SCMED.BUMS

نگاهی نو به هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی؛ سه اصل کلیدی در هوش مصنوعی بالینی

✅ از این ارائه چی یاد می‌گیریم؟ (کلیک کنید)
یه مدل هوش مصنوعی ممکنه توی تست‌ها عالی باشه؛ اما وقتی پای بیمار واقعی وسطه، هنوز می‌شه بهش اعتماد کرد؟

توی این ارائه می‌بینیم هوش مصنوعیِ تصویربرداری پزشکی کجاها اشتباه می‌کنه، چرا ممکنه با گذشت زمان عملکردش عوض بشه و پزشک چطور می‌تونه خطاهاش رو بفهمه و درستشون کنه.

بعد می‌ریم سراغ سه اصل مهم: استحکام، قابل‌اعتمادبودن و تاب‌آوری؛ چیزهایی که کمک می‌کنن یک مدل، بیرون از محیط تست هم به درد کار بالینی بخوره.

🗣 ربات‌های جراح؛ از همکاری با جراح تا یادگیری عملکرد مستقل

✅ این ارائه راجع به چیه؟ (کلیک کنید)
تا امروز توی جراحی رباتیک، معمولاً جراح تصمیم می‌گرفته و ربات کمک می‌کرده حرکت‌ها دقیق‌تر انجام بشن. حالا پژوهشگرها دارن سراغ ربات‌هایی می‌رن که بعضی کارها مثل کنار زدن و تشریح بافت رو خودشون از داده‌ها یاد می‌گیرن و بدون نیاز به دستور جراح انجام می‌دن.

توی این ارائه می‌بینیم این مسیر از کجا شروع شده، ربات‌ها چطور مهارت یاد می‌گیرن و وقتی وسط عمل با شرایطی روبه‌رو می‌شن که قبلاً ندیدن، تصمیم‌گیری باید چطور بین جراح و سیستم تقسیم بشه.

البته هنوز یک سؤال مهم وجود داره: عملکرد خوب در آزمایشگاه چقدر دربارهٔ عملکرد ربات روی بافت زنده به ما می‌گه؟

شرکت‌کنندگان می‌آموزند که چگونه ایجنت‌های هوش مصنوعی با خروج از فاز تحقیقاتی، به‌عنوان «دستیار هوشمند» در کنار کادر درمان قرار می‌گیرند تا بار اداری را کاهش و دقت تصمیم‌گیری را ارتقا دهند. این ارائه همچنین با نگاهی نقادانه، چالش‌های بنیادین ادغام هوش مصنوعی در جریان‌های کاری روزمره (نظیر مسئلۀ اعتماد، پاسخ‌گویی، نظارت بالینی و ضرورت حفظ قضاوت انسانی در تصمیمات پیچیدۀ پزشکی) را بررسی خواهد کرد.

چالش اصلی این است که علیرغم پیشرفت‌های چشمگیر هوش‌مصنوعی، ورود آن به چرخۀ بالینی همچنان با مشکلاتی مواجه است؛ برای مثال، در تصویربرداری پزشکی، هوش مصنوعی نباید فقط یک «ابزار تشخیص خودکار و ایزوله» باشد، بلکه باید به‌عنوان «بازوی تطبیق‌پذیر پزشک» عمل کند. غلبه بر این چالش نیازمند بهره‌گیری از داده‌های چندوجهی، حفظ محوریت پزشک، یادگیری مستمر و پیوند عمیق مدل‌ها با جریان‌های کاری دنیای واقعی است.

استادیار علوم تشریح دانشگاه علوم پزشکی دزفول

کمیته‌های دانشجویی توسعه آموزش علوم پزشکی دانشگاه‌های علوم‌پزشکی لرستان، بیرجند، گیلان، دزفول، البرز، بهبهان، قم، یزد ، ساوه و اردبیل

به این علت که ابزارهای فعلی هوش مصنوعی در پزشکی، عموماً چت‌بات هستند؛ سیستم‌هایی که پزشک را مجبور می‌کنند روند معاینه را متوقف کرده و برای ثبت درخواست خود شروع به تایپ کند! اما در تخصص‌هایی مانند توان‌بخشی، که با معاینات طولانی و فیزیکی همراه با وقایع پیوسته روبه‌رو هستیم، نیاز به یک «ایجنت خودمختار» داریم که بدون دریافت پرامپت، مکالمات منقطع را ساختاردهی کند، اسنادی نظیر MRI را به‌موازات صحبت‌های بیمار تحلیل کند و از همه مهم‌تر، بداند چه زمانی باید سکوت کند تا "خطای یادآوری بالینی" را به حداقل برساند.

شرکت‌کنندگان خواهند آموخت که چگونه «مدل‌سازی مداخلات جراحی» داده‌های ناهمگون مانند سوابق بالینی، تصویربرداری و ویدیوهای عمل جراحی را در یک مدل محاسباتی یکپارچه ادغام می‌کند؛ رویکردی که به جراحان در برنامه‌ریزی پیش‌ از عمل، تصمیم‌گیری بالینی و پیش‌بینی دقیق نتایج کمک شایانی خواهد کرد.

استادیار علوم تشریح دانشگاه علوم پزشکی دزفول

کمیته‌های دانشجویی توسعه آموزش علوم پزشکی دانشگاه‌های علوم‌پزشکی لرستان، بیرجند، گیلان، دزفول، البرز، بهبهان، قم، یزد ، ساوه و اردبیل

استاد تمام علوم تشریح دانشگاه علوم پزشکی گیلان

کمیته‌های دانشجویی توسعه آموزش علوم پزشکی دانشگاه‌های علوم‌پزشکی لرستان، بیرجند، گیلان، دزفول، البرز، بهبهان، قم، یزد ، ساوه و اردبیل

استادیار فیزیولوژی دانشگاه علوم پزشکی یزد

کمیته‌های دانشجویی توسعه آموزش علوم پزشکی دانشگاه‌های علوم‌پزشکی لرستان، بیرجند، گیلان، دزفول، البرز، بهبهان، قم، یزد ، ساوه و اردبیل

استاد تمام علوم تشریح دانشگاه علوم پزشکی گیلان

کمیته‌های دانشجویی توسعه آموزش علوم پزشکی دانشگاه‌های علوم‌پزشکی لرستان، بیرجند، گیلان، دزفول، البرز، بهبهان، قم، یزد ، ساوه و اردبیل

مدیر گروه انگل شناسی دانشگاه علوم پزشکی دزفول

کمیته‌های دانشجویی توسعه آموزش علوم پزشکی دانشگاه‌های علوم‌پزشکی لرستان، بیرجند، گیلان، دزفول، البرز، بهبهان، قم، یزد ، ساوه و اردبیل

استادیار ایمنی شناسی دانشگاه علوم پزشکی ایران

کمیته‌های دانشجویی توسعه آموزش علوم پزشکی دانشگاه‌های علوم‌پزشکی لرستان، بیرجند، گیلان، دزفول، البرز، بهبهان، قم، یزد ، ساوه و اردبیل

✅🧠   دوره جامع هوش مصنوعی در آموزش پزشکی

⭐️👤  مدرس : دکتر آفاق زارعی
دکتری تخصصی اموزش پزشکی
استادیار دانشگاه علوم پزشکی بیرجند
پژوهشگر پسادکتری دانشگاه علوم پزشکی تهران

استادیار اپیدمیولوژی دانشکده علوم پزشکی بهبهان

کمیته‌های دانشجویی توسعه آموزش علوم پزشکی دانشگاه‌های علوم‌پزشکی لرستان، بیرجند، گیلان، دزفول، البرز، بهبهان، قم، یزد ، ساوه و اردبیل

استادیار اپیدمیولوژی دانشکده علوم پزشکی بهبهان

استادیار علوم تشریح دانشگاه علوم پزشکی دزفول

استاد تمام علوم تشریح و عضو هئیت علمی دانشگاه علوم پزشکی قم

کمیته‌های دانشجویی توسعه آموزش علوم پزشکی دانشگاه‌های علوم‌پزشکی لرستان، بیرجند، گیلان، دزفول، البرز، بهبهان، قم، یزد ، ساوه و اردبیل

🎯 هوشمندسازی، بازطراحی و بهینه سازیِ فرایند مطالعات مروری نظامند

🧠 غربالگری هوشمند مقالات بر اساس ماشین لرنینگ و یادگیری فعال با نرم افزارِ رایگان ASReview

🚀 ارائه workflow مدرن تر و سریع تر با استفاده از ابزارهای Ai (با حفظ قابلیت بازتولید مقاله) و صرفه جویی ۸۰ درصدی در زمان

📊 آموزش متاآنالیز با R، رسم نمودارها و نحوه طراحی گرافیکال ابسترکت حرفه ای