کاربرد هوش مصنوعی در دامپزشکی
فهرست مطالب
Toggleهوش مصنوعی به عنوان یکی از فناوریهای نوظهور، در سالهای اخیر توانسته است در بسیاری از زمینهها اعم از صنعت، حمل و نقل، ارتباطات و بهداشت پیشرفتهای چشمگیری داشته باشد. یکی از حوزههایی که هوش مصنوعی قابلیتهای فراوانی در آن دارد، دامپزشکی است. با استفاده از الگوریتمها و مدلهای هوشمند، هوش مصنوعی میتواند در تشخیص بیماریها، پیشبینی آسیبها و بهبود خدمات درمانی به دامها به کمک دامپزشکان و متخصصان دامپزشکی بیاید. در این مقاله، به بررسی کاربرد هوش مصنوعی در دامپزشکی، پیشرفتهای اخیر و چالشهای موجود پرداخته می شود.
تشخیص بیماریهای حیوانات
یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در دامپزشکی، تشخیص بیماریها در دامهاست. با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین و شبکههای عصبی، میتوان الگوهای بیماریها را شناسایی و تشخیص داد. به عنوان مثال، با تحلیل دادههای آزمایشگاهی مانند نمونههای خون، اسپرم و بافت، میتوان بیماریهای مشترک در دامها را تشخیص داد و به موقع اقدامات درمانی لازم را انجام داد.
به عنوان مثال، هوش مصنوعی می تواند برای تشخیص بیماری آدیسون در سگ ها استفاده شود ، که می تواند عواقب بسیار جدی برای سگ ها داشته باشد. تشخیص بیماری آدیسون معمولا در سگ ها سخت است. از آنجایی که علائم بیماری مشابه بسیاری از بیماری های رایج سگ هاست، این امر باعث می شود که پزشکان احتمال ابتلا به بیماری آدیسون را نادیده بگیرند. سگ مبتلا به بیماری آدیسون ممکن است علائمی مانند: کاهش وزن،افسردگی، نوشیدن آب زیاد، ناتوانی در مقابله با استرس ،اسهال مکرر و کم بودن اشتها داشته باشد با وجود اینکه درمان به موقع می تواند به سگ های مبتلا به بیماری آدیسون کمک کند تا طول عمر طبیعی داشته باشند، اما همه این علائم مبهم و رایج برای پزشکانی که سعی در تشخیص دقیق این بیماری دارند به مانعی تبدیل شده است.
خوشبختانه، استفاده از هوش مصنوعی راه حلی برای این معضل ارائه می دهد. امروزه، یک الگوریتم مبتنی بر هوش مصنوعی که توسط دامپزشکان دانشکده دامپزشکی دانشگاه کالیفرنیا توسعه یافته است، نقش مهمی در تشخیص بیماری ایفا می کند. بیماری آدیسون منجر به ترشح ناکافی هورمون در سگ ها می شود که باعث خطا در جواب آزمایش می شود. الگوریتم مبتنی بر هوش مصنوعی برای شناسایی تفاوت ها و گزارش آزمایش های غیر طبیعی خون طراحی شده اند.
دوره پایتون و ریاضیات هوش مصنوعی
https://iransmartech.com/wp-content/uploads/2023/09/الهه-کاظمی-1.m4v پایتون و ریاضیات هوش مصنوعی عضویت در گروه VIP کالج AI 30ساعت 6هفته دو گواهی پایان دوره معتبر تمرینات…
وبینار هوش مصنوعی و هوش طبیعی
هوش مصنوعی و هوش طبیعی: یه عالمه فرصت و چالش!
همیشه دوست داشتی بدونی هوش مصنوعی چیه و چطوری کار میکنه؟تو این وبینار، با هوش مصنوعی و هوش طبیعی آشنا میشی و میفهمی که چه جوری میتونن زندگی و کارمون رو تغییر بدن.از فرصتهای جذاب هوش مصنوعی میشنوی و با چالشهای پیش روی اون آشنا میشی.پس یه فرصت به خودت بده و تو این وبینار شرکت کن!مطمئنم که پشیمون نمیشی
AI Jummpin
مدت دوره : 45 ساعت – 60 جلسه 45 دقیقه ای (2 ماه – روزانه 45 دقیقه آفلاین)
با روزانه 45 دقیقه زمان برای یادگیری هوش مصنوعی، نیاز خود به دانش هوش مصنوعی را بر طرف کنید.
ویژه افرادی که فرصت کافی برای یادگیری ندارند…
مینی دوره پایتون
شروع از صفر
اگه به هوش مصنوعی علاقه داری و نمیدونی از کجا شروع کنی؛ اگه تحصیلات مرتبط با هوش مصنوعی نداری ولی دوست داری وارد دنیای هوش مصنوعی بشی؛ بوتکمپ شروع از صفر یکی از بهترین دوره های هوش مصنوعی هست که با مدرک معتبر شما میتوایند وارد فضای کسب و کار هوش مصنوعی بشوی
این دوره که 70 ساعت طول میکشه و در 3 ماه آموزشی مسیر درست و کاربردی هوش مصنوعی را یادمیگیری و آماده میشی برای متخصص شدن.
متخصص شو
در بین افراد علاقه مند به هوش مصنوعی، افرادی هستند که به طور پراکنده تا حدودی با هوش مصنوعی آشنا هستند، حتی برنامه نویسی را فراگرفته اند و تا جاهایی پیش رفته اند و اکنون دنبال متخصص شدن و پیدا کردن راه تخصصی خود هستند. بوتکمپ متخصص شو برای این طراحی شده است که این افراد ابتدا با ساختار شبکه های عصبی و یادگیری عمیق که زیرشاخه یادگیری ماشین است آشنا شوند و سپس به سمت تخصص مورد علاقه خود یعنی یادگیری عمیق تخصصی با رویکرد بینایی ماشین یا NLP حرکت کنند. در این بوتکمپ ابتدا 20 ساعت با مفاهیم پایه و معماری های پایه یادگیری عمیق آشنا شده و پس از انتخاب تخصص مورد علاقه خود یعنی بینایی ماشین یا NLP؛ 25 ساعت در حوزه مورد نظر با خدمات جانبی فراوان آموزش ها را فرا می گیرند.
بوتکمپ طراحی و توسعه کسب و کار هوش مصنوعی
افراد زیادی هستند که به اندازه کافی در زمینه هوش مصنوعی آموزش دیده اند و دوره ها و منابع مختلف را بررسی کرده و دید نسبتا خوبی نسبت به هوش مصنوعی پیدا کرده اند ولیکن یک مشکل اساسی دارند. این افراد هنوز خوب تجربه کسب نکرده اند و در صورت ورود به بازار کار به مشکلات زیادی از جمله ناامیدی دچار میشوند. بوتکمپ AI master طراحی شده تا افراد با حضور یک منتور خوب و با مسائل واقعی دست و پنجه نرم کنند و ریسک حضور در محیط های کسب و کار را کاهش دهند. این بوتکمپ شامل 35 ساعت آموزش اصول تجاری سازی و حرفهای در هوش مصنوعی است که شامل 10 جلسه 90 دقیقه ای منتورینگ با حضور افراد باتجربه صنعت میباشد. در پایان افراد یک مساله واقعی را حل کرده و با رزومه و تجربه خوبی وارد فضای کار میشوند.
بوت کمپ جامع
اگه تو هم از اونایی هستی که اسم هوش مصنوعی رو شنیدی ولی نمیدونی از کجا شروع کنی ؛ اگه از دیدن دوره های پراکنده هوش مصنوعی خسته شدی و دنبال یه دوره کامل هستی، کالج هوش مصنوعی اسمارتک دقیقا همونیه که میخوای، تا وارد سرزمین هوش مصنوعی بشی و اون رو فتح کنی
180 ساعت دوره آموزشی در مدت 6 ماه از پایتون مقدماتی تا اصول تجاری سازی هوش مصنوعی. در این مدت شما با پروژه هایی که در کلاس ها انجام میدین و با راهبری فردی، میتونین در آخر دوره این انتظار را داشته باشید که به یک متخصص تازه کار در هوش مصنوعی تبدیل بشین و بعد از اون میتونین با انجام پروژه های واقعی در صنعت تجربه کسب کنید. در تمام این مسیر، شتابدهنده اسمارتک در کنار شماست تا اول از همه یک مهندس هوش مصنوعی بشید و بعد از اون بتونید وارد بازار کار بشین و پروژه انجام بدین و یا کسب و کار خودتون را راه اندازی کنید.
پیش بینی بیماری حیوانات
علاوه بر تشخیص بیماریها ، از کاربردهای هوش مصنوعی در دامپزشکی میتوان به پیشبینی وضعیت سلامت حیوانات و خطر ابتلا به بیماریهای احتمالی در آینده و ارائه مراقبتهای پیشگیرانه اشاره کرد.
به عنوان مثال، هوش مصنوعی تا حد زیادی در پیش بینی بیماری مزمن کلیه (CKD) برای گربه ها استفاده می شود. طبق گزارش AAHA ، بیماری مزمن کلیه به اولین علت مرگ در گربه های بزرگتر از پنج سال تبدیل شده است و حدود 30 درصد از گربه های بالای 12 سال از این بیماری رنج می برند. علائم معمول CKD عبارتند از: بوی بد دهان ، بد شدن کیفیت مو ، کاهش وزن ، افسردگی و تغییرمداوم اشتها است
یک الگوریتم مبتنی بر هوش مصنوعی توسط کالج آمریکایی دامپزشکی طراحی شده است که با تجزیه و تحلیل داده های بیش از 150000 گربه ، اکنون توانایی پیش بینی خطر بالقوه ابتلا به CKD را دارد. این الگوریتم با تجزیه و تحلیل و یادگیری مقدار زیادی داده، می تواند با دقت 95 درصد پیش بینی کند که آیا گربه در دو سال آینده به این بیماری مبتلا می شود یا خیر .
اگرچه این پیشبینی نمیتواند از بروز CKD جلوگیری کند، به دامپزشکان اجازه میدهد تا مراقبتهای پیشگیرانه را انجام دهند که به گربهها کمک میکند کمتر رنج ببرند و زندگی طولانیتر داشته باشند.
بهبود خدمات درمانی به دامها
هوش مصنوعی میتواند در بهبود خدمات درمانی به دامها نیز نقش مؤثری ایفا کند. با استفاده از سیستمهای هوشمند، میتوان تشخیص و درمان بیماریها را بهبود بخشید. از جمله کاربردهای هوش مصنوعی در این حوزه میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
رباتهای جراحی: با استفاده از هوش مصنوعی، رباتهای جراحی پیشرفتهتر و دقیقتری ساخته میشوند. این رباتها میتوانند در عملیاتهای جراحی دقیقتری درمانی را انجام داده و خطرات کمتری را به دامها وارد کنند.
سامانههای پشتیبانی تصمیمگیری: هوش مصنوعی میتواند در تصمیمگیریهای پزشکی مرتبط با درمان دامها کمک کند. با تحلیل دادههای بالینی و تاریخچه پزشکی دامها، سامانههای هوشمند میتوانند توصیههایی برای تشخیص و درمان بیماریها ارائه دهند.
سیستمهای مانیتورینگ: با استفاده از حسگرها و دستگاههای مانیتورینگ هوشمند، میتوان به صورت پیوسته و در لحظه وضعیت سلامت دامها را نظارت کرد. این اطلاعات میتوانند به دامپزشکان کمک کنند تا به موقع واکنش نشان دهند و درمان مناسب را ارائه دهند.
تشخیص و بررسی تصاویر پزشکی حیوانات
الگوریتم های هوش مصنوعی را می توان برای تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس، اسکن MRI و تصاویر اولتراسوند برای کمک به تشخیص و شناسایی شرایط مختلف در حیوانات استفاده کرد. با آموزش مدلهای یادگیری ماشین بر روی مجموعه دادههای بزرگ تصاویر حاشیهنویسی شده، هوش مصنوعی میتواند الگوها و ناهنجاریهایی را که ممکن است نشاندهنده بیماریها یا آسیبهای خاص باشد، تشخیص دهد.
کمک به دامپزشکان در پیشگیری و تشخیص
هوش مصنوعی میتواند با در نظر گرفتن مشخصات منحصربهفرد حیوانات، اطلاعات ژنتیکی و سابقه پزشکی آن ها، برنامههای درمانی شخصی سازی شده را برای حیوانات طراحی کند. این رویکرد به دامپزشکان اجازه میدهد تا درمان و داروها را با دقت بیشتری انتخاب کنند، که منجر به بهبود نتایج و کاهش خطرات میشود.
یادداشت برداری خودکار برای دامپزشکان
یادداشت برداری هم برای پزشکان و هم برای دامپزشکان مهم و ضروری است زیرا سوابق بهداشتی و پزشکی حیوانات را ارائه می دهد که به عنوان منابع دقیقی برای دامپزشکان برای تشخیص وضعیت بیماران حیوانات به کار می رود.
با این حال، یادداشت برداری برای دامپزشک به این سادگی نیست. قبل از مداخله هوش مصنوعی، روش سنتی یادداشت های بالینی دامپزشک دستی بود که کار را وقت گیر، نامنظم و سخت می کرد. این مشکل دهها سال بود که دامپزشکان را آزار میداد تا اینکه جیمز زو، استادیار علم دادههای زیستپزشکی، الگوریتمی به نام DeepTag با هوش مصنوعی اختراع کرد .
این نرم افزار با استفاده از هوش مصنوعی و استفاده از پردازش زبان طبیعی قادر به درک متون یادداشت های پزشک و تبدیل اطلاعات متنی به کدهایی است که نشان دهنده علائم و بیماری های خاص هستند . به این ترتیب استخراج اطلاعات از پایگاههای اطلاعاتی بالینی، مقایسه موارد پزشکی و شناسایی موارد مشکوک با خطرات احتمالی بیماری آسانتر میشود.
کشف و توسعه دارو
توسعه داروهای جدید برای سلامت حیوانات می تواند فرآیندی زمان بر و پرهزینه باشد. الگوریتمهای هوش مصنوعی میتوانند با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از دادههای مولکولی، پیشبینی اثربخشی دارو، شناسایی عوارض جانبی بالقوه و بهینهسازی فرمولهای دارویی، فرآیند کشف دارو را تسریع کنند. این مسئله می تواند منجر به تولید داروهای موثرتر و ایمن تری برای حیوانات شود.
نظارت از راه دور دامپزشکان بر حیوانات
با پیشرفت سنسورهای پوشیدنی و دستگاههای نظارت از راه دور، هوش مصنوعی میتواند نظارت مداوم بر علائم حیاتی، سطوح فعالیت و الگوهای رفتاری در حیوانات را تسهیل کند. این نظارت از راه دور دامپزشکان را قادر می سازد تا از راه دور وضعیت سلامت حیوانات را ارزیابی کنند، مداخلات به موقع ارائه دهند و مشاوره های پزشکی از راه دور را به خصوص در شرایطی که دسترسی فیزیکی به کلینیک های دامپزشکی محدود است، ارائه دهند.
تصمیم گیری مبتنی بر داده
الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند حجم زیادی از داده های دامپزشکی از جمله سوابق پزشکی، نتایج آزمایشگاهی و مطالعات تحقیقاتی را پردازش و تجزیه و تحلیل کنند. با استخراج نتایج از این داده ها، هوش مصنوعی می تواند به دامپزشکان در تصمیم گیری های مبتنی بر شواهد، شناسایی روندها، پیش بینی شیوع بیماری و اجرای اقدامات پیشگیرانه کمک کند.
مدیریت جمعیت حیوانات
هوش مصنوعی می تواند به نظارت و مدیریت جمعیت حیوانات، به ویژه در تلاش های حفاظت از حیات وحش کمک کند. سیستمهای مجهز به هوش مصنوعی میتوانند دادههای تلههای دوربین، تصاویر ماهوارهای و حسگرهای صوتی را برای شناسایی و ردیابی گونههای در خطر انقراض، نظارت بر شرایط زیستگاه و شناسایی فعالیتهای غیرقانونی تجزیه و تحلیل کنند و در نتیجه به حفاظت و حفاظت از رفاه حیوانات کمک کنند.
چالش های هوش مصنوعی در دامپرشکی
هرچند کاربردهای هوش مصنوعی در دامپزشکی روبه رشد است اما همچنان چالشهایی وجود دارد که میتواند روند پیشرفت را کند کند. برخی از این چالشها عبارتند از:
دسترسی به دادهها: برای اجرای الگوریتمهای هوش مصنوعی، نیاز به دسترسی به دادههای بزرگ و با کیفیت است. اما در برخی مناطق دسترسی به دادههای مورد نیاز سخت است و یا کیفیت این دادهها به اندازه کافی بالا نیست.
تفسیر ناقص: در بعضی موارد، تصمیمگیریهای هوش مصنوعی ممکن است به دلایل فنی یا پیچیدگیهای آماری تفسیر ناقصی داشته باشند.
پیشرفتهای مداوم در هوش مصنوعی نویدبخش پیشرفت حوزه دامپزشکی است و امکان تشخیص دقیقتر، درمانهای شخصی و بهبود رفاه حیوانات را فراهم میکند. ادامه تحقیقات، همکاری و فناوریهای هوش مصنوعی آینده مراقبتهای دامپزشکی را متحول خواهد داد.
دیدگاهتان را بنویسید