🫥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
"There is a significant risk of insider threat or hacking of Telegram systems that could expose all of these chats to the Russian government," said Eva Galperin with the Electronic Frontier Foundation, which has called for Telegram to improve its privacy practices. Anastasia Vlasova/Getty Images 'Wild West' Overall, extreme levels of fear in the market seems to have morphed into something more resembling concern. For example, the Cboe Volatility Index fell from its 2022 peak of 36, which it hit Monday, to around 30 on Friday, a sign of easing tensions. Meanwhile, while the price of WTI crude oil slipped from Sunday’s multiyear high $130 of barrel to $109 a pop. Markets have been expecting heavy restrictions on Russian oil, some of which the U.S. has already imposed, and that would reduce the global supply and bring about even more burdensome inflation. What distinguishes the app from competitors is its use of what's known as channels: Public or private feeds of photos and videos that can be set up by one person or an organization. The channels have become popular with on-the-ground journalists, aid workers and Ukrainian President Volodymyr Zelenskyy, who broadcasts on a Telegram channel. The channels can be followed by an unlimited number of people. Unlike Facebook, Twitter and other popular social networks, there is no advertising on Telegram and the flow of information is not driven by an algorithm.
from ms
