Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 37
Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/medtalent/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/group-telegram/post.php on line 50 آکادمی مِدتَلنت | Telegram Webview: medtalent/960 -
🫥یادگیری ماشین در پزشکی: هرآنچه پزشکان باید بدانند
🫥 با ظهور هوش مصنوعی، ماشینها به طور فزایندهای برای انجام وظایف پیچیده به کار گرفته میشوند و نتایج چشمگیری به دست میآورند. یادگیری ماشین، به عنوان زیرمجموعهای کلیدی از هوش مصنوعی، به زودی به بخشی جداییناپذیر از تمرین روزمره پزشکی تبدیل خواهد شد. از این رو، پزشکان باید با مفاهیم پایهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آشنا شوند و نقش آنها را به عنوان یک تسهیلکننده، نه رقیب، درک کنند.
🫥 در این مقاله، مفاهیم و اصطلاحات پایهای در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین معرفی شدهاند. الگوریتمهای رایج هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، مانند روشهای یادگیری شامل شبکههای عصبی و یادگیری عمیق، درخت تصمیمگیری و حوزههای کاربردی مانند بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی، با مثالهای مشخص توضیح داده شدهاند. این توضیحات به پزشکان کمک میکند تا درک بهتری از نحوه عملکرد این فناوریها به دست آورند.
🫥 نویسندگان به بررسی این موضوع پرداختهاند که چگونه ماشینها در حال حاضر برای تقویت فرآیند تصمیمگیری پزشکان به کار گرفته میشوند. آنها تأثیرات بالقوه یادگیری ماشین بر تمرین پزشکی و تحقیقات پزشکی را بر اساس قابلیتهای فعلی و محدودیتهای شناختهشده آن تحلیل کردهاند. همچنین، امکان دستیابی به خودمختاری کامل ماشینها در پزشکی نیز مورد بحث قرار گرفته است.
🫥 یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در حال تغییر دادن چهره پزشکی هستند. از تشخیص بیماریها تا پیشبینی نتایج درمانی، این فناوریها پتانسیل بالایی برای بهبود کیفیت مراقبتهای بهداشتی دارند. با این حال، برای بهرهبرداری مؤثر از این فناوریها، پزشکان باید درک درستی از نحوه عملکرد آنها داشته باشند. این مقاله به عنوان یک راهنمای مقدماتی، پزشکان را با دنیای یادگیری ماشین آشنا میکند و به آنها کمک میکند تا نقش این فناوریها را در آینده پزشکی درک کنند.
🫥 یادگیری ماشین و هوش مصنوعی نه تنها یک روند گذرا نیستند، بلکه آینده پزشکی را شکل خواهند داد. با آگاهی از این فناوریها و درک کاربردهای آنها، پزشکان میتوانند نقش فعالتری در این تحول داشته باشند و از آن برای بهبود مراقبت از بیماران استفاده کنند. این مقاله نه تنها برای پزشکان، بلکه برای تمامی فعالان حوزه سلامت که به دنبال درک تأثیرات هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بر آینده پزشکی هستند، یک مرجع ارزشمند محسوب میشود.
در آکادمی Med-AI شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🎓 🌐@MedAI_academy
🫥یادگیری ماشین در پزشکی: هرآنچه پزشکان باید بدانند
🫥 با ظهور هوش مصنوعی، ماشینها به طور فزایندهای برای انجام وظایف پیچیده به کار گرفته میشوند و نتایج چشمگیری به دست میآورند. یادگیری ماشین، به عنوان زیرمجموعهای کلیدی از هوش مصنوعی، به زودی به بخشی جداییناپذیر از تمرین روزمره پزشکی تبدیل خواهد شد. از این رو، پزشکان باید با مفاهیم پایهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آشنا شوند و نقش آنها را به عنوان یک تسهیلکننده، نه رقیب، درک کنند.
🫥 در این مقاله، مفاهیم و اصطلاحات پایهای در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین معرفی شدهاند. الگوریتمهای رایج هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، مانند روشهای یادگیری شامل شبکههای عصبی و یادگیری عمیق، درخت تصمیمگیری و حوزههای کاربردی مانند بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی، با مثالهای مشخص توضیح داده شدهاند. این توضیحات به پزشکان کمک میکند تا درک بهتری از نحوه عملکرد این فناوریها به دست آورند.
🫥 نویسندگان به بررسی این موضوع پرداختهاند که چگونه ماشینها در حال حاضر برای تقویت فرآیند تصمیمگیری پزشکان به کار گرفته میشوند. آنها تأثیرات بالقوه یادگیری ماشین بر تمرین پزشکی و تحقیقات پزشکی را بر اساس قابلیتهای فعلی و محدودیتهای شناختهشده آن تحلیل کردهاند. همچنین، امکان دستیابی به خودمختاری کامل ماشینها در پزشکی نیز مورد بحث قرار گرفته است.
🫥 یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در حال تغییر دادن چهره پزشکی هستند. از تشخیص بیماریها تا پیشبینی نتایج درمانی، این فناوریها پتانسیل بالایی برای بهبود کیفیت مراقبتهای بهداشتی دارند. با این حال، برای بهرهبرداری مؤثر از این فناوریها، پزشکان باید درک درستی از نحوه عملکرد آنها داشته باشند. این مقاله به عنوان یک راهنمای مقدماتی، پزشکان را با دنیای یادگیری ماشین آشنا میکند و به آنها کمک میکند تا نقش این فناوریها را در آینده پزشکی درک کنند.
🫥 یادگیری ماشین و هوش مصنوعی نه تنها یک روند گذرا نیستند، بلکه آینده پزشکی را شکل خواهند داد. با آگاهی از این فناوریها و درک کاربردهای آنها، پزشکان میتوانند نقش فعالتری در این تحول داشته باشند و از آن برای بهبود مراقبت از بیماران استفاده کنند. این مقاله نه تنها برای پزشکان، بلکه برای تمامی فعالان حوزه سلامت که به دنبال درک تأثیرات هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بر آینده پزشکی هستند، یک مرجع ارزشمند محسوب میشود.
در آکادمی Med-AI شبکه نخبگان ایران با ما همراه باشید 🎓 🌐@MedAI_academy
BY آکادمی مِدتَلنت
Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260
The SC urges the public to refer to the SC’s I nvestor Alert List before investing. The list contains details of unauthorised websites, investment products, companies and individuals. Members of the public who suspect that they have been approached by unauthorised firms or individuals offering schemes that promise unrealistic returns DFR Lab sent the image through Microsoft Azure's Face Verification program and found that it was "highly unlikely" that the person in the second photo was the same as the first woman. The fact-checker Logically AI also found the claim to be false. The woman, Olena Kurilo, was also captured in a video after the airstrike and shown to have the injuries. During the operations, Sebi officials seized various records and documents, including 34 mobile phones, six laptops, four desktops, four tablets, two hard drive disks and one pen drive from the custody of these persons. Channels are not fully encrypted, end-to-end. All communications on a Telegram channel can be seen by anyone on the channel and are also visible to Telegram. Telegram may be asked by a government to hand over the communications from a channel. Telegram has a history of standing up to Russian government requests for data, but how comfortable you are relying on that history to predict future behavior is up to you. Because Telegram has this data, it may also be stolen by hackers or leaked by an internal employee. The channel appears to be part of the broader information war that has developed following Russia's invasion of Ukraine. The Kremlin has paid Russian TikTok influencers to push propaganda, according to a Vice News investigation, while ProPublica found that fake Russian fact check videos had been viewed over a million times on Telegram.
from es