?

 
**"DeepSeek vs. Copilot: رقابتی بین دو غول هوش مصنوعی در دنیای کدنویسی! کدام یک برنده قلب توسعهدهندگان میشود؟"**  

---

### **مقدمه**  
در دنیای پرشتاب فناوری، ابزارهای هوش مصنوعی مانند **DeepSeek** و **GitHub Copilot** انقلابی در فرآیند کدنویسی و توسعه نرمافزار ایجاد کردهاند. این دو پلتفرم با استفاده از مدلهای زبانی پیشرفته (LLM)، به توسعه دهندگان کمک میکنند تا سریعتر کد بنویسند، خطاها را رفع کنند و حتی ایدههای جدید خلق کنند. اما سوال اینجاست:

کدام یک برای نیازهای شما مناسبتر است؟  در این مقاله، به مقایسه جامع این دو ابزار محبوب میپردازیم و نقاط قوت و ضعف هر کدام را زیر ذرهبین قرار میدهیم.  

?

### **1. عملکرد هوش مصنوعی: دقت یا سرعت؟**  

- **DeepSeek**:  

  - تمرکز اصلی DeepSeek بر روی **پردازش زبان طبیعی (NLP)** و **تولید کدهای بهینهشده** است.  
  - این ابزار برای پروژههای پیچیده و صنعتیمحور (مانند تحلیل دادههای کلان یا سیستمهای خودکار) طراحی شده و در تشخیص الگوهای کدنویسی تخصصی عملکرد چشمگیری دارد.  
  - نقطه قوت: پیشنهاد کدهای کوتاه و دقیق با خطای کمتر.  

?

- **GitHub Copilot**:  

- Copilot که توسط OpenAI و GitHub توسعه یافته، بر پایه مدل **GPT-4** کار میکند و در تولید کدهای طولانیتر و سریعتر شناخته شده است.  
  - این ابزار برای توسعهدهندگانی مناسب است که به دنبال **سرعت بالا** و امکان ساخت نمونههای اولیه (Prototype) هستند.  
  - نقطه قوت: یکپارچگی فوقالعاده با محیطهای توسعه (IDE) مانند VS Code و پشتیبانی از دهها زبان برنامهنویسی.  

---

### **2. ادغام با ابزارها و اکوسیستم**  

 

?
- **Copilot**:  

  - ادغام بیعیبونقص با GitHub و امکان دسترسی به میلیاردها خط کد عمومی، آن را به یک **دستیار همهکاره** تبدیل کرده است.  
  - پشتیبانی از افزونههای محبوب (مثل VS Code، JetBrains) و قابلیت پیشنهاد خودکار توضیحات (Comments).  

- **DeepSeek**:  

  - اگرچه هنوز به گستردگی Copilot نیست، اما در محیطهای تخصصی مانند **Jupyter Notebook** و پروژههای مبتنی بر پایتون عملکرد بهتری دارد.  
  - قابلیت سفارشیسازی مدلهای هوش مصنوعی متناسب با نیازهای سازمانی، امتیاز ویژهای برای تیمهای حرفهای محسوب میشود.  

---

### **3. قیمتگذاری: هزینه یا ارزش؟**  

?

- **Copilot**:  

  - اشتراک ماهانه **10 دلار** برای افراد و **19 دلار** برای سازمانها (به ازای هر کاربر).  
  - نسخه رایگان برای دانشجویان و توسعهدهندگان متنباز فعال.  

- **DeepSeek**:  

  - مدل قیمتگذاری انعطافپذیر با طرحهای **پرداخت به ازای استفاده** (Pay-as-you-go) و تخفیف برای حجم بالا.  
  - مناسب برای شرکتها و استارتآپهایی که به پردازشهای سنگین وابسته هستند.  

---

### **4. حریم خصوصی و امنیت دادهها**  

- هر دو ابزار از استانداردهای امنیتی بالایی پیروی میکنند، اما تفاوتهای کلیدی وجود دارد:  
  - Copilot به طور پیشفرض از کدهای کاربر برای آموزش مدل خود استفاده میکند (مگر اینکه تنظیمات حریم خصوصی را غیرفعال کنید).  
  - DeepSeek گزینههای بیشتری برای **رمزگذاری دادهها** و ذخیرهسازی محلی (On-Premise) ارائه میدهد که برای صنایع حساس مانند سلامت یا مالی جذاب است.  

---

### **نتیجهگیری: انتخابی هوشمندانه بر اساس نیاز شما**  

- **Copilot** را انتخاب کنید اگر:  
  - به یک دستیار همهفنحریف با سرعت بالا و ادغام آسان با GitHub نیاز دارید.  
  - پروژههای متنوع با زبانهای برنامهنویسی مختلف دارید.  

- **DeepSeek** گزینه بهتری است اگر:  
  - به دنبال دقت بالا در کدهای تخصصی (مثل هوش مصنوعی، دادهکاوی) هستید.  
  - حریم خصوصی و کنترل بیشتر روی دادهها برای شما اولویت دارد.  

---

### **رفرنسها**  
1. وبسایت رسمی DeepSeek: [https://deepseek.com](https://deepseek.com)  
2. مستندات GitHub Copilot: [https://copilot.github.com](https://copilot.github.com)  
3. تحلیل مقایسهای مدلهای LLM در سال 2024 (منتشرشده در TechCrunch).  
4. مرجع تخصصی آموزش هوش مصنوعی: [**doctoraramis.ir**](https://doctoraramis.ir)  

---

با دنبال کردن **doctoraramis.ir**، به روزترین مقالات مقایسهای، آموزشهای هوش مصنوعی و ترفندهای کدنویسی را دریافت کنید! ??

?

?

### **آماده‌سازی استخرهای خاکی پرورش میگو: گام به گام به صورت آموزشی**  
**(با تأکید بر اصول علمی و نکات کلیدی)**  

---

#### **?? مرحله 1: انتخاب محل مناسب استخر**  
- **معیارهای اصلی**:  
  - نزدیکی به منابع آب شیرین یا شور (با توجه به گونه میگو).  
  - خاک رسی-رسی ماسهیی با قابلیت نگهداری آب (از نشتی آب جلوگیری میکند).  
  - دوری از مناطق صنعتی و آلایندهها.  
  - دسترسی به برق و جاده برای حملونقل.  
- **توصیه دکتر آرامیس**:  
  > برای بررسی کیفیت خاک و آب، از آزمایشگاههای معتبر استفاده کنید. [مشاوره تخصصی پرورش میگو](https://doctoraramis.ir)  

---?

#### **?? مرحله 2: طراحی و حفر استخر**  
- **ابعاد استاندارد**:  
  - عمق: 1 تا 1.5 متر (برای کنترل دما و اکسیژن).  
  - مساحت: 0.5 تا 2 هکتار (بسته به ظرفیت مدیریتی).  
- **نکات فنی**:  
  - شیب کف استخر به سمت دریچه خروجی برای تخلیه آسان.  
  - ایجاد کانالهای گردش آب (کانال محیطی) برای جلوگیری از ته نشینی لجن.  
- **هشدار**:  
  - از طراحی استخرهای عمیقتر از 2 متر خودداری کنید؛ کاهش اکسیژن و افزایش هزینه هوادهی.  

?

#### **?? مرحله 3: خشک کردن و آمادهسازی خاک**  
1. **خشک کردن استخر**:  
   - پس از حفر، استخر را 2-1 هفته در معرض آفتاب قرار دهید تا عوامل بیماریزا از بین بروند.  
   - ترکهای ریز در کف استخر نشانه خشک شدن کامل است.  

2. **شخم زدن و تسطیح**:  
   - خاک کف را با تراکتور یا دستگاه شخم بزنید تا مواد آلی تجزیه شوند.  
   - سطح کف را کاملاً صاف کنید تا از جمع شدن لجن در نقاط خاص جلوگیری شود.  

3. **آهکپاشی**:  
   - مقدار آهک: 1 تا 3 تن در هکتار (بسته به اسیدیته خاک).  
   - هدف: تنظیم pH خاک (مطلوب: 7.5 تا 8.5) و ضدعفونی.  
   - **منبع معتبر**: [روشهای آهکپاشی در آبزیپروری](https://doctoraramis.ir)  

---

#### **?? مرحله 4: آبگیری و مدیریت کیفیت آب**  
1. **فیلتراسیون آب**:  
   - آب ورودی را از فیلترهای مشبک (Trommel) عبور دهید تا ماهیان مهاجم و آلودگیها حذف شوند.  

2. **پرورش پلانکتونها**:  
   - 7-5 روز قبل از رهاسازی بچه میگوها، استخر را با کودهای آلی (مانند کود مرغی) یا شیمیایی (اوره) غنی کنید تا زنجیره غذایی طبیعی ایجاد شود.  
   - رنگ ایدهآل آب: سبز روشن (نشانه شکوفایی فیتوپلانکتونها).  

3. **کنترل پارامترهای آب**:  
   - شوری: 10-25 PPT (بسته به گونه میگو).  
   - اکسیژن محلول: بالای 4 mg/L.  
   - دما: 28-32 درجه سانتیگراد.  

---

#### **?? مرحله 5: رهاسازی بچه میگوها (پستلاروها)**  
- **تراکم مناسب**:  
  - گونههای سریعرشد مانند وانامی: 20-30 عدد در مترمربع.  
  - گونههای بومی: 10-15 عدد در مترمربع.  
- **نکته کلیدی**:  
  - بچه میگوها را به آرامی و در ساعات خنک روز (صبح یا غروب) رها کنید تا استرس کاهش یابد.  
  - **مشاهده ویدیوی آموزشی**: [انتقال صحیح پستلاروها](https://doctoraramis.ir)  

---

#### **?? مرحله 6: مدیریت دوره پرورش**  
1. **تغذیه**:  
   - استفاده از خوراک صنعتی با پروتئین 35-40?.  
   - تعداد وعدهها: 4-6 بار در روز با دستگاههای اتوماتیک.  

2. **هوادهی**:  
   - نصب هوادههای پدالی یا پروانهای برای تأمین اکسیژن، بهویژه در شبها.  

3. **تعویض آب**:  
   - هفتگی 10-20? آب استخر را تعویض کنید تا آمونیاک کنترل شود.  

4. **پیشگیری از بیماریها**:  
   - استفاده از پروبیوتیکها برای تقویت ایمنی میگوها.  
   - **مقاله پیشنهادی**: [کنترل بیماریهای میگو با روشهای طبیعی](https://doctoraramis.ir)  

---

#### **?? مرحله 7: برداشت و فروش**  
- **زمان برداشت**:  
  - گونه وانامی: 120-90 روز پس از رهاسازی (وزن مطلوب: 15-20 گرم).  
- **روش برداشت**:  
  - تخلیه تدریجی آب و استفاده از تورهای مخصوص.  
  - انتقال میگوها به تانکرهای اکسیژندار برای حمل به بازار.  

---

### **? نکات پایانی برای موفقیت:**  
- همیشه کیفیت آب را روزانه چک کنید (کیتهای تست سریع ضروری است!).  
- از مشاوران باتجربه برای طراحی استخر کمک بگیرید. **[مشاوره رایگان پرورش میگو](https://doctoraramis.ir)**  
- برای کاهش ریسک، در دورههای آموزشی معتبر شرکت کنید.  

?? **منابع تکمیلی**:  
- [آموزش تصویری ساخت استخر خاکی](https://doctoraramis.ir)  
- [محاسبه هزینههای پرورش میگو](https://doctoraramis.ir)  

---  
با رعایت این مراحل و استفاده از دانش فنی، پرورش میگو در استخرهای خاکی به یکی از کسبوکارهای پرسود تبدیل خواهد شد! ????

?

?

 

پیش بینی سرطان سینه با هوش مصنوعی 

 

 

هوش مصنوعی یا Artificial Intelligence (AI):هوش مصنوعی، کامپیوتری است که به گونه‌ای طراحی می‌شود که مانند یک انسان فکر و عمل کند.

 

درواقع انسان‌ها در حال کدگذاری و برنامه‌ریزی کامپیوتری برای الگوریتم‌هایی هستند که به کامپیوتر بگوید چگونه مانند یک انسان و یا حتی بهتر از انسان عمل کند،

?

استدلال کند و یاد بگیرد.این فناوری بر پایه رایانش ابری و کارت‌های گرافیکی بنا شده است.

 

?

 

 

متاسفانه، پیش بینی دقیق سرطان سینه در حال حاضر ممکن نیست. اما، تشخیص سرطان سینه در مراحل ابتدایی با استفاده از ماموگرافی و از سوی دیگر، انجام آزمایش های ژنتیکی برای تشخیص ژن های مرتبط با سرطان سینه، می تواند به درک بهتر و پیش بینی خطر سرطان سینه کمک کند. همچنین، عوامل خطر ابتلا به سرطان سینه شامل سن، سابقه خانوادگی، چاقی، مصرف الکل، تاریخچه بارداری و شیردهی، عدم فعالیت بدنی و ... می باشد که با کاهش این عوامل، احتمال ابتلا به سرطان سینه کاهش می یابد.

 

یادگیری ماشین در تشخیص و درمان سرطان به عنوان یک الگوریتم هوشمند برای تشخیص و پیش‌بینی بیماری از داده‌های بیماران استفاده می‌کند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توان داده‌های بیماران را بررسی و تحلیل کرد و در نهایت تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تری را برای تشخیص و درمان سرطان انجام داد. برای مثال، یک الگوریتم یادگیری ماشین می‌تواند داده‌های بیماران را بررسی کرده و به دنبال الگوهایی در داده‌ها بگردد که به تشخیص و درمان سرطان کمک می‌کند. این الگوها می‌توانند شامل فاکتورهای مختلفی باشند، از جمله سن بیمار، نوع سرطان، سطح هورمون‌ها، اندازه و محل تومور و غیره. با استفاده از این الگوریتم‌ها، پزشکان می‌توانند به دقت بیشتری سرطان را تشخیص دهند و بهترین درمان را برای بیماران در نظر بگیرند. همچنین، این الگوریتم‌ها می‌توانند به پزشکان کمک کنند تا بیشترین احتمال بروز سرطان را در بیماران پیش بینی کنند و درمان‌های احتیاطی را برای جلوگیری از بروز سرطان در آینده تجویز کنند.

 

دو شرکت Nvidia و AMD قوی‌ترین واحدهای پردازنده کارت‌های گرافیکی (GPU) را در جهان تولید می‌کنند.

 

در حال حاضر شرکت رایانش ابری فردوسی با ارائه کارت‌های گرافیک مجازی قدرتمند، با نازل‌ترین قیمت‌ها، گام بلندی در راستای پیشرفت هوش مصنوعی، پردازش داده، گیمینگ، رندرینگ و… در ایران برداشته است. ‌

 

یادگیری ماشین یا Machine Learning (ML):

 

یادگیری ماشین نوعی از هوش مصنوعی است که باعث می‌شود تا کامپیوتر بدون دخالت انسان از داده‌های مختلف بیاموزد. این داده‌ها می‌توانند متن، فیلم، عکس و… باشند.

 

هر چه اینفناوری در معرض داده های بیشتری قرار بگیرد، در طول زمان عملکرد بهتری خواهد داشت.

 

یادگیری عمیق یا Deep Learning (DL):

 

یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از ML است که از شبکه های عصبی مصنوعی ساخته شده است. این شبکه بر اساس نحوه پردازش مغز انسان عمل می‌کند و می‌تواند حجم عظیمی از اطلاعات را طبقه‌بندی و مدل‌سازی کند.

 

همان ابزار هوش مصنوعی که توسط دانشگاه نیویورک ساخته شده است قادر به کاهش 27 درصدی تعداد نمونه‌های بافت و بیوپسی‌های لازم برای تأیید تومور است.

?

از آنجایی که بافت سینه زنان به سه نوع متراکم، معمولی و چرب طبقه‌بندی می‌شود، آزمایش ماموگرافی در بسیاری از مواقع در تشخیص بافت متراکم و خوش‌خیم سینه از غده بدخیم دچار خطا می‌شد.

 

از طرفی زنان با بافت سینه متراکم، سه تا شش برابر زنان با سینه چرب، و دو برابر زنان با بافت سینه معمولی در معرض ابتلا به سرطان هستند.

 

?

 

بنابراین پیشرفت این فناوری در تشخیص دقیق سرطان سینه بسیار حائز اهمیت است.

 

دکتر کریستوف گراس، محقق ارشد این مطالعه گفت:«مطالعه ما نشان می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند به رادیولوژیست‌هایی که معاینات اولتراسوند پستان را می‌خوانند، کمک کند تا تنها مواردی را که نشانه‌های واقعی سرطان سینه را نشان می‌دهند را تشخیص دهند و از تأیید بیوپسی در مواردی که به نظر می‌رسد خوش‌خیم هستند، اجتناب کنند.»

 

هوش مصنوعی در تشخیص سرطان سینه پیش بینی سرطان سینه:مدل‌های پیش‌بینی به یک عنصر حیاتی در درمان سرطان تبدیل شده‌اند. با شناسایی عوامل خطرناک، مدل‌های پیش‌بینی‌کننده می‌توانند احتمال ابتلای فرد به سرطان‌های خاص را تعیین کنند.

 

سپس متخصصان پزشکی می توانند بیماران را تشویق کنند تا در استراتژی‌های مراقبت پیشگیرانه شرکت کنند.به گفته محققان دانشگاه هاوایی، یادگیری عمیق می‌تواند بین ماموگرافی زنانی که بعداً به سرطان سینه مبتلا می‌شوند و زنانی که به سرطان سینه مبتلا نمی‌شوند، تمایز قائل شود.

 

اگرچه قبل از این با سنجش تراکم سینه می‌شد تا حدودی خطر ابتلا به سرطان سینه را پیش‌بینی کرد، اما محققان دانشگاه هاوایی به دنبال روش دقیق‌تری بودند.

 

?

 

همان ابزار هوش مصنوعی که توسط دانشگاه نیویورک ساخته شده است قادر به کاهش 27 درصدی تعداد نمونه‌های بافت و بیوپسی‌های لازم برای تأیید تومور است.

 

از آنجایی که بافت سینه زنان به سه نوع متراکم، معمولی و چرب طبقه‌بندی می‌شود، آزمایش ماموگرافی در بسیاری از مواقع در تشخیص بافت متراکم و خوش‌خیم سینه از غده بدخیم دچار خطا می‌شد.

 

از طرفی زنان با بافت سینه متراکم، سه تا شش برابر زنان با سینه چرب، و دو برابر زنان با بافت سینه معمولی در معرض ابتلا به سرطان هستند.

 

بنابراین پیشرفت این فناوری در تشخیص دقیق سرطان سینه بسیار حائز اهمیت است.

 

دکتر کریستوف گراس، محقق ارشد این مطالعه گفت:«مطالعه ما نشان می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند به رادیولوژیست‌هایی که معاینات اولتراسوند پستان را می‌خوانند، کمک کند تا تنها مواردی را که نشانه‌های واقعی سرطان سینه را نشان می‌دهند را تشخیص دهند و از تأیید بیوپسی در مواردی که به نظر می‌رسد خوش‌خیم هستند، اجتناب کنند.»

?

هوش مصنوعی در تشخیص سرطان سینه پیش بینی سرطان سینه:

مدل‌های پیش‌بینی به یک عنصر حیاتی در درمان سرطان تبدیل شده‌اند.

 

با شناسایی عوامل خطرناک، مدل‌های پیش‌بینی‌کننده می‌توانند احتمال ابتلای فرد به سرطان‌های خاص را تعیین کنند. سپس متخصصان پزشکی می توانند بیماران را تشویق کنند تا در استراتژی‌های مراقبت پیشگیرانه شرکت کنند.

 

به گفته محققان دانشگاه هاوایی، یادگیری عمیق می‌تواند بین ماموگرافی زنانی که بعداً به سرطان سینه مبتلا می‌شوند و زنانی که به سرطان سینه مبتلا نمی‌شوند، تمایز قائل شود.

 

اگرچه قبل از این با سنجش تراکم سینه می‌شد تا حدودی خطر ابتلا به سرطان سینه را پیش‌بینی کرد، اما محققان دانشگاه هاوایی به دنبال روش دقیق‌تری بودند.

?

?

 

 

 

روش‌های مرسوم ارزیابی خطر سرطان پستان با استفاده از عوامل خطر بالینی چندان مؤثر نبوده است.

 

ما فکر می‌کردیم که در تصویر چیزی بیش از تراکم سینه وجود دارد که برای ارزیابی خطر مفید است.»

 

وی در ادامه افزود: «نتایج آزمایشات‌مان نشان داد که سیگنال اضافی که ما با هوش مصنوعی دریافت می‌کنیم، تخمین بهتری از خطر ابتلا به سرطان، نسبت به غربالگری ارائه می‌دهد.

 

پیش بینی سرطان سینه با هوش مصنوعی این به ما کمک کرد تا هدف بعدی خود را بر روی پیش‌بینی و طبقه بندی زنان به سرطان پستان خطر کم یا پرخطر بگذاریم.»

 

?

 

درمان سرطان پروستات با هوش مصنوعیبهره‌وری از هوش مصنوعی درمان سرطان پروستاتپس از تشخیص سرطان، مرحله درمان مهم‌ترین بخش است.

 

این درمان می‌تواند با پیش‌بینی نحوه درمان موثرتر واقع شود. امروزه هوش مصنوعی قادر است تا با بررسی‌های ژنتیکی، بهترین گزینه دارویی را به بیماران ارائه دهد.سرطان پروستات در میان مردان، بسیار شایع است. این بیماری تهاجمی باعث مرگ ومیر دوسوم بیماران پروستاتی است.

 

گاهی استفاده از داروهای متنوع نه تنها باعث بهبود بیمار نمی‌گردد بلکه عوارض جانبی متفاوتی نیز ایجاد می‌کنند.

 

محققان دانشگاه هاروارد توانسته‌اند با بررسی 22 ژن فعال در تومورهای پروستاتی و تجزیه و تحلیل RNA استخراج شده از نمونه بیوپسی های بیماران، یک برنامه یادگیری عمیق به منظور تجویز مناسب‌ترین دارو به بیماران پروستاتی طراحی کنند.

 

تمام این موارد گوشه‌ای از پیشرفت علم در تشخیص و درمان سرطان است. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص سرطان دهانه رحم، ریه، سلول‌های مغزی و… نیز به اثبات رسیده است.

 

اما چیزی که در ورای هوش مصنوعی باعث این حجم از فضای اطلاعاتی می‌شود، رایانش ابری نام دارد. در ادامه به توضیح کوتاهی از کاربرد رایانش ابری در هوش مصنوعی در دنیای پزشکی می‌پردازیم.

 

 

 

?

?

?

 

 

 

 

نرخ بالای آلارم‌های کاذب آریتمی در بخش اورژانس مراقبت ویژه (ICU) می‌تواند منجر به اختلال در مراقبت، تأثیر منفی بر سلامت بیماران از طریق اختلالات صوتی و کاهش زمان پاسخ کارکنان به دلیل خستگی هشدار شود. رویکردهای کاهش هشدار کاذب قبلی اغلب مبتنی بر قوانین هستند و به ویژگی‌های دست ساز از شکل موج‌های فیزیولوژیکی به عنوان ورودی طبقه‌بندی‌کننده‌های یادگیری ماشین نیاز دارند.

?

علی‌رغم تلاش‌های قابل‌توجه قبلی برای رسیدگی به این مشکل، هشدارهای کاذب یک مشکل مداوم در ICU هستند. در این کار، ما یک چارچوب یادگیری عمیق را ارائه می‌کنیم تا به‌طور خودکار بازنمایی ویژگی‌های شکل‌های موج فیزیولوژیکی را با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تمایز بین آلارم‌های آریتمی واقعی در مقابل کاذب، یاد بگیریم.

 

ما از یادگیری متضاد برای به حداقل رساندن همزمان از دست دادن طبقه‌بندی آنتروپی متقاطع باینری و از دست دادن شباهت پیشنهادی از مقایسه‌های جفتی بخش‌های شکل موج در طول زمان به عنوان یک محدودیت متمایز استفاده می‌کنیم.

 

علاوه بر این، ما مدل‌های عمیق خود را با تعبیه‌های آموخته‌شده از یک روش مبتنی بر قانون تقویت می‌کنیم تا از دانش حوزه قبلی برای هر نوع زنگ هشدار استفاده کنیم. ما روش خود را با استفاده از مجموعه داده از چالش PhysioNet Computing in Cardiology در سال 2015 ارزیابی می کنیم.

 

تجزیه و تحلیل ابلیشن نشان می دهد که یادگیری متضاد به طور قابل توجهی عملکرد یک یادگیری عمیق ترکیبی و رویکرد تعبیه مبتنی بر قانون را بهبود می بخشد. نتایج ما نشان می‌دهد که چارچوب یادگیری عمیق پیشنهادی نهایی در مقایسه با ورودی‌های برنده چالش، به عملکرد برتر دست می‌یابد.

 

معرفی بخش اورژانس

 

ICU ها بخش اورژانسبرای ارائه مراقبت های حاد برای بیماران مبتلا به صدمات یا بیماری های شدید و تهدید کننده زندگی با استفاده از مانیتورهای پیچیده کنار تخت مانند پالس اکسیمتر (PPG)، نوار قلب (ECG)، کاتتر فشار خون شریانی (ABP)، کاتتر فشار ورید مرکزی و ونتیلاتورها طراحی شده اند. در حالت ایده‌آل، این مانیتورها با سیستم هشدار داخلی می‌توانند زمانی که سیگنال‌های فیزیولوژیکی بخش اورژانس بیمار خارج از محدوده‌های از پیش تعریف‌شده هستند،

 

هشداری را به ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی ارسال کنند.

?

 

از یک طرف،

 

آلارم‌های آریتمی در مانیتورهای مبتنی بر ICU عمداً به گونه‌ای طراحی شده‌اند که بسیار حساس باشند تا هیچ رویداد تهدیدکننده‌ای را از دست ندهند. با این حال، حساسیت بالا ویژگی این آلارم ها را به خطر می اندازد. با توجه به Drew et al.2 نسبت هشدار کاذب در ICU می تواند تا 88.8% باشد.

 

آلارم ها بخش اورژانس به طور نادرست توسط عوامل بسیاری از جمله نویز و مصنوعات ناشی از حرکت بیمار، تداخل خط برق، نویز تماس الکترود و نویز دستگاه جمع آوری داده ایجاد می شوند. هشدارهای نادرست به یک تهدید غیرقابل مشاهده در ICU تبدیل می شوند، زیرا نه تنها منجر به محرومیت از خواب3، ساختار پایین خواب4، استرس برای بیماران و کارکنان و سیستم ایمنی افسرده می شوند،

 

بلکه بیماران را در معرض خطر حساسیت زدایی نسبت به هشدارها و کاهش زمان واکنش قرار می دهند. در مقابل، تنها 2 تا 9 درصد از همه آلارم‌های ICU به درستی راه‌اندازی می‌شوند و این آلارم‌ها نیاز به پاسخ فوری و حرفه‌ای دارند. بنابراین، هشدارهای کاذب امروزه یک مشکل مهم در ICU ها ایجاد می کند.

 

روش‌های پیشنهادی برای کاهش میزان آلارم‌های کاذب آریتمی بخش اورژانس در PhysioNet 2015 Challenge9 را می‌توان تقریباً به دو دسته تقسیم کرد: روش‌های مبتنی بر قانون و روش‌های یادگیری ماشین. بهترین روش‌ها از چالش 2015 عمدتاً مبتنی بر قوانین هستند و نیاز به ساخت ویژگی‌های مهندسی شده با دست دارند. روش‌های مبتنی بر قانون عمدتاً از تحلیل منطقی مبتنی بر قانون تعریف شده توسط متخصص برای تجزیه و تحلیل سیگنال‌های فیزیولوژیکی بیماران استفاده می‌کنند. به طور خاص، روش‌ها در این زمینه عمدتاً شامل ارزیابی کیفیت سیگنال و تشخیص کمپلکس QRS به منظور تجزیه و تحلیل ضربان قلب است.

 

الگوریتم های یادگیری ماشین به طور گسترده ای در زمینه پزشکی استفاده شده است. پنگ و همکاران معرفی تکنیک‌های یادگیری ماشینی برای تبدیل نقشه همبستگی تشدید مغناطیسی هسته‌ای (NMR) به اطلاعات کاربرپسند برای تشخیص و پایش بیماری در نقطه مراقبت. لاو و همکاران از مطالعات پلیمریزاسیون و طیف‌سنجی تشدید مغناطیسی دو بعدی هسته‌ای (2D-NMR) برای بررسی این فرضیه که اکسیداسیون HOCl ساختار فیبرینوژن و زمان آرامش T2 پروتون‌های آب در ژل‌های فیبرین را تغییر می‌دهد، استفاده کنید.

 

در مسئله کاهش هشدار کاذب بخش اورژانس، روش‌های متداول مبتنی بر یادگیری ماشین یک مدل طبقه‌بندی را با استفاده از ویژگی‌های دست ساز به عنوان ورودی برای طبقه‌بندی هشدارها آموزش می‌دهند. عملکرد این روش های قبلی به شدت به کیفیت این ویژگی های دست ساز یا به طراحی قوانینی بستگی دارد که نمی توانند به طور خودکار الگوهای پیچیده در داده های شکل موج را مدل کنند.

 

اگرچه یادگیری عمیق تکنیک‌های یادگیری بازنمایی قدرتمندی را برای ثبت خودکار الگوهای پیچیده در داده‌ها فراهم می‌کند، رویکردهای یادگیری عمیق معمولی برای تجزیه و تحلیل شکل موج فیزیولوژیکی در کاهش هشدار کاذب موفقیت محدودی در عملکرد بهتر از تکنیک‌های مبتنی بر قانون در PhysioNet 2015 Challenge9 داشته است

 

کاهش آلارم آریتمی کاذب در ICU یک مشکل چالش برانگیز برای رویکردهای یادگیری عمیق است که دلیل آن داده‌های با ابعاد بالا از طول توالی طولانی سیگنال‌های شکل موج فیزیولوژیکی چند کانالی، کلاس‌های نامتعادل آلارم‌های واقعی در مقابل کاذب، و مهمتر از همه، تعداد محدودی است. از سوابق با برچسب حقیقت زمینی به دلیل این واقعیت است که حاشیه نویسی کارشناسانه آلارم های آریتمی پر زحمت و پر هزینه است.

 

برای پرداختن به چالش‌های فوق، ما یک چارچوب یادگیری متضاد عمیق جدید برای تشخیص آلارم‌های آریتمی واقعی بر اساس معماری CNN14 طراحی می‌کنیم. در مدل پیشنهادی، ما از CNN به عنوان رمزگذار سیگنال برای استخراج خودکار ویژگی‌های سیگنال‌های ورودی مرتبط با وظیفه طبقه‌بندی خود استفاده می‌کنیم. ما پیشنهاد می کنیم از ایده یادگیری متضاد با شبکه سیامی 15 و محدودیت های تبعیض آمیز برای یادگیری یک نمایش موثر با ابعاد پایین سیگنال های شکل موج با ابعاد بالا برای بهبود رمزگذار سیگنال، جلوگیری از برازش بیش از حد و غلبه بر مشکل داده های آموزشی ناکافی استفاده کنیم.

 

علاوه بر این، برای استفاده از تمام سوابق آموزشی موجود در مجموعه داده، مدل‌های یادگیری عمیق خود را با استفاده از سوابق همه انواع هشدار به طور همزمان آموزش می‌دهیم و از تعبیه‌های آموخته‌شده از انواع زنگ هشدار سوابق به عنوان ورودی به مدل‌های یادگیری عمیق خود استفاده می‌کنیم تا طبقه‌بندی بین انواع زنگ هشدار را فعال کنیم.

 

همزمان. در نهایت، ما مدل خود را با استفاده از یک رویکرد مبتنی بر قانون برای یادگیری یک جاسازی به عنوان ورودی به مدل‌های عمیق خود تقویت می‌کنیم. این روش ما را قادر می‌سازد تا با استفاده از تکنیک‌های مبتنی بر قانون که از ساختار فیزیولوژیکی شناخته شده سیگنال‌ها برای کار طبقه‌بندی استفاده می‌کنند،

 

به یادگیری کارآمد برچسب در یک مجموعه داده برچسب‌گذاری شده کوچک دست یابد. نتایج مجموعه آزمایشی دیده نشده نشان می دهد که روش ما از همه روش های ارائه شده در رویداد بلادرنگ در چالش PhysioNet 20159 بهتر عمل می کند.

 

مشارکت های اصلی ما به شرح زیر خلاصه می شود:

 

یک مدل یادگیری عمیق در کاهش هشدار کاذب، با استفاده از CNN به عنوان رمزگذار سیگنال برای کاهش طول سیگنال‌های ورودی و تشخیص الگوهای زمانی و مکانی در داده‌های شکل موج چند کانالی پیشنهاد می‌کنیم.

 

یک چارچوب یادگیری متضاد را با استفاده از شبکه سیامی و محاسبه یک محدودیت متمایز برای جلوگیری از تطبیق بیش از حد و رسیدگی به چالش داده‌های آموزشی محدود ایجاد می‌کنیم.

?

مدل یادگیری عمیق خود را با جاسازی‌هایی که توسط روشی مبتنی بر قانون ایجاد می‌شود، تقویت می‌کنیم تا از دانش دامنه خاص برای هر نوع هشدار برای یادگیری نمایش کارآمد برچسب استفاده کنیم.

 

کار مرتبط

 

روش های مبتنی بر قانون

 

پلسینجر و همکاران هر کانال در رکورد را برای فعالیت منظم قلب با استفاده از توزیع QRS و اطلاعات R-R مشتق شده آزمایش کنید. دالوات و همکاران الگوریتمی را بر اساس یادداشت‌های ضربان قلب جهانی ایجاد کنید که با ترکیب تشخیص ضربان قلب فردی از سیگنال‌های فیزیولوژیکی متعدد ایجاد می‌شود و سپس یک معیار آریتمی را برای تشخیص ضربان قلب جهانی برای طبقه‌بندی زنگ هشدار اعمال کنید.

 

انصاری و همکاران از یک الگوریتم تشخیص اوج چند وجهی استفاده کنید و نتایج حاصل از چندین الگوریتم تشخیص اوج را برای ایجاد یک الگوریتم تشخیص اوج قوی ترکیب کند.

 

Tsimenidis و همکاران. روشی را پیشنهاد کنید که شامل فیلتر بالا گذر برای حذف بی‌ثباتی خط پایه، مقیاس‌گذاری برای عادی‌سازی دامنه‌های شکل موج، تشخیص شکل‌های موج نویزدار و مسطح، تمایز برای برجسته‌کردن لبه‌های شکل موج تیز، تشخیص ضربان، زمان‌بندی بین ضربان‌های قبل از شروع زنگ هشدار، و تشخیص شرایط هشدار است.

 

او و همکاران از یک شاخص کیفیت سیگنال مشتق شده (SQI) برای نشان دادن درجه کیفیت سیگنال استفاده کنید. خطای باقیمانده با وزن SQI فیلترهای کالمن (KF) برای تکمیل ترکیب داده ها برای ارزیابی ضربان قلب (HR) استفاده می شود. در نهایت، الگوریتم کاهش هشدار کاذب آریتمی بر اساس روش ترکیب تخمین‌های SQI و HR برگرفته از شکل موج‌های ECG و ABP توسعه یافته است. فالت و همکاران تخمین ضربان قلب از شکل موج های ضربانی با استفاده از یک الگوریتم ردیابی فرکانس تطبیقی یا محاسبه شده از ECG با استفاده از رویکرد مورفولوژی ریاضی تطبیقی بر اساس کیفیت سیگنال های موجود. علاوه بر این، آنها یک اندازه گیری تکمیلی بر اساس خلوص طیفی ECG برای تعیین اینکه آیا تاکی کاردی بطنی یا آریتمی فلوتر/فیبریلاسیون رخ داده است معرفی می کنند.

 

در نهایت،

 

صحت هشدار بر اساس مجموعه ای از قوانین تصمیم گیری در مورد مقادیر ضربان قلب و خلوص طیفی تعیین می شود. کوتو و همکاران استفاده از ECG همزمان و شکل موج های ضربانی21. آشکارسازهای QRS برای تولید مجموعه‌ای از تشخیص‌های QRS برای هر سیگنال استفاده می‌شوند که باید برای تشخیص هشدارهای نادرست استفاده شوند.

 

در صورتی که برخی از سیگنال‌ها آلوده به نویز باشند، کیفیت سیگنال هر شکل موج ارزیابی می‌شود تا مشخص شود آیا تشخیص QRS به‌دست‌آمده در آن شکل موج قابل اعتماد است یا خیر. سپس مجموعه ای از قوانین برای هر نوع زنگ هشدار استفاده می شود. اگرچه روش‌های مبتنی بر قانون مؤثر هستند و معمولاً در زمینه‌های پزشکی مورد استفاده قرار می‌گیرند، اما برای طراحی قوانین و ارزیابی به دانش تخصصی گسترده‌ای نیاز است.

 

?

 

تشخیص بیماری قلبی با هوش مصنوعی آرامیس!

 

 

برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند علائم و سابقه پزشکی بیمار را تجزیه و تحلیل کند تا محتمل‌ترین وضعیتی را که بیمار از آن رنج می‌برد شناسایی کند. از این اطلاعات می توان برای ارائه سریع درمان های لازم برای بیمار استفاده کرد که می تواند جان او را نجات دهد.

?

http://doctorjanan.ir

هوش مصنوعی داده های تاریخی و سبک زندگی در پیشگیری از بیماری

 

داده های تاریخی، مانند سوابق پزشکی، می توانند برای شناسایی الگوها و روندها در سلامت بیمار استفاده شوند. این اطلاعات را می توان با استفاده از هوش مصنوعی برای پیش بینی مشکلات بالقوه سلامتی و جلوگیری از بروز آنها تجزیه و تحلیل کرد. به عنوان مثال، اگر سابقه پزشکی بیمار نشان دهد که او سابقه خانوادگی دیابت دارد، هوش مصنوعی می تواند خطر ابتلا به این بیماری را پیش بینی کند و اقدامات پیشگیرانه را توصیه کند.

 

داده‌های سبک زندگی، مانند عادات ورزشی و رژیم غذایی، می‌تواند توسط هوش مصنوعی برای پیش‌بینی مشکلات سلامتی بالقوه استفاده شود.

 

به عنوان مثال، اگر یک بیمار سبک زندگی کم تحرک و رژیم غذایی نامناسبی داشته باشد، هوش مصنوعی می تواند خطر ابتلا به چاقی را پیش بینی کند و برای جلوگیری از آن تغییرات سبک زندگی را توصیه کند.

 

نتیجه

 

هوش مصنوعی با پیش‌بینی و پیشگیری از بیماری‌ها قبل از وقوع، مراقبت‌های بهداشتی را متحول می‌کند. با توانایی تجزیه و تحلیل داده های تاریخی و سبک زندگی، هوش مصنوعی می تواند افرادی را که در معرض خطر ابتلا به مشکلات خاص سلامتی هستند شناسایی کرده و اقدامات پیشگیرانه را توصیه کند. این فناوری با کمک به پزشکان برای تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر، که در شرایط اضطراری بسیار مهم است، جان انسان‌ها را نجات می‌دهد. همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهد، انتظار می رود که نقش مهم تری در پیشگیری از بیماری ایفا کند و مراقبت های بهداشتی را کارآمدتر و موثرتر از همیشه کند.

 

الگوریتم ها مجموعه ای از دستورالعمل ها هستند که یک برنامه کامپیوتری می تواند برای انجام یک کار خاص یا حل یک مشکل خاص از آنها پیروی کند.

 

در زمینه پزشکی، الگوریتم ها را می توان برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده های بیمار و شناسایی الگوهایی استفاده کرد که ممکن است به پزشکان در تصمیم گیری آگاهانه تر در مورد تشخیص، درمان و مراقبت کمک کند. به عنوان مثال، یک الگوریتم می تواند برای تجزیه و تحلیل تاریخچه پزشکی، علائم و نتایج آزمایش بیمار برای تعیین محتمل ترین تشخیص و توصیه گزینه های درمانی مناسب استفاده شود.

 

?

با استفاده از الگوریتم هایی برای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده های پیچیده پزشکی، پزشکان می توانند تصمیمات دقیق و آگاهانه تری در مورد مراقبت از بیمار بگیرند. این می تواند منجر به نتایج بهتر برای بیماران و استفاده کارآمدتر از منابع مراقبت های بهداشتی شود.

 

با این حال، توجه به این نکته مهم است که الگوریتم‌ها جایگزینی برای تخصص و قضاوت انسان نیستند. بلکه ابزاری هستند که پزشکان می توانند از آن برای تکمیل دانش و تجربه خود استفاده کنند. در نهایت، بهترین تصمیمات پزشکی زمانی گرفته می شود که پزشکان و الگوریتم ها با هم کار کنند تا موثرترین مراقبت را برای بیماران ارائه دهند.

?