🔺بیمارستان دانشگاه ملی سئول آزمایشگاه فعال را برای ترویج تشخیص زودهنگام اوتیسم افتتاح کرد
بیمارستان دانشگاه ملی سئول در کره جنوبی یک آزمایشگاه فعال افتتاح کرده است که هدف آن ترویج تشخیص زودهنگام و درمان شخصی اختلال طیف اوتیسم است.
این آزمایشگاه که از چهار فضا تشکیل شده است: اتاق تعامل، اتاق ردیابی نگاه، اتاق مشاهده و اتاق مشاوره خانواده، داده‌های سلامتی زنده از کودکان مبتلا به اوتیسم مانند صدا، زبان و نگاه را جمع‌آوری می‌کند.
این داده ها برای توسعه مدل های هوش مصنوعی برای تشخیص زودهنگام و درمان شخصی اوتیسم استفاده خواهد شد.
🔺بیمارستان دانشگاه ملی سئول (SNUH) همچنین اخیراً همکاری با مؤسسه تحقیقات بیومدیکال موگام را برای ایجاد پایگاه دانش بیماری های نادر با استفاده از هوش مصنوعی اعلام کرده است.
بر اساس بیانیه مطبوعاتی، پایگاه دانش به جمع آوری و تفسیر اطلاعات در مورد علل، علائم و ژنتیک بیماری های نادر برای تشخیص و درمان کمک می کند.
مؤسسه موگام الگوریتم های هوش مصنوعی را برای ایجاد پایگاه دانش مذکور توسعه خواهد داد در حالی که SNUH داده های موجود را بررسی خواهد کرد.
🔺بیمارستان دانشگاه پزشکی سایتاما در حال تحقیق برای تایید AI برای تشخیص میگرن
بیمارستان دانشگاه پزشکی سایتاما در ژاپن با شرکت مراقبت های بهداشتی مستقر در ایالات متحده هوش مصنوعی Healint برای انجام اولین مطالعه بالینی جهان در زمینه تشخیص سردرد هوش مصنوعی همکاری کرده است.
بر اساس بیانیه مطبوعاتی، این مطالعه با هدف اعتبارسنجی هوش مصنوعی در اپلیکیشن Healint's Migraine Buddy برای تشخیص الگوهای میگرن انجام شده است.
🌐 منبع اخبار: healthcareitnews
#خبرخوان
#انجمن_فناوری_اطلاعات_سلامت
بیمارستان دانشگاه ملی سئول در کره جنوبی یک آزمایشگاه فعال افتتاح کرده است که هدف آن ترویج تشخیص زودهنگام و درمان شخصی اختلال طیف اوتیسم است.
این آزمایشگاه که از چهار فضا تشکیل شده است: اتاق تعامل، اتاق ردیابی نگاه، اتاق مشاهده و اتاق مشاوره خانواده، داده‌های سلامتی زنده از کودکان مبتلا به اوتیسم مانند صدا، زبان و نگاه را جمع‌آوری می‌کند.
این داده ها برای توسعه مدل های هوش مصنوعی برای تشخیص زودهنگام و درمان شخصی اوتیسم استفاده خواهد شد.
🔺بیمارستان دانشگاه ملی سئول (SNUH) همچنین اخیراً همکاری با مؤسسه تحقیقات بیومدیکال موگام را برای ایجاد پایگاه دانش بیماری های نادر با استفاده از هوش مصنوعی اعلام کرده است.
بر اساس بیانیه مطبوعاتی، پایگاه دانش به جمع آوری و تفسیر اطلاعات در مورد علل، علائم و ژنتیک بیماری های نادر برای تشخیص و درمان کمک می کند.
مؤسسه موگام الگوریتم های هوش مصنوعی را برای ایجاد پایگاه دانش مذکور توسعه خواهد داد در حالی که SNUH داده های موجود را بررسی خواهد کرد.
🔺بیمارستان دانشگاه پزشکی سایتاما در حال تحقیق برای تایید AI برای تشخیص میگرن
بیمارستان دانشگاه پزشکی سایتاما در ژاپن با شرکت مراقبت های بهداشتی مستقر در ایالات متحده هوش مصنوعی Healint برای انجام اولین مطالعه بالینی جهان در زمینه تشخیص سردرد هوش مصنوعی همکاری کرده است.
بر اساس بیانیه مطبوعاتی، این مطالعه با هدف اعتبارسنجی هوش مصنوعی در اپلیکیشن Healint's Migraine Buddy برای تشخیص الگوهای میگرن انجام شده است.
🌐 منبع اخبار: healthcareitnews
#خبرخوان
#انجمن_فناوری_اطلاعات_سلامت
Healthcare IT News
Roundup: Seoul National University Hospital promotes AI-powered early
Also, Aster DM Healthcare has opened a telemedicine command and digital health centre in India.
🔺روش جدید یادگیری ماشینی، زمان بندی ساعت بدن را برای بهبود تصمیمات خواب و سلامتی پیش بینی می کند
این تحقیق که توسط دانشگاه Surrey و دانشگاه گرونینگن انجام شده است، از یک برنامه یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل متابولیت‌های خون برای پیش‌بینی زمان سیستم زمان‌بندی شبانه‌روزی داخلی ما استفاده کرد.
تا به امروز، روش استاندارد برای تعیین زمان‌بندی سیستم شبانه‌روزی، اندازه‌گیری زمان‌بندی ریتم طبیعی ملاتونین است، به‌ویژه زمانی که شروع به تولید ملاتونین می‌کنیم که به عنوان شروع ملاتونین کم نور (DLMO) شناخته می‌شود.
پروفسور دبرا اسکن، یکی از نویسندگان این مطالعه از دانشگاه Surrey، گفت:
"پس از گرفتن دو نمونه خون از شرکت کنندگان، روش ما قادر به پیش بینی DLMO افراد با دقتی قابل مقایسه یا بهتر از روش های تخمین مزاحم قبلی بود."
تیم تحقیقاتی یک سری زمانی نمونه خون از 24 فرد - 12 مرد و 12 زن - جمع آوری کردند. همه شرکت‌کنندگان سالم بودند، سیگار نمی‌کشیدند و هفت روز قبل از بازدید از مرکز تحقیقات بالینی دانشگاه، برنامه‌های خواب منظمی داشتند. سپس تیم تحقیقاتی بیش از 130 ریتم متابولیت را با استفاده از رویکرد متابولومیک هدفمند اندازه گیری کردند. سپس این داده های متابولیت در یک برنامه یادگیری ماشینی برای پیش بینی زمان شبانه روزی استفاده شد.
🌐 ادامه خبر:sciencedaily
#خبرخوان
#انجمن_فناوری_اطلاعات_سلامت
این تحقیق که توسط دانشگاه Surrey و دانشگاه گرونینگن انجام شده است، از یک برنامه یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل متابولیت‌های خون برای پیش‌بینی زمان سیستم زمان‌بندی شبانه‌روزی داخلی ما استفاده کرد.
تا به امروز، روش استاندارد برای تعیین زمان‌بندی سیستم شبانه‌روزی، اندازه‌گیری زمان‌بندی ریتم طبیعی ملاتونین است، به‌ویژه زمانی که شروع به تولید ملاتونین می‌کنیم که به عنوان شروع ملاتونین کم نور (DLMO) شناخته می‌شود.
پروفسور دبرا اسکن، یکی از نویسندگان این مطالعه از دانشگاه Surrey، گفت:
"پس از گرفتن دو نمونه خون از شرکت کنندگان، روش ما قادر به پیش بینی DLMO افراد با دقتی قابل مقایسه یا بهتر از روش های تخمین مزاحم قبلی بود."
تیم تحقیقاتی یک سری زمانی نمونه خون از 24 فرد - 12 مرد و 12 زن - جمع آوری کردند. همه شرکت‌کنندگان سالم بودند، سیگار نمی‌کشیدند و هفت روز قبل از بازدید از مرکز تحقیقات بالینی دانشگاه، برنامه‌های خواب منظمی داشتند. سپس تیم تحقیقاتی بیش از 130 ریتم متابولیت را با استفاده از رویکرد متابولومیک هدفمند اندازه گیری کردند. سپس این داده های متابولیت در یک برنامه یادگیری ماشینی برای پیش بینی زمان شبانه روزی استفاده شد.
🌐 ادامه خبر:sciencedaily
#خبرخوان
#انجمن_فناوری_اطلاعات_سلامت
ScienceDaily
New machine-learning method predicts body clock timing to improve sleep and health decisions
A new machine-learning method could help us gauge the time of our internal body clock, helping us all make better health decisions, including when and how long to sleep.