این شرکت با ارائه طیف گسترده ای از محصولات و راه حل های نوآورانه، به عنوان یک شریک قابل اعتماد برای صنایع مختلف شناخته می شود. در این مقاله، به معرفی کلی محصولات صنعتی زیمنس، فناوری های بکار رفته در محصولات اتوماسیون و جدیدترین دستاوردهای این شرکت در حوزه فناوری خواهیم پرداخت.

زیمنس در صنعت

برند زیمنس، به عنوان یکی از پیشگامان صنعت اتوماسیون در جهان، طیف گسترده ای از محصولات و راهکارهای صنعتی را ارائه می دهد که به صنایع مختلف کمک می کند تا بهره وری، کیفیت و انعطاف پذیری خود را بهبود بخشند. در این بخش، به معرفی دقیق تر دسته های اصلی محصولات صنعتی زیمنس می پردازیم.

محصولات صنعتی زیمنس را می توان به چند دسته اصلی تقسیم بندی کرد که هر کدام نقش مهمی در اتوماسیون صنعتی ایفا می کنند:

تجهیزات اتوماسیون صنعتی (Industrial Automation)

این دسته از محصولات، قلب تپنده سیستم های اتوماسیون صنعتی هستند و شامل موارد زیر می شوند:

PLC (کنترل کننده منطقی برنامه پذیر): PLC ها مغز متفکر سیستم های اتوماسیون هستند و وظیفه کنترل و نظارت بر فرآیندهای صنعتی را بر عهده دارند. زیمنس طیف گسترده ای از PLC ها را با قابلیت ها و اندازه های مختلف ارائه می دهد که برای کاربردهای مختلف صنعتی مناسب هستند.

HMI (رابط انسان و ماشین): HMI ها به اپراتورها امکان می دهند تا با سیستم های اتوماسیون تعامل داشته باشند و فرآیندها را نظارت و کنترل کنند. HMI های زیمنس با طراحی کاربر پسند و قابلیت های گرافیکی بالا، تجربه کاربری بسیار خوبی را فراهم می کنند.

SCADA (سیستم نظارت و کنترل جمع آوری داده): SCADA ها برای نظارت بر فرآیندهای صنعتی در سطح گسترده استفاده می شوند. این سیستم ها به اپراتورها امکان می دهند تا داده های جمع آوری شده از نقاط مختلف سیستم را تحلیل کنند و در صورت لزوم اقدامات لازم را انجام دهند.

سنسورها و عملگرها: سنسورها برای اندازه گیری متغیرهای فیزیکی مانند دما، فشار و جریان استفاده می شوند و عملگرها برای کنترل تجهیزات و فرآیندها به کار می روند. زیمنس طیف گسترده ای از سنسورها و عملگرها را با دقت بالا و قابلیت اطمینان بالا ارائه می دهد.

درایوهای صنعتی (Industrial Drives)

درایوهای صنعتی برای کنترل سرعت و گشتاور موتورهای الکتریکی استفاده می شوند. درایوهای زیمنس با بهره گیری از فناوری های پیشرفته، امکان کنترل دقیق و بهینه موتورها را فراهم می کنند. کاربردهای درایوهای صنعتی بسیار گسترده است و در صنایع مختلفی مانند صنایع خودروسازی، مواد غذایی، و نفت و گاز استفاده می شوند.

نرم افزارهای صنعتی (Industrial Software)

نرم افزارهای صنعتی زیمنس برای برنامه ریزی، شبیه سازی و مدیریت سیستم های اتوماسیون صنعتی به کار می روند. این نرم افزارها شامل نرم افزارهای برنامه نویسی PLC، نرم افزارهای شبیه سازی فرآیندها و نرم افزارهای مدیریت چرخه عمر محصولات می شوند.

تجهیزات اندازه گیری و کنترل (Measurement and Control Equipment)

تجهیزات اندازه گیری و کنترل زیمنس برای اندازه گیری متغیرهای فیزیکی و کنترل فرآیندهای صنعتی استفاده می شوند. این تجهیزات شامل ترانسفورماتورهای جریان و ولتاژ، رله های حفاظتی و تجهیزات اندازه گیری دقیق می شوند.

تجهیزات برق صنعتی (Industrial Electrical Equipment)

کنتاکتورها: کنتاکتورهای زیمنس برای قطع و وصل مدارهای قدرت با جریان بالا استفاده می شوند. این تجهیزات در انواع مختلف با ظرفیت های متفاوت تولید می شوند و در تابلوهای برق صنعتی به کار می روند.

کلیدهای خودکار: کلیدهای خودکار زیمنس برای حفاظت از مدارهای الکتریکی در برابر اضافه جریان، اتصال کوتاه و سایر خطرات استفاده می شوند. این کلیدها به صورت خودکار در صورت بروز خطا عمل کرده و مدار را قطع می کنند.

رله های حفاظتی: رله های حفاظتی زیمنس برای تشخیص و رفع عیوب در سیستم های برق استفاده می شوند. این تجهیزات با نظارت بر پارامترهای مختلف مانند جریان، ولتاژ و فرکانس، از بروز آسیب های جدی به تجهیزات جلوگیری می کنند.

ترانسفورماتورها: ترانسفورماتورهای زیمنس برای تبدیل ولتاژ و جریان متناوب استفاده می شوند. این تجهیزات در انواع مختلف با ظرفیت های متفاوت تولید می شوند و در سیستم های برق صنعتی برای تغذیه تجهیزات مختلف به کار می روند.

تابلوهای برق: تابلوهای برق زیمنس برای توزیع و کنترل انرژی الکتریکی در صنایع استفاده می شوند. این تابلوها شامل انواع مختلفی از تجهیزات برق صنعتی مانند کنتاکتورها، کلیدهای خودکار، رله های حفاظتی و … هستند.

هوش مصنوعی و زیمنس

زیمنس با ادغام هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در سیستم های اتوماسیون خود، تحولی شگرف ایجاد کرده است. این فناوری به سیستم ها توانایی پیش بینی، تحلیل پیچیده داده ها و تصمیم گیری هوشمندانه را می بخشد. به عنوان مثال، با استفاده از هوش مصنوعی می توان خرابی تجهیزات را پیش بینی کرده و از توقف تولید جلوگیری کرد. همچنین، بهینه سازی فرآیندهای تولید و افزایش کیفیت محصولات از دیگر مزایای این فناوری است.

با بهره گیری از الگوریتم های یادگیری ماشین، سیستم های اتوماسیون زیمنس قادر به یادگیری از داده های گذشته و بهبود عملکرد خود در طول زمان هستند. این امر به صنایع امکان می دهد تا با سرعت بیشتری به تغییرات بازار و نیازهای مشتریان پاسخ دهند.

اینترنت اشیا (IoT)

اتصال تجهیزات صنعتی به اینترنت و جمع آوری داده های تولید شده توسط آن ها، تحولی بزرگ در صنعت ایجاد کرده است. زیمنس با بهره گیری از فناوری IoT، امکان نظارت بر عملکرد تجهیزات در زمان واقعی، بهینه سازی فرآیندها و ایجاد خدمات جدید مبتنی بر داده را فراهم کرده است.

داده های جمع آوری شده از طریق IoT می توانند برای پیش بینی نیازهای آینده، کاهش هزینه های نگهداری و افزایش بهره وری استفاده شوند. همچنین، با استفاده از این داده ها می توان به ایجاد خدمات جدیدی مانند نگهداری پیش بینی و مدیریت انرژی هوشمند دست یافت.

دوقلوهای دیجیتال

دوقلوهای دیجیتال، مدل های مجازی از سیستم های فیزیکی هستند که به مهندسان امکان می دهند تا تغییرات را قبل از پیاده سازی در دنیای واقعی شبیه سازی و آزمایش کنند. با استفاده از این فناوری، می توان خطاهای طراحی را شناسایی کرده، هزینه های تولید را کاهش داده و زمان رسیدن به بازار را کوتاه تر کرد.

زیمنس با ارائه پلتفرم های قدرتمند برای ایجاد دوقلوهای دیجیتال، به صنایع مختلف کمک می کند تا محصولات و فرآیندهای خود را بهینه کنند. با استفاده از دوقلوهای دیجیتال، می توان سناریوهای مختلف را شبیه سازی کرده و بهترین تصمیم را برای بهبود عملکرد سیستم اتخاذ کرد.

واقعیت افزوده (AR)

واقعیت افزوده با اضافه کردن اطلاعات دیجیتال به دنیای واقعی، تجربه تعامل کاربران با تجهیزات صنعتی را متحول کرده است. تکنسین ها می توانند با استفاده از عینک های واقعیت افزوده، به اطلاعات فنی تجهیزات دسترسی داشته باشند و به راحتی مشکلات را تشخیص و برطرف کنند.

همچنین، واقعیت افزوده می تواند برای آموزش پرسنل جدید و انجام تعمیرات از راه دور استفاده شود. با استفاده از این فناوری، می توان هزینه های آموزش و تعمیر و نگهداری را کاهش داده و سرعت انجام کارها را افزایش داد.

امنیت سایبری

با افزایش اتصال تجهیزات صنعتی به اینترنت، امنیت سایبری به یک چالش مهم تبدیل شده است. زیمنس با ارائه راهکارهای امنیتی پیشرفته، از سیستم های صنعتی در برابر حملات سایبری محافظت می کند.

این راهکارها شامل استفاده از فناوری های رمزنگاری، دیواره های آتش، سیستم های تشخیص نفوذ و آموزش کارکنان در زمینه امنیت سایبری می شود. با استفاده از این راهکارها، می توان از اطلاعات حساس محافظت کرده و از اختلال در عملکرد سیستم های صنعتی جلوگیری کرد.

فناوری های ابری

زیمنس با بهره گیری از فناوری های ابری، امکان دسترسی به داده ها و نرم افزارهای صنعتی از هر نقطه جهان را فراهم کرده است. این امر باعث افزایش انعطاف پذیری، کاهش هزینه های زیرساخت و بهبود همکاری بین تیم ها می شود. با استفاده از ابر، صنایع می توانند به داده های خود در هر زمان و از هر مکانی دسترسی داشته باشند و از خدمات ابری مانند ذخیره سازی داده، پردازش ابری و تحلیل داده بهره مند شوند.

فناوری Edge Computing

در حالی که فناوری ابری امکان دسترسی به داده های گسترده را فراهم می کند، فناوری Edge Computing بر پردازش داده ها در لبه شبکه تمرکز دارد. با انتقال بخشی از پردازش ها به دستگاه های نزدیک به منبع داده، می توان زمان پاسخگویی را کاهش داده و پهنای باند شبکه را بهینه کرد. این فناوری برای کاربردهایی که نیاز به پاسخگویی سریع و زمان واقعی دارند، مانند کنترل فرآیندهای صنعتی و رباتیک، بسیار مناسب است.

رباتیک و اتوماسیون صنعتی

زیمنس با توسعه ربات های صنعتی و سیستم های اتوماسیون پیشرفته، به صنایع کمک می کند تا فرآیندهای تولید خود را خودکار کرده و بهره وری را افزایش دهند. ربات های صنعتی زیمنس قادر به انجام وظایف پیچیده و تکراری با دقت بالا هستند. همچنین، این ربات ها می توانند با انسان ها همکاری کرده و خط تولید را انعطاف پذیرتر کنند.

انرژی های تجدیدپذیر و مدیریت انرژی

زیمنس با ارائه راهکارهای هوشمند برای مدیریت انرژی و استفاده از انرژی های تجدیدپذیر، به صنایع کمک می کند تا مصرف انرژی خود را کاهش داده و به محیط زیست کمک کنند. این راهکارها شامل سیستم های مدیریت انرژی ساختمان، پنل های خورشیدی، توربین های بادی و سیستم های ذخیره انرژی می شود.

پیشنهاد ویژه قصد دارد در این پست، عواقب سپردن گوشی‌های هوشمند به تعمیرکاران غیرمجاز را بررسی کند. پس با ما تا انتهای این مقاله همراه باشید.

عواقب سپردن تعمیر گوشی هوشمند به تعمیرکاران غیرمجاز

چند دلیل وجود دارد که ممکن است گوشی خود را در یک مرکز تعمیر محلی غیرمجاز تعمیر کنید. اکثر مراکز تعمیرات غیرمجاز هزینه تعمیرات را بسیار کمتر از یک مرکز تعمیر مجاز از شما دریافت می‌کنند. تعمیرات غیرمجاز در کوتاه مدت راه حلی عالی به نظر می‌رسد. با این حال، می‌تواند منجر به مشکلات دیگری نیز شود.

این مشکلات و عواقب شامل:

مشکلات مکرر: بسیاری از تعمیرگاه‌ها اغلب از قطعات یدکی تقلبی یا بی‌کیفیت استفاده می‌کنند. این امر هزینه تعمیرات را کاهش می‌دهد اما اغلب منجر به تکرار همان مشکل یا حتی مشکلات جدی‌تر در گوشی شما در عرض چند ماه می‌شود.

سرقت اطلاعات شخصی: موارد بیشماری از سرقت اطلاعات شخصی مشتریان از تلفن همراه آن‌ها در حین تعمیر وجود دارد.

آسیب بیشتر: تکنسین‌های بی‌تجربه اغلب می‌توانند در حین تعمیر به سایر قسمت‌های تلفن شما آسیب برسانند. این می‌تواند گارانتی گوشی شما را باطل کند.

بدون ضمانت خدمات: مراکز تعمیر غیرمجاز هیچ گونه گارانتی یا ضمانتی برای قطعاتی که تعمیر یا تعویض می‌شوند ارائه نمی‌دهند.

اقدامات مخاطره‌آمیز انجام شده توسط تعمیرکاران غیرمجاز

ما در ادامه، خطرات اصلی را با هم فهرست کنیم تا بتوانید در مورد اینکه چرا باید همیشه با مراکز تعمیر مجاز سروکار داشته باشید، تصمیم درستی داشته باشید.

استفاده از قطعات اصل: استفاده از قطعات غیر اصل توسط تعمیرکاران غیرمجاز یکی از نگرانی‌های اصلی است. آن‌ها نه تنها ضعیف هستند و بر تجربه کلی کاربر تأثیر می‌گذارند، بلکه می‌توانند خطرناک نیز باشند. برای مثال، صفحه‌نمایش‌های جایگزین غیراصلی آیفون تقریباً به اندازه صفحه‌نمایش‌های اصلی اپل قوی نیستند. آن‌ها می‌توانند ترک بخورند و خرد شوند، که می‌تواند باعث شود خرده‌های شیشه در انگشتان شما وارد شود.

عدم دسترسی به ابزارهای عیب‌یابی معتبر: تعمیرکاران غیرمجاز برای سرویس صحیح دستگاه به ابزارهای تایید شده دسترسی ندارند.

استفاده از اجزای ناایمن: آن‌ها اغلب اجزای ناایمن با منشأ و کیفیت مشکوک را در اختیار شما قرار می‌دهند، به ویژه شارژرها و باتری‌هایی که خطر آتش سوزی و شوک قابل توجهی دارند.

بدتر شدن وضعیت دستگاه: بسیاری از قطعات موجود در دستگاه‌های مدرن دارای اهداف متعددی هستند. به عنوان مثال، صفحه نمایش آیفون اغلب شامل نمایشگر، حسگر لمسی، دوربین جلو، بلندگو، میکروفون، و حسگر اثر انگشت است. هنگامی که یک تعمیرکار غیرمجاز از قطعات غیر اصل استفاده می‌کند، اغلب دارای عملکردهایی هستند که کار نمی‌کنند و دستگاه با وضعیت بدتری به صاحبانش بازگردانده می‌شود.

مونتاژ نادرست: جداسازی و مونتاژ مجدد دستگاه‌ها یک عملیات پیچیده است و اکثر تعمیرکاران غیر مجاز آموزش و مهارت‌های تخصصی برای انجام این نوع کارها را ندارند. این می‌تواند باعث آسیب‌های دیگری در طول تعمیر شود.

هنگامی که یک دستگاه را به تعمیرکار غیرمجاز می‌سپارید، امنیت همیشه با خطر سرقت داده‌های خصوصی و هک شدن روبه‌رو است. همه آن‌ها ادعا می‌کنند که از قطعات اصلی استفاده می‌کنند. با این حال، تنها برخی از مراکز تعمیر در واقع از قطعات اصلی استفاده می‌کنند. قطعات استفاده شده توسط تعمیرکاران غیرمجاز عموماً کیفیت بسیار پایینی دارند و اغلب شاهد تعویض نمایشگرهای LED با LCD یا باتری‌هایی با عمر کمتر هستیم.

آیا تعویض صفحه نمایش به معنای از دست دادن اطلاعات است؟

تعویض صفحه نمایش باعث از دست دادن هیچ داده‌ای نمی‌شود. وقتی گوشی خود را برای تعمیر می‌آورید، تکنسین صرفاً بر روی تعویض صفحه آسیب دیده بدون دسترسی یا تغییر دادن هیچ یک از داده‌های شما تمرکز می‌کند. با این حال، همیشه بهتر است قبل از هر تعمیری از اطلاعات خود نسخه پشتیبان تهیه کنید تا از ایمنی آن اطمینان حاصل کنید. با پشتیبان گیری منظم از داده‌های تلفن خود، می‌توانید به راحتی آن را بازیابی کنید، حتی اگر اتفاق غیرمنتظره‌ای در طول فرآیند تعمیر رخ دهد.

آیا تعمیرگاه‌ها در طول تعمیر نیاز به دسترسی به دستگاه من دارند؟

در طول فرآیند تعمیر، مهم است که بدانید آیا تعمیرگاه‌ها نیاز به دسترسی به دستگاه شما دارند یا خیر. در بیشتر موارد، تعمیرگاه‌های معتبر نباید به دستگاه شما دسترسی داشته باشند یا رمز عبور شما را بخواهند. این امر حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌های شخصی شما را تضمین می‌کند و در عین حال اجازه می‌دهد تا تعمیرات لازم به طور موثر انجام شود.

مراکز تعمیر خوب نباید به داده‌ها دسترسی داشته باشند

باید مطمئن شوید که تعمیرگاهی که انتخاب می‌کنید، داده‌های شما را بدون اجازه شما پاک نمی‌کند یا به آن دسترسی پیدا نمی‌کند یا رمز عبور شما را درخواست نمی‌کند. هنگام تحویل گوشی اندرویدی خود به تعمیرکار، محافظت از اطلاعات شخصی شما بسیار مهم است. یک مرکز تعمیر معتبر باید پروتکل‌هایی را برای اطمینان از ایمن ماندن اطلاعات شما در طول فرآیند تعمیر داشته باشد. آن‌ها نباید هیچ یک از داده‌های شخصی شما را بدون رضایت شما حذف کنند یا به آن‌ها دسترسی داشته باشند.

عواقب سپردن تعمیر لوازم برقی به تعمیرکاران غیرمجاز

نه تنها نباید گوشی‌های هوشمند خود را به دست تعمیرکاران غیرمجاز بسپارید، بلکه تمامی لوازم‌ برقی باید توسط تعمیرکاران معتبر تعمیر شوند. برای مثال، لوازم خانگی، یکی از انواع لوازم برقی است که ممکن است در طول زمان، نیاز به تعمیراتی داشته باشد. از آنجایی که انجام صحیح تعمیرات این لوازم اهمیت بسیاری دارد و در صورتی که به درستی صورت نگیرد، ممکن است هزینه‌های بسیاری را به شما تحمیل کنند.

تعمیر لوازم خانگی به خصوص یخچال، باید توسط تعمیرکاران مجاز صورت بگیرد، به همین دلیل پیشنهاد می‌کنیم تعمیر یخچال خود را به بهترین مراکز تعمیر یخچال در تهران بسپارید تا در کمترین زمان ممکن، دستگاه شما تعمیر شود و بتوانید دوباره از آن استفاده کنید.

جمع‌بندی

هنگامی که به دنبال تعمیر دستگاه الکترونیکی خود هستید، توصیه می‌کنیم با مراکز تعمیر که با اخذ مجوزهای لازم فعالیت می‌کنند یا به قطعات اصلی دسترسی دارند تماس بگیرید. با استفاده از تعمیرکاران غیرمجاز، شما در معرض خطر قرار گرفتن دستگاه خود توسط افرادی هستید که از لیست طولانی اقدامات مشکوک استفاده می‌کنند و آن‌ها می‌توانند بیشتر از اینکه مفید باشند، ضرر داشته باشند. وقتی نیاز به تعمیر دارید، پیدا کردن مراکز تعمیر خوب واقعاً ارزش تحقیق و بررسی را دارد.

منبع : https://khadamatkhobe.com/

با این حال، روند آزمون و خطا تا حد زیادی بر ارزش این فناوری استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری پزشکی در دنیای واقعی تاثیر خواهد گذاشت و این که میزان آن در زمینه تشخیصی اجرا شود. متاسفانه چون میزان استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص بیماری کم بوده پس اطلاعات زیادی برای تجزیه و تحلیل و پردازش فعلا در دسترس نیست. این برنامه ها پتانسیل بالایی برای تأثیر چگونگی تشخیص پزشکان و سیستم های مراقبت های بهداشتی و توانایی افراد در درک تغییرات در سلامتی بیماران در زمان واقعی دارند.

با پیش بینی رشد سریع در بخش دستگاه های پزشکی، شرکت هایی که تلاش می کنند تا تشخیص دقیق و قابل اطمینان پزشکی مبتنی بر برنامه های کاربردی برای یادگیری ماشین ها و استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری پزشکی  رابه بازار ارائه دهند، می تواند به جذب درصد زیادی از این بازار سودآور کمک کنند .

استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری پزشکی به عنوان یک موضوع مشترک در سراسر برنامه های تشخیصی پزشکی در حال ظهور است

یادگیری ماشین ها برای تشخیص بیماری ها

استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری پزشکی: موسسه پزشکی در آکادمی ملی علوم، مهندسی و پزشکی گزارش می دهد که “خطاهای تشخیصی باعث تقریبا ۱۰ درصد مرگ و میر بیماران می شود” و همچنین ۶ تا ۱۷ درصد از عوارض بیمارستانی را شامل می شود. مهم است که توجه داشته باشیم که عملکرد پزشک معمولا سبب خطای تشخیصی نمی شود. در واقع، محققان علت خطاهای تشخیص را عوامل مختلف زیر می دانند:

همکاری و همکاری ناکارآمد فناوری اطلاعات سلامت (IT) با پزشکان

شکاف در ارتباط بین پزشکان، بیماران و خانواده های آنها

بررسی ۲۵ ساله ادعای پرداخت خسارت در ایالات متحده توسط محقق جان هاپکینز نشان داد که ادعاهای خطای تشخیصی در بیماران سرپایی (۶۸٫۸ درصد) و در بیماران بستری (۳۱٫۲ درصد) تنظیم شده است. با این حال، کسانی که در بیمارستان بستری بودند، تقریبا ۱۱٫۵ درصد بیشتر احتمال مرگ و میر را داشتند. مجموع پرداخت های غرامتی در مدت ۲۵ سال به مجموع ۳۸٫۸ میلیارد دلار رسید.

استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری پزشکی به عنوان یک موضوع مشترک در سراسر برنامه های تشخیصی پزشکی در حال ظهور است

کاربردهای فعلی AI در تشخیص پزشکی

به نظر می رسد بسیاری از برنامه های کاربردی تشخیصی که امروزه در حال استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری پزشکی هستند که تحت دسته بندی های زیر قرار می گیرند:

Chatbots: شرکت ها از AI-chatbots با قابلیت تشخیص گفتار برای شناسایی الگوها در علائم بیمار استفاده می کنند تا بالقوه بیماری را تشخیص و پیشگیری کنند.

انکولوژی: محققان از یادگیری عمیق ماشین ها برای آموزش الگوریتم ها برای تشخیص بافت سرطانی در سطح قابل مقایسه با پزشکان آموزش دیده استفاده می کنند.

آسیب شناسی:  تشخیص بیماری مبتنی بر تجزیه و تحلیل آزمایشگاهی مایعات بدن مانند خون و ادرار و همچنین بافت ها است.

در تکنولوژی هوش مصنوعی، چشم انداز ماشین ها و سایر تکنیک های یادگیری ماشین ها می توانند تلاش هایی را که به طور سنتی برای آسیب شناسی با میکروسکوپ انجام می شود را به طرز چشمگیری دقیق تر و میزان آن را افزایش دهند.

بیماری های نادر: نرم افزار تشخیص چهره با یادگیری دستگاه همراه است تا به پزشکان تشخیص بیماری های نادر کمک کند. عکس های بیمار با استفاده از تجزیه و تحلیل چهره و یادگیری عمیق برای شناسایی فنوتیپ هایی که با بیماری های ژنتیکی نادر ارتباط دارند، تجزیه و تحلیل می شوند.

مهم است که توجه داشته باشیم که این لیست کاملی از استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری پزشکی نیست و این فناوری به سرعت در حال پیشرفت است.

برخی از بزرگترین فرصت ها و چالش های استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری پزشکی چیست؟

از توالی ژنوم فردی تا سنسورهای پیچیده، امروزه اطلاعات بیشتری در مورد سلامت از قبل به دست آمده است. هوش مصنوعی به ما فرصت می دهد تا بینش های عملی را از اقیانوس های داده ای که ما را در حال غرق کردن است، بدست آوریم. مزیت استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری پزشکی این است که بسیار مقیاس پذیر است. همراه با دسترسی به اطلاعات مناسب، AI بالقوه برای تاثیر گذاری بر زندگی تمام ۷٫۵ میلیارد نفر که در حال حاضر در این سیاره زندگی می کنند، وجود دارد.

بزرگترین مزیت AI زمانی حاصل خواهد شد که فراتر از مرزها را ببینیم و برویم. ما باید در سراسر کشورها، جوامع و صنایع برای گسترش استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری پزشکی همکاری کنیم.

با این حال، هشدارهای مختلف نیز وجود دارد. اول اینکه عملکرد سیستم های AI به کیفیت داده بستگی دارد. بنابراین، ما ابتدا باید اطلاعات بهداشتی را که دقیق  و بی طرف هستند، ارزیابی کنیم.

دوم، قول مقیاس پذیری با نیاز به نوعی استاندارد سازی داده ها به وجود می آید. به عنوان مثال، استانداردهای تلفن در سرتاسر جهان به ما در برقراری ارتباط با یکدیگر کمک می کند. به طور مشابه، اگر یک استاندارد جهانی برای گرفتن اطلاعات تصویری وجود داشته باشد، می توانیم این تصاویر را مستقیما در بیماران سراسر جهان مقایسه کنیم.

چالش سوم در استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری پزشکی ، شفافیت و اعتماد است. مقیاس پذیری AI یک شمشیر دو طرفه است زیرا اشتباهات نیز می توانند مقیاس پذیر باشند.

استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری پزشکی به عنوان یک موضوع مشترک در سراسر برنامه های تشخیصی پزشکی در حال ظهور است

آیا ما نیاز به شفافیت بیشتری در سیستم های AI داریم؟ اگر چنین است، چرا؟

بله، من فکر می کنم ما به سیستم های AI شفاف نیاز داریم. به خصوص در زمینه پزشکی، مسائل بالایی در تصمیمات ما وجود دارد. مشارکت بین هوش انسانی و هوش مصنوعی باید بر مبنای اعتماد ایجاد شود.

هنگامی که سیستم AI بر خلاف شهود بشر پاسخ می دهد، مهم است که آن را درک کنید. ما باید کشف کنیم که آیا سیستم AI در حال تلاش برای این است که چیزی به ما آموزش می دهد یا اینکه اشتباه از هوش مصنوعی و برنامه ریزی آن است. شفافیت نیز تضمین می کند که سیستم های هوش مصنوعی ارزش های انسانی ما مانند عدالت، استقلال و احترام  که پزشکان به بیماران خود می دهند را منعکس کنند.

تصور کنید اگر مجبور نباشیم برای تشخیص ارتروز، منتظر صدمه و درد استخوان باشیم. اگر بشه قبل از بروز هرگونه علائمی بیماری های خودمون رو تشخیص بدیم چی؟ اگه بتونیم قبل از بروز بیماری آن را درمان کنیم چی؟ به نظر شما جان چند نفر نجات داده میشه؟ چند نفر از نرمی استخوان، سرطان و خیلی بیماری های دیگه جان سالم به درمیبرند؟ آیا به نظر شما میشه به چنین سیستمی اعتماد کرد؟

استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری پزشکی به عنوان یک موضوع مشترک در سراسر برنامه های تشخیصی پزشکی در حال ظهور است

استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص سرطان

در بررسی استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری پزشکی ، محققان می گویند هوش مصنوعی در حال حاضر بهتر و سریع تر در تشخیص سرطان از پزشکان است.

استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری پزشکی به عنوان یک موضوع مشترک در سراسر برنامه های تشخیصی پزشکی در حال ظهور است

دقیق تر از متخصصین پوست.

یک سیستم AI که توسط یک تیم از آلمان، فرانسه و ایالات متحده ساخته شده است، می تواند به طور چشمگیری قدرت بیشتری در تشخیص سرطان پوستی نسبت به متخصصین پوستی داشته باشد. در این تحقیق، این نرم افزار قادر به تشخیص دقیق سرطان در ۹۵٪ تصاویر از مدلهای سرطانی و نقاط خوش خیم بود، در حالی که یک تیم متشکل از ۵۸ متخصص پوست  توانست ۸۷٪ موارد را تشخیص دهد.

استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری پزشکی به عنوان یک موضوع مشترک در سراسر برنامه های تشخیصی پزشکی در حال ظهور است

یک الگوریتم برای سرطان پروستات

محققان چینی الگوریتمی را ایجاد کرده اند که می تواند سرطان پروستات را دقیقا مثل یک متخصص فوق حرفه ای تشخیص دهد. رهبر پژوهشی تیم تولیدی این سیستم هوش مصنوعی Hongqian Guo از دانشگاه نانجینگ گفت: “این الگوریتم کمک خواهد کرد پاتولوژیست ها تشخیص سریعتری در مورد سرطان داشته و حس قضاوت انسانی را که شرایط روزمره در آن تاثیر دارد، را از بین ببرد. استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری پزشکی و سرطان پروستات بسیار موثر است.

استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری پزشکی به عنوان یک موضوع مشترک در سراسر برنامه های تشخیصی پزشکی در حال ظهور است

هدف قرار دادن تومورهای سر و گردن

محققان دانشگاه تگزاس، هوستون، یک نرم افزار را برای تشخیص دقیق شکل تومورهای سر و گردن ایجاد کرده اند. در مطالعات انجام شده، پزشکان آموزش دیده به طور گسترده ای ارزیابی حجم تومور را انجام داده اند. این نرم افزار انکولوژیست های پرتویی را قادر می سازد درمان های خود را به طریق بهینه تری در محل سرطان انجام دهند و این خیلی مهم است زیرا این نوع از سرطان ها در نقاط حساس بدن انسان یعنی سر و گردن هستند.

استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری پزشکی به عنوان یک موضوع مشترک در سراسر برنامه های تشخیصی پزشکی در حال ظهور است

سرطان روده بزرگ

دانشمندان یوکوهاما، ژاپن، یک نرم افزار را طراحی کرده اند که می تواند سرطان روده بزرگ را در مراحل اولیه خود با دقت ۸۶٪ تشخیص دهد. تشخیص محل این نوع سرطان بسیار دشوار است زیرا قبل از اینکه تومورها بدخیم و کشنده شوند، به عنوان سلول های سرطانی وارد جریان خون می شوند، بنابراین تشخیص زود هنگام بسیار مهم است. اینجاست که استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری پزشکی به کار می آید

استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری پزشکی به عنوان یک موضوع مشترک در سراسر برنامه های تشخیصی پزشکی در حال ظهور است

سرطان پستان

محققان در کالج امپریال لندن با DeepMind Health در حال کار با تکنیک های مبتنی بر AI برای بهبود دقت غربالگری سرطان پستان هستند. با مطالعه ۷،۵۰۰ ماموگرام، آنها امیدوارند که نرم افزاری ایجاد کنند که تشخیص اشتباهی مثبت کاذب را کاهش دهد. آنها قصد دارند یافته های خود را در اواخر امسال معرفی کنند.

امروز الگوریتم‌های کامپیوتری در حال انجام وظایفی باورنکردنی هستند با دقت بالا، در ابعاد عظیم، با استفاده از هوش شبه انسانی. و به این هوش کامپیوترها معمولا AI گفته می‌شود یا هوش مصنوعی. هوش مصنوعی به وجود آمده تا تاثیر شگرفی درزندگی آینده ما داشته باشد. با این وجود امروزه هنوز با چالش‌های بزرگی روبرو هستیم در شناسایی و تشخیص چندین بیماریخطرناک، مانند بیماری‌های عفونی و سرطان. هر سال هزاران بیمار جان خود را به خاطر سرطان کبد یا دهان از دست می‌دهند.بهترین روش ما برای کمک به این بیماران شناسایی و تشخیص زودهنگام این بیماری‌ها است. خوب امروز چطور این بیماری‌ها را شناسایی می‌کنیم، و آیا هوش مصنوعی می‌تواند کمک کند؟

در بیمارانی که، متاسفانه، مشکوک به این بیماری‌ها هستند، پزشک متخصص ابتدا دستور می‌دهد در پروسه استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری پزشکی ، تصویربرداری‌های پزشکی بسیار گرانی مانند تصویربرداری فلوئورسانت، سی‌تی و ام‌آر‌آی انجام شوند. بعد از گرفتن آن تصویرها، پزشک متخصص دیگری با آن تصاویر تشخیص می‌دهد و با بیمار صحبت می‌کند. و می‌بینید که این فرایندی بسیار هزینه‌بر است، و هم به پزشکان متخصص نیاز دارد، و هم فناوری‌های گران‌قیمت تصویربرداری پزشکی، و برای کشورهای در حال توسعه کاربردی تلقی نمی‌شود. و البته برای بسیاری از کشورهای صنعتی هم به همچنین. پس می‌توانیم این مشکل را با هوش مصنوعی حل کنیم؟ امروز، اگر می‌خواستم با معماری‌های هوش مصنوعی سنتی

این مشکل را حل کنم، به ۱۰٫۰۰۰ — تکرار می‌کنم، لازم بود اول چیزی حدود ۱۰٫۰۰۰ از این تصویرهای بسیار گران گرفته شوند. پس از آن، پیش یک متخصص می‌رفتم، تا آن تصاویر را برای من تحلیل کند. و با استفاده از این دو اطلاعات، می‌توانم یک شبکه عصبی عمیق استاندارد یا یک شبکه یادگیری عمیق بسازم که تشخیص را برای بیماران انجام دهد. مشابه روش اول، روش‌های هوشمصنوعی سنتی هم از مشکلات مشابهی رنج می‌برند. میزان زیادی اطلاعات، پزشکان متخصص و فناوری‌های تصویربرداری تخصصی پزشکی.

خوب، آیا در مورد استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری پزشکی می‌توانیم معماری‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیرتر، موثرتر و باارزش‌تری ایجاد کنیم که این مشکلات بسیار مهم که امروز پیش روی ما هستند را حل کنند؟ و این دقیقا کاری است که گروه من در آزمایشگاه رسانه MIT انجام می‌دهد. ما گونه‌های مختلف نامعمولی از معماری هوش مصنوعی اختراع کرده‌ایم تا بعضی از مهم‌ترین چالش‌های امروزی پیش رو در تصویربرداری پزشکی و آزمایش‌های بالینی را حل کنیم. در مثالی که امروز با شما مطرح کردم، دو هدف داشتیم. هدف اول کاهش تعداد تصاویرمورد نیاز برای آموزش به الگوریتم‌های هوش مصنوعی بود. هدف دوم — جاه‌طلب‌تر شدیم، می‌خواستیم استفاده از فناوری‌های گران تصویربرداری پزشکی را هم برای بررسی بیماران کاهش دهیم. خوب چطور این کار را کردیم؟ برای هدف اول‌مان، به جای شروع با ده‌ها هزار تصویر گران‌قیمت پزشکی مثل هوش مصنوعی سنتی، با یک تصویر پزشکی شروع کردیم. از این تصویر، من و گروهم روشی هوشمندانه برای استخراج میلیاردها بسته اطلاعات پیدا کردیم. این بسته‌های اطلاعات شامل رنگ، پیکسل، هندسه و ترجمه بیماری روی تصویر پزشکی بود. به بیانی، ما یک عکس را به میلیاردها نقطه اطلاعاتی آموزشی تبدیل کردیم، که به طور قابل توجهی میزان اطلاعات لازم برای آموزش را کاهش داد. برای هدف دوم‌مان،

برای کاهش استفاده از فناوری‌های تصویربرداری گران‌قیمت پزشکی برای بررسی بیماران، ما با یک عکس استاندارد با نور سفید شروع کردیم، که با یک دوربین DSLR یا دوربین گوشی از بیمار گرفته شده بود. بعد، آن میلیاردها بسته اطلاعاتی را یادتان هست؟ما آنها را از تصویر پزشکی روی این عکس انداختیم، تا چیزی بسازیم که به آن تصویر مرکب می‌گوییم. در عین ناباوری، فقط به ۵۰ عکس — تکرار می‌کنم، فقط ۵۰ — از این عکس‌های ترکیبی را برای آموزش الگوریتم‌مان برای بازدهی بالا نیاز داشتیم. برای خلاصه کردن روش‌مان، به جای استفاده از ۱۰٫۰۰۰ عکس پزشکی خیلی گران، حالا می‌توانیم الگوریتم هوش مصنوعی را به روشی نامعمول آموزش دهیم،