استارت آپ تیوان ژن

📱هوش مصنوعی و MS:

🧠مولتیپل اسکلروزیس (MS) یک وضعیت خودایمنی مزمن هتروژن سیستم عصبی مرکزی با تخریب عصبی مرتبط است و زمانی که درمان نشود منجر به ناتوانی قابل توجهی می شود.

🩺کاربردهای هوش مصنوعی در ام اس در بررسی پاتوژنز بیماری، تشخیص، درمان و پیش آگهی است

💻زیرمجموعه‌ای از مدل‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (ML) منابع داده‌های مختلف، از جمله تصویربرداری تشدید مغناطیسی (MRI)، داده‌های ژنتیکی و بالینی را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا MS را از سایر شرایط متمایز کنند، پیشرفت بیماری را پیش‌بینی کنند، و استراتژی‌های درمانی را شخصی‌سازی کنند.

🩻🦾اگرچه مدل‌های ML را می‌توان برای هر یک از انواع داده‌ها در مراقبت‌های ام‌اس به کار برد، استفاده از آن‌ها در تصویربرداری عصبی و MRI با توجه به داده‌های موجود و فرمت نسبتا استاندارد تکنیک‌های تصویربرداری در بین بیماران، به‌طور گسترده‌تری ارزیابی شده است.

🔬علاوه بر این، مدل‌های هوش مصنوعی به طور گسترده برای تقسیم‌بندی ضایعه، شناسایی نشانگرهای زیستی، و پیش‌بینی نتایج، نظارت بر بیماری و مدیریت به کار گرفته شده‌اند.

❓آینده هوش مصنوعی در MS دارای پتانسیل ابتکارات داده باز است که می‌تواند مدل‌های ML را تغذیه کند و قابلیت تعمیم‌پذیری را افزایش دهد

🤝هوش مصنوعی قول می دهد که به پزشکان در تشخیص و پیش آگهی ام اس کمک کند تا نتایج و کیفیت زندگی بیمار را بهبود بخشد، با این حال اطمینان از تفسیرپذیری و شفافیت نتایج تولید شده توسط هوش مصنوعی برای تسهیل ادغام هوش مصنوعی در عمل بالینی کلید خواهد بود.

✍🏻کوثر قربانی

#دپارتمان_پیراپزشکی
#آکادمی_تیوان_ژن

🌐منبع

🌀| ما را در شبکه های مجازی دنبال کنید.

➕ارتباط با ما:
تلگرام | اینستاگرام

🔆 | @tivangene

www.group-telegram.com/es/tivangene.com/612

236 viewsJan 1 at 15:01

📱هوش مصنوعی و MS:

🧠مولتیپل اسکلروزیس (MS) یک وضعیت خودایمنی مزمن هتروژن سیستم عصبی مرکزی با تخریب عصبی مرتبط است و زمانی که درمان نشود منجر به ناتوانی قابل توجهی می شود.

🩺کاربردهای هوش مصنوعی در ام اس در بررسی پاتوژنز بیماری، تشخیص، درمان و پیش آگهی است

💻زیرمجموعه‌ای از مدل‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (ML) منابع داده‌های مختلف، از جمله تصویربرداری تشدید مغناطیسی (MRI)، داده‌های ژنتیکی و بالینی را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا MS را از سایر شرایط متمایز کنند، پیشرفت بیماری را پیش‌بینی کنند، و استراتژی‌های درمانی را شخصی‌سازی کنند.

🩻🦾اگرچه مدل‌های ML را می‌توان برای هر یک از انواع داده‌ها در مراقبت‌های ام‌اس به کار برد، استفاده از آن‌ها در تصویربرداری عصبی و MRI با توجه به داده‌های موجود و فرمت نسبتا استاندارد تکنیک‌های تصویربرداری در بین بیماران، به‌طور گسترده‌تری ارزیابی شده است.

🔬علاوه بر این، مدل‌های هوش مصنوعی به طور گسترده برای تقسیم‌بندی ضایعه، شناسایی نشانگرهای زیستی، و پیش‌بینی نتایج، نظارت بر بیماری و مدیریت به کار گرفته شده‌اند.

❓آینده هوش مصنوعی در MS دارای پتانسیل ابتکارات داده باز است که می‌تواند مدل‌های ML را تغذیه کند و قابلیت تعمیم‌پذیری را افزایش دهد

🤝هوش مصنوعی قول می دهد که به پزشکان در تشخیص و پیش آگهی ام اس کمک کند تا نتایج و کیفیت زندگی بیمار را بهبود بخشد، با این حال اطمینان از تفسیرپذیری و شفافیت نتایج تولید شده توسط هوش مصنوعی برای تسهیل ادغام هوش مصنوعی در عمل بالینی کلید خواهد بود.

✍🏻کوثر قربانی

#دپارتمان_پیراپزشکی
#آکادمی_تیوان_ژن

🌐منبع

🌀| ما را در شبکه های مجازی دنبال کنید.

➕ارتباط با ما:
تلگرام | اینستاگرام

🔆 | @tivangene

BY استارت آپ تیوان ژن