لا أعتقد أنه يجب أن ينشغل الطبيب أو الممارس الصحي بادخال بيانات المرضى في عصر الذكاء.
لذلك أدعوكم الأن لتجربة واحد من أوائل نماذج الذكاء الطبي العربي (إن لم يكن الأول) و المخصص لإلتقاط و استيعاب كلام و شكوى المريض و بعدة لهجات عربية مختلفة :
الموقع متاح للجميع هنا (فقط مطلوب تسجيل دخول)
https://t.co/27KanP0ocd
بعد تسجيل شكوى المريض صوتيا يقوم النموذج بعدها بتحليل كلام المريض و تحويله إلى اللغة الطبية و بالمصطلحات الطبية المعروفة بشكل دقيق ( و لا أبالغ إذا قلت أن الدقة تصل ٩٩%).
أكبر نقطة قوة تميزه هي دقته التي أبهرتنا و بصراحة لم نكون نتوقع هذا المستوى من الدقة، يعني حتى الكلمة المحلية النادرة يستخرج معناها من السياق و يقول لنا يبدو أن المريض يقصد كذا.
نتيجة لثراء اللغة العربية و لهجاتها المختلفة، تخيلوا هناك أكثر من ٢٠ تعبير لغوي مختلف لكلمة: "عندى حمى" التي تعني إرتفاع درجة حرارة الجسم.
فكرت مع فريقي في مدجبرا أن نجعل النموذج قابل للتجرية في صورة جذابة لموقع Medfor
و إستفدنا من تقنيات الذكاء الإصطناعي، يعني تم تجهيز الموقع في مدة ق��اسية جدا ما تتخيلوها.. بهروني المطورين بصراحة.
أعتقد أن تجربة النموذج أصبحت ممتعة الان في ٣ خطوات فقط:
١- بإمكانكم تجربة تسجيل محادثات إفتراضية لشكوي المريض.
٢- في الخطوات الثانية ضغطة زر تعطيك ملخص عن المحادثة الصوتية يركز على النقاط الجوهرية في شكوى المريض.
٣- الخطوة الثالثة كذلك بضغة زر يقوم النموذج بعمل تحليل مفصل للحالة.
للمهتمين بالجانب التقني: النموذج ناتج عن تدريب أقوى نماذج جوجل على بيانات إفتراضة لأكثر من ٢٠ لهجة عربية.
https://t.co/27KanP0ocd
المجموعة الخامسة ل Systematic review في طريقها للإكتمال، هناك مجال لإشتراك 2 باحثين في الريفيو.
المواضيع دائما حول ال AI and medicine
هذا الموضوع يركز على ال Cardiology
للإنضمام عبر الرابط:
https://t.co/dxVtIqgZgk
سجل بايميلك و انضم للمجموعة (الرسوم الف ريال)
لدي إعتقاد أنه سيكون من الأسهل تعليم الباحثين في المجال الطبي برنامج "التحليل الإحصائي المرجعي R" بدلاً من تعلم برامج تقليدية مثل الSPSS.
تخيلوا هذا الأمر تكتبه في البرنامج ليجري لك "Multivariate analysis "، و هي معادلة مفهومة لكل شخص من المجال الطبي عن ماهية علاقة وزن الطفل مع عمر الأم و دخل الأسرة و حالة التغذية لدى الأم.
فقط أضف اليها اسم ملف البيانات و نوع الregression:
Model <-- glm (low_birth_weight ~ gestational_age + Family_income + mother_nutrition, data=file_name, family= logistic)
هذه فيديو "تطبيق عملي" حاولت أشرح فيها كيفية تحليل الابحاث الطبية "المعقدة" باستخدام R بصورة أتمنى أن تكون سهلة و مفهومة، و ذلك باستخدام:
Generalized Linear Model
هذا الفيديو ربما يحتاج وجود خلفية بسيطة في الأبحاث الطبية:
Epidemiology course, Week 5: Practical generalized linear model, GLM, e... https://t.co/cQHq7LMJEU… via
@YouTube
في الأبحاث الطبية: البحث عن تأثير الدواء أو التدخل الطبي أياً كان يشبه احياناً البحث عن إبرة في كومة قش.
إذا لم تكن لديك إستراتيجية واضحة لإيجاد هذا التأثير فلا داعي لخسارة الوقت و الجهد و المال.
عملية ضبط التجارب السريرية (Clinical Trials) ليست إرتجالية نهائياً و تخضع لمعايير علمية صارمة لا يقدر عليها إلا أولوا العزم من الباحثين.
إبتداءاً بتحديد حجم العينة و كيفية إنشاء مجموعة الدراسة بحيث يقل التحيز و الخطأ، و إنتهاء بتحليل النتائج و تفسير أهميتها الاكلينيكية.
التجارب السريرية لا تتحمل الخطأ حتى و إن كان صغيراً و ليست مرنة كما هو الحال في الدراسات (Observational Studies)
الحوكمة الرقمية لنماذج الذكاء الاصطناعي
ورشة تطبيقية تهم كل مطور ومبرمج
كيف تضمن معايير الحوكمة من بداية الفكرة الى الوصول الى المرحلة النهائية من نشر المشروع
شارفت على الإكتمال ، المجموعة الخامسة ل systematic review
"AI triage in Intracranial hemorrhage"
تبقى باحثين إثنين و نبدأ الخطوات العملية للريفيو:
- Systematic search
- Primary screening
- full text screening
- Data extraction
- Results synthesis
لطلب الإنضمام عبر الرابط:
https://t.co/NXhxf9Xsni
شارفت على الإكتمال ، المجموعة الخامسة ل systematic review
"AI triage in Intracranial hemorrhage"
تبقى باحثين إثنين و نبدأ الخطوات العملية للريفيو:
- Systematic search
- Primary screening
- full text screening
- Data extraction
- Results synthesis
لطلب الإنضمام عبر الرابط:
https://t.co/NXhxf9Xsni
يسرّنا دعوتكِ للمشاركة في دراسة بحثية تهدف إلى التعرف على آراء النساء حول استخدام الذكاء الاصطناعي في فحص وتصوير الثدي بالأشعة ودوره في التشخيص والرعاية الصحية.
رابط الاستبيان:
https://t.co/DI4a26sEJY
للاستفسار:
[email protected]
هل عدد الابحاث المنشورة أهم أم جودة الأبحاث؟
لنتذكر قصة كاري موليس الرجل الذي قدم للعالم تقنية PCR التي قلبت موازين الطب الشرعي وتشخيص الأمراض والأبحاث الجينية إلى الأبد ولا يكاد يخلو منها معمل تحاليل أو مختبر بحثي في العالم ��له.
هل تعلم ان هذا الرجل رغم كل هذا الأثر لم ينشر سوى 6 أبحاث فقط على مدار حياته!!
المشكلة أن نظام التقييم الأكاديمي الحالي بيدفع الناس للاهتمام بالكم أكتر من الكيف على طريقة انشر أكثر حتى لو كانت الفائدة العلمية محدودة تترقى بسرعه وتوصل للمناصب الكبيرة وتحصل على جوائز الدولة ...
وهنا يتحول البحث ��لعلمي من رحلة اكتشاف إلى سباق أرقام.
العلم الحقيقي لا يقاس بعدد الأبحاث وانما بالفكرة الجديدة والحل الحقيقي. ورقة واحدة بتقدم اكتشاف حقيقي أفضل من مليون ورقة تقليدية لا تضيف للعلم شيئا سوى أرقام.
ماهر القاضي
لأول مرة محاضرة كاملة مع تطبيق عملي ل Meta-analysis
كيف نسوي META-ANALYSIS باستخدام برنامج RevMan
من كورس الأونلاين:
Systematic Review and meta-analysis
الكورس كان تدريب عملي اكثر من كونه نظري لمدة 4 أسابيع بمعدل 4 ساعات في الاسبوع .
كل المحاضرات و التدريبات العملية مسجلة و موجودة هنا:
https://t.co/rW4CnvAszK
بدأنا من البداية اعداد سؤال الريفيو الى تحليل الميتا و شمل الكورس الاجزاء التالية:
Week 1: Introduction to Systematic Reviews (Review Question and Systematic Search).
Week 2: Full-text Screening and Data Extraction.
Week 3: Assessment of bias and Conducting Meta-Analysis and Heterogeneity assessment.
Week 4: Publication Bias and finalization of your review.
هذه الصورة تلخص طريقة إجراء ال Meta-analysis في برنامج RevMan ، سأشرحها بحسب الأرقام في الصورة:
1. هنا يجب أن تقوم بإدخال البيانات و ذلك في هذه المربعات البيضاء حيث يجب أن تقوم باستخراج هذه البيانات من جزء ال Resultsفي الدراسات التي أدخلتها في meta-analysis ، يمكنك إدخال المتوسط، أو عدد الحالات المرضية، والعدد الإجمالي (n) لكل مجموعة في الدراسات التي اخترتها.
بعد القيام بذلك، سيتم تحديث النتائج و"مخطط الغابة"(Forest Plot)تلقائيًا ليعكس هذه البيانات المدخلة.
2. هنا يقوم البرنامج اوتوماتيكياً بحساب قيمة التأثير الشامل(Overall Effect estimate ) - هذه هي قيمة التأثير الكلي للدراسات المدخلة في التحليل، و القيمة بين القوسين هي مدى الثقة لهذا التأثير.
3. السطر الأول هنا يعبر عن التباين (Heterogeneity) بين الدراسات المدخلة في تحليل الmeta-analysis ، إذا وجدت قيم عالية للتباين أو significant p value قد يجبرناذلك على عمل خطوة إضافية تسمى تحليل التباين.
4. هذا مخطط الغابة Forest plot و هو تمثيل بياني للتأثيرات التي أخذناها من الدراسات المدخلة في التحليل. هذا الرابط يذهب بك إلى مقالة مفصلة تشرح معنى هذا المخطط (https://t.co/RaRiWvwZmH) .
5. هذا الزر يمكنك بتحريكه يسارا و يمينا أن تكبر أو تصغر مقاس الشكل البياني الخاص بمخطط الغابة.
6. هنا خيارات إضافية - من هنا يمكنك إضافة مزيد من الدراسات إلى النتيجة، وتغيير نموذج التحليل (التأثيرات العشوائية أو الثابتة)، وعرض مخطط الغابة في نافذة منفصلة، وعرض مخطط القمع Funnel plot، وحساب التأثيرات وتغيير إعدادات التحليل.
7. هذه قائمة الاختيار لإدخال دراسات جديدة أو حذف دراسات محددة من التحليل ، و هذه ميزة مفيدة عندما ترغب في إجراء تحليل فرعي (Subgroup analysis).