پروژه‌ی CDEM-M از ترکیب (Computer Vision) و GIS برای تحلیل جمعیت شهری استفاده کرده.
دو مدل اصلی داره:
CSSM
مدل تقسیم‌بندی معنایی برای تشخیص نواحی شلوغ
CDM
مدل حذف #نویز برای فیلتر کردن داده‌های نادرست

📊 نقاط قوت
استفاده از هموگرافی (Homography) برای نگاشت #تصویر به نقشه؛ ایده‌ای قوی برای سیستم‌های مدیریت جمعیت.
دقت بالا در تفکیک مناطق و کارایی در زاویه‌های دید بالا.

⚠️ اما محدودیت‌ها:
مدل فعلی روی حریم خصوصی تمرکز نداره (هیچ نوع anonymization یا Differential Privacy پیاده‌سازی نشده).
عملکرد در نور ضعیف یا محیط‌های متغیر کاهش پیدا می‌کنه.
هنوز ارزیابی real-time scalability برای شهرهای بزرگ انجام نشده.
💡 میشه از Edge Processing برای حذف چهره استفاده کرد و داده‌های آموزشی ساخت تا مدل با محیط و رفتار مردم شهر سازگار باشد.
👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

💡 Aidoc
تصور کن یه ابزار بتونه فقط در چند ثانیه، تصاویر سی‌تی‌اسکن و MRI رو بررسی کنه و موارد مشکوک مثل خونریزی مغزی یا آمبولی ریه رو سریع‌تر از همیشه تشخیص بده!

اینجاست که Aidoc وارد میشه — یکی از قدرتمندترین ابزارهای هوش مصنوعی در حوزه‌ی رادیولوژی و تصویربرداری پزشکی.

🔍 ویژگی‌ها:
تحلیل خودکار تصاویر پزشکی در لحظه
اولویت‌بندی بیماران اورژانسی برای پزشکان
کاهش خطای انسانی در تفسیر تصاویر
🎯 به رادیولوژیست‌ها کمک می‌کنه تا در ازدحام کار و فشار زمانی، هیچ مورد حیاتی‌ای از چشمشون دور نمونه.
🔗 https://www.aidoc.com

👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

قسمت 5⃣3⃣ | سری آموزشی پرامپت‌ها
🎙 پرامپت مخصوص تلفظ و لهجه طبیعی‌تر (Accent & Pronunciation Trainer)
تا حالا پیش اومده حس کنی تلفظت درسته، ولی وقتی صدای خودتو می‌شنوی یه چیزی «نیتیو‌طور» نیست؟ 😅


🎯 پرامپت این قسمت

Hi! I want to improve my English pronunciation and accent. Please: 1. Give me a short paragraph to read aloud (around 3–4 sentences). 2. After I read it, analyze my pronunciation based on clarity, stress, and intonation. 3. Point out specific sounds or words I should improve (like “th”, “r”, “v”, or “l”). 4. Provide short phonetic or audio examples for correct pronunciation. 5. Suggest 2–3 daily mini-practices or tongue twisters to help me sound more natural. 6. Finally, give me short feedback about my accent progress.

✅ این پرامپت
✨ مثل یه مربی تلفظ واقعی کنارت می‌مونه و قدم‌به‌قدم راهنمایی‌ت می‌کنه.

#PromptEngineering
@Healthcaredataanalytics

🧬 وقتی هوش مصنوعی واقعاً می‌فهمه “بدنِ تو” چه می‌خواد!
📍 استارتاپ Tempus AI

ما سال‌ها عادت داشتیم پزشک‌ها با تجربه و حس‌شون تشخیص بدن.
اما Tempus مسیر رو عوض کرده؛
این شرکت با تحلیل میلیون‌ها نمونه‌ی آزمایش، داده‌های ژنتیکی، نتایج تصویربرداری و پرونده‌های بالینی، تلاش می‌کنه برای هر فرد درمانی دقیق‌تر پیدا کنه — مثل یه “نقشه‌ی درمانی اختصاصی” برای بدن هر بیمار. 💉
در عمل، پزشک داده‌های بیمار رو وارد سیستم Tempus می‌کنه.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین و مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models) این داده‌ها رو تحلیل می‌کنن و الگوهایی رو شناسایی می‌کنن که راحت نیستن

از نظر فنی، Tempus از ترکیب یادگیری عمیق، مدل‌های زبانی تخصصی پزشکی (Medical LLMs) و تحلیل ابری در مقیاس بالا استفاده می‌کنه.

داده‌ها به‌صورت ناشناس و ایمن در محیط‌های HIPAA-compliant ذخیره می‌شن و سیستم با استفاده از Transfer Learning و Federated Learning خودش رو با داده‌های جدید به‌روزرسانی می‌کنه.

👇👇👇
اما چیزی که Tempus رو خاص کرده فقط فناوری نیست — بلکه هدفشه:
کم کردن فاصله‌ی بین “پزشکی عمومی” و “پزشکی انسانی واقعی”.
جایی که درمان‌ها بر اساس بدن واقعی، ژن‌ها، و سبک زندگی هر بیمار تنظیم می‌شن، نه بر اساس میانگین‌ها و حدس‌ها. 🌿
این شرکت تا امروز بیش از ۱.۵ میلیارد دلار سرمایه جذب کرده و با صدها مرکز درمانی همکاری داره.
در واقع، Tempus داره کاری می‌کنه که پزشکی، از یک علم کلی، تبدیل به یک تجربه‌ی شخصی بشه.

🔗 https://www.tempus.com

👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

به دنبال درخواست های شما ادامه سری اموزشی پرامپت به مبحث استفاده از پرامپتها در گمک به صحاحبه کاری /جواب دادن ایمیل و موارد مرتبط میپردازه ... مرسی از همراهیتون😊😊🙏🙏🙏

یک مقاله جدید
“Agentic‑AI Healthcare: Multilingual, Privacy‑First Framework with MCP Agents”
پروتوتایپی را معرفی کرده که نشان می‌دهد هوش مصنوعی می‌تواند در مراقبت‌های پزشکی فراتر از یک ابزار تشخیص ساده عمل کند.
💥این سیستم مثل یک تیم هوشمند کوچک عمل می‌کند؛ هر #عامل (agent) بخشی از کار را بر عهده دارد: یکی علائم شما را بررسی می‌کند، یکی پیشنهاد دارو و سبک زندگی می‌دهد، و یکی نوبت ملاقات با #پزشک را مدیریت می‌کند.
💥این هوش مصنوعی چندزبانه است و با زبان‌های مختلف می‌تواند با بیماران تعامل کند، و مهم‌تر از همه، تمام داده‌ها با حریم خصوصی و امنیت بالا محافظت می‌شوند.

👇👇👇
سیستم به شکلی طراحی شده که هر تصمیمش قابل توضیح و ردیابی باشد، بنابراین پزشکان و بیماران می‌توانند بفهمند چرا یک توصیه داده شده است.
💥نوآوری اصلی  به نظر من این است که سیستم ماژولار و هماهنگ طراحی شده: عامل‌ها مستقل هستند اما توسط یک پروتکل مرکزی (MCP) مدیریت می‌شوند. این یعنی می‌توان عوامل جدید اضافه کرد یا عملکردشان را تغییر داد بدون اینکه کل سیستم خراب شود.

📄 arxiv.org/abs/2510.02325
👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

ما دنبال یه Front-end Developer خلاق و دقیق هستیم!
🚀 اگه به ساخت تجربه‌های کاربری جذاب، طراحی تمیز، و خلق محصولاتی که واقعاً روی سلامت مردم اثر میذارن علاقه داری، احتمالاً جای تو اینجاست
💡 پروژه ما در حوزه سلامت دیجیتاله

🔹 مهارتهایی که برامون مهمه:
تسلط به React و Next.js
آشنایی با REST API و تعامل با بک اند
درک مفاهیم UI/UX و تجربه کاربری
آشنایی با Tailwind CSS یا Material-UI
توانایی همکاری نزدیک با تیم طراحی و تحقیقاتی تفکر منطقی، خلاقیت، و دقت بالا در جزئیات 📍
محیط کاری: ترکیبی از توسعه، تست و کار با دادههای واقعی
🤝 نوع همکاری: بهصورت مشارکتی (واگذاری سهم از پروژه)
⏰ نوع حضور: ریموت اگه خودت یا کسی رو میشناسی که میتونه با ما همراه بشه، لطفاً رزومه یا گیتهابش رو برام بفرست
💌 لطفا رزومه خودتون را به ایدی تلگرام زیر بفرستید

https://www.tgoop.com/clinic_pro_ir

🧩 پژوهشی تازه با عنوان
«User-Friendly Drug Interaction Checker»
مدلی هوشمند معرفی کرده که با استفاده از شبکه‌های عصبی گرافی (GCN) و شبکه‌های عمیق (DNN) می‌تونه تداخل بین داروها رو پیش‌بینی کنه — حتی بدون اینکه اطلاعات شیمیایی دقیق از داروها داشته باشه!
🔬 داده‌های مورد استفاده از پایگاه DrugBank هستن (بیش از ۱۸۰هزار جفت دارویی)، و دقت مدل طبق گزارش پژوهشگران به عدد چشمگیر AUC = 0.98 رسیده!
یعنی تقریباً همیشه درست حدس می‌زنه که دو دارو با هم تداخل دارن یا نه.
🖥️ رابط کاربری این ابزار با پایتون و Tkinter ساخته شده و حتی برای کاربر عادی هم قابل استفاده‌ست — فقط اسم داروها رو وارد کن، خودش پیشنهاد میده و نتیجه‌ی تداخل رو نمایش میده.
👩‍⚕️ نکته جالب‌تر اینه که چون مدل بر اساس شبکه‌ی ارتباطی داروها آموزش دیده، می‌تونه برای داروهای جدید هم پیش‌بینی انجام بده — حتی اگر هنوز ویژگی‌های شیمیایی‌شون کامل نباشه.

🔗 ijraset.com/research-paper/user-friendly-drug-interaction-checker

👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

تشخیص بیماری چطور عوض شده؟

📌 قبل از AI:
تشخیص بیماری یه پروسه زمان‌بر و وابسته به تجربه پزشک بود.
- معاینه و پرس‌وجو از بیمار: گاهی علائم گمراه‌کننده بودن و خطا پیش می‌اومد.
- آزمایش خون و تصویربرداری (مثل X-ray و MRI): تحلیل دستی تصاویر گاهی تا ۲۰-۳۰٪ خطا داشت!
- تشخیص بر اساس کتاب و تجربه: کند و گاهی نیاز به چند متخصص.
- زمان زیاد، هزینه بالا و احتمال خطای انسانی، چالش‌های اصلی بودن.


📌بعد از AI:
هوش مصنوعی بازی رو عوض کرد! حالا تشخیص سریع‌تر، دقیق‌تر و به‌صرفه‌تره:
-تحلیل تصاویر پزشکی: AI تومورها رو تو ماموگرافی یا سی‌تی اسکن با دقت بالا
- داده‌های بزرگ: AI از اطلاعات عظیم برای پیش‌بینی بیماری‌هایی مثل دیابت یا مشکلات قلبی استفاده می‌کنه.
- تشخیص زودهنگام: از سرطان پوست تا بیماری‌های پیچیده، AI زودتر هشدار می‌ده.
- کمک به پزشک‌ها: AI دستیار قویه، نه جایگزین. دقتش بالاست، ولی نظارت دکتر هنوز لازمه.

👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

🩺 این چند روزه بریم سراغ اتفاقات #جیتکس ۲۰۲۵ در حوزه‌ی سلامت

📍 دبی، اکتبر ۲۰۲۵

دپارتمان سلامت ابوظبی (DoH) از اولین پلتفرم جهانی سلامت جمعیتی مبتنی بر هوش مصنوعی رونمایی کرده — سیستمی که با آنالیز داده‌های جمعیتی، سبک زندگی، ژنتیک و محیط، می‌تونه پیش از بروز بیماری‌ها، الگوهای خطر رو شناسایی کنه
🧩 اسم این پروژه Population Health Intelligence (PHI) هست.
این پلتفرم با همکاری دپارتمان سلامت ابوظبی و مایکروسافت توسعه یافته و بر پایه‌ی معماری ابر Azure و #مدل ‌های زبانی بزرگ طراحی شده .

در واقع، این سامانه مثل یک Digital Twin یا دوقلوی دیجیتال از اکوسیستم سلامت امارات عمل می‌کند
به این معنا که داده‌های مربوط به بیماران، شاخص‌های جمعیتی، الگوهای محیطی و حتی سبک زندگی شهروندان را در لحظه (Real-time) جمع‌آوری و تحلیل می‌کند تا روندها و عوامل خطر #بیماری ‌ها را پیش‌بینی کند.
👇👇👇

🎯 هدف اصلی پروژه، تصمیم‌گیری‌های بالینی نه صرفاً بر اساس علائم فعلی بیمار، بلکه بر پایه‌ی تحلیل داده‌های کلان و مدل‌های یادگیری ماشین انجام می‌شود.

به زبان ساده‌تر:
این سیستم طوری طراحی شده که قبل از بیمار شدن، بتواند هشدار دهد چه فرد یا گروهی در معرض خطر قرار دارد — و چه مداخلاتی می‌تواند پیش از بروز بیماری، جلوی آن را بگیرد. 🩺

👉 mediaoffice.abudhabi/en/health/department-of-health-abu-dhabi-unveils-worlds-1st-ai-powered-population-health-intelligence-platform-at-gitex-global-2025

👉 gitex.com/gitex-digihealth-biotech

👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

📘 #کتاب پیشنهادی

Introductory Statistics for the Life and Biomedical Sciences
از مجموعه‌ی OpenIntro


📊 چی یاد می‌گیری؟
🔹 مبانی آمار با تمرکز بر داده‌های زیستی و پزشکی
🔹 تحلیل داده‌ها با استفاده از زبان R
🔹 طراحی مطالعات پزشکی و تحلیل داده‌های واقعی سلامت


📚 ساختار کتاب:
📖 فصل 1: مقدمه‌ای بر داده‌ها و مصورسازی
🎲 فصل 2: آمار توصیفی و مفاهیم احتمال
📈 فصل 3: توزیع‌های آماری (نرمال، دوجمله‌ای، پواسون)
📏 فصل 4: فاصله اطمینان و آزمون فرض
🧮 فصل 5: آزمون t، ANOVA و مقایسه میانگین‌ها
📉 فصل 6: رگرسیون خطی ساده و چندگانه
🧠 فصل 7: تحلیل داده‌های دسته‌ای و آزمون کای-دو



💻 ویژگی‌های ویژه:
🧪 لاب‌های عملی با R در هر فصل
📂 داده‌های واقعی پزشکی (مثل FAMuSS dataset)
📘 دسترسی کامل و رایگان (PDF + آنلاین)
🌐 openintro.org/book/biostat
📘 نسخه Leanpub: leanpub.com/biostat

👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

📍دبی، اکتبر ۲۰۲۵

در غرفه دپارتمان سلامت ابوظبی در نمایشگاه GITEX Global 2025، از برنامه‌ای نوآورانه به نام Next‑Gen Wellness رونمایی شد؛ سامانه‌ای که هدفش افزایش عمر سالم انسان‌ها از طریق ترکیب تجهیزات پوشیدنی، هوش مصنوعی و داده‌های پزشکی متصل به پزشک است.

این سیستم با دریافت اطلاعاتی مثل ضربان قلب، کیفیت خواب، میزان فعالیت و حتی استرس، به کمک مدل‌های یادگیری ماشین، برای هر فرد برنامه‌ای شخصی‌سازی‌شده جهت پیشگیری از بیماری‌ها و حفظ سلامت روزانه ارائه می‌دهد.

منبع رسمی خبر:
🌐 [doh.gov.ae/en/news/doh-at-gitex-global-2025]
👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

در دنیایی که هوش مصنوعی دارد تصمیم‌های حیاتی در درمان بیماران می‌گیرد — از تشخیص تا پیش‌بینی خطر — یک مشکل بزرگ وجود دارد:
❗️مدل‌های هوش مصنوعی ممکن است «به ظاهر درست» ولی در واقع گمراه‌کننده باشند!
این پژوهش دقیقاً سراغ همین چالش رفته 👇

رویکردی خلاقانه، از داستان‌گویی (Storytelling) و تعامل چند عامل هوشمند (Multi-Agent Discussion) برای کشف خطرات پنهان در مدل‌های سلامت محور میتونه مفید باشه
به جای تکیه کورکورانه به معیارهای آماری، از سناریوهای انسانی و روایت‌های واقعی بیماران بهره می‌برند تا بفهمند:
کجا مدل ممکن است سوگیری (bias) داشته باشد،
کجا خروجی‌ها می‌توانند باعث آسیب شوند،
و چطور می‌توان به مدل‌های AI «اعتماد آگاهانه» داشت.
🎯 ایده‌ی کلیدی مقاله:

آینده‌ی ایمن در هوش مصنوعی پزشکی، نه فقط در الگوریتم‌ها، بلکه در درک داستان‌های پشت داده‌هاست.

🔗 منبع مقاله در arXiv:
https://arxiv.org/html/2510.14718v1
👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics

پست اخر امشب استارتاپ های برنده جیتکس امسال

- Longenesis
این استارتاپ با مدیریت داده‌های سلامت جمعیت محور کمک می‌کنه بیماران سریع‌تر درمان بشن. با تحلیل داده‌های بزرگ سلامت، راهکاری برای بهبود تصمیم‌گیری‌های درمانی ارائه می‌ده. جایزه ۱۰۰ هزار دلاری گیتکس ۲۰۲۴ رو هم برده!
لینک: https://medtourpress.ir/%DB%8C%DA%A9-%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%A7%D8%B1%D8%AA%D8%A7%D9%BE-%D8%AD%D9%88%D8%B2%D9%87-%D8%B3%D9%84%D8%A7%D9%85%D8%AA-%D8%A8%D8%B1%D9%86%D8%AF%D9%87-%D8%AC%D8%A7%DB%8C%D8%B2%D9%87-%DB%B1%DB%B0%DB%B0/

- JADE
پلتفرم تله‌مدیسین مجهز به هوش مصنوعی که ارتباط بیمار و پزشک رو سریع، هوشمند و در هر زمان ممکن می‌کنه. هوش مصنوعی تحلیل‌های پیشرفته انجام می‌ده تا بهترین انتخاب‌ها رو در اختیار کاربر بذاره و مراقبت از راه دور رو آسان کنه.
لینک: https://medtourpress.ir/%D9%86%DA%AF%D8%A7%D9%87%DB%8C-%D8%A8%D9%87-%D8%B3%D9%87-%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%A7%D8%B1%D8%AA%D8%A7%D9%BE-%D9%BE%D8%B2%D8%B4%DA%A9%DB%8C-%D8%AC%DB%8C%D8%AA%DA%A9%D8%B3/

- Altibbi و Okadoc
خدمات مشاوره پزشکی آنلاین و رزرواسیون نوبت که با تمرکز بر تجربه کاربری، امکان دسترسی سریع به پزشکان و متخصصان را در منطقه خاورمیانه فراهم می‌کنند.
لینک: https://goldenpalacedubai.com/healthtech-startups-in-dubai/

هر کدوم از این استارتاپ‌ها با استفاده از هوش مصنوعی، داده‌کاوی و فناوری‌های نوین، دنیای سلامت رو به سمت دیجیتالیزه شدن هدایت می‌کنن. . 🌟

👇👇👇
💥@Healthcaredataanalytics