Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
حوزه یادگیری ماشین، مهندسین با تغذیه مقادیر زیادی از داده های عددی و تصویری به برنامه خود آموزش می دهند که چگونه در مورد یک پدیده یا نتیجه یک وضعیت، حدس نسبتاً دقیقی بزنند؛ لذا به این طریق کادر درمان با داشتن تجهیزاتی که هوش مصنوعی روی آن ها پیاده سازی شده است می توانند تشخیص های درست تر و دقیق تری برای وضعیت بیماران خود داشته باشند. هدف اولیه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مرتبط با سلامت، تحلیل روابط بین تکنیک های پیشگیری یا درمان و نتایج بیماران است. اما برنامه های هوش مصنوعی به شیوه هایی مانند فرایندهای تشخیص، توسعه پروتکل درمان، توسعه دارو، پزشکی شخصی و نظارت و مراقبت از بیمار، اعمال شده است. موسسات پزشکی مانند کلینیک Mayo، مرکز سرطان Memorial Sloan Kettering ، بیمارستان عمومی ماساچوست و سرویس سلامت همگانی، الگوریتم های هوش مصنوعی را برای بخش های آن ها توسعه داده اند. شرکت های بزرگ فناوری مانند آی بی ام و گوگل و شرکت های نوپایی مثل Welltok وAyasdi، الگوریتم های هوش مصنوعی در این زمینه را توسعه داده اند. علاوه بر این بیمارستان ها به دنبال حمایت از طرح های عملیاتی هستند که صرفه جویی در هزینه را افزایش دهید،
بهبود رضایت بیمار و برآوردن نیازهای می شوند. شرکت هایی مانند بیمارستان IQ در حال راه اندازی راهکارهای تحلیل پیش بینی شده هستند که به رهبران مراقبت های مرتبط با سلامت، کمک می کند تا از طریق افزایش بهره وری، کاهش زمان درمان بیمار، کاهش زمان ماندن بیمار در بیمارستان و بهینه سازی سطح کارکنان، بهره وری را بهبود بخشد. تاریخچه. نتیجهٔ پژوهش در دهه های ۱۹۶۰ و ۱۹۷۰ ساخت اولین برنامهٔ حل کنندهٔ مسئله به نام Dendral بود، در حالی که برای برنامه های کاربردی در شیمی آلی طراحی شده بود، اساس سیستم بعدی MYCIN را فراهم کرد. یکی از مهم ترین استفاده های اولیه از هوش مصنوعی در پزشکی بود. با این حال، MYCIN و دیگر سیستم های مانند INTERNIST-1 و CASNET، از طرف پزشکان به طور معمول مورد استفاده قرار نگرفتند. دهه ۱۹۸۰ و دهه ۱۹۹۰ باعث افزایش تعداد میکرو رایانه ها و سطح جدید اتصال به شبکه شد. در طی این زمان، محققان و توسعه دهندگان، به رسمیت شناخته شده بودند که سیستم های هوش مصنوعی در مراقبت های مرتبط با سلامت، باید به منظور عدم وجود اطلاعات کامل و براساس تخصص پزشکان طراحی شوند. رویکردها شامل تئوری مجموعه فازی، شبکه های بیزی و شبکه های عصب
ی مصنوعی، بر روی سیستم های هوشمند محاسباتی در مراقبت های مرتبط با سلامت کاربرد دارند. پیشرفتهای پزشکی و تکنولوژی که در طول نیم قرن اخیر رخ داده است که باعث رشد و پیشرفت برنامه های کاربردی مرتبط با مراقبت های مرتبط با سلامتی می شوند، عبارتند از: پیشرفت در قدرت پردازش که باعث جمع آوری سریع تر داده ها و پردازش سریعتر داده ها می شود. افزایش حجم و در دسترس بودن اطلاعات مربوط به وسایل شخصی و مراقبت های مرتبط با سلامتی رشد پایگاه های توالی ژنومی پیاده سازی گسترده سیستم های ثبت الکترونیکی سلامت پیشرفت در زمینه های پردازش زبان طبیعی(natural language processing) و بینایی رایانه ای (computer vision)، قادر ساختن ماشین ها برای تکثیر فرایندهای ادراکی انسانی افزایش دقت عمل های جراحی به کمک ربات ها تحقیقات جاری. تخصص های مختلف پزشکی نشان دهنده افزایش تحقیقات در مورد هوش مصنوعی است: رادیولوژی. تخصصی که بیشترین توجه را به خود جلب کرده، رادیولوژی است. توانایی تفسیر بر اساس تصویر می تواند به پزشکان در تشخیص درست کمک کند چراکه ممکن است پزشک جایی را به طور تصادفی نادیده گرفته باشد. تحقیقاتی در دانشگاه استنفورد الگوریتمی را ساخته ک
ه می تواند بیماری ذات الریه را بهتر از رادیولوژیست ها تشخیص دهد. کنفرانس رادیولوژی انجمن رادیولوژی آمریکای شمالی بخش بزرگی از برنامه خود را برای استفاده از هوش مصنوعی در تصویربرداری اجرا کرده است. ظهور این تکنولوژی در رادیولوژی به عنوان یک تهدید توسط برخی متخصصان در نظر گرفته شده است، زیرا تکنولوژی می تواند کارهای خاصی را بهتر از متخصصان انسانی انجام دهد، و در حال حاضر نقش رادیولوژیست ها را تغییر می دهد. تقاضا برای خدمات رادیولوژی به طور چشمگیری در سال های اخیر افزایش یافته و فشار قابل توجهی را بر نیروی کار وارد کرده است. در بریتانیا، تعداد معاینات توموگرافی کامپیوتری (CT) بین سال های ۲۰۱۲ و۲۰۱۵، به مقدار ۲۹ درصد افزایش یافته است، در حالی که تعداد استخدامی ها کمتر بوده و ۹ درصد پست های دستیار رادیولوژی در سال ۲۰۱۵ خالی بوده است. به علاوه، در همان سال تقریباً هیچ کدام از بخش های رادیولوژی گزارشی مبنی بر نیاز به استخدام گزارش نکرده اند. در فوریه ۲۰۱۶، ۲۰۰۰۰۰ عکس رادیولوژی ساده و ۱۲۰۰۰ مطالعه مقطعی انجام شده است. از این ارقام کاملاً مشخص است که اگر بخواهیم از آسیب بیمار در اثر تأخیر یا اشتباه در تشخیص جلوگیری کن
یم، پیشرفت در کارایی گزارش و مدیریت گردش کار به شدت مورد نیاز است. هوش مصنوعی (AI)، ظرفیت پرداختن به این مسائل را دارد. پذیرش گسترده سیستم های الکترونیکی بایگانی عکس و ارتباطات (PACS) منجر به توسعه یکی از بزرگ ترین مجموعه داده های تصویری موجود شده است. در بریتانیا، تنها در سال ۲۰۱۶، ۴۱ میلیون تصویربرداری انجام شده است. داده ها کاملاً به یادگیری ماشین کمک می کنند. یادگیری ماشین نوعی از هوش مصنوعیست، که در پاسخ به داده های آموزشی به منظور پیش بینی خودکار از الگوریتم هایی که به شکل تکراری گسترده یا آموزش داده می شوند استفاده می کند. یادگیری ماشین تحت نظارت یک زیرگروه است، که به ارائه داده های آموزش های از پیش مشخص شده متکی است. در زمینه تصویربرداری عمومی و بینایی رایانه ای، یادگیری عمیق ابزار پیشرو یادگیری ماشین است. یادگیری عمیق به تکنیک هایی گفته می شود که مبتنی بر پیشرفت در شبکه های عصبی مصنوعی است و در آن ها چندین لایه شبکه به منظور افزایش سطح مفهوم و عملکرد اضافه می شود. هدف شبکه های عصبی تقلید از ساختار مغز انسان است. آن ها از مجموعه ای از نورون های به هم پیوسته استفاده می کنند، که پیش از انتقال کمیت و ارز
ش به نورون بعدی در توالی، داده ها را جمع آوری، جمع بندی یا تبدیل می کند. این فرایند در یک لایه خروجی به اوج می رسد، و می توان برای پیش بینی های بعدی از آن استفاده کرد. ساخت و آموزش یک شبکه عصبی مؤثر از ابتدا به مقدار زیادی داده نیاز دارد. شبکه های طبقه بندی تصویر پیشرفته اغلب در مجموعه داده های حاوی میلیون ها تصویر ارائه، و توسط چندین سرور رایانه ای مشخص و به مدت چند هفته به طور مداوم کار می کند. این امر برای اکثر محققان پزشکی عملی نیست. به منظور بررسی بهتر فرایندی به نام یادگیری انتقال استفاده می شود. این فرایند به کارگیری ویژگی های بسیار تصفیه شده از CNNهای بزرگ آموزش دیده موجود و استفاده از این موارد به عنوان نقطه شروع آموزش یک مدل جدید برای انجام کاری متفاوت است. شبکه های عصبی پیچشی یا همگشتی (مخفف انگلیسی: CNN یا ConvNet) رده ای از شبکه های عصبی ژرف هستند که معمولاً برای انجام تحلیل های تصویری یا گفتاری در یادگیری ماشین استفاده می شوند. ساختار شبکه های پیچشی از فرایندهای زیستی قشر بینایی گربه الهام گرفته شده است. این ساختار به گونه ای است که تک نورون ها تنها در یک ناحیه محدود به تحریک پاسخ می دهند که به
آن ناحیه پذیرش گفته می شود. نواحی پذیرش نورون های مختلف به صورت جزئی با هم همپوشانی دارند به گونه ای که کل میدان دید را پوشش می دهند. شبکه های عصبی پیچشی نسبت به بقیه رویکردهای دسته بندی تصاویر به میزان کمتری از پیش پردازش استفاده می کنند. این امر به معنی آن است که شبکه معیارهایی را فرامی گیرد که در رویکردهای قبلی به صورت دستی فراگرفته می شدند. این استقلال از دانش پیشین و دستکاری های انسانی در شبکه های عصبی پیچشی یک مزیت اساسی است. تا کنون کاربردهای مختلفی برای شبکه های عصبی از جمله در بینایی کامپیوتر، سیستم های پیشنهاددهنده و پردازش زبان طبیعی پیشنهاد شده اند. این ویژگی ها را می توان به عنوان عناصر اصلی برای ساخت تصاویر مانند خطوط و منحنی ها تصور کرد که نشان داده شده تا در بسیاری از امور شناسایی تصویر بکار برده شوند. این روش می تواند به میزان قابل توجهی نیازهای محاسباتی مورد نیاز برای آموزش شبکه را کاهش دهد و مزایای بسیاری در مقایسه با آموزش CNN از تراشه دارد. با وجود در دسترس بودن مقادیر گسترده ای از داده های تصویر، یادگیری انتقال در محیط های بالینی نسبتاً کم مورد استفاده قرار گرفته است. دو مقاله چاپ شده اخ
یر نشان داده است که انتقال یادگیری از CNNهای آموزش دیده می تواند نتایج تشخیصی در مورد انسان را در دسته بندی ضایعات پوستی و در شناسایی بیماری در تصاویر دیجیتال شبکیه ایجاد کند. در تجزیه و تحلیل رادیوگرافی ساده هنوز سطح مشابهی از تشخیص دقیق گزارش نشده است؛ با این حال، اخیراً چند تحقیق امیدوار کننده در این زمینه منتشر شده است؛ مثلاً، یک مطالعه CNN گوگل نت را برای تشخیص آسیب شناسی در رادیوگرافی ساده قفسه سینه آموزش داد، در نتیجه مشخص شد یک ناحیه در زیر منحنی ۰٫۸۶۱ تا ۰٫۹۶۴ برای ویژگی های مختلف رادیوگرافی قفسه سینه وجود دارد. یک مطالعه دیگر با استفاده از یادگیری انتقال از ایمیج نت CNN که قبلاً آموزش دیده است، برای طبقه بندی خودکار آرتروز در رادیوگرافی زانو استفاده کرده است. رادیوگرافی ساده با بیش از ۲۲ میلیون بررسی در انگلیس در سال ۲۰۱۶ رایج ترین آزمایش رادیولوژی بوده است. بخش زیادی از این رادیولوژی ها مربوط به رادیوگرافی کردن اندام ساده در شرایطیست که ضربه دیده. یک مورد قوی برای توسعه استراتژی های خودکار در جهت بهبود کارایی و مدیریت گردش کار در این زمینه با توجه به تعداد مطالعات گزارش شده وجود دارد و ثابت کرد که
بیش از ۸۸ میلیون پوند برای برون سپاری گزارش های رادیولوژی در سال ۲۰۱۴ و۲۰۱۵ هزینه شده است؛ بنابراین عجیب است که، تا جایی که نویسنده می داند، در حال حاضر هیچ مطالعه ای در این زمینه وجود ندارد که با موفقیت یادگیری انتقال را از CNNهای آموزش دیده به مشکل تشخیص شکستگی در رادیوگرافی ساده اعمال کند. هدف این مطالعه مفهومی این است که نشان دهد این کار تا چه حد امکان پذیر است. نتیجه اینکه همان طور که قدرت محاسباتی و پیچیدگی الگوریتم همچنان در حال بهبود است، این تکنیک ها ظرفیت پردازش اطلاعات را تا درجاتی از پیچیدگی خواهند داشت که بسیار فراتر از درک ذهن انسان است. در این قلمرو است که پیشرفت های عمده فناوری مشاهده خواهد شد. این مطالعه اثبات مفهومی را برای استفاده از یادگیری انتقال از CNNهای عمیق از پیش آموزش داده شده بر روی تصاویر دنیای واقعی برای تجزیه و تحلیل رادیوگرافی های پزشکی ساده ارائه می دهد. با آموزش مدل تنها با استفاده از حجم نمونه متوسط، نتایج با پیشرفته ترین روش های تشخیص شکستگی خودکار قابل مقایسه بود. روش مورد استفاده در اینجا بسیار قابل انتقال است. کاربردهای ممکن برای این نوع تکنیک با توجه به عظیم بودن مجموعه
داده های تصویر پزشکی بسیار زیاد و متنوع است. در صورت استفاده صحیح از این پتانسیل می تواند به طور قابل توجهی بهره وری گردش کار را بهبود بخشد، خطر خطا را به حداقل برساند و با کاهش تأخیرهای تشخیصی از آسیب به بیمار جلوگیری کند. پزشکی از راه دور. افزایش پزشکی از راه دور، افزایش کاربرد برنامه های کاربردی هوش مصنوعی را نشان داده است. توانایی زیر نظر داشتن بیماران با استفاده از هوش مصنوعی، می تواند امکان انتقال اطلاعات به پزشکان را در صورت امکان فعالیت بیماری، فراهم کند. یک وسیله پوشیدنی ممکن است نظارت مستمر بر یک بیمار را امکان پذیر سازد و همچنین امکان پذیر کردن تشخیص تغییراتی را که ممکن است توسط انسان کمتر قابل تشخیص باشند. صنعت. انگیزه های بعدی شرکت های بزرگی که در زمینه های مرتبط با سلامتی فعالیت می کنند و در حال ادغام با سایر شرکت های فعال در این زمینه می باشند، امکان دسترسی به داده های بسیار بیشتر در زمینهٔ سلامتی را فراهم می آورد و داشتن داده های بیشتر باعث پیشرفت الگوریتم های هوش مصنوعی در این زمینه می شود. بخش بزرگی از تمرکز صنایع از اجرای هوش مصنوعی در بخش مراقبت های پزشکی در سیستم های پشتیبانی تصمیم گیری
بالینی است. با افزایش میزان داده ها، سیستم های پشتیبانی تصمیم گیری هوش مصنوعی کارآمدتر می شوند. شرکت های متعددی در حال بررسی امکان ترکیب داده های بزرگ در صنعت مراقبت های مرتبط با سلامتی هستند. در زیر نمونه هایی از شرکت های بزرگ است که به الگوریتم های هوش مصنوعی برای استفاده در مراقبت های مرتبط با سلامت کمک کرده اند: آی بی ام. انستیتو واتسون آی بی ام(IBM’s Watson Oncology) در حال توسعه در مرکز سرطان Memorial Sloan Kettering و کلینیک کلیولند (Cleveland Clinic)می باشد. آی بی ام در حال همکاری با CVS Health در برنامه های کاربردی هوش مصنوعی در درمان بیماری های مزمن و با شرکت جانسون و جانسون(Johnson &amp; Johnson) در تجزیه و تحلیل مقالات علمی برای پیدا کردن ارتباطات جدید برای توسعه دارو. مایکروسافت. پروژه مایکروسافت در هانوفر، در همکاری با مؤسسه سرطان نایت دانشگاه دانشگاه علوم پزشکی اورگان، تحقیقات پزشکی را برای پیش بینی بهترین گزینه های درمان سرطان برای بیماران انجام می دهد. پروژه های دیگر شامل تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی پیشرفت تومور و توسعه سلول های قابل برنامه ریزی است. گوگل. پلت فرم Deep Mind شرکت گوگل توسط سرویس
سلامت همگانی انگلستان برای شناسایی خطرات خاص سلامتی از طریق داده های جمع آوری شده از طریق یک برنامه تلفن همراه استفاده می شود. پروژه دوم با NHS شامل تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی جمع آوری شده از بیماران NHS برای توسعه الگوریتم های بینایی کامپیوتری برای تشخیص بافت های سرطانی می باشد. اینتل. بازو سرمایه گذاری اینتل (Intel Capital)، به تازگی در استارتاپ Lumiata که با استفاده از هوش مصنوعی به دنبال شناسایی بیماران در معرض خطر و توسعه راه های مراقبت می باشد، سرمایه گذاری کرده است. استارتاپ ها. اولین راه حل IDx، به نام IDx-DR توسط مایکل آبرامف به وجود آمده است، اولین و تنها سیستم مجاز هوش مصنوعی برای تشخیص خودمختار رتینوپاتی دیابتی است. به عنوان یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی خود مختار، IDx-DR منحصر به فرد است که ارزیابی را بدون نیاز به یک متخصص بالینی انجام می دهد تا تصویر یا نتایج را تفسیر کند و آن را توسط ارائه دهندگان مراقبت های پزشکی که ممکن است به طور معمول مراقب دقت چشمی خود نباشند، قابل استفاده باشد. یکی از شرکت های تشخیصی هوش مصنوعی در این زمینه مأمور است که کیفیت، دسترسپذیر بودن و مقرون به صرفه بودن خدمات پزش
کی در سراسر جهان را تغییر دهد. Kheiron Medical نرم افزار یادگیری عمیق را برای تشخیص سرطان سینه در ماموگرافی را توسعه داد. Medvice مشاوره پزشکی واقعی را به مشتریان ارائه می دهد که می توانند به آن ها دسترسی داشته باشند و پرونده های بهداشت الکترونیکی خود را (EHRs) را در یک بلوک غیر متمرکز فراهم کنند. Medvice با استفاده از یادگیری ماشین به پزشکان در تصمیم گیری برای پیش بینی پرچم قرمز پزشکی (یعنی موارد اضطراری پزشکی که نیاز به کمک بالینی دارند) پیش از خدمت آن ها کمک می کند. پیشگامان فناوری های پزشکی از داده های واحد مراقبت های ویژه استفاده می کنند تا بیمارانی را که احتمال وقوع حوادث قلبی دارند، شناسایی کنند. مدرنیزاسین پزشکی از دانش جمع آوری شده از متخصصان مراقبت های پزشکی و همچنین داده های نتایج بیمار برای توصیه درمان استفاده می کند. آزمایشگاه "Compassionate AI Lab" با استفاده از سلول شبکه، محل سلول و ادغام مسیر و با به کارگیری یادگیری ماشین، افراد نابینا را هدایت می کند. Nimblr.ai با استفاده از هوش مصنوعی chatbot، برای اتصال سیستم های برنامه ریزی EHR و تأیید خودکار و برنامه ریزی بیماران استفاده می شود. Infermedi
ca نرم افزار رایگان تلفن همراه برای تشخیص علائم است که در برنامه های جستجوگر علامت دارای امتیاز بالایی در GooglePlay می باشد. این شرکت همچنین اولین دستیار صوتی مبتنی بر AI برای تشخیص علائم را ه سیستم عامل اصلی صوتی آمازون الکسا، کورتانا ی مایکروسافت و دستیار گوگل منتشر کرد. سایر برنامه های مشاوره ای دیجیتال مانند Babylon Health's GP at Hand و Ada Health و Your.MD از هوش مصنوعی برای دادن مشاوره پزشکی براساس تاریخچه پزشکی شخص و دانش پزشکی رایج است، استفاده می کنند. کاربران علائم خود را به برنامه که از تشخیص گفتار برای مقایسه با پایگاه داده ای از بیماری ها استفاده می کند، گزارش می دهند. سپس Babylon، با توجه به تاریخچه پزشکی کاربر، یک اقدام توصیه می کند. در این زمینه نرم افزار های مشابه ای برای فارسی زبانان از جمله تشخیص هوشمند بیماری و تفسیر آزمایش تریتا (TritaHub) توسعه پیدا کرده است. کارآفرینان در مراقبت های پزشکی به طور مؤثر با استفاده از هفت مدل آرکه تایپ مدل کسب و کار، به راه حل هوش مصنوعی در بازار دست یافتند. این آرکه تایپ ها به ارزش تولید شده برای کاربر هدف (به عنوان مثال تمرکز بیمار در برابر ارائه دهنده
مراقبت های پزشکی و پرداخت کننده) و مکانیزم های ارزش گذاری (به عنوان مثال ارائه اطلاعات یا اتصال به ذینفعان) بستگی دارند. پیامدها. پیش بینی می شود استفاده از هوش مصنوعی سبب کاهش هزینه های پزشکی شود، زیرا دقت بیشتر در تشخیص و پیش بینی های بهتر در برنامه درمان و پیشگیری از بیماری وجود دارد. دیگر موارد استفاده از هوش مصنوعی شامل اینترفیس مغز و رایانه (BCI) است که پیش بینی شده برای کمک به افرادی که دچار مشکلات حرکت، صحبت کردن یا آسیب نخاعی هستند. BCIها از هوش مصنوعی برای کمک به این بیماران جهت حرکت و ارتباط با رمزگشایی فعال سازی عصبی استفاده می کنند. پیش بینی می شود که دستیاران پرستاری مجازی بیشتر شوند و از هوش مصنوعی برای پاسخگویی به سوالات بیمار و کمک به کاهش بازدیدهای غیر ضروری بیمارستان استفاده شوند و در نهایت می توانند قادر به چک کردن سلامتی با استفاده از هوش مصنوعی و صدا باشند. همان طور که فناوری تکامل یافته و در محل کار بیشتر استفاده می شود، بسیاری از افراد ترس دارند که آن ها را با روبات یا ماشین جایگزین کنند. ستاد ملی ایالات متحده (۲۰۱۸) می نویسد که در آینده نزدیک پزشکانی که از هوش مصنوعی استفاده می کنند،
از پزشکانی که از آن استفاده نمی کنند، پیشی می گیرند. هوش مصنوعی جایگزین کارکنان مراقبت های پزشکی نخواهد شد، بلکه به آن ها فرصت بیشتری برای مراقبت از بستر می دهد. هوش مصنوعی ممکن است از کار افتادن کارکنان مراقبت های پزشکی و سوءاستفاده شناختی جلوگیری کند. به طور کلی، همان طور که کواناس (۲۰۱۸) می گوید، «فناوری به اهداف اجتماعی، از جمله امنیت بالاتر، وسایل ارتباطی بهتر در طول زمان، بهبود مراقبت های پزشکی و افزایش استقلال گسترش می یابد.» همان طور که ما استفاده از هوش مصنوعی را در کارهای خود، بیشتر می کنیم، می توانیم مراقبت های خود از بیماران را افزایش دهیم و نتیجه را برای همه بهتر کنیم. گسترش مراقبت به کشورهای توسعه یافته. با افزایش استفاده از هوش مصنوعی، مراقبت بیشتری برای افرادی که در کشورهای در حال توسعه هستند، در دسترس است. هوش مصنوعی همچنان در توانایی های خود گسترش می یابد، به عنوان توانایی، تفسیر تصویر رادیولوژی را دارد، ممکن است قادر به تشخیص افراد بیشتری با نیاز به پزشکان کمتر باشد، زیرا کمبود در بسیاری از این کشورها وجود دارد. هدف از هوش مصنوعی در این زمینه آموزش دادن به دیگران در جهان است که پس از آن به
بهبود درمان و در نهایت به سلامت جهانی کمک خواهد کرد. با استفاده از هوش مصنوعی در کشورهای در حال توسعه که منابع ندارند، نیاز به برون سپاری کاهش می یابد و می تواند از هوش مصنوعی برای بهبود مراقبت از بیمار استفاده کند. مقررات. در حالی که تحقیق در مورد استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت های پزشکی با هدف تأیید اثر آن در بهبود نتایج بیماران قبل از پذیرش گسترده تر هوش مصنوعی می باشد، استفاده آن می تواند چندین نوع جدید از خطرات را برای بیماران و ارائه دهندگان خدمات پزشکی ایجاد کند. این چالش های استفاده بالینی از هوش مصنوعی به نیاز بالقوه برای مقررات منجر شده است. در حال حاضر مقررات خاصی برای استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت های پزشکی وجود ندارد. در ماه مه ۲۰۱۶ کاخ سفید طرح خود را برای برگزاری یک سری کارگاه ها و تشکیل شورای ملی علوم و فناوری (NSTC) در زمینه آموزش ماشین و هوش مصنوعی اعلام کرد. در اکتبر سال ۲۰۱۶ این گروه برنامه ملی استراتژیک تحقیق و توسعه هوش مصنوعی را منتشر کرد و اولویت های پیشنهادی خود را برای تحقیق و توسعه فدراسیون بین المللی پول (در داخل دولت و دانشگاه) منتشر کرد. این گزارش یک برنامه تحقیق و توسعه استرا
تژیک را برای زیرمجموعه فناوری اطلاعات سلامت در مراحل توسعه می نویسد. تنها سازمانی که ابراز نگرانی کرده، FDA است. باکو پاتل، مدیر مرکز همکاری در زمینهٔ پزشکی و سلامت دیجیتال FDA، در ماه مه ۲۰۱۷ اظهار داشت: ما در حال تلاش برای دستیابی به افرادی هستیم که تجربه توسعه پایدار را با چرخه زندگی کامل محصول دارند. ما در حال حاضر برخی از دانشمندان را می شناسیم که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را می شناسند، اما ما افراد مکملی را می خواهیم که می توانند به جلو بروند و ببینند که چگونه این فناوری تکامل خواهد یافت." گروه متمرکز ITU - WHO Focus Group در زمینهٔ کاربرد هوش مصنوعی در زمینهٔ سلامت، یک پلتفرم برای آزمایش و ارزیابی ایجاد کرده است. در ماه نوامبر ۲۰۱۸ هشت نمونه مورد استفاده در آن مورد سنجش قرار گرفته است، از جمله ارزیابی خطر سرطان پستان از تصاویر هیستوپاتولوژیک، هدایت انتخاب ضد زخم از تصاویر مار و تشخیص ضایعات پوستی در حوزه سلامت سرمایه گذاری دولتی. سرمایه گذاری های دولت ایالات متحده در طرح های مراقبت های مرتبط با سلامتی که به هوش مصنوعی متکی هستند، شامل بودجه پیشنهادی ۱ میلیارد دلاری برای سرطان مونشات و پیشنهاد ۲۱۵ میلی
ون دلار سرمایه گذاری در Precision Medicine Initiative(نام یک پروژه تحقیقاتی) می باشد. منابع. artificial_intelligence_in_healthcare
حلزون کمپر نام یک گونه از راسته ستون چشم داران است.
در زیست شناسی، آرایه با پراکنش گسسته () یا پراکنش متقطع به آرایه ای گفته می شود که دارای دو یا چند گروه مرتبط است اما از نظر جغرافیایی در فواصل قابل توجه از هم قرار گرفته اند. دلیل این نوع پراکنش گوناگون است و ممکن است نتیجه وسعت یابی یا وسعت کاهی زیستگاه پیشین یک گونه گیاهی یا جانوری باشد.
https://doi.org/10.22037/afb.v11i1.43275 باکتری های بیماری زا باکتری هایی هستند که می توانند باعث بیماری شوند. این مقاله بر روی باکتری هایی تمرکز دارد که برای انسان بیماری زا هستند. بیشتر گونه های باکتری بی ضرر و گاه مفید هستند، اما سایر گونه ها می توانند باعث بیماری های عفونی شوند. تعداد گونه های بیماری زا در انسان کمتر از صد مورد برآورد می شود. در مقابل، چندین هزار گونه از باکتری ها، بخشی از فلور گوارشی موجود در دستگاه گوارش هستند. بدن انسان به طور مداوم در معرض بسیاری از گونه های باکتری، از جمله باکتری های مفید روی پوست و غشاهای مخاطی و ساپروفیت ها که عمدتاً در خاک و در مواد پوسیده رشد می کنند، قرار دارد. خون و مایعات بافتی حاوی مواد مغذی کافی برای حفظ رشد بسیاری از باکتری ها هستند. بدن سازوکارهایی دفاعی دارد که آن را قادر می سازد در برابر تهاجم میکروبی به بافت های خود مقاومت کند و به آن یک ایمنی طبیعی یا مقاومت ذاتی در برابر بسیاری از میکروارگانیسم ها بدهد. باکتری های بیماری زا به طور خاص سازگار شده و دارای مکانیسم هایی برای غلبه بر دفاع طبیعی بدن هستند و می توانند به قسمت هایی از بدن مانند خون که باکتری
ها به طور معمول در آن یافت نمی شوند، حمله کنند. برخی از پاتوژن ها فقط به بافت پوششی پوست یا غشای مخاطی حمله می کنند، اما بسیاری از آن ها به مناطق عمیق تر رفته و در بافت ها پخش می شوند و توسط جریان های لنفاوی و خون منتشر می شوند. در برخی از موارد اندک، یک میکروب بیماری زا می تواند یک فرد کاملاً سالم را آلوده کند، اما عفونت معمولاً تنها در صورتی رخ می دهد که مکانیسم های دفاعی بدن در اثر یک بیماری ناتوان کنندهٔ زمینه ای مانند مسمومیت، لرز یا سوءتغذیه آسیب دیده و تضعیف شده باشد. یکی از بیماری هایی اصلی باکتریایی، سل است که توسط باکتری "مایکوباکتریوم توبرکلوزیس" ایجاد می شود و در سال ۲۰۱۹ باعث مرگ ۱٫۴ میلیون نفر، عموماً در جنوب صحرای آفریقا شد. باکتری های بیماری زا در سایر بیماری های مهم مانند ذات الریه که می تواند توسط باکتری هایی مانند "استرپتوکوک"، "پنوموکوک" و "سودوموناس" ایجاد شود و بیماری های منتقله از غذا که می تواند توسط باکتری هایی مانند "شیگلا"، "کامپیلوباکتر" و "سالمونلا" ایجاد شود، نقش دارند. باکتری های بیماری زا همچنین باعث عفونت هایی مانند کزاز، حصبه، دیفتری، سیفلیس و جذام می شوند. باکتری های بیماری
زا همچنین عامل مرگ ومیر بالای نوزادان در کشورهای در حال توسعه هستند. بیشتر باکتری های بیماری زا را می توان در آزمایشگاه کشت کرد و با رنگ آمیزی گرم و روش های دیگر شناسایی کرد. باکتری هایی که به این روش، کشت می شوند، به منظور تشخیص آنتی بیوتیک مؤثر، مورد آزمایش حساسیت به آنتی بیوتیک قرار می گیرند تا مشخص شود کدام آنتی بیوتیک، درمان مؤثری برای عفونت است. سازوکارهای بیماری زایی. علائم بیماری زمانی ظاهر می شوند که باکتری های بیماری زا به بافت های میزبان آسیب می زنند یا در عملکرد آن ها اختلال ایجاد می کنند. باکتری می تواند به طور مستقیم یا غیرمستقیم با تحریک و القای یک پاسخ ایمنی، به طور ناخواسته به سلول های میزبان آسیب بزند یا با آزاد کردن سموم میکروبی، به سلول های میزبان آسیب برساند. آسیب مستقیم. هنگامی که پاتوژن ها به سلول های میزبان متصل می شوند، می توانند باعث آسیب مستقیم شوند زیرا پاتوژن ها از سلول میزبان برای تأمین مواد مغذی استفاده می کنند و مواد زائد تولید می کنند. به عنوان مثال، "استرپتوکوک موتانس"، به عنوان جزئی از پلاک دندان، قند را متابولیزه می کند و اسید را به عنوان یک محصول زائد تولید می کند. اسید، س
طح دندان را از بین می برد و باعث پوسیدگی دندان می شود. تولید سموم میکروبی. سموم میکروبی (اندوتوکسین ها) بخش های لیپیدی لیپوپلی ساکاریدها هستند که بخشی از غشای خارجی دیوارهٔ سلولی باکتری های گرم منفی هستند. هنگامی که باکتری لیز می شود، اندوتوکسین ها آزاد می شوند، به همین دلیل است که پس از درمان آنتی بیوتیکی، علائم می توانند در ابتدا بدتر شوند زیرا باکتری ها از بین می روند و اندوتوکسین های خود را آزاد می کنند. اگزوتوکسین ها در محیط اطراف ترشح می شوند یا زمانی که باکتری ها می میرند و با شکستن و تحلیل دیواره سلولی آزاد می شوند و به میزبان، آسیب وارد می شود. غیرمستقیم. پاسخ ایمنی بیش از حد یا نامناسب ناشی از عفونت، ممکن است به سلول های میزبان آسیب برساند. تشخیص. انسان و حیوانات دارای فلور طبیعی زیادی در بدن خود هستند که معمولاً بیماری ایجاد نمی کنند. بلکه تعادلی بین رشد، بقا و تکثیر خود و میزبان به وجود می آورند. گاهی برخی از باکتری های مهم بیماری زا مانند استرپتوکوکوس پنومونیه و استافیلوکوکوس اورئوس به طور معمول همراه با فلور طبیعی از محیط کشت جداسازی می شوند. برخی مواقع باکتری هایی که به طور مشخص بیماری زا هستند
مانند سالمونلا تیفی در بدن حضور دارند ولی عفونت به صورت نهفته یا تحت بالینی است و میزبان به عنوان ناقل باکتری عمل می کند. واکنش زنجیره ای پلیمراز (PCR) به منظور تکثیر توالی های خاصی از اسید نوکلئیک میکروارگانیسم از مایعات یا بافت های بدن میزبان به کار می رود. این روش جهت تعیین عامل بیماری ها کاربرد دارد. درمان. عفونت های باکتریایی را می توان با آنتی بیوتیک ها درمان کرد، که اگر باکتری ها را بکشند به عنوان مهارگر باکتری یا اگر فقط از رشد باکتری جلوگیری کنند، به عنوان باکتری کش طبقه بندی می شوند. انواع مختلفی از آنتی بیوتیک ها وجود دارد و هر کلاس از آن ها، فرآیندی ویژه را مهار می کند که در پاتوژن با آنچه در میزبان یافت می شود، متفاوت است. برای مثال، آنتی بیوتیک های کلرامفنیکل و تتراسایکلین بر ریبوزوم باکتریایی اثر گذاشته و آن را مهار می کنند اما ریبوزوم یوکاریوتی از نظر ساختاری متفاوت است و توسط این آنتی بیوتیک ها مهار نمی شوند، بنابراین آن ها سمیت انتخابی از خود نشان می دهند. آنتی بیوتیک ها هم در درمان بیماری های انسانی و هم در کشاورزی متمرکز برای رشد دام ها استفاده می شوند. هر دو نوع استفاده ممکن است به توسعه