استدلال بالینی: شهود بهتر است یا تحلیل؟

هاوس: من یک تشخیص‌دهنده (diagnostician) هستم. می‌فهمم مشکل مردم چه هست و حلش می‌کنم.ملودی: مگر همه‌ی دکترها همین کار را نمی‌کنند؟هاوس: چرا؛ ولی هیچ‌کدام مثل من نمی‌توانند برقصند! سریال تلویزیونی House M.D تشخیص (Diagnosis) فرایندی مرحله به مرحله است که از داده‌های ورودی (معمولاً تظاهرات بیمار از بیماری) شروع شده و به یک خروجی (تشخیص

درمان علامتی در فارنژیت حاد

بخش عمده‌ای از مراجعه به پزشکان در فصل‌های سرد سال به دلیل گلودرد یا فارنژیت است. در برخورد با شکایت گلودرد یکی از مهم‌ترین موارد، افتراق علت‌های ویروسی و باکتریایی با شرح‌حال، معاینه و نهایتاً در صورت نیاز، تست‌های آزمایشگاهی است. پیش‌تر در درسی جداگانه به بررسی نحوه تشخیص و افتراق فارنژیت ویروسی از نوع

تعریف و تشخیص آنافیلاکسی

آنافیلاکسی به معنای واقعی کلمه یک «اورژانس» است. در صورت تشخیص ندادن یا عدم تجویز داروی صحیح و مؤثر، می‌تواند فرد را ظرف چند دقیقه به کام مرگ بکشاند. اینطور هم نیست که فقط در اورژانس‌ها آن را ببینیم. آنافیلاکسی در هر شرایطی و در هر محیطی می‌تواند اتفاق بیفتد و توانایی تشخیص و مدیریت

راهنمای آمادگی – البته که حداقلی – برای شیفت بیمارستان | یک نقشهٔ راه

این عنوان ممکن است آن‌قدر ادعای بزرگی باشد که مجاب‌مان بکند وقتی آن را می‌بینیم، صفحه را ببندیم و آن نوشته را کنار بگذاریم. مگر اتفاقاتی که در کشیک می‌تواند بیفتد، یکی دو تا است؟ اگر این‌گونه بود که همه می‌توانستند هر جایی کشیک بدهند. کاملاً درست می‌گویید. آن «البته که حداقلی» که بین دو

استدلال بالینی: نقص تفکر یا نقص دانش؟

آسان است که با داشتن اطلاعات بی‌‌نقص، یک تصمیم بی‌‌نقص گرفت؛ [اما] پزشکی از تو می‌‌خواهد که با وجود اطلاعات ناقص، تصمیم بی‌‌نقص بگیری. قوانین پزشکی؛ سیدارتا موکرجی آخرین فردی که تشخیصش برای شما و سایر اعضای کادر درمان – حداقل در روز نخست مشخص نبود – به خاطر بیاورید. در موردش چطور فکر کردید؟

چارچوبی برای استفاده از AI در علوم پزشکی و بالین

سال ۲۰۲۳، در طی بررسی انجمن پزشکان آمریکا از پزشکان، آن‌ها بیشترین استفاده‌های بالینی از هوش مصنوعی را در حوزه‌های زیر، ذکر کردند: به جز مواردی که نیازمند ادغام AI با سیستم الکترونیکی ثبت اطلاعات بیمار است، در کشور ما نیز از موارد فوق و دیگر موارد، می‌شود استفاده کرد و در حال حاضر نیز

معرفی ابزارهای هوش مصنوعی برای علوم پزشکی

پیش از آن‌که بحث‌های تئوری در مورد هوش مصنوعی را ادامه بدهیم، شاید بهتر باشد کمی در محیط این ابزارها غوطه‌ور شده و با آن‌ها آشنا بشویم و اخت بگیریم. به همین خاطر در ادامه ابزارهایی را که در حوزه مطالعه، تحقیق و بالین به دانشجوها و افراد شاغل در علوم پزشکی کمک می‌کنند، معرفی

چالش و خطرات هوش مصنوعی در پزشکی

اکنون که مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) را می‌شناسیم، بهتر می‌توانیم از چالش‌های کار کردن با آن‌ها – به خصوص مسائلی که در پزشکی با آن برخورد داریم – بگوییم. فراموش نکنیم که هستهٔ مرکزی یک مدل بزرگ زبانی، پیش‌بینی بهترین کلمهٔ بعدی است و دوباره تأکید می‌کنیم که مدل‌ها، برای یادگیری به داده نیاز داشته

بحث بر سر A یا I؟  تعاریف مرتبط با هوش مصنوعی از نگاه پزشکی

روزهای نخست ورود به بالین را به خاطر دارید؟ انگار همه با یک زبان بیگانه سخن می‌گویند و ما در این سرزمین غریبیم؛ از مخفف‌هایی که برای زمان داروها می‌گویند تا بیماری‌ها، عمل‌ها و پروسیجرها. حتی کم پیش نمی‌آید که ما نیز شروع می‌کنیم از این زبان استفاده می‌کنیم بدون این‌که بدانیم دقیقاً چه کار

نسخهٔ جدید دکتر گوگل

سناریوی نخست: پسر ۱۹ ساله‌ای را در اورژانس می‌بینید. درد شدید شکم دارد. تهوع او نسبتاً شدید است و یک بار استفراغ کرده است. آزمایشش، تعداد لکوسیت حدود یازده هزار عدد در میکرولیتر را نشان می‌دهد. سونوگرافی شکم درخواست می‌کنید که می‌گوید به علت درد بیمار، نمای خوبی برای بررسی از نظر سنگ و آپاندیسیت،

به بالا بروید