مقاله ترجمه شده آینده‌ی هوش مصنوعی – روندهای یادگیری ماشین در پاتولوژی و پزشکی

سال نشر: ۲۰۲۵

نوع نگارش مقاله: مروری (Review articles)

تعداد صفحه انگلیسی: ۱۲  صفحه PDF

تعداد صفحه ترجمه فارسی:  ۴۰  صفحه WORD

دانلود رایگان مقاله انگلیسی

کد محصول: M1982

نام ناشر (پایگاه داده): الزویر

نام مجله:   Modern Pathology

عنوان کامل فارسی:

مقاله انگلیسی ترجمه شده ۲۰۲۵ :  آینده‌ی هوش مصنوعی – روندهای یادگیری ماشین در پاتولوژی و پزشکی

عنوان کامل انگلیسی:

Future of Artificial Intelligence – Machine Learning Trends in Pathology and Medicine

چکیده فارسی:

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در حال دگرگون­سازی حوزه پزشکی هستند. در حال حاضر سازمان‌های بهداشتی در حال تدوین استراتژی‌های مدیریتی برای ادغام چنین پلتفرم‌هایی (مجموعه ابزارهای هوش مصنوعی-یادگیری ماشین) هستند که از قدرت محاسباتی الگوریتم‌های پیشرفته برای تجزیه و تحلیل داده‌ها بهره می‌برند و بینش‌های بهتری ارائه می‌دهند که در نهایت به بهبود تصمیم‌گیری بالینی و نتایج بهتر برای بیماران منجر می‌شود. پلتفرم‌ها و روندهای نوظهور هوش مصنوعی-یادگیری ماشین در پاتولوژی و پزشکی، با ارائه راه‌حل‌های نوآورانه برای افزایش دقت تشخیصی، گردش کار عملیاتی، پشتیبانی از تصمیم‌گیری بالینی و نتایج بالینی، این حوزه را بازتعریف می‌کنند. این ابزارها همچنین در تحقیقات پاتولوژی که به تحلیل خودکار تصاویر، کشف شاخص های زیستی، توسعه دارو، کارآزمایی‌های بالینی و تجزیه و تحلیل مولد کمک می‌کنند، به طور فزاینده‌ای ارزشمند هستند. سایر روندهای مرتبط شامل پذیرش عملیات یادگیری ماشین برای مدیریت مدل‌ها در محیط‌های بالینی، کاربرد هوش مصنوعی چندوجهی و چند عاملی برای استفاده از منابع داده متنوع، تحقیقات انتقالی تسریع‌شده و آموزش مجازی برای آموزش و شبیه‌سازی می باشد. به عنوان بخش پایانی مطالعه ما، این مقاله مروری، به بررسی پذیرش فعلی، جهت‌گیری‌های آینده و پتانسیل تحول‌آفرین پلتفرم‌های هوش مصنوعی-یادگیری ماشین در پاتولوژی و پزشکی می‌پردازد و کاربردها، مزایا، چالش‌ها و چشم‌اندازهای آینده آن‌ها را نیز بررسی می کند.

کلیدواژه‌ها: هوش مصنوعی، پاتولوژی محاسباتی، یادگیری ماشین، عملیات

Abstract

Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are transforming the field of medicine. Health care organizations are now starting to establish management strategies for integrating such platforms (AI-ML toolsets) that leverage the computational power of advanced algorithms to analyze data and to provide better insights that ultimately translate to enhanced clinical decision-making and improved patient outcomes. Emerging AI-ML platforms and trends in pathology and medicine are reshaping the field by offering innovative solutions to enhance diagnostic accuracy, operational workflows, clinical decision support, and clinical outcomes. These tools are also increasingly valuable in pathology research in which they contribute to automated image analysis, biomarker discovery, drug development, clinical trials, and productive analytics. Other related trends include the adoption of ML operations for managing models in clinical settings, the application of multimodal and multiagent AI to utilize diverse data sources, expedited translational research, and virtualized education for training and simulation. As the final chapter of our AI educational series, this review article delves into the current adoption, future directions, and transformative potential of AIML platforms in pathology and medicine, discussing their applications, benefits, challenges, and future perspectives.

Keywords: artificial intelligence, computational pathology, machine learning, operations