داره تکمیل میشه

با یک فاکتور مهم که امنیت دیتا هست استاندارها رو بررسی می‌کنیم که تو بحث سلامت تو یه سری موارد بخواین کار کنین حتی سختگیرانه بهش پرداخته میشه به خصوص در اروپا که تفاوت زیادی از این نظر با ساختار سلامت خودمون داره

در پروژه های صنعتی و آکادمیک مرتبط می‌تونه براتون مفید باشه

این نظر سنجی رو تیک بزنین تو بحث امنیت ببینم اوضاع چطوره چقدر اطلاع دارین؟

برا پزشکان داخل کانال یه نظر سنجی با چالش تشخیص بزاریم؟ موافق بودین لایک کنین

🧠 یکی از چالش‌های مهم مراکز درمانی که بهش آگاه هستیم این است که بیماران پرخطر و اورژانسی در سریع‌ترین زمان ممکن شناسایی شوند و در اولویت رسیدگی قرار بگیرند.

در بیماری‌هایی مانند سکته مغزی یا خونریزی‌های مغزی، این تاخیرها خ اهمیت دارن

در چند پست بعدی می‌خواهم درباره یکی از راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی صحبت کنم که برای حل همین چالش پیاده سازی شده
سر حوصله مطالعه کنین.

🧠 در درمان سکته مغزی، همه ما میدانیم زمان خیلی مهمه .

اما در عمل، چالش همیشه تشخیص نیست؛ چالش این است که بیمار درست، در زمان درست به متخصص درست برسد و برایش اقدام انجام شود

در یکی از شبکه‌های درمانی بزرگ آمریکا ، متخصصان همزمان چندین بیمارستان را پوشش می‌دادند و با سه مشکل روبه‌رو بودند:

🔹 برخی انسدادهای مهم مغزی ، به‌ویژه در عروق Basilar و Distal، ممکن بود از دید تیم درمان پنهان بمانند.
🔹 هشدارها هدفمند نبودند و برای افراد زیادی ارسال می‌شدند.
🔹 دسترسی سریع به تصاویر در شرایط اورژانسی همیشه ساده نبود.
:::
🆔@AI_HealthHub

Aidoc
دقیقاً برای همین نقطه طراحی شده است؛ یک پلتفرم هوش مصنوعی که #تصاویر پزشکی را تحلیل می‌کند، موارد اورژانسی را در اولویت قرار می‌دهد

در رادیولوژی، همیشه مسئله فقط تشخیص نیست؛ گاهی مهم‌تر این است که کدام کیس باید زودتر دیده شود
ارزش اصلی این پلتفرم در کوتاه‌تر کردن فاصله بین «تصویربرداری» و «اقدام بالینی» است.
🔗 aidoc.com

:::
🆔@AI_HealthHub

⚙️ از نگاه فنی، جذاب‌ترین بخش Aidoc ؛ فقط افزایش Accuracyمدل نیست؛
نحوه ادغام آن با Workflow درمانی است.

قابلیت های کلیدی این پلتفرم :

✅ شناسایی انسدادهای Basilar، ACA و Distal

✅ اتصال به برنامه کشیک #پزشکان

✅ ارسال هشدار فقط به فرد مسئول

✅ دسترسی سریع به تصاویر CTA و نماهای MIP روی موبایل

بسیاری این راهکارها را صرفاً یک موتور تحلیل تصویر می‌بینند؛ در حالی که بیشتر شبیه یک لایه هوشمند روی زیرساخت تصویربرداری بیمارستان هستند
:::
🆔@AI_HealthHub

اگر مفید بود با ریکشنتون انرژی بدین 🙏

🔥 این کیس در اورژانس ثبت شده

👤 #بیمار: زن ۳۸ ساله 
⏳ شروع علائم: ۲ روز قبل 

🩺 شرح حال اولیه: 
- درد مبهم شکم از ۲ روز قبل 
- تهوع + بی‌اشتهایی 
- تب خفیف 
- درد طی ۱۲ ساعت اخیر به ربع تحتانی راست منتقل شده 
- بدون اسهال 
- بدون سابقه IBD 
- سابقه سنگ کلیه ندارد 

:::
🆔@AI_HealthHub

فردا —بررسی کیس همراه شما
مقایسه تشخیص هوش مصنوعی با تشخیص پزشکان

:🟦 نتیجه کیس
✅ Acute Appendicitis


برای کسانی که مایل‌اند معیارهای تصویربرداری را مرور کنند: https://radiopaedia.org/articles/acute-appendicitis

در این بیمار چند یافته مهم کنار هم قرار گرفته بودند:
• قطر آپاندیس بیش از ۶ میلی‌متر
• ضخیم شدن دیواره آپاندیس
• Fat stranding در RLQ •
درد مهاجرتی از اطراف ناف به RLQ
• تب و بی‌اشتهایی
مجموع این یافته‌ها به نفع آپاندیسیت حاد بود.

🤖 نکته جالب کیس این بود که #هوش مصنوعی نیز تنها بر اساس #تصاویر CT، تشخیص Acute Appendicitis را مطرح کرد.


:::
🆔@AI_HealthHub

در نظرسنجی بیشترین رأی به Mesenteric Adenitis اختصاص یافته بود.
📌 این کیس یک یادآوری خوب است که در تفسیر CT شکم، گاهی کنار هم قرار دادن چند یافته ظاهراً ساده، از هر یافته منفردی ارزش بیشتری برای رسیدن به تشخیص درست دارد.
:::
🆔@AI_HealthHub

«هوش مصنوعی چطور بدون شرح حال، معاینه و آزمایش توانست تشخیص آپاندیسیت بدهد؟»
پاسخ این است که AI مانند پزشک فکر نمی‌کند؛ بلکه تصویر را به‌عنوان مجموعه‌ای از الگوها تحلیل می‌کند.

💥وقتی یک CT وارد مدل می‌شود، هوش مصنوعی به دنبال صدها تا هزاران ویژگی مختلف می‌گردد؛ از جمله:
• قطر و شکل آپاندیس
• ضخامت دیواره
• میزان التهاب چربی اطراف (fat stranding)
• وجود مایع اطراف ضایعه
• ارتباط ساختارها با یکدیگر
• الگوهای بافتی بسیار ظریف که ممکن است به‌راحتی از دید انسان پنهان بمانند
سپس همه این اطلاعات را با میلیون‌ها نمونه‌ای که قبلاً دیده مقایسه می‌کند و احتمال هر تشخیص را محاسبه می‌کند.

:::
🆔@AI_HealthHub

تفاوت اصلی پزشک و AI در همین نقطه است.
پزشک علاوه بر تصویر، شرح حال، معاینه و نتایج آزمایش را هم در نظر می‌گیرد. این یک مزیت بزرگ است، اما گاهی همین اطلاعات اضافی می‌توانند مسیر ذهن را به سمت تشخیص‌های دیگر هدایت کنند.


در کیس اخیر، هوش مصنوعی صرفاً بر اساس یافته‌های تصویری، تشخیص Acute Appendicitis را مطرح کرد؛ در حالی که در نظرسنجی، بیشترین رأی همکاران به Mesenteric Adenitis اختصاص یافته بود.

:::
🆔@AI_HealthHub

👨🏻‍⚕️ کاهش هزینه هوش مصنوعی
اگر در پروژه‌های #پزشکی، تحلیل #تصاویر CT یا داده‌های بالینی از مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنید، هزینه توکن‌ها می‌تواند به‌سرعت افزایش پیدا کند.
Caveman
یک ابزار متن‌باز است که پاسخ‌های AI را کوتاه و بهینه می‌کند:
✅ صرفه‌جویی تا ۷۵٪ در مصرف توکن
✅ کاهش هزینه اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
✅ سازگار با Claude Code، Gemini CLI و Codex

🔗 https://github.com/JuliusBrussee/caveman

:::
🆔@AI_HealthHub

📸 گزارش‌های #رادیولوژی پر از جزئیات مهم هستن؛ مثل اشاره به #بیماری، یافته یا محل آناتومیک.
اما این گزارش‌ها معمولاً به صورت متن آزاد نوشته می‌شن و تحلیل خودکارشون کار ساده‌ای نیست.

🔍 RadGraph

- موجودیت‌های بالینی (بیماری، یافته، آناتومی) رو شناسایی می‌کنه
- روابط بین اون‌ها رو استخراج می‌کنه
هدفش اینه که گزارش‌های رادیولوژی (مثل X-ray یا CT) رو از حالت متن آزاد به داده‌های ساختاریافته تبدیل کنه.

🔗
https://doi.org/10.13026/j8e7-pr22

:::
🆔@AI_HealthHub

RadGraph

📊جزییات کلیدی :
نسخه جدید RadGraph-XL شامل بیش از 410,000 #موجودیت و رابطه بالینی است.
داده‌ها از گزارش‌های تصویربرداری (X-ray، CT، MRI) جمع‌آوری و توسط رادیولوژیست‌ها برچسب‌گذاری شده‌اند.
ساختار داده شامل موجودیت‌ها (بیماری، یافته، آناتومی) و روابط (یافته → محل، بیماری → عضو بدن) است.
نتایج benchmark حدود F1=0.8 روی دیتاست‌های بزرگ مثل MIMIC-CXR و CheXpert گزارش شده است.
:::
🆔@AI_HealthHub