کتاب «هوش مصنوعی در پزشکی»، راهنمایی پیشگام برای کاوش در پتانسیل تحولآفرین هوش مصنوعی (AI) در حوزه سلامت است. این اثر که به قلم متخصصان برجسته تألیف شده، شکاف میان دانش نظری و کاربرد عملی را پُر میکند و منبعی بیبدیل برای فعالان حوزه پزشکی و فناوری است تا در تقاطع پویای این دو علم گام بردارند.
نگاهی گذرا به مشخصات کتاب
- عنوان: هوش مصنوعی در پزشکی (Artificial Intelligence in Medicine)
- ویراستار: Thompson Stephan
- سال انتشار: ۲۰۲۵
- نوبت چاپ: اول
- زبان: انگلیسی
- ناشر: CRC Press
- تعداد صفحات: ۲۶۵
- کتاب ۱۶ فصل دارد.
- فرمت کتاب: PDF
- دریافت کتاب
محتوای کتاب
این کتاب با ساختاری منسجم در چهار بخش، خواننده را گامبهگام از مبانی تا پیشرفتهترین کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی هدایت میکند. هر بخش، دیدگاهی جامع از ادغام هوش مصنوعی در جنبههای گوناگون پزشکی ارائه میدهد.
بخش ۱: مبانی هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی
- فصل ۱: بررسی رویکردهای یادگیری عمیق برای تشخیص آریتمی قلبی: این فصل کاربرد مدلهای یادگیری عمیق (Deep Learning) مانند پرسپترون چندلایه (MLP)، شبکههای عصبی پیچشی (CNN)، شبکههای عصبی بازگشتی (RNN)، حافظه طولانی کوتاهمدت (LSTM) و شبکههای باور عمیق (DBN) را در تشخیص زودهنگام و دقیق آریتمی قلبی (Cardiac Arrhythmia) با استفاده از سیگنالهای الکتروکاردیوگرام (ECG) شرح میدهد.
- فصل ۲: چارچوب یادگیری ماشین مبتنی بر شبکههای عصبی و LDA برای تشخیص زودهنگام سرطان پستان: این فصل بر تکنیکهای یادگیری ماشین (Machine Learning, ML) و یادگیری عمیق، از جمله رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)، جنگل تصادفی (Random Forest)، کا-نزدیکترین همسایه (KNN)، ماشین بردار پشتیبان (SVM) و نایو بیز (Naive Bayes) برای تشخیص زودهنگام سرطان پستان تمرکز دارد. همچنین، به استفاده از تحلیل تشخیص خطی (LDA) و تحلیل مؤلفههای اصلی (PCA) برای پالایش دادهها و انتخاب ویژگی میپردازد.
- فصل ۳: الگوریتمهای یادگیری عمیق پیشرفته برای تشخیص زودهنگام بیماریهای چشمی با استفاده از تصاویر فوندوس: این فصل کاربرد یادگیری انتقال (Transfer Learning) با مدلهایی چون VGG-19 ،MobileNet-v2 ،EfficientNetB3 و ResNet-34 را برای طبقهبندی چندبرچسبی بیماریهای چشمی از روی تصاویر فوندوس (Fundus Images) بررسی کرده و یک رابط کاربری گرافیکی (GUI) برای تسهیل فرآیند تشخیص معرفی میکند.
بخش ۲: شناسایی و تشخیص بیماری
- فصل ۴: رویکردی مبتنی بر ترنسفورمر بینایی برای تشخیص تومور مغزی: این فصل به ارزیابی عملکرد مدلهای یادگیری عمیق مانند MobileNetV2، ترنسفورمر بینایی (Vision Transformer)، ResNet-50 و VGG16 در تشخیص تومورهای مغزی از روی تصاویر MRI میپردازد و نتایج را بر اساس معیارهای صحت (Accuracy)، دقت (Precision)، بازیابی (Recall) و امتیاز F1 مقایسه میکند.
- فصل ۵: تشخیص زودهنگام سرطان پوست از طریق همکاری انسان و کامپیوتر: این فصل یک اپلیکیشن تحت وب مبتنی بر معماری ResNet50 را برای تشخیص و طبقهبندی انواع سرطان پوست از روی تصاویر درماتوسکوپی (Dermatoscopic Images) معرفی میکند که با هدف کمک به بیماران و پزشکان از راه دور طراحی شده است.
- فصل ۶: بهبود تشخیص توده در تصاویر ماموگرافی: این فصل یک متدولوژی پیشرفته را با ترکیب تبدیل موجک مختلط دو درختی (DTCWT)، توصیفگرهای فوریه (Fourier Descriptors) و شبکههای عصبی مصنوعی (ANN) برای بهبود تشخیص توده در تصاویر ماموگرافی پایگاه داده MIAS تشریح میکند.
- فصل ۷: مدلی مبتنی بر یادگیری عمیق برای تشخیص زودهنگام کووید-۱۹: این فصل یک سیستم یادگیری عمیق برای تشخیص سریع کووید-۱۹ با استفاده از تصاویر رادیوگرافی قفسه سینه ارائه میدهد و مدلهایی نظیر CNN ،VGG16 ،ResNet50 و DenseNet را ارزیابی میکند.
- فصل ۸: تشخیص فعالیت تشنج در تصاویر fMRI: این فصل بر توسعه مدلهای یادگیری عمیق برای تحلیل تصاویر رزونانس مغناطیسی عملکردی (fMRI) جهت تشخیص و طبقهبندی فعالیت تشنج تمرکز دارد تا به بهبود فرآیندهای درمانی اختلالات عصبی مانند صرع کمک کند.
بخش ۳: پیشبینی بیماری و بهداشت عمومی
- فصل ۹: بهبود دقت پیشبینی پاسخ به شیمیدرمانی نئوادجوانت: این فصل کاربرد مدل U-NET و شبکههای CNN را در قطعهبندی تصویر (Image Segmentation) و پیشبینی پاسخ به شیمیدرمانی نئوادجوانت (Neo-adjuvant Chemotherapy) در بیماران مبتلا به سرطان پستان با استفاده از دادههای MRI بررسی میکند.
- فصل ۱۰: چارچوب پیشبینانه یادگیری ماشین برای مدیریت دیابت: این فصل یک چارچوب مبتنی بر طبقهبند کا-نزدیکترین همسایه (KNN) را برای پیشبینی عوارض دیابت، مانند مشکلات قلبی و کلیوی، بر اساس پارامترهای خونی پیشنهاد میکند.
- فصل ۱۱: رویکرد ترکیبی نورو-فازی و نایو بیز برای پیشبینی آنفولانزای خوکی: این فصل یک سیستم هوشمند را معرفی میکند که با ترکیب سیستم نورو-فازی (Neuro-Fuzzy) برای انتخاب ویژگی و طبقهبند نایو بیز (Naive Bayes)، دقت پیشبینی آنفولانزای خوکی را افزایش میدهد.
- فصل ۱۲: بهبود تصمیمگیری در بهداشت عمومی مادران: این فصل چارچوب تحلیل پیشبینانه مبتنی بر کشف دانش (KDPA-MH) را برای تحلیل دادههای سلامت مادران معرفی میکند. این سیستم با استفاده از تکنیکهای دادهکاوی و مدلسازی پیشبینانه، از تصمیمگیری آگاهانه در سطوح استراتژیک و عملیاتی پشتیبانی مینماید.
بخش ۴: مراقبت از بیمار و بهبودها
- فصل ۱۳: بهبود مراقبت و درمان بیمار از طریق هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI): این فصل نقش هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI, XAI) را در بهبود تجربه بیمار و اعتماد به خدمات درمانی مبتنی بر هوش مصنوعی، از تشخیص و درمان گرفته تا وظایف اداری، تحلیل میکند.
- فصل ۱۴: بهبود شرحنویسی خودکار تصاویر پزشکی: این فصل یک مدل هیبریدی نوآورانه (VGG-ELECTRA) را برای شرحنویسی خودکار (Image Captioning) رادیوگرافیهای قفسه سینه پیشنهاد میکند که با هدف کاهش بار کاری رادیولوژیستها طراحی شده است.
- فصل ۱۵: تشخیص بیماری پارکینسون با مدل یادگیری عمیق: این فصل بر توسعه یک مدل یادگیری عمیق برای تشخیص و پایش زودهنگام بیماری پارکینسون تمرکز دارد. این سیستم از دادههای حسگرهای الکترومیوگرافی (EMG) در یک بستر مبتنی بر اینترنت اشیاء (IoT) استفاده میکند.
- فصل ۱۶: بهبود پیشبینی بیماری قلبی با الگوریتم هیبریدی KNN-MOPSO: این فصل یک الگوریتم ترکیبی از طبقهبند KNN و بهینهسازی ازدحام ذرات چندهدفه (MOPSO) را برای افزایش دقت پیشبینی بیماریهای قلبی از طریق تولید مجموعه دادههای آموزشی بهینه ارائه میدهد.
موضوعات کلیدی که بررسی خواهید کرد
این کتاب کاوشی جامع در قلمرو هوش مصنوعی در پزشکی است و موضوعات زیر را پوشش میدهد:
- شناسایی و تشخیص بیماری: کاربردهای هوش مصنوعی در تشخیص دقیق آریتمی قلبی، انواع سرطان، بیماریهای چشمی، تومورهای مغزی و کووید-۱۹.
- پیشبینی بیماری و بهداشت عمومی: استفاده از هوش مصنوعی برای پیشبینی روند بیماری، مدیریت شرایط مزمن مانند دیابت و بهبود تصمیمگیریها در سیاستگذاریهای بهداشت عمومی.
- مراقبت از بیمار و بهبودها: بررسی نقش هوش مصنوعی در بهبود کیفیت درمان، افزایش مشارکت بیمار و بهینهسازی فرآیندهای اداری، با تأکید ویژه بر هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI).
- روششناسیها و چارچوبهای هوش مصنوعی: بحث عمیق درباره تکنیکهای بنیادی، رویکردهای یادگیری عمیق و کاربردهای نوآورانه آنها در حوزه پزشکی.
وجه تمایز اصلی کتاب، رویکرد عملگرایانه آن است که با ارائه جریانهای کاری قابل اجرا، مفاهیم نظری را به سناریوهای کاربردی در دنیای واقعی پزشکی پیوند میزند.
ابزارها و روشهای مورد استفاده
این کتاب طیف وسیعی از ابزارها و متدهای پیشرفته را پوشش میدهد:
- مدلهای هوش مصنوعی/یادگیری ماشین:
- مدلهای یادگیری عمیق: CNN, MLP, RNN, LSTM, DBN, Vision Transformer, ELECTRA, EfficientNetB3, ResNet, InceptionV3, VGG, AlexNet, GoogleNet, DenseNet, Xception, DarkNet19, ShuffleNet, SqueezNet, NASNet, U-Net.
- الگوریتمهای یادگیری ماشین سنتی: SVM, KNN, Random Forest, Decision Tree, Naive Bayes (NB), Logistic Regression, AdaBoost, MOPSO.
- رویکردهای ترکیبی: الگوریتم هیبریدی KNN-MOPSO، سیستم Neuro-Fuzzy، طبقهبند گروهی (Ensemble Classifier).
- تکنیکها و چارچوبهای کلیدی:
- پیشپردازش دادهها (Data Pre-processing): نرمالسازی، پاکسازی داده، یکسانسازی هیستوگرام (CLAHE) و حذف نویز.
- استخراج ویژگی (Feature Extraction): Fourier Descriptors, GLCM, PCA, LDA, DTCWT, SIFT.
- قطعهبندی تصویر (Image Segmentation): الگوریتم Graph-cut، معماری U-Net، الگوریتم Watershed.
- افزایش دادهها (Data Augmentation): تکنیکهای متنوع برای افزایش حجم و کیفیت دادههای تصویری.
- معیارهای ارزیابی (Evaluation Metrics): Accuracy, Precision, Recall, F1 Score, AUC, Specificity, Sensitivity.
- چارچوبها (Frameworks): کشف دانش در پایگاههای داده (KDD)، همکاری انسان و کامپیوتر (Human-Computer Collaboration)، اینترنت اشیاء (IoT)، پزشکی از راه دور (Telemedicine).
- مجموعهدادههای استفادهشده (Datasets):
- UCI Breast Cancer, ODIR, Kaggle Datasets (Brain Tumor, COVID-19 X-ray, HAM10000), MIAS, NIH Clinical PACS, Cleveland Heart Disease, GenBank, ISPY TRIAL, BRATS, Pima Indian Diabetes, TUH EEG.
- ابزارهای پیادهسازی:
- Kaggle Notebook, Jupyter Notebook, Google Collaboratory, Visual Studio Code, Arduino, Flask.
این کتاب برای چه کسانی مناسب است؟
این کتاب برای طیف وسیعی از مخاطبان، از جمله پژوهشگران، متخصصان بالینی، مهندسان و دانشجویان رشتههای پزشکی، علوم کامپیوتر و فناوری سلامت، یک منبع ضروری است. چه متخصصی باتجربه باشید و چه یک نوآموز در این عرصه، این مجموعه جامع نقشه راهی روشن برای درک تأثیر شگرف هوش مصنوعی بر آینده نظام سلامت ارائه میدهد.
وجه تمایز کتاب چیست؟
- رویکرد عملگرایانه: این کتاب با ارائه جریانهای کاری قابل اجرا، مفاهیم نظری را مستقیماً به کاربردهای واقعی در حوزه پزشکی متصل میکند.
- پوشش جامع و پیشرفته: این اثر کاربردهای نوین مانند ترنسفورمر بینایی (Vision Transformer) برای تشخیص تومور مغزی و مدلهای پیشرفته برای تشخیص زودهنگام سرطان پوست و کووید-۱۹ را بهطور کامل پوشش میدهد.
- تألیف توسط متخصصان برجسته: این کتاب حاصل دانش و تجربه جمعی از متخصصان پیشرو در حوزه هوش مصنوعی کاربردی است که توسط تامپسون استفان، از چهرههای شناختهشده این حوزه، ویراستاری شده است.
جمعبندی نهایی
کتاب «هوش مصنوعی در پزشکی» یک راهنمای استراتژیک برای درک و پیادهسازی قدرت تحولآفرین هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی است. این اثر با فراتر رفتن از مبانی نظری و تمرکز بر کاربردهای عملی، بینشهای عمیق و تکنیکهای پیشرفته را در اختیار خوانندگان قرار میدهد و آن را به منبعی ضروری برای تمام علاقهمندان به پیشگامی در آیندهٔ نظام سلامت تبدیل کرده است.
به دلیل بروز مشکلات فنی، امکان پرداخت آنلاین موقتاً غیرفعال است.برای ثبت هرگونه درخواست مربوط به فایل، لطفاً با ما تماس بگیرید.