولوژی سرطانهای پوستی را ارزیابی میکند.
Melanoma (ملانوم)تهاجمیترین و خطرناکترین نوع سرطان پوست است ولی شیوع کمتری نسبت به سایر انواع دارد. Epidermoid cell carcinoma (Squamous cell carcinoma)دومین سرطان شایع پوست پس از BCC است. میتواند متاستاز دهد ولی شیوع آن کمتر از BCC است. رتبه دوم از نظر شیوع. Adnexal carcinomaسرطانهای نادر غدد ضمیمه پوست (مثل غدد عرق و سباسه) را شامل میشود. بسیار نادر است.Basal cell carcinoma (سرطان سلول بازال) از سلولهای بازال اپیدرم منشأ میگیرد و شایعترین بدخیمی پوست است (بیش از ۷۰٪ از تمام سرطانهای پوستی).
ویژگیها:
☆ رشد آهسته
☆ نفوذ موضعی ولی معمولاً بدون متاستاز
☆ ارتباط مستقیم با تابش مزمن UV
انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری
@HIT_IR۹:۴۳
هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی؛ تحولی در دقت تشخیص بیمارستانی 🩺 در دههی اخیر، هوش مصنوعی (AI) به یکی از بنیادیترین تحولآفرینها در عرصهی پزشکی بدل شده است. یکی از پرکاربردترین شاخههای آن، تشخیص مبتنی بر تصویر است؛ یعنی استفاده از الگوریتمهای یادگیری عمیق برای تحلیل و تفسیر تصاویر پزشکی مانند MRI، CT Scan، ماموگرافی، عکس قفسه سینه، و سونوگرافی. به کمک این فناوری، سیستمها میتوانند الگوهایی را در تصاویر شناسایی کنند که شاید حتی از دید چشم انسان دور بمانند. در واقع هوش مصنوعی با استفاده از شبکههای عصبی عمیق (Deep Neural Networks) آموزش میبیند تا بتواند بیماریها را از روی دادههای تصویری بهصورت خودکار تشخیص دهد. مدلها با میلیونها تصویر تغذیه میشوند تا تفاوتهای ظریف بین حالت سالم و بیمار را تشخیص دهند. برای مثال: • شناسایی تودههای سرطان در ماموگرافی؛ • تشخیص خونریزی مغزی در CT scan؛ • تشخیص کووید-۱۹ از طریق عکس ریه؛🫁 • شناسایی شکستگی یا آرتروز در تصاویر ارتوپدی.🦴 وضعیت جهانیکشورهایی چون آمریکا، کره جنوبی، آلمان و ژاپن از سامانههای هوش مصنوعی برای غربالگری بیماریها در سطح ملی استفاده میکنند. در بیمارستانهای پیشرو، مدلهای تاییدشدهی سازمان FDA بهصورت پایلوت و حتی دائمی در حال کار هستند.برای مثال: • سیستم Aidoc برای تفسیر سیتیاسکن اورژانسی • Zebra Medical Vision برای تفسیر تصویربرداری قلبی 🫀این مدلها امروز در بخشهای مختلف بسیار فعالند: • رادیولوژی و پاتولوژی دیجیتال 🧫 • درماتولوژی تصویری • چشمپزشکی (برای تشخیص رتینوپاتی دیابتی)
انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری @HIT_IR
🩺 در دههی اخیر، هوش مصنوعی (AI) به یکی از بنیادیترین تحولآفرینها در عرصهی پزشکی بدل شده است. یکی از پرکاربردترین شاخههای آن، تشخیص مبتنی بر تصویر است؛ یعنی استفاده از الگوریتمهای یادگیری عمیق برای تحلیل و تفسیر تصاویر پزشکی مانند MRI، CT Scan، ماموگرافی، عکس قفسه سینه، و سونوگرافی. به کمک این فناوری، سیستمها میتوانند الگوهایی را در تصاویر شناسایی کنند که شاید حتی از دید چشم انسان دور بمانند. در واقع هوش مصنوعی با استفاده از شبکههای عصبی عمیق (Deep Neural Networks) آموزش میبیند تا بتواند بیماریها را از روی دادههای تصویری بهصورت خودکار تشخیص دهد. مدلها با میلیونها تصویر تغذیه میشوند تا تفاوتهای ظریف بین حالت سالم و بیمار را تشخیص دهند. برای مثال: • شناسایی تودههای سرطان در ماموگرافی؛ • تشخیص خونریزی مغزی در CT scan؛ • تشخیص کووید-۱۹ از طریق عکس ریه؛🫁 • شناسایی شکستگی یا آرتروز در تصاویر ارتوپدی.🦴 وضعیت جهانیکشورهایی چون آمریکا، کره جنوبی، آلمان و ژاپن از سامانههای هوش مصنوعی برای غربالگری بیماریها در سطح ملی استفاده میکنند. در بیمارستانهای پیشرو، مدلهای تاییدشدهی سازمان FDA بهصورت پایلوت و حتی دائمی در حال کار هستند.برای مثال: • سیستم Aidoc برای تفسیر سیتیاسکن اورژانسی • Zebra Medical Vision برای تفسیر تصویربرداری قلبی 🫀این مدلها امروز در بخشهای مختلف بسیار فعالند: • رادیولوژی و پاتولوژی دیجیتال 🧫 • درماتولوژی تصویری • چشمپزشکی (برای تشخیص رتینوپاتی دیابتی) انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری
@HIT_IR۱۸:۵۲
انجمن علمی دانشجویی HIT کشوری هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی؛ تحولی در دقت تشخیص بیمارستانی 🩺 در دههی اخیر، هوش مصنوعی (AI) به یکی از بنیادیترین تحولآفرینها در عرصهی پزشکی بدل شده است. یکی از پرکاربردترین شاخههای آن، تشخیص مبتنی بر تصویر است؛ یعنی استفاده از الگوریتمهای یادگیری عمیق برای تحلیل و تفسیر تصاویر پزشکی مانند MRI، CT Scan، ماموگرافی، عکس قفسه سینه، و سونوگرافی. به کمک این فناوری، سیستمها میتوانند الگوهایی را در تصاویر شناسایی کنند که شاید حتی از دید چشم انسان دور بمانند. در واقع هوش مصنوعی با استفاده از شبکههای عصبی عمیق (Deep Neural Networks) آموزش میبیند تا بتواند بیماریها را از روی دادههای تصویری بهصورت خودکار تشخیص دهد. مدلها با میلیونها تصویر تغذیه میشوند تا تفاوتهای ظریف بین حالت سالم و بیمار را تشخیص دهند. برای مثال: • شناسایی تودههای سرطان در ماموگرافی؛ • تشخیص خونریزی مغزی در CT scan؛ • تشخیص کووید-۱۹ از طریق عکس ریه؛🫁 • شناسایی شکستگی یا آرتروز در تصاویر ارتوپدی.🦴 وضعیت جهانی کشورهایی چون آمریکا، کره جنوبی، آلمان و ژاپن از سامانههای هوش مصنوعی برای غربالگری بیماریها در سطح ملی استفاده میکنند. در بیمارستانهای پیشرو، مدلهای تاییدشدهی سازمان FDA بهصورت پایلوت و حتی دائمی در حال کار هستند. برای مثال: • سیستم Aidoc برای تفسیر سیتیاسکن اورژانسی • Zebra Medical Vision برای تفسیر تصویربرداری قلبی 🫀 این مدلها امروز در بخشهای مختلف بسیار فعالند: • رادیولوژی و پاتولوژی دیجیتال 🧫 • درماتولوژی تصویری • چشمپزشکی (برای تشخیص رتینوپاتی دیابتی) انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری @HIT_IR
هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی؛ تحولی در دقت تشخیص بیمارستانی 🩺 در دههی اخیر، هوش مصنوعی (AI) به یکی از بنیادیترین تحولآفرینها در عرصهی پزشکی بدل شده است. یکی از پرکاربردترین شاخههای آن، تشخیص مبتنی بر تصویر است؛ یعنی استفاده از الگوریتمهای یادگیری عمیق برای تحلیل و تفسیر تصاویر پزشکی مانند MRI، CT Scan، ماموگرافی، عکس قفسه سینه، و سونوگرافی. به کمک این فناوری، سیستمها میتوانند الگوهایی را در تصاویر شناسایی کنند که شاید حتی از دید چشم انسان دور بمانند. در واقع هوش مصنوعی با استفاده از شبکههای عصبی عمیق (Deep Neural Networks) آموزش میبیند تا بتواند بیماریها را از روی دادههای تصویری بهصورت خودکار تشخیص دهد. مدلها با میلیونها تصویر تغذیه میشوند تا تفاوتهای ظریف بین حالت سالم و بیمار را تشخیص دهند. برای مثال: • شناسایی تودههای سرطان در ماموگرافی؛ • تشخیص خونریزی مغزی در CT scan؛ • تشخیص کووید-۱۹ از طریق عکس ریه؛🫁 • شناسایی شکستگی یا آرتروز در تصاویر ارتوپدی.🦴 وضعیت جهانی کشورهایی چون آمریکا، کره جنوبی، آلمان و ژاپن از سامانههای هوش مصنوعی برای غربالگری بیماریها در سطح ملی استفاده میکنند. در بیمارستانهای پیشرو، مدلهای تاییدشدهی سازمان FDA بهصورت پایلوت و حتی دائمی در حال کار هستند. برای مثال: • سیستم Aidoc برای تفسیر سیتیاسکن اورژانسی • Zebra Medical Vision برای تفسیر تصویربرداری قلبی 🫀 این مدلها امروز در بخشهای مختلف بسیار فعالند: • رادیولوژی و پاتولوژی دیجیتال 🧫 • درماتولوژی تصویری • چشمپزشکی (برای تشخیص رتینوپاتی دیابتی) انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری @HIT_IR وضعیت ایراندر ایران نیز زمینههای جدی برای استفاده از هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی شکل گرفته است.چند نمونه برجسته: • دانشگاه علوم پزشکی تهران و بیمارستان امام خمینی در پروژهی پایلوت تشخیص ضایعات ریوی با هوش مصنوعی؛ • شرکتهای نوپای دانشبنیان مثل MedAI، Arka Medical، و فناوران سینا که روی تحلیل تصاویر MRI و سیتیاسکن با استفاده از یادگیری عمیق کار میکنند؛ • همکاری پژوهشگاه دانشهای بنیادی با وزارت بهداشت برای تدوین چارچوبهای رگولاتوری در استفاده از دادههای تصویری بیماران. این پایلوتها روی اصلاح داده، ناشناسسازی اطلاعات، و ارزیابی دقت مدلها در میدان عمل تمرکز دارند تا بتوانند راه را برای استفاده بالینی گستردهتر باز کنند. دقت مدلهادقت مدلهای هوش مصنوعی در تشخیص تصویربرداری معمولاً بین ۸۵ تا ۹۸٪ گزارش شده است، البته این عدد به عوامل مختلفی بستگی دارد: • حجم دادهها • تنوع بیماران • کیفیت برچسبگذاری تصاویر در پایلوتهای بیمارستانی، مدلها باید آزمونهای واقعی را پشت سر بگذرانند: • عملکرد در شرایط اضطراری • تفاوت دستگاههای تصویربرداری مختلف • تغییر نور، زاویه یا نویز تصویر در ایران، نسخههای آزمایشی در چند بیمارستان مهم روی دادههای واقعی بیماران اجرا شدهاند تا سطح خطا و سوگیری بررسی شود.انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری
@HIT_IR۱۸:۵۲
انجمن علمی دانشجویی HIT کشوری وضعیت ایران در ایران نیز زمینههای جدی برای استفاده از هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی شکل گرفته است. چند نمونه برجسته: • دانشگاه علوم پزشکی تهران و بیمارستان امام خمینی در پروژهی پایلوت تشخیص ضایعات ریوی با هوش مصنوعی؛ • شرکتهای نوپای دانشبنیان مثل MedAI، Arka Medical، و فناوران سینا که روی تحلیل تصاویر MRI و سیتیاسکن با استفاده از یادگیری عمیق کار میکنند؛ • همکاری پژوهشگاه دانشهای بنیادی با وزارت بهداشت برای تدوین چارچوبهای رگولاتوری در استفاده از دادههای تصویری بیماران. این پایلوتها روی اصلاح داده، ناشناسسازی اطلاعات، و ارزیابی دقت مدلها در میدان عمل تمرکز دارند تا بتوانند راه را برای استفاده بالینی گستردهتر باز کنند. دقت مدلها دقت مدلهای هوش مصنوعی در تشخیص تصویربرداری معمولاً بین ۸۵ تا ۹۸٪ گزارش شده است، البته این عدد به عوامل مختلفی بستگی دارد: • حجم دادهها • تنوع بیماران • کیفیت برچسبگذاری تصاویر در پایلوتهای بیمارستانی، مدلها باید آزمونهای واقعی را پشت سر بگذرانند: • عملکرد در شرایط اضطراری • تفاوت دستگاههای تصویربرداری مختلف • تغییر نور، زاویه یا نویز تصویر در ایران، نسخههای آزمایشی در چند بیمارستان مهم روی دادههای واقعی بیماران اجرا شدهاند تا سطح خطا و سوگیری بررسی شود. انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری @HIT_IR
وضعیت ایران در ایران نیز زمینههای جدی برای استفاده از هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی شکل گرفته است. چند نمونه برجسته: • دانشگاه علوم پزشکی تهران و بیمارستان امام خمینی در پروژهی پایلوت تشخیص ضایعات ریوی با هوش مصنوعی؛ • شرکتهای نوپای دانشبنیان مثل MedAI، Arka Medical، و فناوران سینا که روی تحلیل تصاویر MRI و سیتیاسکن با استفاده از یادگیری عمیق کار میکنند؛ • همکاری پژوهشگاه دانشهای بنیادی با وزارت بهداشت برای تدوین چارچوبهای رگولاتوری در استفاده از دادههای تصویری بیماران. این پایلوتها روی اصلاح داده، ناشناسسازی اطلاعات، و ارزیابی دقت مدلها در میدان عمل تمرکز دارند تا بتوانند راه را برای استفاده بالینی گستردهتر باز کنند. دقت مدلها دقت مدلهای هوش مصنوعی در تشخیص تصویربرداری معمولاً بین ۸۵ تا ۹۸٪ گزارش شده است، البته این عدد به عوامل مختلفی بستگی دارد: • حجم دادهها • تنوع بیماران • کیفیت برچسبگذاری تصاویر در پایلوتهای بیمارستانی، مدلها باید آزمونهای واقعی را پشت سر بگذرانند: • عملکرد در شرایط اضطراری • تفاوت دستگاههای تصویربرداری مختلف • تغییر نور، زاویه یا نویز تصویر در ایران، نسخههای آزمایشی در چند بیمارستان مهم روی دادههای واقعی بیماران اجرا شدهاند تا سطح خطا و سوگیری بررسی شود. انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری @HIT_IR چالشها و دغدغههاهوش مصنوعی با تمام مزایایش، خالی از خطر نیست.چالشهای مهم عبارتاند از:1. سوگیری دادهها: اگر دادههای آموزشی فقط از یک منطقه یا گروه خاص گرفته شوند، مدل نتایج نادرست برای سایر بیماران ارائه میدهد. 2. تفسیرپذیری: اغلب مدلهای عمیق مانند جعبهسیاه عمل میکنند و توضیحی از منطق تصمیم خود نمیدهند. 3. مسئولیت قانونی: اگر مدل اشتباه کند، مسئول کیست؟:پزشک یا توسعهدهنده؟ 4. امنیت داده و حفظ حریم خصوصی بیماران. 5. رگولاتوری پیچیده: هر کشور باید دستورالعملهای خاصی برای تأیید، کنترل و نظارت بر مدلهای بالینی داشته باشد. در واقع، دقت بالا بهتنهایی کافی نیست؛ باید قابلیت اعتماد، عدالت الگوریتمی و ایمنی بیمار نیز تضمین شود. مزایا و دستاوردهابا همهی این چالشها، مزایای هوش مصنوعی چشمگیر است: • افزایش سرعت تشخیص و کاهش فشار کاری پزشکان؛ • تشخیص زودهنگام بیماریها و نجات جان انسانها؛ • کاهش هزینههای نظام سلامت؛ • کمک به مناطق کمدسترسی که پزشک متخصص کم دارند؛ • پشتیبانی از تصمیمگیری بالینی و افزایش دقت گزارشهای رادیولوژی. بهطور خاص، در کشورهایی که منابع محدود دارند، هوش مصنوعی میتواند نقشی بیبدیل در عدالت سلامت ایفا کند.در ایران، سازمان غذا و دارو و مرکز مدیریت آمار و فناوری وزارت بهداشت در حال تدوین دستورالعملهای شفاف برای مجوزدهی به الگوریتمهای پزشکی هستند. هدف این مقررات، تضمین کیفیت، حفظ امنیت داده و جلوگیری از سوءاستفاده است. همچنین طرحهای Sandbox آزمایشی در بیمارستانهای منتخب اجرا میشوند تا مراحل ارزیابی دقت، اخلاق و کاربرد بالینی هر مدل بررسی شود.انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری
@HIT_IR۱۸:۵۲
انجمن علمی دانشجویی HIT کشوری چالشها و دغدغهها هوش مصنوعی با تمام مزایایش، خالی از خطر نیست. چالشهای مهم عبارتاند از: 1. سوگیری دادهها: اگر دادههای آموزشی فقط از یک منطقه یا گروه خاص گرفته شوند، مدل نتایج نادرست برای سایر بیماران ارائه میدهد. 2. تفسیرپذیری: اغلب مدلهای عمیق مانند جعبهسیاه عمل میکنند و توضیحی از منطق تصمیم خود نمیدهند. 3. مسئولیت قانونی: اگر مدل اشتباه کند، مسئول کیست؟:پزشک یا توسعهدهنده؟ 4. امنیت داده و حفظ حریم خصوصی بیماران. 5. رگولاتوری پیچیده: هر کشور باید دستورالعملهای خاصی برای تأیید، کنترل و نظارت بر مدلهای بالینی داشته باشد. در واقع، دقت بالا بهتنهایی کافی نیست؛ باید قابلیت اعتماد، عدالت الگوریتمی و ایمنی بیمار نیز تضمین شود. مزایا و دستاوردها با همهی این چالشها، مزایای هوش مصنوعی چشمگیر است: • افزایش سرعت تشخیص و کاهش فشار کاری پزشکان؛ • تشخیص زودهنگام بیماریها و نجات جان انسانها؛ • کاهش هزینههای نظام سلامت؛ • کمک به مناطق کمدسترسی که پزشک متخصص کم دارند؛ • پشتیبانی از تصمیمگیری بالینی و افزایش دقت گزارشهای رادیولوژی. بهطور خاص، در کشورهایی که منابع محدود دارند، هوش مصنوعی میتواند نقشی بیبدیل در عدالت سلامت ایفا کند. در ایران، سازمان غذا و دارو و مرکز مدیریت آمار و فناوری وزارت بهداشت در حال تدوین دستورالعملهای شفاف برای مجوزدهی به الگوریتمهای پزشکی هستند. هدف این مقررات، تضمین کیفیت، حفظ امنیت داده و جلوگیری از سوءاستفاده است. همچنین طرحهای Sandbox آزمایشی در بیمارستانهای منتخب اجرا میشوند تا مراحل ارزیابی دقت، اخلاق و کاربرد بالینی هر مدل بررسی شود. انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری @HIT_IR
چالشها و دغدغهها هوش مصنوعی با تمام مزایایش، خالی از خطر نیست. چالشهای مهم عبارتاند از: 1. سوگیری دادهها: اگر دادههای آموزشی فقط از یک منطقه یا گروه خاص گرفته شوند، مدل نتایج نادرست برای سایر بیماران ارائه میدهد. 2. تفسیرپذیری: اغلب مدلهای عمیق مانند جعبهسیاه عمل میکنند و توضیحی از منطق تصمیم خود نمیدهند. 3. مسئولیت قانونی: اگر مدل اشتباه کند، مسئول کیست؟:پزشک یا توسعهدهنده؟ 4. امنیت داده و حفظ حریم خصوصی بیماران. 5. رگولاتوری پیچیده: هر کشور باید دستورالعملهای خاصی برای تأیید، کنترل و نظارت بر مدلهای بالینی داشته باشد. در واقع، دقت بالا بهتنهایی کافی نیست؛ باید قابلیت اعتماد، عدالت الگوریتمی و ایمنی بیمار نیز تضمین شود. مزایا و دستاوردها با همهی این چالشها، مزایای هوش مصنوعی چشمگیر است: • افزایش سرعت تشخیص و کاهش فشار کاری پزشکان؛ • تشخیص زودهنگام بیماریها و نجات جان انسانها؛ • کاهش هزینههای نظام سلامت؛ • کمک به مناطق کمدسترسی که پزشک متخصص کم دارند؛ • پشتیبانی از تصمیمگیری بالینی و افزایش دقت گزارشهای رادیولوژی. بهطور خاص، در کشورهایی که منابع محدود دارند، هوش مصنوعی میتواند نقشی بیبدیل در عدالت سلامت ایفا کند. در ایران، سازمان غذا و دارو و مرکز مدیریت آمار و فناوری وزارت بهداشت در حال تدوین دستورالعملهای شفاف برای مجوزدهی به الگوریتمهای پزشکی هستند. هدف این مقررات، تضمین کیفیت، حفظ امنیت داده و جلوگیری از سوءاستفاده است. همچنین طرحهای Sandbox آزمایشی در بیمارستانهای منتخب اجرا میشوند تا مراحل ارزیابی دقت، اخلاق و کاربرد بالینی هر مدل بررسی شود. انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری @HIT_IR هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی، انقلابی است که بیمارستانها را از عصر تفسیر صرفا انسانی، به دورهای از تشخیص هوشمند، سریع و قابل اعتماد سوق میدهد. اما در مسیر این تحول، تعادل میان نوآوری و مسئولیت حیاتی است. اگر ایران بتواند با دانش بومی، دادههای استاندارد، و چارچوبهای رگولاتوری قوی پیش رود، نه تنها از این موج جهانی عقب نخواهد ماند، بلکه میتواند به یکی از مراکز منطقهای توسعهی فناوریهای تشخیص هوشمند تبدیل شود. در نهایت، هوش مصنوعی قرار نیست جای پزشک را بگیرد؛ بلکه دستیار هوشمندی خواهد بود برای تقویت دید پزشک، دقت تشخیص، و نجات جان بیماران. طلا بدریانجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری
@HIT_IR۱۸:۵۲
چهارشنبههای فناوری هوش مصنوعی در خط مقدم مبارزه با سرطان: تشخیص سرطان سینه از ماموگرافی با دقت ۹۰.۲۴٪پژوهش جدیدی که در کنفرانس بینالمللی HealthTech 2025 ارائه شده، یک سیستم مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep Learning) معرفی میکند که میتواند سرطان سینه را از روی تصاویر ماموگرافی تشخیص دهد. در این مطالعه، یک مدل شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) برای طبقهبندی تصاویر به دو دسته خوشخیم و بدخیم توسعه داده شده است.
️ دقت قابلتوجه: این سیستم با تکیه بر معماری CNN توانسته به دقت ۹۰.۲۴٪ در تشخیص سرطان سینه از روی ماموگرافی دست پیدا کند. ️ ارزیابی کامل عملکرد: علاوه بر دقت، عملکرد مدل با معیارهایی مانند Precision، Recall، F1-score و AUC نیز بررسی شده تا مشخص شود سیستم در سناریوهای واقعی چقدر قابلاعتماد است. ️ تحلیل بصری پیشبینیها: پژوهشگران نتایج مدل را بهصورت بصری تحلیل کردهاند تا نشان دهند این شبکه چگونه الگوهای مهم موجود در تصاویر ماموگرافی را شناسایی میکند. این یافتهها نشان میدهد که مدلهای یادگیری عمیق، از جمله CNN، میتوانند نقش مهمی در بهبود سیستمهای تشخیص زودهنگام سرطان سینه ایفا کنند و مسیر را برای تحقیقات پیشرفتهتر در حوزه تصویربرداری پزشکی هموار بسازند. عنوان مقاله:Breast Cancer Detection from Mammograms Using Deep Learningدسترسی به لینک کامل مقاله
به نظر شما آیا مدلهای دقیقتر و دادههای بزرگتر میتوانند ما را به تشخیص ماموگرافی کاملاً خودکار نزدیکتر کنند؟ فاطمه سیفانجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری
@HIT_IR۷:۴۱
رمز واژه سلامت🪄 «ارائه مجموعهای از ریشهواژههای تخصصی پزشکی با هدف ارتقای دقت علمی و تسهیل فهم مفاهیم پایه؛ گامی در جهت دانشافزایی و یکپارچگی زبانی در حوزه سلامت.»این خلاصهواژهها به درک دقیقتر مستندات بالینی و کاهش خطا در فرایندهای اطلاعات سلامت کمک میکنند.
انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری @HIT_IR
«ارائه مجموعهای از ریشهواژههای تخصصی پزشکی با هدف ارتقای دقت علمی و تسهیل فهم مفاهیم پایه؛ گامی در جهت دانشافزایی و یکپارچگی زبانی در حوزه سلامت.»این خلاصهواژهها به درک دقیقتر مستندات بالینی و کاهش خطا در فرایندهای اطلاعات سلامت کمک میکنند.انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری
@HIT_IR۱۱:۴۵
زنجیره کارگاههای تجربهمحور HITalk تنها یک روز دیگر تا این رویداد ویژه باقی مانده است… با حضور سرکار خانم صبا صبرزاده جوان برتر استان خراسان رضوی درحوزه کارآفرینی و فناوری مدال طلای المپیاد هوش مصنوعی و کار آفرینی دوره شانزدهم 24 اردیبهشت ساعت 19:00فرصتی برای شنیدن و گفتگو در مورد تجربههای ارزشمند مسیر موفقیت در حوزهی HIT
انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری
@HIT_IR۱۷:۵۱
🦠هانتاویروس چیست؟هانتاویروس به مجموعهای از ویروسها در خانواده Hantaviridae گفته میشود که مخزن طبیعی آنها جوندگانی مانند انواع موشها هستند. این حیوانات اغلب بدون بروز علائم بیماری، ویروس را در بدن خود نگه میدارند و میتوانند آن را در محیط اطراف منتشر کنند.
راههای انتقال: تماس با ادرار، مدفوع یا بزاق جوندگان آلوده، یا نیش گاز آنهاعلائم اولیه: تب، سردرد، درد عضلانیعلائم جدی: مشکلات تنفسی و نارسایی کلیه (سندرم هانتاویروس ریوی)
فناوری اطلاعات سلامت (Health IT): دیدهبانی هوشمند برای سلامتفناوری اطلاعات سلامت، ابزاری قدرتمند برای جمعآوری، مدیریت و تحلیل دادههای سلامت است. اما چگونه به ما در مبارزه با هانتاویروس کمک میکند؟
نقش Health IT در درک و کنترل هانتاویروس:
شناسایی الگوها و مناطق پرخطر: • تحلیل دادههای مکانی و زمانی شیوع بیماری. • مشخص کردن ارتباط بین عوامل محیطی (مانند شرایط آب و هوایی) و افزایش موارد ابتلا
تشخیص زودهنگام و دقیق: • دسترسی سریع پزشکان به سوابق بیمار و اطلاعات مرتبط. • کمک به تشخیص سریعتر علائم اولیه.
پیشبینی و آمادگی: • ساخت مدلهایی برای پیشبینی احتمال شیوع بیماری در آینده. • آمادهسازی سیستمهای بهداشتی برای مواجهه با اپیدمیهای احتمالی.
اطلاعرسانی و آگاهیبخشی: • ارائه اطلاعات موثق و بهروز به مردم و متخصصان از طریق پلتفرمهای دیجیتال. • آموزش روشهای پیشگیری.
🩺چگونه از خود محافظت کنیم؟ (با هوشمندی فناوری) • از جوندگان و فضولات آنها دوری کنید. • محیط زندگی خود را پاکیزه و تهویه شده نگه دارید. • در صورت لزوم، از ماسک و دستکش استفاده کنید. • علائم مشکوک را جدی بگیرید: با مراجعه به پزشک و ارائه اطلاعات کامل (که میتواند از طریق سیستمهای سلامت دیجیتال نیز ثبت شود)، به تشخیص زودهنگام کمک کنید.
انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری @HIT_IR
راههای انتقال: تماس با ادرار، مدفوع یا بزاق جوندگان آلوده، یا نیش گاز آنهاعلائم اولیه: تب، سردرد، درد عضلانیعلائم جدی: مشکلات تنفسی و نارسایی کلیه (سندرم هانتاویروس ریوی)
فناوری اطلاعات سلامت (Health IT): دیدهبانی هوشمند برای سلامتفناوری اطلاعات سلامت، ابزاری قدرتمند برای جمعآوری، مدیریت و تحلیل دادههای سلامت است. اما چگونه به ما در مبارزه با هانتاویروس کمک میکند؟نقش Health IT در درک و کنترل هانتاویروس:شناسایی الگوها و مناطق پرخطر: • تحلیل دادههای مکانی و زمانی شیوع بیماری. • مشخص کردن ارتباط بین عوامل محیطی (مانند شرایط آب و هوایی) و افزایش موارد ابتلا
تشخیص زودهنگام و دقیق: • دسترسی سریع پزشکان به سوابق بیمار و اطلاعات مرتبط. • کمک به تشخیص سریعتر علائم اولیه.
پیشبینی و آمادگی: • ساخت مدلهایی برای پیشبینی احتمال شیوع بیماری در آینده. • آمادهسازی سیستمهای بهداشتی برای مواجهه با اپیدمیهای احتمالی.
اطلاعرسانی و آگاهیبخشی: • ارائه اطلاعات موثق و بهروز به مردم و متخصصان از طریق پلتفرمهای دیجیتال. • آموزش روشهای پیشگیری.
🩺چگونه از خود محافظت کنیم؟ (با هوشمندی فناوری) • از جوندگان و فضولات آنها دوری کنید. • محیط زندگی خود را پاکیزه و تهویه شده نگه دارید. • در صورت لزوم، از ماسک و دستکش استفاده کنید. • علائم مشکوک را جدی بگیرید: با مراجعه به پزشک و ارائه اطلاعات کامل (که میتواند از طریق سیستمهای سلامت دیجیتال نیز ثبت شود)، به تشخیص زودهنگام کمک کنید.
انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری
@HIT_IR۱۹:۵۳
انجمن علمی دانشجویی HIT کشوری زنجیره کارگاههای تجربهمحور HITalk تنها یک روز دیگر تا این رویداد ویژه باقی مانده است… با حضور سرکار خانم صبا صبرزاده جوان برتر استان خراسان رضوی درحوزه کارآفرینی و فناوری مدال طلای المپیاد هوش مصنوعی و کار آفرینی دوره شانزدهم 24 اردیبهشت ساعت 19:00 فرصتی برای شنیدن و گفتگو در مورد تجربههای ارزشمند مسیر موفقیت در حوزهی HIT انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری @HIT_IR
زنجیره کارگاههای تجربهمحور HITalk تنها یک روز دیگر تا این رویداد ویژه باقی مانده است… با حضور سرکار خانم صبا صبرزاده جوان برتر استان خراسان رضوی درحوزه کارآفرینی و فناوری مدال طلای المپیاد هوش مصنوعی و کار آفرینی دوره شانزدهم 24 اردیبهشت ساعت 19:00 فرصتی برای شنیدن و گفتگو در مورد تجربههای ارزشمند مسیر موفقیت در حوزهی HIT انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری @HIT_IRلینک شرکت در کارگاه Http://www.skyroom.online/ch/shmu/edc
۱۴:۵۲
انجمن علمی دانشجویی HIT کشوری 🦠هانتاویروس چیست؟ هانتاویروس به مجموعهای از ویروسها در خانواده Hantaviridae گفته میشود که مخزن طبیعی آنها جوندگانی مانند انواع موشها هستند. این حیوانات اغلب بدون بروز علائم بیماری، ویروس را در بدن خود نگه میدارند و میتوانند آن را در محیط اطراف منتشر کنند. راههای انتقال: تماس با ادرار، مدفوع یا بزاق جوندگان آلوده، یا نیش گاز آنها علائم اولیه: تب، سردرد، درد عضلانی علائم جدی: مشکلات تنفسی و نارسایی کلیه (سندرم هانتاویروس ریوی) فناوری اطلاعات سلامت (Health IT): دیدهبانی هوشمند برای سلامت فناوری اطلاعات سلامت، ابزاری قدرتمند برای جمعآوری، مدیریت و تحلیل دادههای سلامت است. اما چگونه به ما در مبارزه با هانتاویروس کمک میکند؟ نقش Health IT در درک و کنترل هانتاویروس: شناسایی الگوها و مناطق پرخطر: • تحلیل دادههای مکانی و زمانی شیوع بیماری. • مشخص کردن ارتباط بین عوامل محیطی (مانند شرایط آب و هوایی) و افزایش موارد ابتلا تشخیص زودهنگام و دقیق: • دسترسی سریع پزشکان به سوابق بیمار و اطلاعات مرتبط. • کمک به تشخیص سریعتر علائم اولیه. پیشبینی و آمادگی: • ساخت مدلهایی برای پیشبینی احتمال شیوع بیماری در آینده. • آمادهسازی سیستمهای بهداشتی برای مواجهه با اپیدمیهای احتمالی. اطلاعرسانی و آگاهیبخشی: • ارائه اطلاعات موثق و بهروز به مردم و متخصصان از طریق پلتفرمهای دیجیتال. • آموزش روشهای پیشگیری. 🩺چگونه از خود محافظت کنیم؟ (با هوشمندی فناوری) • از جوندگان و فضولات آنها دوری کنید. • محیط زندگی خود را پاکیزه و تهویه شده نگه دارید. • در صورت لزوم، از ماسک و دستکش استفاده کنید. • علائم مشکوک را جدی بگیرید: با مراجعه به پزشک و ارائه اطلاعات کامل (که میتواند از طریق سیستمهای سلامت دیجیتال نیز ثبت شود)، به تشخیص زودهنگام کمک کنید. انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری @HIT_IR
🦠هانتاویروس چیست؟ هانتاویروس به مجموعهای از ویروسها در خانواده Hantaviridae گفته میشود که مخزن طبیعی آنها جوندگانی مانند انواع موشها هستند. این حیوانات اغلب بدون بروز علائم بیماری، ویروس را در بدن خود نگه میدارند و میتوانند آن را در محیط اطراف منتشر کنند. راههای انتقال: تماس با ادرار، مدفوع یا بزاق جوندگان آلوده، یا نیش گاز آنها علائم اولیه: تب، سردرد، درد عضلانی علائم جدی: مشکلات تنفسی و نارسایی کلیه (سندرم هانتاویروس ریوی) فناوری اطلاعات سلامت (Health IT): دیدهبانی هوشمند برای سلامت فناوری اطلاعات سلامت، ابزاری قدرتمند برای جمعآوری، مدیریت و تحلیل دادههای سلامت است. اما چگونه به ما در مبارزه با هانتاویروس کمک میکند؟ نقش Health IT در درک و کنترل هانتاویروس: شناسایی الگوها و مناطق پرخطر: • تحلیل دادههای مکانی و زمانی شیوع بیماری. • مشخص کردن ارتباط بین عوامل محیطی (مانند شرایط آب و هوایی) و افزایش موارد ابتلا تشخیص زودهنگام و دقیق: • دسترسی سریع پزشکان به سوابق بیمار و اطلاعات مرتبط. • کمک به تشخیص سریعتر علائم اولیه. پیشبینی و آمادگی: • ساخت مدلهایی برای پیشبینی احتمال شیوع بیماری در آینده. • آمادهسازی سیستمهای بهداشتی برای مواجهه با اپیدمیهای احتمالی. اطلاعرسانی و آگاهیبخشی: • ارائه اطلاعات موثق و بهروز به مردم و متخصصان از طریق پلتفرمهای دیجیتال. • آموزش روشهای پیشگیری. 🩺چگونه از خود محافظت کنیم؟ (با هوشمندی فناوری) • از جوندگان و فضولات آنها دوری کنید. • محیط زندگی خود را پاکیزه و تهویه شده نگه دارید. • در صورت لزوم، از ماسک و دستکش استفاده کنید. • علائم مشکوک را جدی بگیرید: با مراجعه به پزشک و ارائه اطلاعات کامل (که میتواند از طریق سیستمهای سلامت دیجیتال نیز ثبت شود)، به تشخیص زودهنگام کمک کنید. انجمن علمی دانشجویی فناوری اطلاعات سلامت کشوری @HIT_IRجلسه در حال برگزاری است...۱۵:۳۲