Segment Anything (SAM)

یه مدل فوق‌العاده از شرکت Meta که می‌تونه هر چیزی رو توی تصویر جدا کنه. حالا تصور کن همین مدل رو برای تصاویر پزشکی مثل MRI و CT اسکن آموزش بدن...
اینجا پروژه‌ی SAM-Med2D وارد میشه:
🔬 مدلی که می‌تونه با دقت بالا اندام‌ها و ضایعات رو روی تصاویر پزشکی شناسایی و بخش‌بندی کنه.
این یعنی: کمک به پزشک برای تشخیص سریع‌تر، کاهش خطا و حتی آماده‌سازی داده برای تحقیقات جدید.

🔗
https://github.com/OpenGVLab/SAM-Med2D

👇👇👇
📲@Healthcaredataanalytics

اگر تا حالا با تصاویر پزشکی سه‌بعدی مثل MRI یا CT کار کرده باشی، احتمالاً می‌دونی بزرگ‌ترین چالش کجاست:
📍 حجم بالای داده‌ها
📍 نیاز به پیش‌پردازش دقیق
📍 و کلی دردسر برای آماده‌سازی داده‌ها قبل از آموزش مدل
TorchIO
کتابخونه‌ی متن‌باز بر پایه‌ی PyTorch ـه که کارش دقیقاً همین آماده‌سازیه. اما فرقش با ابزارای دیگه چیه؟

1️⃣ پیش‌پردازش هوشمند:
می‌تونی تصاویر رو نرمال‌سازی کنی، سایز رو تغییر بدی، نویزهای اضافی رو حذف کنی و همه چیز رو استاندارد کنی.
2️⃣ افزایش داده تخصصی (Medical Data Augmentation):

مثلاً شبیه‌سازی تاری، نویز یا حتی خطاهای رایج MRI. این باعث می‌شه مدل‌هات روی داده‌های واقعی خیلی مقاوم‌تر بشن.
3️⃣ Patch-based Sampling:

اگه یه تصویر سه‌بعدی خیلی بزرگ باشه، GPU معمولی ممکنه کم بیاره. TorchIO اجازه می‌ده داده رو تیکه‌تیکه (پچ‌پچ) بارگذاری کنی، بدون اینکه کیفیت از دست بره.

4️⃣ یکپارچگی با PyTorch:
چون با PyTorch ساخته شده، خیلی راحت توی هر پروژه‌ی یادگیری عمیق جا می‌شه.

🔗
github.com/TorchIO-project/torchio

👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

🎉 به مناسبت روز برنامه‌نویس 🎉

برنامه‌نویسی یعنی ساختن، حل مسئله و تبدیل ایده به واقعیت. هر مهارت جدیدی که یاد می‌گیری، یه قدم به آینده روشن‌تر نزدیک‌تر می‌شی.

📌 مکتب‌خونه ۵۰ دوره پرمخاطب برنامه‌نویسی رو رایگان کرده!
کافیه دوره دلخواهت رو انتخاب کنی، تیک «دسترسی کامل» رو برداری و کد تخفیف:
👉 HELLOWORLD
رو وارد کنی تا دوره برات رایگان بشه.

⏰ این کد فقط تا یکشنبه ۲۳ شهریور فعاله و می‌تونی باهاش یه دوره رو رایگان برداری.

🔗 دوره پیشنهادی: آموزش جامع یادگیری عمیق (Deep Learning) با Tensorflow و Keras

📚 بقیه دوره‌های رایگان رو هم اینجا ببینید:
https://mktb.me/tuj6/

📚✨ کتاب پیشنهادی: Practical AI for Healthcare Professionals: Machine Learning & Deep Learning Demystified

🔍 چیزایی که توی این کتاب یاد می‌گیری:
✅ چطور #پروژه ‌های واقعی توی حوزه پزشکی رو با هوش مصنوعی حل کنی — از تشخیص پنومونی با عکس پرتو X تا پیش‌بینی بستری شدن بیماران.
✅ استفاده از زبان Python و کتابخانه‌هایی مثل NumPy، Scikit-Learn، TensorFlow / Keras برای پاک‌سازی داده‌ها، ساخت مدل‌های یادگیری ماشین و ارزیابی نهایی.
✅ مسیر کامل پروژه end-to-end: از تفکیک مسأله، انتخاب الگوریتم، پیش‌پردازش داده‌ها، تمرین مدل، تا ارزیابی و استنتاج نهایی

💡 این #کتاب خیلی خوبه اگر می‌خوای از مرحله نظریه‌ی هوش مصنوعی وارد پروژه‌های حوزه سلامت بشی

🔗 https://www.oreilly.com/library/view/practical-ai-for/9781484277805/?utm_source=chatgpt.com
🔗 https://github.com/Apress/Practical-AI-for-Healthcare-Professionals?utm_source=chatgpt.com

👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

👌 یاد بگیریم

مدل‌های زبانی مثل GPT می‌تونن در پزشکی معجزه کنن، اما وقتی پای سلامت وسط باشه، همه‌چیز حساس‌تر میشه. . پس باید چند اصل مهم رو همیشه در ذهن داشته باشیم.
👇👇👇

🔹 شفافیت
یعنی باید بدونیم مدل از چه داده‌هایی یاد گرفته. اگر آموزش فقط از داده‌های یک کشور یا یک بیمارستان باشه، خروجی برای همه جا قابل اعتماد نیست. تصور کن مدلی که فقط با پرونده‌های #بیمارستان‌ های آمریکایی ساخته شده، چطور می‌تونه درباره شرایط ایران یا ترکیه درست تصمیم بگیره؟

🔹 مشارکت
وقتی متخصصان بالینی کنار توسعه‌دهنده‌ها باشن، خروجی مدل نه‌تنها دقیق‌تر میشه، بلکه در عمل هم به درد می‌خوره.

🔹 عدالت
مدل‌ها ممکنه سوگیری داشته باشن. مثلا اگر داده‌ها فقط از بیماران شهری جمع شده باشن، نتیجه برای مادران روستایی درست نخواهد بود. یا اگر بیشتر روی یک گروه نژادی آموزش داده بشن، بقیه گروه‌ها در نتایج نادیده گرفته میشن. عدالت یعنی همه شرایط و همه انسان‌ها دیده بشن.

🔹 قابلیت اعتماد
حتی بهترین #مدل هم روی کاغذ خوبه؛ ولی تا وقتی در محیط واقعی بالینی تست نشه، نمیشه بهش اعتماد کرد. سیستم باید در شرایط استرس، کمبود وقت و تنوع بیماران هم درست کار کنه. در غیر این صورت، استفاده از اون خطرناک میشه.
📖
👉 NLP for Maternal Healthcare: Perspectives and Guiding Principles in the Age of LLMs

👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

چه زمانی از   رگرسیون استفاده نکنیم ؟
ما با حجم بسیار بالایی از داده‌های پزشکی روبه‌رو هستیم؛ داده‌هایی مثل:
سوابق الکترونیکی بیماران (EHR)
تصاویر پزشکی (MRI, CT, X-ray)
داده‌های ژنتیکی و آزمایشگاهی
سیگنال‌های حیاتی لحظه‌ای (ECG, EEG)
برای تحلیل این داده‌ها، برخی محققان هنوز از روش‌های سنتی مثل رگرسیون خطی و لجستیک استفاده می‌کنند. اما واقعیت اینه که رگرسیون همیشه جواب نمی‌ده.

👇👇👇

🔎 چه زمانی رگرسیون ناکارآمده؟
وقتی داده‌ها غیرخطی و پیچیده هستند (مثلاً تشخیص تومور از تصویر MRI).
وقتی متغیرها وابستگی‌های پنهان دارند (مثلاً اثر همزمان ژنتیک، سبک زندگی و داروها).
وقتی داده‌ها حجیم، پرنویز یا دارای ابعاد بالا هستند (big data).
وقتی نیاز به پیش‌بینی‌های دقیق و شخصی‌سازی‌شده داریم (مثل پیش‌بینی پاسخ به دارو برای هر بیمار).

در این شرایط، مدل‌های مدرن‌تر مثل:
✅ شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)
✅ مدل‌های مبتنی بر جنگل تصادفی و گرادیان بوستینگ
✅ یادگیری عمیق بر پایه تصاویر و سیگنال‌ها
✅ یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در درمان شخصی‌سازی‌شده
عملکردی بسیار بهتر از رگرسیون دارند.

🔗 https://arxiv.org/abs/2202.12998?utm_source=chatgpt.com

👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

بررسی یک پروژه

💥یکی از جدی‌ترین معظلها  پیش‌بینی و کنترل عفونت‌های مقاوم به آنتی‌بیوتیک هست  مخصوصاً همون CPE که درمانش خیلی سخت می‌شه و برای بیمارستان‌ها هزینه و خطر زیادی داره.
چیزی که  در این پروژه  من جالب بود اینه که پژوهش فقط به داده‌های ساده‌ی پزشکی بسنده نکرده؛ داده‌های پرونده‌های الکترونیک بیماران، تاریخچه بستری، اطلاعات جمعیت‌شناختی، و حتی جابه‌جایی بیماران بین بخش‌ها جمع‌آوری شده بود.
💥مهم‌تر از همه این‌که نگاه شبکه‌ای به بیمارستان داشت؛ یعنی بررسی این‌که هر بیمار چطور در شبکه‌ی تماس با دیگران قرار گرفته و چه نقشی در انتقال عفونت می‌تونه داشته باشه.
👇👇👇

وقتی مدل‌ها رو آزمایش کردن، روش‌های کلاسیک جواب‌های قابل‌قبول دادن، اما وقتی سراغ ترنسفورمرها رفتن، مخصوصاً TabTransformer، نتایج واقعاً متفاوت بود. این مدل نه‌تنها می‌تونست احتمال ابتلا رو پیش‌بینی کنه، بلکه شاخص‌هایی مثل طول مدت بستری، احتمال بستری مجدد و حتی مرگ‌ومیر رو هم با دقت بالاتری تخمین زد.

برای اینکه نتایج شفاف‌تر بشه، از XAI است
استفاده شد و اینجا بود که معلوم شد چه عواملی بیشتر از همه اهمیت دارن: سابقه بستری قبلی، بخش پذیرش اولیه، محل زندگی بیمار و موقعیتش در شبکه تماس.
چنین سیستمی می‌تونه بیماران پرخطر رو خیلی زودتر شناسایی کنه

📎 arxiv.org/abs/2509.14942
👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

💉 دیتاستی شبیه پرونده‌ پزشکی!
یکی از ارزشمندترین #دیتاست‌ هایی که این روزها روی Hugging Face قرار گرفته،
HealthRisk-1500
هست.
نکته‌ی طلایی این مجموعه اینه که فقط شامل علائم یا فقط شامل آزمایش‌ها نیست، بلکه ترکیب دقیقی از ویژگی‌های جمعیت‌شناختی (مثل سن و جنس )، علائم بالینی ، نتایج آزمایش‌های کلینیکی و عوامل خطر مثل فشار خون بالا رو کنار هم آورده.

🔍 همین ترکیب باعث می‌شه این دیتاست برای ساختن مدل‌های پیش‌بینی ریسک بیماری‌ها فوق‌العاده کاربردی باشه. شما می‌تونید روی این داده‌ها #الگوریتم‌ های یادگیری ماشین مثل Random Forest یا XGBoost رو تست کنید، یا حتی یک شبکه‌ی عصبی عمیق طراحی کنید.
بعد، بررسی کنید که کدوم فاکتورها بیشترین نقش رو توی پیش‌بینی داشتن.

🔗 HealthRisk-1500 Dataset

👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

🚨 تازه‌ترین راهنمای FDA درباره امنیت سایبری دستگاه‌های پزشکی (ژوئن ۲۰۲۵)
این راهنما توجه همه تولیدکنندگان و متخصصان سلامت دیجیتال را می‌طلبد و بر طراحی امن دستگاه‌ها از ابتدا تأکید دارد. حتی کوچک‌ترین آسیب‌پذیری‌ها باید شناسایی و اصلاح شوند تا سلامت بیماران تضمین شود.

💻🔐 همچنین مستندسازی دقیق و کامل همه مراحل امنیتی، تغییرات نرم‌افزاری و سخت‌افزاری و مدیریت خطر برای ارسال به FDA و ارزیابی پیش از بازار حیاتی است.

✅پس از عرضه، دستگاه‌ها باید به صورت مداوم پایش و آزمایش شوند تا تهدیدات سایبری شناسایی و با به‌روزرسانی‌های لازم اصلاح شوند.

📎 دانلود PDF راهنمای FDA
👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

📌 سال ۹۵ بود، من توی یه بیمارستان جاده‌ای شیفت صبح بودم. مثل همیشه نشستم پرونده‌ها رو ورق بزنم.
هنوز چند صفحه جلو نرفته بودم که دیدم بعضیاش تاریخ ندارن، یا جاهایی نصفه نوشته شده. همین یه نقص کوچیک کافی بود تا کل کارمون قفل کنه.

👩‍⚕️ یادمه برای یکی از مریضا دنبال تاریخ دقیق دستور دارو بودیم. پرونده رو باز کردیم، دیدیم تاریخ اصلاً ننوشته بودن! پرستار شیفت قبل یادش رفته بود. همه مونده بودیم که این دستور برای چه روزیه. شروع کردیم از روی آزمایش‌ها و یادداشت‌های پراکنده حدس زدن. دکتر هم حسابی کلافه شده بود که چرا پرونده این‌قدر ناقصه.

⚠️ همین نقصای ریز باعث می‌شد مریض بلاتکلیف بمونه، کار ما عقب بیفته و جو بخش پر از تنش بشه.
💸 و بدترین بخشش این بود که وقتی پرونده‌های ناقص می‌رفت برای بیمه، اونجا سریع به خاطر همین نقصا کسری می‌زدن و بخشی از هزینه‌ها رو قبول نمی‌کردن، که یعنی بیمارستان متضرر می‌شد و گاهی مجبور می‌شدیم دوباره پرونده‌ها رو اصلاح کنیم.

💭 دارم فکر می‌کنم شاید راهکار مشابه برای این مشکل باشه که جلوی نقص پرونده‌ها رو بگیره…

👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

🩺 پیش‌بینی ریسک سرطان سینه با کمک هوش مصنوعی
هوش مصنوعی مثل Clairity و DeepHealth می‌توانند با تحلیل ماموگرافی‌های گذشته، ریسک ابتلا به سرطان سینه را تا ۵ سال آینده تخمین بزنند!
🔮 این یعنی پزشکان می‌توانند خیلی زودتر از قبل بیماران در معرض خطر را شناسایی کنند.

این مدل‌ها از شبکه‌های عصبی پیشرفته (Deep CNNs) برای کشف الگوهایی استفاده می‌کنند .
دقت آن‌ها در مقایسه با ابزارهای سنتی مثل Gail Model یا Tyrer-Cuzick بالاتر گزارش شده است.
سیستم Clairity موفق به دریافت مجوز FDA شده؛ یعنی آماده ورود به کلینیک‌هاست.

🔗 منبع خبر – WSJ

👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

یکی از چالش‌های اصلی در داده‌های سلامت اینه که همیشه داده کامل در دسترس نیست. مثلاً:

آزمایش‌های خون فقط برای بیمارانی که شرایط خاص دارن گرفته می‌شه 🧪

یا تصویربرداری (MRI/CT) فقط برای کیس‌های پیچیده انجام می‌شه 🖼️


این یعنی داده‌ها به‌طور تصادفی ناقص نیستن، بلکه سوگیری سیستماتیک دارن. همین باعث می‌شه خیلی از مدل‌های هوش مصنوعی دچار خطا بشن یا روی همه بیماران عملکرد خوبی نداشته باشن.

🔍 با رویکرد Causal Representation Learning مدل‌هایی ساخت که رابطه علّی بین متغیرها رو یاد می‌گیرن و دیگه به نبودن بخشی از داده حساس نیستن.
این یعنی حتی اگر آزمایش یا تصویری برای همه بیماران نباشه، مدل هنوز می‌تونه پیش‌بینی درست انجام بده.

💡 اهمیتش برای سلامت:

کاهش خطاهای ناشی از داده ناقص

تصمیم‌گیری منصفانه‌تر بین بیماران 👩‍⚕️👨‍⚕️

افزایش اعتماد پزشکان به مدل‌های AI در محیط بالینی 🏥

📌 https://arxiv.org/abs/2509.05615

👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

📘سری آموزشی پرامپت‌ها | قسمت3️⃣3⃣
تقویت گرامر با پرامپت‌های هدفمند

بدون گرامر درست، جمله‌هات یا اشتباه می‌شن یا غیرطبیعی به نظر میان. برای همین می‌تونی از پرامپت‌هایی استفاده کنی که هم تمرین می‌دن و هم اشکالاتت رو اصلاح می‌کنن.


پرامپت پیشنهادی برای Grammar Practice

Hi! I want to improve my English grammar. Please:  
1. Give me 5 short sentences with common grammar mistakes.  
2. Ask me to correct them.  
3. After I try, show me the correct answers with explanations.  
4. Suggest one grammar rule to focus on today (e.g., tenses, articles, prepositions).  
5. Give me 3–5 practice sentences to apply that rule.  
6. At the end, provide feedback and suggest a related grammar topic for my next practice.  

✅ چرا این پرامپت فوق‌العاده‌ست؟

* تمرینت هدفمند می‌شه (هر بار روی یک مبحث مشخص مثل زمان‌ها یا حروف اضافه).
* به جای فقط خوندن، باید فعالانه جواب بدی و اصلاح بشی.
* با توضیح و مثال، قواعد توی ذهنت نهادینه می‌شن.
* همیشه یک موضوع جدید برای تمرین بعدی داری.

✨ نسخه سریع‌تر (برای تمرین روزانه کوتاه)

Give me 3 sentences with grammar mistakes.  
I will correct them.  
Then, show me the correct answers, explain briefly, and give me 2 new sentences to practice.

#PromptEngineering
@Healthcaredataanalytics

📊 دو معماری خیلی پرکاربرد برای تحلیل داده‌های بالینی وجود داره: LSTM و Transformer.
هر دو ابزار قدرتمندی برای پیش‌بینی بیماری‌ها، تحلیل سیگنال‌های حیاتی و بررسی پرونده‌های پزشکی هستن، اما هر کدوم مسیر متفاوتی رو برای رسیدن به هدف انتخاب می‌کنن.
👇👇👇

📍 LSTM
معماری بازگشتی با حافظه کوتاه‌بلند
برای #داده‌ های سری‌زمانی مثل سیگنال‌های ECG و علائم حیاتی در ICU خیلی خوب جواب می‌ده چون سبک‌تره و به سخت‌افزار قوی نیاز نداره. ولی وقتی توالی خیلی طولانی باشه، دچار مشکل می‌شه.

📍 Transformer
بر پایه‌ی Self-Attention طراحی شده  و می‌تونه ارتباط‌های بلندمدت رو بهتر مدل‌سازی کنه. برای پرونده‌های #پزشکی الکترونیک (EHR) و گزارش‌های متنی مثل رادیولوژی عالیه . اما سنگین‌تره و به داده و منابع بیشتری نیاز داره.

🔗Transformers in Healthcare: A Survey

🔗Comparative Analysis of LSTM Neural Networks for Predicting Healthcare Trajectories

👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

MDCalc

پلتفرمی برای محاسبات بالینی (Clinical Calculators) که بیش از ۶۰۰ ابزار و الگوریتم پزشکی رو در اختیار پزشکان و دانشجویان قرار میده. این ابزارها از ساده‌ترین محاسبات مثل BMI یا CrCl (Creatinine Clearance) گرفته تا مدل‌های پیچیده مثل:
CHA₂DS₂-VASc
برای ارزیابی ریسک سکته در بیماران با فیبریلاسیون دهلیزی
Wells Score
برای احتمال ترومبوز وریدی عمقی (DVT) یا آمبولی ریه (PE)
APACHE II & SOFA Score
برای پیش‌بینی مرگ و میر بیماران ICU
HAS-BLED Score
برای ارزیابی ریسک خونریزی بیماران تحت درمان ضدانعقاد


🔗 یکپارچه با سیستم‌های بالینی: نسخه‌های MDCalc قابلیت ادغام با EHR‌ها رو دارن تا پزشک در لحظه‌ی ویزیت از نتایج استفاده کنه

🖥️ رابط کاربری ساده اما حرفه‌ای: با چند کلیک نتیجه محاسبه میاد، اما در عین حال توضیحات علمی هم به صورت خلاصه نمایش داده میشه.

📊 حالت آموزشی: برای دانشجوها، توضیح میده چرا یک اسکور استفاده میشه و چه پیامدی داره.

🔗 لینک MDCalc
👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics