👾هوش مصنوعی Agentic: فصل جدیدی در رادیولوژی مبتنی بر AI!
❓تا به امروز، ما به هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) در رادیولوژی به عنوان یک "ابزار" نگاه کرده‌ایم. ابزاری برای تشخیص ضایعات، دسته‌بندی تصاویر یا اندازه‌گیری تومورها. این ابزارها عمدتاً "منفعل" هستند. یعنی ما به آن‌ها یک وظیفه مشخص می‌دهیم و آن‌ها نتیجه را تحویل می‌دهند. اما چه اتفاقی می‌افتد اگر هوش مصنوعی از یک ابزار صرف، به یک "همکار فعال" و "عامل" (Agentic) تبدیل شود؟ اینجاست که مفهوم «هوش مصنوعی Agentic» وارد میدان می‌شود!
☯️هوش مصنوعی Agentic، تنها یک تحلیلگر تصویر نیست؛ بلکه یک سیستم هوشمند است که می‌تواند به طور مستقل، هدف‌گذاری و برنامه‌ریزی کند و وظایف پیچیده‌ای را در اکوسیستم رادیولوژی به سرانجام برساند. تصور کنید سیستمی را که نه تنها یک ندول ریوی مشکوک را در سی‌تی اسکن تشخیص می‌دهد، بلکه به صورت خودکار:
1⃣ نتایج را با سوابق پیشین بیمار مقایسه می‌کند. 2⃣ بر اساس گایدلاین‌های بالینی، میزان ریسک بدخیمی را ارزیابی می‌کند. 3⃣ یک گزارش اولیه استاندارد و ساختاریافته تهیه می‌کند. 4⃣ نوبت بیوپسی یا سی‌تی اسکن پیگیری (follow-up) را برای بیمار پیشنهاد یا حتی زمان‌بندی می‌کند. 5⃣ و در نهایت، تمام این اطلاعات را به شکلی خلاصه و اولویت‌بندی شده در اختیار رادیولوژیست قرار می‌دهد تا تصمیم نهایی را اتخاذ کند.
💡این هوش مصنوعی دیگر منتظر دستور نمی‌ماند، بلکه به صورت فعال (proactive) برای رسیدن به یک هدف بالینی (مثلاً "مدیریت جامع ندول ریوی بیمار") گام برمی‌دارد. این سیستم‌های Agentic می‌توانند وظایف تکراری و زمان‌بر را از دوش رادیولوژیست‌ها بردارند و به آن‌ها اجازه دهند تا بر روی پیچیده‌ترین و حیاتی‌ترین جنبه‌های کار خود، یعنی تفسیر نهایی، مشورت با پزشکان دیگر و ارتباط با بیمار، تمرکز کنند.
📌البته، حرکت به سوی Agentic AI چالش‌های جدیدی را نیز به همراه دارد. مهم‌ترین دغدغه، حفظ کنترل و نظارت انسانی است. این سیستم‌ها نباید به "جعبه‌های سیاه" خودکاری تبدیل شوند که بدون شفافیت تصمیم‌گیری می‌کنند. طراحی آن‌ها باید به گونه‌ای باشد کهرادیولوژیست همیشه در رأس هرمتصمیمگیری و مسئولیت‌پذیری باقی بماند و بتواند در هر مرحله‌ای، اقدامات سیستم را تأیید، اصلاح یا متوقف کند. چرا که ایمنی بیمار و ملاحظات اخلاقی همیشه حرف اول را می‌زند!
🐦 هوش مصنوعی Agentic، یک رویا نیست، بلکه گامی بعدی در تکامل هوش مصنوعی در پزشکی است. این فناوری پتانسیل آن را دارد که رادیولوژی را از یک حوزه عمدتاً تشخیصی، به یک مرکز هوشمند برای مدیریت مسیر درمانی بیمار تبدیل کند.✨ ✅ در این چشم‌انداز، رادیولوژیست نه تنها یک مفسر تصویر، بلکه یک مدیر اطلاعات بالینی است که با دستیاری یک هوش مصنوعی فعال و کارآمد، بهترین و سریع‌ترین خدمات را به بیمار ارائه می‌دهد.
💬دانشگاه‌ها، بیمارستان‌ها و شرکت‌های بسیاری نیز در این مسیر گام برداشته‌اند و برای مثال، می‌توان نام Mayo Clinic را به عنوان یکی از برترین مراکز علمی و تحقیقاتی در زمینهٔ هوش مصنوعی در پزشکی ذکر کرد.
🔷در ارائه‌ای در رویداد MedAI Summit به این موضوع بسیار مهم خواهیم پرداخت🔷
👾هوش مصنوعی Agentic: فصل جدیدی در رادیولوژی مبتنی بر AI!
❓تا به امروز، ما به هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) در رادیولوژی به عنوان یک "ابزار" نگاه کرده‌ایم. ابزاری برای تشخیص ضایعات، دسته‌بندی تصاویر یا اندازه‌گیری تومورها. این ابزارها عمدتاً "منفعل" هستند. یعنی ما به آن‌ها یک وظیفه مشخص می‌دهیم و آن‌ها نتیجه را تحویل می‌دهند. اما چه اتفاقی می‌افتد اگر هوش مصنوعی از یک ابزار صرف، به یک "همکار فعال" و "عامل" (Agentic) تبدیل شود؟ اینجاست که مفهوم «هوش مصنوعی Agentic» وارد میدان می‌شود!
☯️هوش مصنوعی Agentic، تنها یک تحلیلگر تصویر نیست؛ بلکه یک سیستم هوشمند است که می‌تواند به طور مستقل، هدف‌گذاری و برنامه‌ریزی کند و وظایف پیچیده‌ای را در اکوسیستم رادیولوژی به سرانجام برساند. تصور کنید سیستمی را که نه تنها یک ندول ریوی مشکوک را در سی‌تی اسکن تشخیص می‌دهد، بلکه به صورت خودکار:
1⃣ نتایج را با سوابق پیشین بیمار مقایسه می‌کند. 2⃣ بر اساس گایدلاین‌های بالینی، میزان ریسک بدخیمی را ارزیابی می‌کند. 3⃣ یک گزارش اولیه استاندارد و ساختاریافته تهیه می‌کند. 4⃣ نوبت بیوپسی یا سی‌تی اسکن پیگیری (follow-up) را برای بیمار پیشنهاد یا حتی زمان‌بندی می‌کند. 5⃣ و در نهایت، تمام این اطلاعات را به شکلی خلاصه و اولویت‌بندی شده در اختیار رادیولوژیست قرار می‌دهد تا تصمیم نهایی را اتخاذ کند.
💡این هوش مصنوعی دیگر منتظر دستور نمی‌ماند، بلکه به صورت فعال (proactive) برای رسیدن به یک هدف بالینی (مثلاً "مدیریت جامع ندول ریوی بیمار") گام برمی‌دارد. این سیستم‌های Agentic می‌توانند وظایف تکراری و زمان‌بر را از دوش رادیولوژیست‌ها بردارند و به آن‌ها اجازه دهند تا بر روی پیچیده‌ترین و حیاتی‌ترین جنبه‌های کار خود، یعنی تفسیر نهایی، مشورت با پزشکان دیگر و ارتباط با بیمار، تمرکز کنند.
📌البته، حرکت به سوی Agentic AI چالش‌های جدیدی را نیز به همراه دارد. مهم‌ترین دغدغه، حفظ کنترل و نظارت انسانی است. این سیستم‌ها نباید به "جعبه‌های سیاه" خودکاری تبدیل شوند که بدون شفافیت تصمیم‌گیری می‌کنند. طراحی آن‌ها باید به گونه‌ای باشد کهرادیولوژیست همیشه در رأس هرمتصمیمگیری و مسئولیت‌پذیری باقی بماند و بتواند در هر مرحله‌ای، اقدامات سیستم را تأیید، اصلاح یا متوقف کند. چرا که ایمنی بیمار و ملاحظات اخلاقی همیشه حرف اول را می‌زند!
🐦 هوش مصنوعی Agentic، یک رویا نیست، بلکه گامی بعدی در تکامل هوش مصنوعی در پزشکی است. این فناوری پتانسیل آن را دارد که رادیولوژی را از یک حوزه عمدتاً تشخیصی، به یک مرکز هوشمند برای مدیریت مسیر درمانی بیمار تبدیل کند.✨ ✅ در این چشم‌انداز، رادیولوژیست نه تنها یک مفسر تصویر، بلکه یک مدیر اطلاعات بالینی است که با دستیاری یک هوش مصنوعی فعال و کارآمد، بهترین و سریع‌ترین خدمات را به بیمار ارائه می‌دهد.
💬دانشگاه‌ها، بیمارستان‌ها و شرکت‌های بسیاری نیز در این مسیر گام برداشته‌اند و برای مثال، می‌توان نام Mayo Clinic را به عنوان یکی از برترین مراکز علمی و تحقیقاتی در زمینهٔ هوش مصنوعی در پزشکی ذکر کرد.
🔷در ارائه‌ای در رویداد MedAI Summit به این موضوع بسیار مهم خواهیم پرداخت🔷
bank east asia october 20 kowloon The initiatives announced by Perekopsky include monitoring the content in groups. According to the executive, posts identified as lacking context or as containing false information will be flagged as a potential source of disinformation. The content is then forwarded to Telegram's fact-checking channels for analysis and subsequent publication of verified information. Matt Hussey, editorial director at NEAR Protocol also responded to this news with “#meIRL”. Just as you search “Bear Market Screaming” in Telegram, you will see a Pepe frog yelling as the group’s featured image. How to Create a Private or Public Channel on Telegram? Joined by Telegram's representative in Brazil, Alan Campos, Perekopsky noted the platform was unable to cater to some of the TSE requests due to the company's operational setup. But Perekopsky added that these requests could be studied for future implementation.
from us
