🔰اثربخشی ChatGPT در داروسازی بالینی و نقش هوش مصنوعی در مدیریت دارودرمانی

✅زمینه (Background):
هوش‌مصنوعی می‌تواند مدیریت دارودرمانی (MTM) را با شناسایی تداخلات دارویی بهبود بخشد و به طور بالقوه کارایی را افزایش دهد. ChatGPT، یک مدل زبان هوش مصنوعی، ممکن است با ادغام پایگاه‌های اطلاعاتی بیمار و دارو برای مداخلات دارویی کمک کند. در حالی که در زمینه‌های مختلف بالینی موثر است، نقش خاص آن در MTM تا حد زیادی ناشناخته باقی‌مانده است.

✅هدف (Objectives):
ارزیابی اثربخشی ChatGPT در خدمات MTM در موارد ساده، پیچیده و بسیار پیچیده برای درک مشارکت‌های هوش‌مصنوعی در MTM.

✅روش (Methods):
دو داروساز بالینی موارد بیمار را با پیچیدگی‌های مختلف (ساده، پیچیده، بسیار پیچیده) ارزیابی کردند و پاسخ‌های ChatGPT را بر اساس توانایی آن در شناسایی تداخلات دارویی، توصیه جایگزین‌ها و ایجاد برنامه‌های مدیریتی ارزیابی کردند. داروسازان دقت ChatGPT را با پاسخ‌های واقعی برای هر پیچیدگی مورد تأیید و مقایسه کردند.

✅نتایج (Results):
تکنولوژی ChatGPT 4.0 همه 39 مورد بیمار (100٪) را با موفقیت حل کرد، تداخلات دارویی را شناسایی کرد و توصیه‌های درمانی و برنامه‌های مدیریتی را ارائه کرد. با این حال، دوزها را مشخص نکرده است. یافته‌ها نشان می.دهد که می‌تواند داروسازان در ایجاد برنامه‌های مدیریت درمان دارویی (MTM) برای افزایش کارایی کمک کند.

✅نتیجه‌گیری (Conclusion):
استفاده از ChatGPT در مدیریت درمان دارویی (MTM) می‌تواند ایمنی بیمار را بهبود بخشد، هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی را کاهش دهد و به ارائه دهندگان در مدیریت داروها و تشخیص تداخلات دارویی کمک کند. داروسازان آینده می.توانند از هوش‌مصنوعی برای افزایش مراقبت از بیمار استفاده کنند و موفقیت حرفه داروسازی به انطباق با تغییرات مبتنی بر هوش مصنوعی در مراقبت از بیمار بستگی دارد.

📌لینک دسترسی به Full text مقاله
📚جمع‌آوری اطلاعات و ترجمه مقاله:
هانیه مقیمی کندلوسی - علوم آزمایشگاهی ۱۴۰۱

با تیم MED Bums Tech همراه باشید😉**

|@medbumstech|**

🔰پیش‌بینی وضعیت جهش ژنی از طریق فناوری‌های هوش مصنوعی مبتنی بر ادغام چندوجهی (MMI) برای پیشبرد انکولوژی دقیق

✅چکیده (Abstract):
هوش مصنوعی انقلابی در زمینه تشخیص سرطان ایجاد کرده است. با تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس، سی تی اسکن و نمونه‌های بافت، هوش مصنوعی می‌تواند جهش‌های ژنی مرتبط با سرطان‌های خاص را پیش‌بینی کند. این امکان برنامه‌های درمانی شخصی‌تر را فراهم می‌کند، زیرا پزشکان می‌توانند درمان را با ساختار ژنتیکی هر بیمار تنظیم کنند.
در حالی که هوش مصنوعی نوید قابل توجهی را ارائه می‌دهد، چالش‌هایی برای غلبه وجود دارد. کیفیت داده‌ها، ترکیب انواع مختلف داده‌ها، درک نحوه تصمیم‌گیری هوش مصنوعی و مسائل نظارتی، همه عواملی هستند که باید مورد توجه قرار گیرند. علیرغم این موانع، هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که با ارائه تشخیص‌های دقیق‌تر و به موقع، مراقبت‌های سرطان را به میزان قابل توجهی بهبود بخشد.

✅مقدمه (Introduction):
آزمایش مولکولی برای انکولوژی دقیق ضروری است. با شناسایی تغییرات ژنتیکی، پزشکان می‌توانند درمان‌های سرطان را برای بیماران خاص تنظیم کنند. با این حال، روش‌های سنتی مانند بازرسی بصری و توالی‌یابی نسل بعدی اغلب وقت‌گیر و گران هستند و استفاده گسترده از آنها را محدود می‌کنند. این مانع از تلاش برای ارائه مراقبت شخصی برای بیماران سرطانی می‌شود.

✅نتیجه گیری (Conclusion):
هوش مصنوعی می‌تواند پزشکی دقیق را متحول کند. با تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی، هوش مصنوعی می‌تواند وضعیت ژن را پیش‌بینی کند و درمان‌های شخصی‌شده‌تر سرطان را امکان‌پذیر کند. در حالی که چالش.هایی برای غلبه بر وجود دارد، MMI پتانسیل ارائه یک ابزار ارزشمند برای پزشکان را دارد.

📌 لینک دسترسی به Full Text مقاله

📚جمع‌آوری اطلاعات و ترجمه مقاله:
زهرا نوری - رادیوتراپی ۱۴۰۱

با تیم MED Bums Tech همراه باشید😉**

|@medbumstech|**

?پیشرفت به سمت پرینت زیستی سه بعدی مدل‌های بافت برای غربالگری پیشرفته دارو؛ارزیابی در شرایط آزمایشگاهی سمیت دارو و متابولیسم دارو

✅️ چکیده (Abstract):
فرآیند کشف دارو بسیار طولانی، پرهزینه و چالش برانگیز است اما در علوم پزشکی ضروری است. بنابراین پیشرفت در تکنیک‌های جدید برای بهبود کارایی توسعه دارو مورد نیاز است. تکنیک کشت سلولی 3 بعدی نشان دهنده گامی رو به جلو در مطالعه بافت‌ها و بیماری‌های انسانی است و مدل‌های بافت سه بعدی in vitro توسعه یافته می‌تواند جایگزینی عالی برای کشت‌های سلولی 2 بعدی سنتی و آزمایش‌های حیوانی باشد. آنها می‌توانند ریزمحیط فیزیولوژیکی ماتریکس خارج سلولی تقلید کننده بافت زنده (ECM)، برهمکنش های سلول-سلول/سلول-ECM، و آرایش سلولی فضایی را تکرار کنند. بنابراین چنین مدل‌هایی سیستم‌های مفیدی برای ارزیابی بهتر و درک پاسخ‌دهی به دارو هستند.
تکنیک پرینت زیستی سه بعدی مزایای زیادی در ساخت مدل‌های بافت سه بعدی به همراه دارد، مانند ریزمعماری سفارشی، قابلیت بازده بالا و توانایی کشت مشترک. با این حال، این تکنیک دارای چالش‌هایی در ارتباط با سلول‌ها و مواد مورد نیاز و همچنین بلوغ و عملکرد بافت است.
این مقاله، فناوری‌های چاپ زیستی پیشرو (extrusion-based, inkjet-based and laser-assisted) را معرفی می‌کند و کاربردهای آن‌ها را برای ساخت مدل‌های اندامی مانند بافت‌های کبد، روده، قلب و تومور برای کاربرد در کشف دارو و مطالعات سمیت دارو خلاصه و مورد بحث قرار می‌دهد. روش‌های مختلف چاپ زیستی و ساختارهای بافت چاپ‌شده سه‌بعدی که برای ارزیابی دوز-پاسخ دارو و متابولیسم دارو به کار می‌روند، به طور انتقادی بررسی و مورد بحث قرار می‌گیرند.

?لینک دسترسی به Full Text مقاله:

*?جمع‌آوری اطلاعات و ترجمه مقاله:*
محدثه دهقانی - پزشکی هسته‌ای ۱۴۰۱

با تیم MED Bums Tech همراه باشید?**

|@medbumstech|**

?MBT Learn

? آموزش اضافه کردن افزونه Grammarly به Google Chrome و نحوه استفاده از آن

? مراحل نصب افزونه Grammarly:

1) باز کردن فروشگاه Chrome: ابتدا مرورگر Chrome را باز کنید و به Chrome Web Store بروید.
2) جستجوی Grammarly: در نوار جستجوی فروشگاه، کلمه "Grammarly" را تایپ کنید و Enter بزنید.
3) افزودن به Chrome: روی افزونه Grammarly کلیک کنید و دکمه‌ی "Add to Chrome" (افزودن به Chrome) را بزنید.
4) تأیید نصب: پس از ظاهر شدن پنجره تأیید، گزینه "Add Extension" را انتخاب کنید.

?نحوه استفاده از Grammarly در Chrome:

1) ورود به حساب کاربری: پس از نصب، آیکون Grammarly در نوار ابزار Chrome نمایش داده می‌شود. روی آن کلیک کنید و وارد حساب کاربری خود شوید. اگر حسابی ندارید، می‌توانید به راحتی یک حساب کاربری ایجاد کنید.
2) شروع ویرایش: حالا در هر صفحه‌ای که تایپ می‌کنید، Grammarly به صورت خودکار متن شما را بررسی و اصلاحات پیشنهادی را نمایش می‌دهد.
3) پیشنهادات گرامری و نوشتاری: می‌توانید پیشنهادات Grammarly را بررسی کرده و با یک کلیک آن‌ها را اعمال کنید.

? نکته حرفه‌ای: با ارتقاء به نسخه پریمیوم Grammarly، می‌توانید به پیشنهادات پیشرفته‌تری دسترسی پیدا کنید که به بهبود سطح نوشتاری شما کمک خواهد کرد.

?گردآوری و آموزش:
رضا نجفی - رادیوتراپی ۱۴۰۰

?مارو در فضای مجازی دنبال کنید??

? کانال تلگرام
? پیج اینستاگرام
? کانال کمیته تحقیقات بابل

با تیم MED Bums Tech همراه باشید?**

|@medbumstech|**

?MBT Learn

?نرم افزار Grammarly چیست و چطور از آن استفاده کنیم؟

نرم افزار Grammarly یک ابزار پیشرفته و کاربردی برای ویرایش و بهبود متن‌های شما به زبان انگلیسی است. این نرم‌افزار به شما کمک می‌کند تا از اشتباهات گرامری، املایی، و نگارشی جلوگیری کنید و نوشته‌های خود را به شکلی حرفه‌ای‌تر ارائه دهید.

? ویژگی‌ها:
?اصلاح اشتباهات گرامری و املایی: با استفاده از Grammarly می‌توانید به راحتی اشتباهات نوشتاری خود را شناسایی و اصلاح کنید.

?پیشنهادات نوشتاری: Grammarly به شما پیشنهاداتی برای بهبود سبک نوشتاری و استفاده از واژگان بهتر می‌دهد.
?بررسی محتوای متنی: این نرم‌افزار محتوای شما را برای وضوح، درستی و انسجام بررسی می‌کند.

? چگونه از Grammarly استفاده کنیم؟

?ثبت‌نام و ورود: به وبسایت Grammarly بروید و یک حساب کاربری ایجاد کنید.
?افزونه مرورگر: افزونه Grammarly را برای مرورگر خود نصب کنید تا به صورت خودکار متون خود را بررسی کنید.
?استفاده در Word و Google Docs: می‌توانید Grammarly را در Microsoft Word و Google Docs نیز استفاده کنید.
?نسخه پریمیوم: اگر به امکانات پیشرفته‌تری نیاز دارید، می‌توانید به نسخه پریمیوم ارتقا دهید.

?️نکته پایانی: اگر به دنبال بهبود مهارت‌های نوشتاری خود به زبان انگلیسی هستید، Grammarly یک ابزار ضروری است که می‌تواند شما را در این مسیر یاری دهد.

?گردآوری و آموزش:
امیرعرشیا محمدی والا - رادیولوژی ۱۴۰۰

?مارو در فضای مجازی دنبال کنید??

? کانال تلگرام
? پیج اینستاگرام
? کانال کمیته تحقیقات بابل

با تیم MED Bums Tech همراه باشید?**

|@medbumstech|**

?تقسیم سلول بهبود یافته با استفاده از شبکه‌های مولد مخالف چرخشی با مجموعه داده‌های آموزشی محدود

✅زمینه(Background)
در این متن، زمینه مورد بررسی، هوش مصنوعی و تبیین نتایج محاسبات مخزن اطلاعات شبکه‌های عصبی بیولوژیکی است که الهام گرفته از عملکرد و ساختار مغز انسان است.

✅هدف(objective)
هدف این تحقیق الهام گرفته از عملکرد مغز انسان، تقلید ساختار و اصول کار مغز به منظور رفع محدودیت‌های موجود در فناوری‌های هوش مصنوعی است.

✅روش(Methods)
در این رویکرد که با نام Brainoware شناخته می‌شود، از محاسبات مخزن اطلاعات شبکه‌های عصبی بیولوژیکی در یک ارگانوئید مغز استفاده می‌شود. این محاسبات استفاده از آرایه‌ای چند الکترودی با چگالی بالا انجام می‌شود و با تحریک الکتریکی مکانی-زمانی، دینامیک غیرخطی و ویژگی‌های حافظه محو شده و یادگیری بدون نظارت انجام می‌شود.

✅نتایج (Results)
نتایج حاصل از این مطالعه نشان می‌دهند که با تغییر شکل اتصال عملکردی ارگانوئید مغز، می‌توان به تشخیص گفتار و پیش‌بینی معادلات غیرخطی در یک چارچوب محاسباتی مخزن پرداخت.

✅نتیجه‌گیری (Conclusion)
به طور کلی، این رویکرد سخت‌افزاری هوش مصنوعی Brainoware می‌تواند از مزایای تقلید عملکرد و ساختار مغز برای رفع محدودیت‌های فعلی در فناوری‌های هوش مصنوعی بهره ببرد و بهبود‌های قابل توجهی را به دست آورد.

?لینک دسترسی به Full text مقاله

?جمع آوری اطلاعات و ترجمه مقاله:
هانیه مقیمی کندلوسی - علوم آزمایشگاهی ۱۴۰۱

?مارو در فضای مجازی دنبال کنید??

? کانال تلگرام
?پیج اینستاگرام
? کانال کمیته تحقیقات بابل

با تیم MED Bums Tech همراه باشید?**

|@medbumstech|**

?اثر بخشی ChatGPt در داروسازی بالینی و نقش هوش مصنوعی در مدیریت دارو درمانی

✅زمینه(Background)
‏ChatGPT، یک مدل زبان هوش مصنوعی است که برای شناسایی مداخلات دارویی با ادغام پایگاه داده‌های بیمار و دارو استفاده می‌شود. نشان داده شده است که ChatGPT در سایر زمینه‌های پزشکی بالینی، از تشخیص تا مدیریت بیمار، موثر است. با این حال، توانایی ChatGPT برای مدیریت فعالیت‌های مرتبط با MTM کمی شناخته شده است. ‏MTM به خدماتی اطلاق می‌شود که توسط داروسازان یا سایر ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی واجد شرایط برای بهینه.سازی نتایج درمانی بیمار انجام می‌شود. چنین خدماتی می‌تواند شامل انجام و به دست آوردن ارزیابی وضعیت سلامت بیمار، ایجاد یک برنامه درمانی دارویی، اصلاح درمان، و ارائه منابع برای افزایش پایبندی بیمار باشد، اما محدود به آن نیست و می‌تواند به مواردی مثل نیاز به داروی اضافی، استفاده از درمان‌های مقرون‌به‌صرفه، و کاهش میزان بستری مجدد در بیمارستان و ویزیت‌های اورژانسی کمک کند. کمک هوش مصنوعی در انجام MTM این پتانسیل را دارد که از طریق بهبود ایمنی دارو، پیش‌بینی خطرات و پیامدهای سلامتی در میان جمعیت‌های مختلف، کاهش زمان و هزینه‌ها، نظارت بر پایبندی به دارو، و برنامه‌ریزی خدمات مراقبت‌های بهداشتی بعدی، سریع‌تر و کارآمدتر شود.

✅هدف(objective)
هدف این مطالعه بررسی توانایی ChatGPT برای شناسایی DDIهای بالقوه، ارائه توصیه‌های دارویی شخصی‌سازی شده، و نظارت و مدیریت داروها و توصیه‌های لازم برای بیمار است.

✅روش(Methods)
دوداروساز بالینی موردهایی از بیماران در دسته‌های simple/complex/very complexرا مورد ارزیابی قرار دادند پاسخ ChatGPTبه این موارد بر اساس 3 معیار ارزیابی شد:
1- توانایی آن در شناسایی تداخلات بین داروها، بیماری‌ها، مواد و مکمل‌ها.
2- دقت آن در توصیه درمان‌های دارویی جایگزین برای جلوگیری از تداخلات بالقوه و بهبود نتایج بیمار.
3- مناسب بودن آن در تدوین برنامه‌های
مدیریتی و پارامترهای نظارتی.

✅نتایج (Results)
‏ChatGPTبه طور دقیق مسائل درمان دارویی 39 مورد از 39 (100٪) بیمار را حل کرد. ChatGPT با موفقیت تداخلات دارویی را شناسایی کرد، توصیه‌های درمانی صحیحی را در مورد درمان‌های دارویی جایگزین در بیماران ارائه کرد و توانست یک برنامه مدیریت کلی را تدوین کند و پارامترهای نظارتی را کاملا رعایت کند، اما دوزهای خاصی را توصیه نکرد. نتایج نشان می‌دهد که می‌تواند به داروسازان در تدوین برنامه‌های MTM برای بهبود کارایی کلی کمک کند. اما هنوز نقش استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت دارویی درمانی به طور کامل بررسی نشده است.

✅نتیجه‌گیری (Conclusion)
استفاده از ChatGPT در MTM پتانسیل افزایش ایمنی و مشارکت بیمار، کاهش هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی و کمک به ارائه دهندگان مراقبت‌های بهداشتی در مدیریت دارو و شناسایی تداخلات دارویی را دارد. داروسازان آینده می‌توانند از مدل‌های هوش مصنوعی مانند ChatGPT برای بهبود مراقبت از بیمار استفاده کنند. آینده حرفه داروسازی به این بستگی دارد که چگونه این رشته به نیاز در حال تغییر برای مراقبت از بیمار بهینه شده توسط هوش مصنوعی و اتوماسیون پاسخ می‌دهد.

? لینک دسترسی به Full Text مقاله

?جمع‌آوری اطلاعات و ترجمه مقاله:
محدثه دهقانی، پزشکی‌ هسته‌ای ۱۴۰۱

?مارو در فضای مجازی دنبال کنید??

? کانال تلگرام
? پیج اینستاگرام
? کانال کمیته تحقیقات بابل

با تیم MED Bums Tech همراه باشید?**

|@medbumstech|**

?پیشرفت‌های چاپ زیستی سه بعدی در پزشکی احیا کننده: کاوش منابع سلولی برای ساخت اندام

✅ چکیده (Abstract):
این مقاله چالش‌ها و پیشرفت‌های موجود در پرینت زیستی سه بعدی را مورد بحث قرار می‌دهد، فناوری‌ای که امکان ایجاد بافت‌ها و اندام‌های پیچیده و کاربردی را فراهم می‌کند. تمرکز اصلی بر انتخاب سلول‌های بذریِ مناسب برای ساخت اندام‌های مصنوعی سه بعدیِ کاملاً کاربردی است. خاطر نشان می‌شود که در حال حاضر هیچ منبع سلولی در دسترس نیست که تمام الزامات چاپ زیستی سه بعدی را برآورده کند و هر منبع سلولی ویژگی‌های منحصر به فردی دارد که برای کاربردهای خاص مناسب است. این بررسی تأثیر فناوری‌های مختلف چاپ زیستی سه‌بعدی و مواد بایوئینک را بر سلول‌های کاشته شده بررسی می‌کند و یک نمای کلی از چشم‌انداز فعلی منابع سلولی مورد استفاده یا بالقوه در چاپ زیستی سه‌بعدی ارائه می‌دهد. این مقاله همچنین چشم‌انداز منابع سلولی بذر را در اندام‌های چاپ‌شده زیستی سه‌بعدی مورد بحث قرار می‌دهد و پتانسیل آن‌ها را برای متحول کردن زمینه‌های مهندسی بافت و پزشکی احیاکننده برجسته می‌کند.

✅مقدمه (introduction):
مقدمه یک نمای کلی از پرینت زیستی سه بعدی را به عنوان فناوری ارائه می‌دهد که امکان رسوب لایه به لایه دقیق بایوئینک را فراهم می‌کند و امکان ساخت بافت‌ها یا اندام‌های پیچیده و کاربردی را ممکن می‌کند. کاربردهای بالقوه پرینت زیستی سه بعدی شامل پزشکی احیا کننده، کشف دارو و آزمایش سم شناسی است. با این حال، برای استفاده کامل از بافت‌ها و اندام‌هایِ چاپ زیستی سه بعدی، چالش هایی وجود دارد که باید بر آنها غلبه کرد.

یکی از چالش‌های کلیدی به دست آوردن سلول‌های بذری مناسب برای چاپ زیستی سه بعدی است. سلول‌های بذر از این جهت مهم هستند که واحدهای اساسی حیات در این فناوری هستند. منبع سلولی ایده آل باید دارای ویژگی‌های خاصی باشد. اولاً، سلول‌ها باید بتوانند فرآیند چاپ را بدون به خطر انداختن دوام یا عملکرد، تحمل کنند. تکثیر سلولی نیز برای ساخت بافت مهم است، اما کنترل روی تکثیر برای جلوگیری از اختلال در ساختار و عملکرد بافت‌های چاپ شده ضروری است. سلول‌ها باید دارای ویژگی‌های عملکردی باشند یا توانایی تمایز به سلول‌های عملکردی بالغ را داشته باشند تا عملکرد مطلوب اندام‌های چاپ شده را ایجاد کنند. ایمنی هنگام ساخت بافت‌های قابل پیوند بسیار مهم است و سلول‌هایی با خواص طبیعی و سمیت کم ترجیح داده می‌شوند. گسترش مقرون به صرفه و مقرون به صرفه سلول‌های دانه برای ساخت اندام‌های بزرگتر مهم است. علاوه بر این، توانایی خودآرایی سلول‌ها در دستیابی به ریزساختار مورد نظر و چند کارکردیِ بافت‌های چاپ شده نقش دارد.

انتخاب منبع سلولی مناسب برای پرینت زیستی سه بعدیِ موفق ضروری است. با در نظر گرفتن ویژگی‌هایی مانند قابلیت چاپ، تکثیر، عملکرد، ایمنی، صرفه جویی و توانایی خود مونتاژی، محققان می‌توانند بر چالش‌ها غلبه کرده و به نتایج مطلوب دست یابند. این بررسی تأثیر فناوری‌های مختلف چاپ زیستی سه بعدی و مواد بایوئینک را بر سلول‌های دانه بررسی می‌کند و یک نمای کلی از گزینه‌های موجود برای منابع سلولی ارائه می‌دهد. چشم انداز سلول‌های بذر در اندام‌های چاپ زیستی سه بعدی نیز مورد بحث قرار می‌گیرد و پتانسیل آنها برای پیشرفت مهندسی بافت و پزشکی احیا کننده را برجسته می‌کند.

✅نتیجه گیری (Conclusion):
فناوری چاپ زیستی سه بعدی پتانسیل بسیار زیادی برای ساخت اندام دارد. یک چالش اساسی در پرینت زیستی سه‌بعدی موفقیت آمیز، در دسترس بودن مقدار قابل توجهی سلول است. انواع مختلف سلول دارای مزایای منحصر به فردی هستند و با محدودیت‌های خود روبرو هستند. با پیشرفت‌های مداوم در فن‌آوری‌های جداسازی و کشت سلولی، چالش‌های منابع سلولی در پرینت زیستی سه‌بعدی برطرف خواهد شد و تأثیر قابل‌توجهی بر حوزه پزشکی احیاکننده خواهد داشت.

? لینک دسترسی به Full Text مقاله

?جمع‌آوری اطلاعات و ترجمه مقاله:
خانم زهرا نوری رادیوتراپی ۱۴۰۱

?مارو در فضای مجازی دنبال کنید??

? کانال تلگرام
? پیج اینستاگرام
? کانال کمیته تحقیقات بابل

با تیم MED Bums Tech همراه باشید?

|@medbumstech|