اکنون با سه بعدی که تقلا با آن‌ها استرس ایجاد می‌کند، آشنا شده‌ایم. به دو شکل دیگر نیز می‌توان این دسته‌بندی را ادامه داد تا ذهن‌مان در برخورد با این موضوع منظم‌تر گردد. اولی یک طبقه‌بندی قدیمی (برای سال ۱۹۸۸) اما همچنان مفید برای استرس‌های دوران دستیاری است. یک دستیار، در سه سطح استرس را
فرض کنید برادر یا خواهر کوچکتر شما به تازگی در کنکور سراسری شرکت کرده است. رتبه خوبی آورده و می‌خواهد همین دانشگاهی که شما مشغول به تحصیل هستید، دانشجو بشود. کمی شک و تردید دارد. چند باری صحبت کرده‌اید. این بار با یک سؤال دیگر آمده است: «وقتی می‌گویند که پزشکی استرس‌زا است، دقیقاً یعنی
هر استرسی، یک رد پاک‌نشدنی از خود به‌جا می‌گذارد و زنده ماندن پس از هر موقعیت استرس‌زایی یک بها دارد: کمی پیرتر شدن. هانس سلیه ای کاش که این شرایط برایتان آشنا نباشد ساعت به دستت ۲:۱۹ بامداد را نشان می‌دهد. هنوز شش بیمار هستند که ویزیت نشده‌اند – اگر که بیمار دیگری نیاید که
در پزشکی، نحوهٔ بازنمایی مسئله—یعنی چگونگی انتزاع و سازماندهی یافته‌های بالینی پیش از حل مسئله—نقشی کلیدی در موفقیت تشخیصی دارد. برخلاف مسائل ساده و مشخص، بیشتر مسائل پزشکی ماهیتی مبهم دارند و نیازمند توانمندی در معناسازی‌اند. پزشکان خبره با استفاده از توصیف‌گرهای معنایی شکایات بیمار را به شکلی دقیق و انتزاعی بازنمایی می‌کنند، تا بتوانند آن‌ها را به illness scripts مرتبط کنند. این بازنمایی مناسب، تفکر بالینی را هدفمندتر و تشخیص را دقیق‌تر می‌سازد و تفاوت مهمی میان پزشک خبره و مبتدی ایجاد می‌کند.
احتمالاً گربه‌های دانشکدهٔ پزشکی و بیمارستان‌ها نیز جملهٔ «این‌جا ۲+۲ برابر با چهار نمی‌شود» را حفظ هستند. به همین خاطر شاید تعجب کنید که می‌خواهیم همین جمله را توضیح بدهیم. شاید با خود بگویید: «چه چیز این جمله را قرار است توضیح بدهیم؟ معلوم است دیگر. این‌جا دنیای ریاضی نیست؛ دو به اضافه‌ی دو فقط
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
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
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
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
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
