#مقاله
📑 برنامه‌ها و چالش‌های فعلی در مدل‌های زبان بزرگ(LLMs) برای مراقبت از بیمار

#LLM #Healthcare
☑️@digitalhealth_ir

💡 آینده پژوهش‌های پزشکی با آزمایشات بالینی In-Silico!

آیا می‌دانستید که پژوهش‌های بالینی در حال تحول بزرگی هستند؟ آزمایشات بالینی in-silico با بهره‌گیری از شبیه‌سازی کامپیوتری، مسیر جدیدی را برای ارزیابی اثربخشی و ایمنی داروها و دستگاه‌های پزشکی باز می‌کنند.

📉 کاهش هزینه و زمان: این روش نوآورانه می‌تواند هزینه‌ها و زمان مورد نیاز برای توسعه داروها را به‌طرز چشمگیری کاهش دهد.
🧬 پزشکی شخصی‌سازی‌شده: با استفاده از مدل‌های مجازی که ویژگی‌های خاص بیماران را شبیه‌سازی می‌کنند، می‌توان درمان‌های دقیق‌تری ارائه داد.
🔍 پشتیبانی تصمیم‌گیری تنظیمی: نتایج in-silico می‌توانند به عنوان شواهد مکمل در فرآیند تأییدیه‌های دارویی و دستگاه‌های پزشکی استفاده شوند.

📊 چالش‌ها و آینده: در حالی که این روش هنوز با چالش‌هایی همچون پیچیدگی مدل‌ها و نیاز به داده‌های با کیفیت بالا مواجه است، با پیشرفت‌های رایانش ابری و هوش مصنوعی، انتظار می‌رود مدل‌های in-silico نقش پررنگ‌تری در آینده پژوهش‌های پزشکی ایفا کنند.

💡 مبانی علمی:
زیست‌شناسی سیستم‌ها و مدل‌سازی محاسباتی پایه‌های آزمایشات in-silico را تشکیل می‌دهند. این مدل‌ها شامل معادلات دیفرانسیل معمولی (ODEs) برای مسیرهای بیوشیمیایی کوچک، مدل‌های مبتنی بر عامل برای تعاملات سلولی و تحلیل اجزاء محدود (FEA) برای ارزیابی‌های بیومکانیکی می‌باشند. همچنین الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دقت پیش‌بینی مدل‌های in-silico را بهبود می‌بخشند.

💡 کاربردهای فعلی:
- کشف و توسعه دارو: مدل‌های فارماکوکینتیک و فارماکودینامیک اجازه می‌دهند تا داوطلبان دارویی بالقوه به‌سرعت غربالگری شوند.
- آزمایش دستگاه‌های پزشکی: دستگاه‌های پزشکی مانند استنت‌ها و ایمپلنت‌ها می‌توانند به‌صورت in-silico ارزیابی شوند.
- پزشکی شخصی‌سازی شده: گروه‌های بیماران مجازی می‌توانند با تنوع در سن، ژنتیک و تاریخچه بالینی واقعی ایجاد شوند.
- پشتیبانی تصمیم‌گیری تنظیمی(Regulatory Decision Support): نتایج in-silico می‌توانند به عنوان شواهد مکمل در فرآیند تأییدیه‌ها استفاده شوند.

📊 مزایا و منافع:
- کارآیی هزینه و زمان: مدل‌های in-silico وابستگی به گروه‌های بزرگ انسانی یا حیوانی را کاهش می‌دهند.
- ملاحظات اخلاقی: نیاز به آزمایشات انسانی یا حیوانی می‌تواند کاهش یابد.
- نمایش‌های گسترده‌تر بیماران: گروه‌های بیماران مجازی می‌توانند شامل هزاران بیمار شبیه‌سازی شده باشند.
- تکرار سریع: محققان می‌توانند به‌سادگی پارامترها را تغییر داده و شبیه‌سازی‌های متعدد را اجرا کنند.
- پزشکی دقیق: شبیه‌سازی تفاوت‌های فردی، آزمایشات in-silico درهای درمان‌های شخصی‌سازی‌شده براساس پروفایل بیولوژیکی منحصر به فرد بیمار را باز می‌کند.

🎯 چالش‌ها و محدودیت‌ها:
- پیچیدگی مدل: فیزیولوژی انسانی بسیار پیچیده است و توصیف کامل آن همچنان یک چالش ادامه‌دار است.
- کیفیت و دسترسی به داده‌ها: مدل‌های in-silico به مجموعه داده‌های بزرگ و با کیفیت بالا وابسته هستند.
- پذیرش تنظیمی: در حالی که نهادهای نظارتی به‌طور فزاینده‌ای پذیرای این روش می‌شوند، چارچوب‌های استاندارد برای تأیید مدل‌های in-silico و ادغام آنها در فرآیندهای تایید همچنان در حال تکامل هستند.
- منابع محاسباتی: توسعه و اجرای مدل‌های پیشرفته می‌تواند از نظر محاسباتی پرهزینه باشد.
- اعتبارسنجی و تکرارپذیری: برای ایجاد اعتماد به این روش، مطالعات اعتبارسنجی قوی که پیش‌بینی‌های in-silico را با نتایج بالینی واقعی مقایسه می‌کنند، ضروری است.

🌟 چشم‌انداز مقرراتی و آینده:
نهادهای نظارتی مانند FDA و کمیسیون اروپا شروع به صدور راهنمایی‌هایی درباره مدل‌سازی و شبیه‌سازی در توسعه محصولات پزشکی کرده‌اند. با پیشرفت چارچوب‌های مقرراتی:
- پروتکل‌های استانداردتری برای اعتبارسنجی مدل پدیدار خواهند شد.
- تأکید بیشتری بر شفافیت و تکرارپذیری در مطالعات in-silico خواهد شد.
- روش‌های in-silico ممکن است به‌عنوان ابزارهای روتین برای ارزیابی ریسک و نظارت پس از بازار پذیرفته شوند.

#InSilicoClinicalTrials #آزمایشات_بالینی
☑️@digitalhealth_ir

۱) درک نیازهای کاربر
- استفاده از روش‌های کلیدی جمع‌آوری نیازها
- آشنایی با کاربران (ایجاد پرسونای کاربری)
- رسم نقشه فرآیندهای کسب‌وکار و جریان‌های کاری
- ساده‌سازی جمع‌آوری داده‌ها و گزارش‌گیری شاخص‌ها
- ایجاد یک فرهنگ‌نامه داده‌ای
- تعیین منطق پشتیبانی از تصمیم‌گیری
- رسم برنامه‌های خدمات بهداشتی
- جمع‌آوری و اولویت‌بندی نیازها
۲) انجام طراحی و تطبیق
- نهایی کردن انتخاب نرم‌افزار و تأمین‌کننده
- اعتبارسنجی نیازهای عملکردی
- توسعه و آزمایش طراحی نمونه اولیه
- طراحی معماری سیستم
- ساخت و انجام تضمین کیفیت
۳) انجام آموزش، آزمایش و اجرا
- توسعه و انجام آموزش
- آزمایش پذیرش کاربر و آمادگی برای استقرار
- استقرار سیستم
- مدیریت بازخورد و نگهداری سیستم
۴) آماده‌سازی برای مقیاس‌پذیری
- تعیین آمادگی برای مقیاس‌پذیری
- برنامه‌ریزی برای خاتمه سیستم‌های قدیمی
- نظارت و ارزیابی پیشرفت بر اساس اهداف
- اتخاذ شیوه‌های مدیریت تغییر

به طور خلاصه، این موارد بر اهمیت طراحی کاربرمحور، قابلیت همکاری و پایبندی به استانداردهای جهانی داده‌های سلامت تأکید دارد.

☑️@digitalhealth_ir

*?۴ گام حیاتی برای دیجیتالی کردن سیستم بهداشت و سلامت*

سازمان بهداشت جهانی (WHO) متوجه شده است که باید مراقبت مبتنی بر نیازهای افراد ارائه دهیم.

چه چیزی مانع از درک این مسئله برای دیگران می‌شود؟

این کتابچه به سناریوهایی با سطوح مختلف آمادگی دیجیتال هدف‌گذاری شده و برای برنامه‌ریزان، مدیران و مجریان سیستم بهداشت طراحی شده است.

فرآیند تحول دیجیتال به چهار گام اصلی تقسیم می‌شود:
- درک نیازهای کاربر
- انجام طراحی و تطبیق
- انجام آموزش، آزمایش و اجرا
- آماده‌سازی برای مقیاس‌پذیری

#کتاب
#انگلیسی
#سلامت_دیجیتال

☑️@digitalhealth_ir

?‍⚕️ چگونگی استفاده پزشکان از هوش مصنوعی در کار

مطالعه‌ای در مجله BMJ Health and Care Informatics نشان داده است که حدود ۲۰٪ از پزشکان عمومی در بریتانیا از ابزارهای هوش مصنوعی در کار روزانه خود استفاده می‌کنند.

از میان ۱۰۰۶ پزشک:

✅ ۲۹٪ از AI برای مستندسازی بعد از ویزیت بیمار استفاده می‌کنند
✅ ۲۸٪ از این ابزارها برای تشخیص زودهنگام بهره می‌برند
✅ ۲۵٪ برای توصیه گزینه‌های درمانی از AI استفاده می‌کنند

? ChatGPT
پرکاربردترین ابزار است و بسیاری معتقدند AI باعث ساده‌سازی کارها می‌شود.

کدام پزشک را انتخاب می‌کنید؟

? — متخصص با AI
? — شیوه کلاسیک
@Entrepreneurship_Articles

?خلاصه WHO از فن‌آوری‌های بهداشتی نوآورانه برای محیط‌های کم منابع
#زبان_انگلیسی

خلاصه WHO از فن‌آوری‌های بهداشتی نوآورانه برای محیط های کم منابع (مجموعه) منتشر شده در سال 2011 اولین موردی بود که در آن فناوری‌های متناسب با آن زمینه‌ها شناسایی شدند. فراخوان‌های دوره‌ای برای ارسال مقالات منجر به گردآوری و انتشار هفت جلد شده است که به چالش‌های مختلف بهداشتی می‌پردازد. تمرکز جلد هشتم فعلی عمدتاً بیماری‌های غیرواگیر (NCDs) بود، اگرچه فناوری‌هایی برای سایر اولویت‌های بهداشتی نیز گنجانده شده‌اند. بیماری های قلبی عروقی، سرطان ها و بیماری های مزمن تنفسی علت 74 درصد از مرگ و میرهای مرتبط با بیماری های غیرواگیر در سطح جهان هستند. در کشورهای با درآمد کم و متوسط ​​(LMIC) و 86 درصد از کل مرگ و میرها و بیش از 75 درصد از 17 میلیون مرگ زودرس (قبل از 70 سالگی) به دلیل بیماری های غیرواگیر است. با این حال، ذینفعان در محیط های کم منابع اغلب در شناسایی راه حل های مناسب مشکل دارند.