x تبلیغات
جدیدترین تکنولوژی و دستگاه ها در ایران

ساخت شهرک صنعت زیست فناورانه در اردبیل آغاز شد

ساخت شهرک صنعت زیست فناورانه در اردبیل آغاز شد

 سید حامد عاملی عصر چهارشنبه در جریان آغاز عملیات احداث شهرک زیست فناورانه در اردبیل، اظهار کرد: این شهرک در زمینی به مساحت ۵۰ هکتار در کورائیم اردبیل اجرایی و عملیاتی می‌شود تا شاهد حضور فعالان عرصه فناوری‌های نوین باشیم.

 
وی تصریح کرد: شهرک تخصصی زیست فناوری زمینه‌ساز توسعه همه‌جانبه و رونق‌بخشی به تکنولوژی‌های جدید در مسیر توسعه و پیشرفت استان خواهد بود که به یقین آثار و نتایج خوبی را نیز به همراه خواهد داشت.
 
استاندار اردبیل گفت: قرار است در این شهرک ۵۰ شرکت دانش‌بنیان فضا و فرصت فعالیت داشته باشند تا محصولات آنها با تنوع خاص راهی بازار مصرف شود.
 
عاملی اشتغالزایی این شهرک‌ها را یک‌هزار نفر اعلام کرد و افزود: برای اولین بار در کشور است که چنین شهرکی احداث می‌شود و سعی بر این بوده تا زیرساخت‌های لازم آب، برق، گاز و ارتباطات تا یک ماه آینده طراحی و عملیاتی شود تا واگذاری واحدها را به شرکت‌های دانش‌بنیان شاهد باشیم.
 
وی در بخش دیگری از سخنان خود خاطرنشان کرد: تلاش بر این است تا ۹۰ درصد محصولات تولید شده در این شهرک صادرات محور باشد و در این باب اقدامات حمایتی از صاحبان شرکت‌های دانش‌بنیان و فناورانه انجام شده است.
 
عاملی اضافه کرد: خود این اقدام می‌تواند رفع‌کننده تحریم‌های دشمن در ابعاد مختلف باشد و زمینه‌ساز توسعه و تولید محصولات متنوع فناورانه در بخش‌های مختلف کشاورزی، صنایع تولیدی و همچنین مجموعه‌های صنعتی و معدنی باشد.
 
استاندار اردبیل بیان کرد: امیدواریم با راه‌اندازی این شهرک بتوانیم ظرفیت بیشتری را در تولید محصولات فناورانه در استان شاهد و ناظر باشیم تا در این زمینه یک حرکت تحول‌آفرین رقم بخورد.

تحول بازی‌های رایانه‌ای با استفاده از هوش مصنوعی

تحول بازی‌های رایانه‌ای با استفاده از هوش مصنوعی

 توسعه شتابان هوش مصنوعی، تقریباً همه ساحات زیست بشر را دگرگون ساخته است و بالطبع سرگرمی نیز به عنوان یکی از بزرگ‌ترین صنایع کنونی جهان، تأثیر شگرفی از این فرایند می‌پذیرد. در همین حال، شاید بتوان حوزه بازی‌های رایانه‌ای را به دلیل ماهیت فناورانه آن یکی از پیشتازان تأثیرپذیری از فناوری نوظهور هوش مصنوعی دانست.

 
تولید محتوای رویه‌ای
 
یکی از تأثیرات مهم هوش مصنوعی در طراحی بازی، تولید محتوای رویه‌ای (PCG) است. این طیف محتوا به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا دنیای بازی‌های وسیع و پویایی را ایجاد کنند که در زمان واقعی تغییر و تحول می‌یابند. به جای طراحی دستی هر جنبه از یک بازی، توسعه‌دهندگان می‌توانند از الگوریتم‌ها برای تولید محتوایی مانند مراحل، مناظر و حتی داستان‌های کامل استفاده کنند. به عقیده کارشناسان، این روش تضمین می‌کند که تجربه هر بازیکن منحصر به فرد و تازه باشد؛ امری که به افزایش تعامل و بازپخش بازی کمک می‌کند.
 
شخصیت غیرقابل‌بازی (NPC) بهبود یافته
 
هوش مصنوعی نقش مهمی در توسعه کاراکترهای غیرقابل‌بازی (NPC) واقعی‌تر و هوشمندتر ایفا می‌کند. به طور سنتی، این شخصیت‌ها از اسکریپت‌های از پیش‌تعیین شده پیروی می‌کردند که رفتار آن‌ها را قابل پیش‌بینی و گاهی اوقات برای بازیکنان خسته‌کننده می‌کرد. اما با استفاده از هوش مصنوعی، شخصیت غیرقابل‌بازی اکنون می‌توانند بر اساس رفتار بازیکن یاد بگیرند و تطبیق پیدا کنند؛ امری که باعث ایجاد تعاملات جذاب‌تر و فراگیرتر می‌شود.
 
شخصیت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، تجربه بازی را شخصی‌سازی کرده و دنیای مجازی را زنده‌تر و پاسخگوی اقدامات بازیکن می‌سازند.
 
تنظیم دشواری بازی
 
از سوی دیگر، تنظیم دشواری بازی، همواره یکی از وظایف چالش‌برانگیز برای توسعه‌دهندگان بوده است. اگر بازی خیلی آسان باشد، بازیکنان علاقه خود را از دست می‌دهند؛ اگر خیلی سخت باشد، ممکن است دچار احساس ناامیدی شوند. هوش مصنوعی برای رفع این معضل بزرگ، می‌تواند با تحلیل رفتار بازیکن و تنظیم سطح دشواری در لحظه، به این مسئله کمک کند. این تنظیم دینامیک دشواری، اطمینان حاصل می‌کند که بازیکنان بدون احساس خستگی همچنان درگیر حل چالش و درگیر بازی باقی می‌مانند.
 
هوش مصنوعی و بهبود تجربه بازیکنان
 
کاربردهای هوش مصنوعی در عرصه بازی‌های رایانه‌ای صرفاً به مزایای آن برای توسعه‌دهندگان و بازی‌سازان محدود نمی‌شود. به عقیده بسیاری از کارشناسان و فعالان این صنعت، فناوری مذکور می‌تواند نقش شگرفی در تجربه کاربری بازیکنان نیز ایجاد کند.
 
قابلیت هوش مصنوعی در تحلیل مقادیر زیادی داده، امکان ایجاد تجربه‌های بازی بسیار شخصی‌سازی شده را فراهم می‌کند. با پیگیری ترجیحات، رفتار و عملکرد بازیکنان، هوش مصنوعی می‌تواند محتوا و توصیه‌ها را به صورت اختصاصی برای هر بازیکن تنظیم کند. این شخصی‌سازی می‌تواند شامل پیشنهاد آیتم‌های درون بازی، مأموریت‌ها و حتی تنظیم خط داستانی بازی بر اساس انتخاب‌های بازیکن باشد. تجربه‌های شخصی‌سازی شده باعث می‌شود که بازیکنان احساس ارتباط بیشتری با بازی داشته باشند و لذت و رضایت کلی آن‌ها افزایش یابد.
 
در همین حال، هوش مصنوعی امکان تحلیل‌ها و بازخوردهای لحظه‌ای را فراهم می‌کند که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا رفتار و ترجیحات بازیکنان را بهتر درک کنند. این داده‌ها می‌توانند برای بهبود طراحی بازی، رفع اشکالات و معرفی ویژگی‌های جدید استفاده شوند. بازیکنان از یک بازی که به طور مداوم تکامل می‌یابد و انتظارات و خواسته‌های آن‌ها را برآورده می‌کند، بهره می‌برند.
 
تحلیل‌های لحظه‌ای همچنین به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا گیم‌پلی جذاب‌تر و متعادل‌تری ایجاد کنند و مسائل و فرصت‌ها را در همان لحظه رفع کنند. به عنوان مثال، اگر یک بخش از بازی برای بازیکنان بسیار دشوار یا ناامیدکننده باشد، توسعه‌دهندگان می‌توانند به سرعت این مشکل را شناسایی کرده و تنظیمات لازم را انجام دهند. از سوی دیگر، اگر یک ویژگی خاص بسیار محبوب و مورد استقبال بازیکنان باشد، می‌توانند بر اساس آن ویژگی‌های مشابهی اضافه کنند تا تجربه بازی را ارتقا دهند.
 
علاوه بر این، تحلیل‌های لحظه‌ای می‌توانند به شناسایی الگوهای رفتاری بازیکنان کمک کنند، از جمله زمانی که بازیکنان بیشترین تمایل به بازی کردن دارند یا چه نوع چالش‌هایی را بیشتر می‌پسندند. این اطلاعات می‌تواند به تیم‌های بازاریابی نیز کمک کند تا تبلیغات هدفمندتری ایجاد کرده و بازیکنان بیشتری را جذب کنند.
 
به عقیده کارشناسان ترکیب تجربه‌های بازی شخصی‌سازی شده با تحلیل‌ها و بازخوردهای لحظه‌ای، به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا بازی‌هایی بسازند که نه تنها منصفانه و شفاف باشند، بلکه به طور مداوم به نیازها و انتظارات بازیکنان پاسخ دهند. این امر موجب ایجاد تجربه‌ای پویا و جذاب برای بازیکنان می‌شود و اعتماد و وفاداری آن‌ها را نسبت به بازی و توسعه‌دهندگان افزایش می‌دهد.
 
فناوری‌های نوظهور
 
کارشناسان معتقدند که هوش مصنوعی نقش مهمی در توسعه بازی‌های واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR) خواهد داشت. این فناوری با ایجاد محیط‌های مجازی فراگیرتر و پاسخگوتر، می‌تواند واقع‌گرایی و تعامل در تجربه‌های مذکور را بهبود بخشد. این پیشرفت‌ها امکان‌های جدیدی برای طراحی بازی و تعامل بازیکنان فراهم خواهد کرد.
 
در زمینه واقعیت مجازی، هوش مصنوعی می‌تواند تجربه‌های واقع‌گرایانه‌تری ایجاد کند که حس حضور در دنیای مجازی را تقویت می‌کند. سیستم‌های هوش مصنوعی از طریق تحلیل داده‌های حرکتی و واکنش‌های بازیکنان، قادر خواهند بود تعاملات طبیعی‌تری بین بازیکنان و محیط‌های مجازی ایجاد کنند. در حوزه واقعیت افزوده نیز هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود ادغام عناصر دیجیتالی با دنیای واقعی کمک کند. با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته شناسایی و ردیابی، هوش مصنوعی می‌تواند عناصر مجازی را به گونه‌ای در دنیای واقعی قرار دهد.
 
فناوری‌های نوظهور هوش مصنوعی در بازی‌های مبتنی بر واقعیت مجازی و واقعیت افزوده نه تنها به بهبود واقع‌گرایی و تعامل کمک می‌کنند، بلکه افق‌های جدیدی برای طراحی و تجربه بازی‌ها باز می‌کنند. این پیشرفت‌ها می‌توانند به ایجاد دنیاهای بازی پیچیده‌تر و تعاملی‌تر منجر شوند که بازیکنان را به طور عمیق‌تری درگیر می‌کنند و تجربه‌های منحصر به فرد و جذابی ارائه می‌دهند.
 
چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در صنعت بازی
 
بر اساس براوردهای صورت گرفته، چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در صنعت بازی‌های رایانه‌ای بسیار روشن و هیجان‌انگیز است. با پیشرفت‌های روزافزون در زمینه یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها، انتظار می‌رود هوش مصنوعی نقش محوری‌تری در ایجاد تجربه‌های بازی ایفا کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل‌های پیشرفته، مشکلات و باگ‌های بازی را به سرعت شناسایی و رفع و به بهبود مداوم گیم‌پلی کمک کند. به طور کلی، هوش مصنوعی قادر خواهد بود تجربه بازی را به سطوحی جدید از واقع‌گرایی، تعامل و شخصی‌سازی ارتقا دهد و دنیای بازی‌ها را برای بازیکنان جذاب‌تر و پرمحتواتر کند.
 
هوش مصنوعی بی‌شک در حال تحول طراحی بازی و تجربه بازیکنان است. از شخصیت‌های غیرقابل‌بازی هوشمند و تعاملی گرفته تا تجربه‌های بازی شخصی‌سازی شده و تحلیل‌های پیشرفته بازیکنان، تأثیر هوش مصنوعی در ابعاد گوناگون صنعت بازی‌های رایانه‌ای عمیق و گسترده است. این تکنولوژی نه تنها به بهبود و تنوع در گیم‌پلی کمک می‌کند، بلکه به ایجاد تجربه‌های بازی نوآورانه‌تر و فراگیرتر نیز منجر می‌شود. در آینده، می‌توان انتظار داشت که بازی‌ها بیشتر از همیشه به نیازها و خواسته‌های بازیکنان پاسخ دهند و تجربه‌های منحصر به فرد و هیجان‌انگیزی ارائه دهند که هر بار بازی کردن را به یک ماجراجویی جدید تبدیل کند.

رونمایی از ۲ ماده اولیه پرمصرف دارویی؛ از درمان آرتروز تا کاربرد در مزوژل‌های زیبایی

رونمایی از ۲ ماده اولیه پرمصرف دارویی؛ از درمان آرتروز تا کاربرد در مزوژل‌های زیبایی

 در حاشیه نمایشگاه ایران بایو (نمایشگاه محصولات بیوتکنولوژی پزشکی و صنایع وابسته) از یک محصول (ماده اولیه) پر مصرف صنایع دارویی و زیبایی بنام پودر هیالورونیک اسید تزریقی که برای نخستین بار در ایران توسط یک شرکت دانش بنیان ساخته شده است، رونمایی شد.

 
علی فرجی مدیر عامل شرکت دانش بنیان آترازیست آرای درباره این محصول در جمع خبرنگاران توضیح داد و گفت: پودرهیالورونیک اسید تزریقی، بعنوان یکی از مواد اولیه پرمصرف و کاربردی در صنایع دارویی و زیبایی، از جدیدترین محصولات این شرکت است.
 
فرجی افزود: با توجه به روند افزایشی تولید محصولات زیبایی در کشور و نیاز بازار، تولید پودرهیالورونیک اسید تزریقی در داخل کشور نه تنها می تواند پاسخگوی نیاز صنعت زیبایی داخلی باشد، بلکه بعنوان قدمی مثبت در راستای کاهش خروج ارز از کشور موثر خواهد بود.
 
وی در ادامه به محصول دیگر این شرکت دانش بنیان اشاره کرد و افزود: مزوژل تزریقی هیبرید هیالو با نام تجاری لوکسافیل دیگر محصول جدید این شرکت است که در این نمایشگاه رونمایی شد. این محصول بعنوان یک محصول هایتک و تخصصی تولید و قرار است به بازار عرضه شود.
 
مدیر عامل شرکت دانش بنیان آترازیست آرای ضمن بیان این مطلب که این محصول به طور کامل وارداتی است، گفت: امیدواریم تمام نیاز داخلی را تامین کنیم و دیگر نیازی به واردات این محصول نباشد. پیش بینی من این است که به زودی بعد از تامین داخل، بحث صادرات پودرهیالورونیک اسید تزریقی را خواهیم داشت.
 
فرجی درباره عملکرد و کاربردهای این ماده اولیه خاطرنشان کرد: این ماده اولیه در داروهای مخصوص تزریقی در بیماری آرتروز زانو (ممانعت از ساییدگی دو مفصل) و یا بیماری های چشمی کاربرد دارد. در بعضی داروهای زیبایی مثل مزوژل ها و فیلرها نیز به عنوان ماده اصلی اولیه کاربرد دارد.
 
فرجی ضمن اعلام ورود این شرکت دانش بنیان به بورس گفت: سرعت رشد بسیار خوبی را تجربه کرده است و توانسته‌ایم بدون ورود به فرابورس، مستقیم وارد بورس شده است و در حال آماده سازی مقدمات عرضه سهام در بورس هستیم. عرضه اولیه احتمالا قبل از پایان سال در بورس تهران خواهد بود.
 
مرتضی جعفرآقایی مدیر تکنیکال و تولید این شرکت دانش بنیان و برنده جایزه ایران بایو در سال ۱۴۰۲ درباره ارزآوری این محصول دانش بنیان گفت: نکته اساسی که در رابطه با این محصول، هایتک بودن آن است و از سویه های میکروبی تولید می شود و فرایند تولید آن فرایند پیچیده ای در حوزه بایو فارما است. برای نخستین بار در ایران تولید شده و در مقیاس صنعتی آماده تولید است.
 
جعفرآقایی مقدار مصرف این محصول را ۱۰۰ تا ۱۵۰ کیلوگرم در سال عنوان کرد و گفت: هر کیلوگرم این ماده، یک‌میلیارد و ۵۰۰ میلیون قیمت دارد و چیزی حدود ۱۵۰ تا ۲۰۰ میلیارد تومان ارز از کشور خارج می شود.
 
مدیر تکنیکال و تولید شرکت دانش بنیان آترازیست آرای افزود: خاصیت مولکول استفاده شده در این ماده این است که هزار برابر حجم خودش می تواند آب جذب کند و این خاصیت منجر به این شده که در فیلرهای زیبایی می‌تواند حجم دهنده و پرکننده باشد و به آب رسانی پوست کمک کند.

درمان سرطان واکسینه و ژنتیکی می‌شود؛ کشف سرنخ‌های بیماری در دی ان ای

درمان سرطان واکسینه و ژنتیکی می‌شود؛ کشف سرنخ‌های بیماری در دی ان ای

 سال‌های سال است که سرطان درد بی درمان به حساب می‌آید اما در قرن بیست ویکم با پیشرفت فناوری‌های نوین، چند روش برای مقابله با آن ابداع شد و این روند اکنون در حال تکامل است.

 
محققان حوزه‌های مختلف در سال‌های اخیر دانش خود را به کار گرفته‌اند تا تومورهای سرطانی را مهار کنند. اکنون درمان سرطان فقط به جراحی، شیمی درمانی و پرتو درمانی محدود نمی‌شود. توسعه واکسن‌های شخصی سازی شده، استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص و ردیابی زودهنگام سرطان و همچنین توسعه داروهای جدید، ابزارهای مهندسی ژنتیک، بررسی دی ان ای انسان و غیره برای مقابله با انواع مختلف سرطان به کار گرفته می‌شوند. هرچند برخی از این نوآوری‌ها در مراحل اولیه هستند اما نویدبخش توسعه درمانی جدید برای سرطان‌ها هستند.
 
واکسن مخصوص برای هر بیمار مبتلا به سرطان
 
یکی از دستاوردهای جدید در زمینه سرطان ساخت واکسن‌های شخصی سازی شده برای بیماران مبتلا به آن است. به زودی هزاران نفر از افراد مبتلا به سرطان در انگلیسی می‌توانند در آزمایش واکسن‌های جدید سرطان شرکت کنند.
 
این نوع درمان طوری طراحی شده تا سیستم ایمنی بدن را برای هدف گرفتن سلول‌های سرطانی و کاهش ریسک بازگشت بیماری آماده کند. همچنین کارشناسان امیدوارند واکسن‌های مذکور عوارض جانبی کمتری نسبت به شیمی درمانی معمول داشته باشند. تاکنون ۳۰ بیمارستان به پروژه «راه اندازی واکسن سرطان»( Cancer Vaccine Launch Pad) پیوسته‌اند. در این پروژه از همان فناوری ام آر ان ای که در واکسن‌های کووید استفاده شد بهره گرفته می‌شود و به بیماران تزریق می‌شود. بیش از ۲۰۰ بیمار از انگلیس، آلمان، بلژیک، اسپانیا و سوئد تا ۱۵ دوز از واکسن‌های شخصی سازی دریافت می‌کنند. پیش بینی می‌شود این تحقیق تا ۲۰۲۷ میلادی تکمیل شود.
 
آزمایشی برای شناسایی ۱۸ سرطان در مراحل اولیه
 
از سوی دیگر محققان آمریکایی تستی ابداع کرده‌اند که می‌تواند ۱۸ سرطان را در مراحل اولیه شناسایی کند تست شرکت Novelna به جای روش‌های تهاجمی و پر هزینه، پروتئین‌های خون بیمار را تحلیل می‌کند. در آزمایشی که روی ۴۴۰ فرد مبتلا به سرطان انجام شد، این تست سرطان را در مرحله اولیه در مردان با دقت ۹۳ درصد و در زنان با دقت ۸۴ درصد شناسایی کرد.
 
محققان معتقدند یافته‌های مذکور مسیر را برای ایجاد تست‌های ردیابی چند نوع سرطان که دقت بالایی دارند و ارزان هستند، فراهم می‌کند. چنین تست‌هایی را می‌توان برای مقیاس کلان اجرا کرد. هرچند اکنون این تست در مراحل اولیه است زیرا نمونه مورد بررسی کوچک است و از سوی دیگر اطلاعات درباره شرایط مشابه وجود دارد. به همین دلیل تست را می‌توان نقطه آغازی برای توسعه نسل جدیدی از تست‌های ردیابی سرطان در مراحل اولیه آن دانست.
 
آنکولوژی دقیق
 
به گفته سیژن وانگ مدیر ارشد شرکت «Genetron Health» آنکولوژی دقیق بهترین اسلحه برای شکست دادن سرطان است. این فرایند شامل مطالعه ترکیبات ژنتیک و مشخصات مولکولی تومورهای سرطان در هر بیمار است. آنکولوژی دقیق تغییرات در سلول‌هایی که ممکن است سرطان را ایجاد کنند و گسترش دهند، شناسایی می‌کند.
 
پس از به کارگیری این روش می‌توان درمان‌های شخصی سازی شده را توسعه داد. پروژه ۱۰۰ هزار ژنوم که به سرویس سلامت ملی انگلیس تعلق دارد به طور موفقیت آمیز داده‌های ژنومیک را با درمان‌های موثر یکپارچه کرده است. درمان‌های مبتنی بر آنکولوژی دقیق برخلاف درمان‌های عمومی مانند شیمی درمانی، هدفمند هستند و بافت‌ها و سلول‌های خاص را هدف می‌گیرند. این بدان معناست که به سلول‌های سالم کمتری آسیب می‌رسانند و در نتیجه عوارض کمتری دارند.
 

هوش مصنوعی چگونه به تشخیص و درمان سرطان کمک می‌کند

 هوش مصنوعی چگونه به تشخیص و درمان سرطان کمک می‌کند

هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری پیشرفته، توانایی ماشین‌ها را در انجام وظایفی که معمولاً به عنوان رفتارهای هوشمند انسانی شناخته می‌شوند، مانند یادگیری، استدلال و حل مسائل، به نمایش می‌گذارد. این توانایی، به واسطه الگوریتم‌های پیچیده‌ای حاصل می‌شود که امکان استفاده از داده‌ها را برای پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و یا حتی خلق محتوای جدید فراهم می‌سازند. در حقیقت، این الگوریتم‌ها قادر هستند تا الگوهایی را در میان حجم وسیعی از داده‌ها شناسایی کنند و ارتباطات پیچیده‌ای را بین این داده‌ها کشف نمایند که ممکن است برای ذهن انسان قابل درک نباشد.

 
در سال‌های اخیر، سه حوزه کلیدی شامل توسعه روش‌ها و الگوریتم‌های پیشرفته برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، بهبود قابل توجه در سخت‌افزارهای کامپیوتری مورد نیاز برای اجرای این مدل‌ها و دسترسی گسترده به حجم عظیمی از داده‌های مرتبط با بیماری سرطان، مانند تصاویر پزشکی، داده‌های ژنومیک و اطلاعات بالینی، به شکل‌گیری و توسعه کاربردهای نوآورانه‌ای از هوش مصنوعی در تحقیقات مربوط به شناسایی و درمان سرطان منجر شده است. این پیشرفت‌ها، نویدبخش ایجاد تحولی اساسی در چگونگی فهم، تشخیص و درمان سرطان هستند و به زعم بسیاری از متخصصان می‌توانند به بهبود قابل توجهی در نتایج درمانی و سلامت بیماران مبتلا به سرطان منجر شوند.
 
مهر در این گزارش به مرور برخی کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در تشخیص و مراقبت بیماری سرطان و چالش‌ها و فرصت‌های آن در این بخش از نظام سلامت می‌پردازد.
 
کاربردهای هوش مصنوعی در تحقیقات و مراقبت‌های سرطان
 
تحقیقات مؤسسه ملی سرطان ایالات متحده آمریکا (NCI) در حال پیشبرد استفاده از هوش مصنوعی در تمام جنبه‌های تحقیقات و مراقبت‌های سرطان است که شامل شناخت مکانیسم‌های سرطان، غربالگری و تشخیص سرطان، کشف داروهای جدید، نظارت بر سرطان و ارائه خدمات بهداشتی می‌شود.
 
تقویت دانش بنیادی در بیولوژی سرطان
 
همان‌طور که پیش‌تر ذکر شد، هوش مصنوعی به عنوان یکی از ابزارهای نوین و قدرتمند در عرصه پزشکی، به‌ویژه در مطالعه و درک عمیق‌تر بیولوژی سرطان، نقش بسیار مهمی ایفا می‌کند. بیولوژی سرطان، شامل مطالعه مکانیسم‌های مولکولی و سلولی است که منجر به آغاز، پیشرفت و متاستاز (گسترش) سرطان می‌شود. فهم دقیق این مکانیسم‌ها، کلید اصلی برای توسعه روش‌های درمانی جدید و مؤثرتر است.
 
یکی از راهکارهای مهم در این زمینه، استفاده از هوش مصنوعی برای استخراج اطلاعات و دانش از ادبیات علمی موجود است. با توجه به حجم عظیم مقالات و تحقیقات منتشر شده در زمینه سرطان، پردازش و استخراج اطلاعات مفید از این منابع به یک چالش جدی تبدیل شده است. اینجاست که مدل‌های زبانی بزرگ وارد عمل می‌شوند. این مدل‌ها که با استفاده از هوش مصنوعی توسعه یافته‌اند، قادرند با تحلیل خودکار متن‌ها و مقالات علمی، الگوها و ارتباطات پنهان بین داده‌ها را کشف کرده و اطلاعات جدید و مهمی را استخراج کنند که به راحتی توسط انسان قابل شناسایی نیست. این فرآیند می‌تواند به تسریع درک ما از مکانیسم‌های پیچیده سرطان کمک کرده و زمینه‌ساز پیشرفت‌های جدید در درمان باشد.
 
یکی دیگر از کاربردهای برجسته هوش مصنوعی در بیولوژی سرطان، شبیه‌سازی رفتارهای مولکولی پیچیده است. به عنوان مثال، در همکاری بین مؤسسه ملی سرطان ایالات متحده آمریکا (NCI) و وزارت انرژی این کشور، از هوش مصنوعی برای شبیه‌سازی رفتار اتمی پروتئین «RAS» استفاده می‌شود. پروتئین «RAS» یکی از مهم‌ترین پروتئین‌هایی است که در بسیاری از انواع سرطان‌ها جهش می‌یابد و نقش حیاتی در رشد و تکثیر سلول‌های سرطانی ایفا می‌کند. شبیه‌سازی دقیق رفتار این پروتئین و تعاملات آن با دیگر پروتئین‌ها، می‌تواند به دانشمندان کمک کند تا راه‌های جدیدی برای هدف قرار دادن جهش‌های سرطان‌زا در ژن «RAS» کشف کنند. این رویکرد نه تنها به درک بهتر مکانیسم‌های مولکولی سرطان کمک می‌کند، بلکه می‌تواند منجر به توسعه داروهای جدید و مؤثرتر برای درمان این بیماری گردد.
 
علاوه بر این، هوش مصنوعی به پژوهشگران این امکان را می‌دهد که به طور همزمان داده‌های متعددی را از منابع مختلف از جمله داده‌های ژنومی، داده‌های پروتئومیک و داده‌های مربوط به مسیرهای سلولی تجزیه و تحلیل کنند. این تحلیل‌های چندجانبه می‌تواند تصویری جامع‌تر و دقیق‌تر از مکانیسم‌های بیولوژیکی سرطان ارائه دهد و به شناسایی اهداف جدید درمانی کمک کند.
 
تسریع در غربالگری، تشخیص و شناسایی سرطان
 
هوش مصنوعی علاوه بر تقویت دانش بنیادی از سرطان در سال‌های اخیر توانسته است نقش بسیار مهمی در بهبود فرآیندهای غربالگری، تشخیص و شناسایی این بیماری نیز ایفا کند. این فناوری با ترکیب قدرت محاسباتی بالا و الگوریتم‌های پیشرفته، نه تنها به سرعت بخشیدن به این فرآیندها کمک می‌کند، بلکه دقت و قابلیت اطمینان تشخیص‌ها را نیز به‌طور قابل توجهی افزایش می‌دهد.
 
بهبود تشخیص سرطان از طریق تحلیل تصاویر پزشکی: یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه پزشکی، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای تحلیل تصاویر پزشکی است. برای مثال، در مورد تشخیص سرطان پروستات، سازمان غذا و داروی ایالات متحده (FDA) برخی نرم‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی را تأیید کرده است که به پاتولوژیست‌ها در شناسایی نواحی مشکوک در تصاویر بیوپسی کمک می‌کنند. این نرم‌افزارها با تحلیل دقیق تصاویر می‌توانند نواحی احتمالی وجود سرطان را مشخص کنند و به این ترتیب، دقت و سرعت تشخیص افزایش یابد.
 
تحلیل ماموگرافی و تشخیص سرطان سینه: هوش مصنوعی همچنین توانسته است تحولاتی بزرگ در تشخیص سرطان سینه ایجاد کند. در این حوزه، الگوریتم‌های تصویربرداری هوش مصنوعی قادر هستند تصاویر ماموگرافی را با سرعت و دقت بسیار بالا پردازش کنند. این الگوریتم‌ها نه تنها می‌توانند توده‌های سرطانی را شناسایی کنند، بلکه می‌توانند با تحلیل الگوهای موجود در تصاویر، خطر طولانی‌مدت ابتلاء به سرطان‌های مهاجم را نیز پیش‌بینی نمایند. این توانایی به رادیولوژیست‌ها اجازه می‌دهد که تمرکز بیشتری روی موارد پیچیده‌تر بگذارند و بدین ترتیب، کارایی و اثربخشی فرآیند تشخیص را بهبود بخشند.
 
تشخیص زودهنگام سرطان‌های دهانه رحم و پروستات: یکی دیگر از حوزه‌های مهم کاربرد هوش مصنوعی در بخش پزشکی، تشخیص زودهنگام سرطان‌های دهانه رحم و پروستات است. در حال حاضر، بسیاری از محققان حوزه فناوری پزشکی، از رویکردهای یادگیری عمیق برای توسعه ابزارهای خودکار تشخیص پیش‌سرطان‌های دهانه رحم با استفاده از تصاویر دیجیتال استفاده می‌کنند. این ابزارها می‌توانند به‌سرعت و با دقت بالا، ضایعات پیش‌سرطانی را شناسایی کنند و به این ترتیب، امکان مداخله و درمان زودهنگام را فراهم آورند.
 
نقش هوش مصنوعی در افزایش دقت و سرعت تشخیص: هوش مصنوعی نه تنها به تسریع فرآیندهای غربالگری و تشخیص کمک می‌کند، بلکه توانایی کاهش خطاهای انسانی را نیز دارد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی با تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوهای پنهان، می‌توانند اطلاعاتی را ارائه دهند که ممکن است توسط انسان‌ها نادیده گرفته شود. این امر به‌ویژه در مواردی مانند بررسی تصاویر پزشکی دارای حجم زیادی از داده‌ها بسیار مفید است.
علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان یک ابزار پشتیبان تصمیم‌گیری عمل کند و به پزشکان کمک کند تا تصمیمات دقیق‌تری بگیرند. به عنوان مثال، نرم‌افزارهای هوش مصنوعی می‌توانند نتایج تست‌ها و تصاویر را با داده‌های تاریخی مقایسه کنند و به پزشکان توصیه‌هایی برای گام‌های بعدی درمان ارائه دهند. این کاربردها به‌طور مستقیم می‌توانند به بهبود نتایج درمانی بیماران و افزایش احتمال درمان موفقیت‌آمیز کمک کنند.
 
هوش مصنوعی و کاهش بار کاری بر دوش پزشکان: یکی از مزایای بزرگ استفاده از هوش مصنوعی در غربالگری و تشخیص سرطان، کاهش بار کاری پزشکان و متخصصان پزشکی است. با توجه به تعداد بالای بیماران و نیاز به بررسی دقیق هر مورد، پزشکان ممکن است تحت فشار زیادی قرار بگیرند که می‌تواند منجر به خستگی و افزایش احتمال خطا شود. هوش مصنوعی می‌تواند بخش‌های قابل توجهی از این بار را کاهش دهد. به عنوان مثال، الگوریتم‌های هوش مصنوعی این امکان را دارند که به سرعت تصاویر را تحلیل کرده و موارد نگران‌کننده را علامت‌گذاری کنند، به طوری که پزشکان تنها بر روی مواردی تمرکز کنند که به بررسی دقیق‌تر نیاز دارند.
 
تسریع در کشف داروهای سرطان
 
کشف و توسعه داروهای جدید یکی دیگر از چالش‌برانگیزترین و زمان‌برترین فرآیندها در علم پزشکی است، به‌ویژه در مورد بیماری‌هایی همچون سرطان که دارای پیچیدگی‌های بیولوژیکی فراوانی هستند. از همین روی، هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری پیشرفته، توانسته است این فرآیند را تسریع کند و به شکل قابل توجهی کارایی و دقت در کشف داروهای جدید را افزایش دهد. این فناوری از طریق تحلیل کلان داده‌ها، شبیه‌سازی‌های پیچیده و پیش‌بینی‌های دقیق، به محققان کمک می‌کند تا راه‌حل‌های جدیدی برای درمان سرطان بیابند.
 
یادگیری ماشینی و پیش‌بینی پاسخ ایمنی به تومورها: یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در زمینه کشف داروهای سرطان، استفاده از یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی پاسخ سیستم ایمنی به تومورها است. به عنوان مثال، محققان مؤسسه ملی سرطان آمریکا با بهره‌گیری از داده‌های وسیعی که شامل اطلاعات فعال‌سازی سلول‌های ایمنی «T» در انسان و موش است، توانسته‌اند الگوهایی را شناسایی کنند که نشان می‌دهد چگونه این سلول‌ها به تومورها پاسخ می‌دهند. این پیش‌بینی‌ها می‌توانند به توسعه و بهینه‌سازی ایمونوتراپی‌ها کمک کنند. ایمونوتراپی‌ها نوعی از درمان‌های سرطان هستند که سیستم ایمنی بدن بیمار را برای مبارزه با سلول‌های سرطانی تقویت می‌کنند. به کمک هوش مصنوعی، محققان می‌توانند داروهایی را طراحی کنند که به‌طور خاص، سلول‌های دفاعی را برای مقابله مؤثرتر با تومورها تحریک کنند.
 
شناسایی مکانیسم‌های بیولوژیکی پاسخ به داروها: هوش مصنوعی همچنین در مطالعه مکانیسم‌های بیولوژیکی که تعیین‌کننده پاسخ بدن به داروها هستند، نقش حیاتی دارد. محققان با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، توانسته‌اند مدل‌های پیش‌بینی‌کننده‌ای توسعه دهند که مسیرهای پاسخ به داروها را به دقت شبیه‌سازی و نقشه‌برداری می‌کنند. این مدل‌ها قادرند تا مسیرهای مشترک و الگوهای واکنشی را که به داروهای مختلف پاسخ می‌دهند، شناسایی نمایند. اطلاعات به دست آمده از این فرایند می‌تواند به محققان کمک کند تا داروهای جدیدی را با هدف قرار دادن دقیق این مسیرها طراحی کنند و همچنین داروهای موجود را برای درمان سرطان‌های مختلف بازآفرینی یا بهینه‌سازی کنند.
 
طراحی و بازآفرینی داروها: یکی دیگر از کاربردهای برجسته هوش مصنوعی در کشف داروهای سرطان، طراحی و بازآفرینی داروها است. هوش مصنوعی با استفاده از مدل‌های محاسباتی پیشرفته و داده‌های موجود می‌تواند به سرعت ترکیبات دارویی جدید مؤثر برای درمان سرطان را شناسایی کند. این فرآیند که به «طراحی داروی مبتنی بر کامپیوتر» (Computer-Aided Drug Design) معروف است، می‌تواند به شکل قابل توجهی زمان و هزینه‌های مربوط به توسعه داروهای جدید را کاهش دهد.
 
علاوه بر این، هوش مصنوعی قادر است داروهای موجود را برای کاربردهای جدید مورد ارزیابی قرار دهد؛ فرایندی که به «بازآفرینی دارو» (Drug Repurposing) مشهور است. به عنوان مثال، داروهایی که قبلاً برای درمان بیماری‌های دیگر تأیید شده‌اند، می‌توانند با کمک هوش مصنوعی برای درمان انواع خاصی از سرطان‌ها مورد استفاده قرار گیرند. این روش به دلیل آنکه داروها قبلاً مراحل آزمایش‌های بالینی را طی کرده‌اند، می‌تواند به سرعت به بیماران نیازمند ارائه شود.
 
توسعه درمان‌های شخصی‌سازی‌شده: یکی از دیگر مزایای بزرگ استفاده از هوش مصنوعی در کشف داروهای سرطان، امکان توسعه درمان‌های شخصی‌سازی‌شده است. سرطان‌ها در افراد مختلف می‌توانند رفتارهای بیولوژیکی متفاوتی داشته باشند. هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های ژنتیکی و مولکولی هر بیمار، داروها و درمان‌هایی را پیشنهاد دهد که به‌طور خاص برای ویژگی‌های ژنتیکی و بیولوژیکی شخصی آن بیمار طراحی شده‌اند. این رویکرد که به «پزشکی دقیق» (Precision Medicine) معروف است، می‌تواند اثربخشی درمان‌ها را افزایش داده و عوارض جانبی را کاهش دهد.
 
تسریع فرآیندهای آزمایشگاهی و بالینی: هوش مصنوعی همچنین می‌تواند فرآیندهای آزمایشگاهی و بالینی مربوط به کشف داروها را تسریع کند. به عنوان مثال، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به شبیه‌سازی آزمایش‌های بالینی کمک کنند و پیش‌بینی کنند که چگونه یک داروی جدید ممکن است در جمعیت‌های مختلف بیماران عمل کند. این پیش‌بینی‌ها می‌توانند به محققان کمک کنند تا آزمایش‌های بالینی را به طور بهینه طراحی کنند و بر روی بیماران با شرایط خاص متمرکز شوند که احتمال پاسخ‌دهی به داروی جدید دارند.
 
تسهیل درمان دقیق سرطان
 
درمان دقیق سرطان، که به عنوان انکولوژی دقیق (Precision Oncology) نیز شناخته می‌شود، رویکردی نوین در درمان سرطان است که به جای استفاده از درمان‌های یکسان برای همه بیماران، بر اساس ویژگی‌های خاص تومور هر بیمار، درمان‌های شخصی‌سازی‌شده و هدفمند ارائه می‌دهد. این رویکرد با در نظر گرفتن اطلاعاتی مانند نشانگرهای زیستی تومور، ژنتیک بیمار و سایر داده‌های مرتبط، به پزشکان کمک می‌کند تا درمان‌های مناسب‌تری را انتخاب کنند که برای آن بیمار خاص بیشترین اثربخشی را داشته باشد. در این مسیر، هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار قدرتمند، نقش حیاتی در تسهیل و بهبود درمان دقیق سرطان ایفا می‌کند.
 
تحلیل داده‌های ژنتیکی و مولکولی برای راهنمایی در انتخاب درمان: یکی از مهم‌ترین جنبه‌های درمان دقیق سرطان، تحلیل داده‌های ژنتیکی و مولکولی است که از تومور بیمار به دست می‌آید. این داده‌ها شامل اطلاعاتی درباره جهش‌های ژنتیکی، ویژگی ژن‌ها و سایر نشانگرهای زیستی است که می‌توانند بر پاسخ بیمار به درمان‌های مختلف تأثیر بگذارند. هوش مصنوعی با تحلیل سریع و دقیق این داده‌ها می‌تواند به پزشکان کمک کند تا درمان‌هایی را انتخاب کنند که به‌طور خاص برای ویژگی‌های ژنتیکی تومور بیمار مناسب هستند.
 
به عنوان مثال، در مورد تومورهای مغزی، هوش مصنوعی به سرعت زیرگروه‌های ژنتیکی تومور را شناسایی کند و به جراحان و پزشکان اجازه می‌دهد تا تصمیمات درمانی مناسب‌تری را در حین جراحی و بلافاصله پس از آن اتخاذ کنند. این توانایی می‌تواند به کاهش زمان انتظار برای شروع درمان و بهبود نتایج نهایی بیمار منجر شود.
 
پیش‌بینی نتایج درمان با استفاده از هوش مصنوعی: یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی در درمان دقیق سرطان، توسعه مدل‌هایی است که می‌توانند نتایج درمان را پیش‌بینی کنند. به عنوان مثال، محققان با استفاده از تصاویر پاتولوژی دیجیتال و داده‌های مولکولی از بیماران مبتلا به سرطان سینه، مدل‌های هوش مصنوعی خاصی را طراحی کرده‌اند که قادر به پیش‌بینی نتایج درمان برای این بیماران هستند. این مدل‌ها می‌توانند به پزشکان کمک کنند تا بر اساس پیش‌بینی‌های دقیق، درمان‌های مناسب‌تری را انتخاب و یا تغییرات لازم را در برنامه درمانی اعمال نمایند.
 
ادغام داده‌های چندگانه برای تصمیم‌گیری‌های بالینی بهتر: در درمان دقیق سرطان، استفاده از داده‌های چندگانه برای تصمیم‌گیری‌های بالینی بسیار حائز اهمیت است. این داده‌ها می‌توانند شامل اطلاعات ژنتیکی، داده‌های پاتولوژی، تصاویر پزشکی و حتی داده‌های مربوط به سبک زندگی بیمار باشند. در چنین شرایطی هوش مصنوعی قادر است این داده‌های متنوع را به شکلی کارآمد ترکیب کرده و الگوهای پنهانی را که می‌توانند بر نتایج درمان تأثیر بگذارند، شناسایی کند.
به عنوان مثال، در تحقیقات مربوط به سرطان مغز، محققان از هوش مصنوعی برای ترکیب داده‌های هیستوپاتولوژی و داده‌های مولکولی استفاده کرده‌اند. این ترکیب به مدل‌هایی منجر شده است که می‌توانند نتایج درمانی را با دقت بیشتری نسبت به مدل‌هایی که فقط از یک نوع داده استفاده می‌کنند، پیش‌بینی کنند. این نوع از تحلیل‌های چندگانه، به پزشکان کمک می‌کند تا تصمیمات درمانی بهتری اتخاذ کنند و نتایج بهتری برای بیماران به دست آورند.
 
بهینه‌سازی درمان‌های هدفمند: هوش مصنوعی همچنین می‌تواند در بهینه‌سازی درمان‌های هدفمند که بر اساس ویژگی‌های خاص تومور طراحی شده‌اند، نقش مهمی ایفا کند. این فناوری می‌تواند به محققان کمک کند تا داروها و ترکیبات دارویی را طراحی کنند که به‌طور خاص، مسیرهای مولکولی و ژنتیکی خاصی را هدف قرار دهند که در رشد و تکثیر سلول‌های سرطانی نقش دارند. این نوع درمان‌ها می‌توانند با دقت بیشتری به سلول‌های سرطانی حمله کنند، در حالی که آسیب کمتری به سلول‌های سالم وارد می‌شود.
 
بهبود نظارت بر سرطان
 
نظارت بر سرطان (Cancer Surveillance) فرآیندی حیاتی برای درک بهتر شیوع، پیشرفت و نتایج درمانی سرطان در سطح جامعه است. این فرآیند شامل جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌های مربوط به بیماران مبتلا به سرطان است که از طریق سیستم‌های ثبت اطلاعات و برنامه‌های نظارتی انجام می‌گیرد. هدف اصلی از این نظارت، ارائه داده‌های دقیق و به‌موقع به پژوهشگران و سیاست‌گذاران بهداشتی است تا بتوانند استراتژی‌های مؤثرتری برای پیشگیری، تشخیص و درمان سرطان تدوین کنند. در این مسیر، هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار قدرتمند، نقشی حیاتی ایفا می‌کند.
 
هوش مصنوعی علاوه بر استخراج اطلاعات از داده‌های بالینی، می‌تواند در پیش‌بینی خطر ابتلاء به سرطان نیز نقش داشته باشد. این فناوری با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق و کلان داده‌های جمعیتی می‌تواند مدل‌هایی را توسعه دهد که قادر به پیش‌بینی خطر ابتلاء به انواع خاصی از سرطان‌ها هستند. به عنوان مثال، محققان از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای توسعه مدل‌هایی استفاده کرده‌اند که خطر ابتلاء به سرطان پانکراس را با استفاده از داده‌های اپیدمیولوژیکی و اطلاعات جمعیتی پیش‌بینی می‌کنند. این نوع پیش‌بینی‌ها می‌تواند به غربالگری زودهنگام و تشخیص اولیه بیماران کمک کند.
 
از سوی دیگر، یکی از ابعاد مهم نظارت بر سرطان، درک عوامل اجتماعی و اقتصادی است که می‌توانند بر خطر ابتلاء به سرطان و نتایج درمانی تأثیر بگذارند. هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های مربوط به سوابق بیماران و اطلاعات اجتماعی-اقتصادی، الگوهایی را برای درک چگونگی تأثیر عوامل اجتماعی مانند دسترسی به مراقبت‌های بهداشتی، وضعیت اقتصادی، و محل سکونت بر نتایج درمانی شناسایی کند.
 
بهبود دسترسی به مراقبت‌های سرطان
 
یکی از چالش‌های اساسی در درمان سرطان، نابرابری در دسترسی به مراقبت‌های با کیفیت است. بسیاری از بیماران در مناطق دورافتاده یا کم‌منابع از دسترسی به امکانات و متخصصان سرطان محروم هستند. هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری نوظهور، پتانسیل بالایی برای کاهش این نابرابری‌ها و بهبود دسترسی به مراقبت‌های این حوزه دارد.
 
یکی از روش‌های کلیدی که هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود دسترسی به مراقبت‌های سرطان کمک کند، استفاده از چت‌بات‌ها و ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی است. این ابزارها اطلاعات پزشکی و مشاوره‌های اولیه را به بیماران ارائه می‌دهند. این ابزارها به ویژه برای بیماران در مناطق کم برخوردار و در شرایط دشواری دسترسی به متخصصان سرطان، مفید هستند. چت‌بات‌های هوشمند در ابتدایی‌ترین حالت خود می‌توانند به سوالات بیماران پاسخ دهند، اطلاعات دقیق و متناسب با نیازهای فردی را ارائه کنند و حتی توصیه‌های اولیه برای مراقبت از خود و مدیریت علائم را فراهم نمایند.
 
علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند در توسعه سیستم‌های تله‌مدیسین (پزشکی از راه دور) نقش مهمی ایفا کند. این سیستم‌ها به پزشکان امکان می‌دهند تا از راه دور با بیماران در ارتباط باشند، تصاویر پزشکی را تحلیل کنند و مشاوره‌های تخصصی خود را ارائه دهند. استفاده از تله‌مدیسین مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند به بیماران در مناطق دورافتاده کمک کند که بدون نیاز به سفرهای طولانی به مراکز درمانی پیشرفته، از مشاوره‌های تخصصی برخوردار شوند و تحت درمان قرار گیرند.
 
سخن پایانی
 
در نهایت می‌توان گفت که هوش مصنوعی با سرعتی بی‌سابقه در حال تحول و تکامل است و نقش آن در حوزه پزشکی، به‌ویژه در تشخیص و درمان بیماری‌هایی همچون سرطان، روز به روز پررنگ‌تر می‌شود. این فناوری نه تنها امکان تحلیل داده‌های پیچیده و کشف الگوهای پنهان را فراهم می‌کند، بلکه با افزایش دقت و سرعت در فرآیندهای تشخیصی و درمانی، بهبود قابل توجهی در نتایج سلامت بیماران به ارمغان می‌آورد.
 
با این حال، بهره‌برداری از ظرفیت‌های هوش مصنوعی نیازمند تلاش مستمر در جهت توسعه الگوریتم‌های پیشرفته، بهبود زیرساخت‌های فناوری و دسترسی گسترده‌تر به داده‌های پزشکی است. آینده‌ای که در آن هوش مصنوعی به یک ابزار استاندارد در تمامی جنبه‌های مراقبت‌های بهداشتی تبدیل شود، دور از دسترس نیست و در این مسیر، پژوهشگران و متخصصان حوزه سلامت می‌توانند نقش کلیدی در شکل‌دهی به این آینده ایفا کنند.

مدرسه هوشمند پاسخی به احساس نیاز دانش آموزان به تکنولوژی

مدرسه هوشمند پاسخی به احساس نیاز دانش آموزان به تکنولوژی

 مهدی رضایی عصر دوشنبه در نشستی با اصحاب رسانه که در دبیرستان هوشمند برگزار شد، اظهار کرد: این مدرسه از سال ۱۳۸۳ با ۲۰ سال سابقه به‌عنوان اولین دبیرستان هوشمند در غرب کشور در راستای بکارگیری فناوری‌های نوین در فضای آموزشی در حال فعالیت است.

 
وی با اشاره به اینکه دبیرستان هوشمند بزرگ‌ترین و مجهزترین دبیرستان غرب کشور به لحاظ ب کارگیری تکنولوژی در فضای آموزشی است، افزود: فناوری اطلاعات و ارتباطات بن مایه تمامی فعالیت‌های این مدرسه شامل مدیریت، نظارت، کنترل، یاددهی- یادگیری، منابع آموزشی و کمک آموزشی، ارزشیابی، اسناد و امور دفتری، ارتباطات و… است که مبتنی بر پرداخت به ابعاد آموزش چند ساحتی در سند تحول بنیادین فعالیت می‌کند.
 
مؤسس دبیرستان هوشمند کرمانشاه تصریح کرد: بهبود نظام آموزشی و تربیتی پژوهش محور نخستین هدف این مدرسه بوده چراکه با توجه به نیاز دانش آموزان در دنیایی که غرق در تکنولوژی و وسایل هوشمند شده روش‌های قدیمی و سنتی آموزش و یادگیری به دانش آموزان پاسخگو نیست و باید برای بهبود یادگیری به ایده و روش‌های نو مقتضای جامعه پیش رفت.
 
رضایی ادامه داد: نسل امروز ما نسلی وابسته به تکنولوژی، خلاق و باهوش است که برای یادگیری و آموزش بر حسب نیازشان پاسخگو باشیم که بر همین اساس مدرسه هوشمند کرمانشاه پاسخی به نیاز دانش آموزان در عرصه آموزش آمیخته به تکنولوژی و پیشرفت است.
 
وی گفت: رشد و تکامل انسان به عنوان یک امر طبیعی و غریزی در هر انسانی قابل پدیدار شدن است اما شکوفایی استعدادها الزاماتی دارد که شاید در دنیای امروز دانش آموز در بازه زمانی تحصیلی خود بیشتر آن را مطالبه دارد و در همین راستا دبیرستان هوشمند با تکیه و باور داشتن به امر آموزش چند ساحتی مطرح شده در نقشه راهبردی سند تحول بنیادین در کنار استفاده از ابزار بروز دنیا وارد عمل شده و به دانش آموزان یادگیری همراه با فناوری نوین آموزشی را دارد.
 
مؤسس دبیرستان هوشمند کرمانشاه با بیان اینکه این مدرسه ۵۰۴ دانش‌آموز در دو مقطع متوسط اول و دوم دارد، اذعان داشت: با توجه به اینکه این مدرسه به طور ویژه استعداد، رشد و شکوفایی دانش آموزان را مورد نظر دارد که طی ۲ آموزان از دوره متوسطه اول و دوم دانش آموزان با استعداد را شناسایی و آموزش می‌دهد که در دوره متوسطه دوم بین دانش آموزانی که معدل بالای ۱۸ دارند و در آزمون بیشترین نمره را کسب می‌کنند آزمون برگزار می‌شود.
 
رضایی در پایان به موفقیت دانش آموزان دبیرستان هوشمند در عرصه فرهنگ و هنر نیز اشاره‌ای داشت و گفت: دانش آموزان این مدرسه در سه سطح ناحیه، استانی و کشوری در مسابقات فرهنگی هنری در ۲ بخش انفرادی و گروهی شامل مسابقات هنرهای نمایشی، نقاشی، خطاطی، پادکست، داستان، شعر و عکاسی حائزه رتبه شدند و اکنون نیز با توجه به نیاز دانش آموزان کارگاه‌های نمایش خلاق، فن بیان، طراحی و ساخت عروسک و آموزش سلفژ در حال برگزاری است
صفحه قبل 1 صفحه بعد