🫥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
Recently, Durav wrote on his Telegram channel that users' right to privacy, in light of the war in Ukraine, is "sacred, now more than ever." In addition, Telegram's architecture limits the ability to slow the spread of false information: the lack of a central public feed, and the fact that comments are easily disabled in channels, reduce the space for public pushback. In December 2021, Sebi officials had conducted a search and seizure operation at the premises of certain persons carrying out similar manipulative activities through Telegram channels. But Telegram says people want to keep their chat history when they get a new phone, and they like having a data backup that will sync their chats across multiple devices. And that is why they let people choose whether they want their messages to be encrypted or not. When not turned on, though, chats are stored on Telegram's services, which are scattered throughout the world. But it has "disclosed 0 bytes of user data to third parties, including governments," Telegram states on its website. The news also helped traders look past another report showing decades-high inflation and shake off some of the volatility from recent sessions. The Bureau of Labor Statistics' February Consumer Price Index (CPI) this week showed another surge in prices even before Russia escalated its attacks in Ukraine. The headline CPI — soaring 7.9% over last year — underscored the sticky inflationary pressures reverberating across the U.S. economy, with everything from groceries to rents and airline fares getting more expensive for everyday consumers.
from pl
