هوش مصنوعی در سلامت و درمان (Healthcare AI)

ما دقت و سرعت تصمیم‌گیری بالینی را افزایش می‌دهیم.
راهکارهای ما ابزارهای کمکی‌تشخیصی و تحلیلی تولید می‌کنند که به پزشکان، پرستاران و مدیران درمانی کمک می‌کنند سریع‌تر و با اطمینان بیشتر تصمیم بگیرند—همراه با رعایت دقیق حریم خصوصی و استانداردهای بالینی.

 

معرفی کوتاه

با ترکیب بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی و مدل‌های پیش‌بینی، راهکارهای سلامت ما می‌توانند تصاویر پزشکی را تحلیل کنند، اطلاعات مهم را از پرونده بالینی استخراج نمایند و اولویت‌بندی و تریاژ بیماران را به‌صورت خودکار انجام دهند. هدف ما افزایش کیفیت مراقبت، کاهش خطاها و بهبود گردش کار بالینی است.

 

شرح خدمات

  • تحلیل تصاویر پزشکی (Radiology & Pathology AI)
    شناسایی ناهنجاری‌ها در سی‌تی‌اسکن، رادیوگرافی، MRI، و اسلایدهای پاتولوژی با ابزارهای segmentation، detection و quantification برای کمک به تشخیص و پیگیری درمان.

  • استخراج و ساختاردهی اطلاعات بالینی (Clinical NLP & Data Extraction)
    استخراج خودکار داده‌های کلیدی از پرونده‌های الکترونیک سلامت (EHR)، گزارش‌های بالینی و یادداشت‌های پزشکان برای تحلیل بهتر و ساخت پایگاه دانش قابل پرس‌وجو.

  • تریاژ و اولویت‌بندی بالینی (Smart Triage)
    سیستم‌های تصمیم‌یار برای شناسایی بیماران اورژانسی و الویت‌بندی ورودی‌ها در مراکز پذیرش و تلفن‌های اورژانسی.

  • مدل‌های پیش‌بینی بالینی (Predictive Risk Models)
    پیش‌بینی ریسک بستری مجدد، عوارض پس از عمل، نیاز به ICU و پیامدهای بالینی برای برنامه‌ریزی منابع و مداخلات زودهنگام.

  • ابزارهای کمکی تصمیم بالینی (Clinical Decision Support Systems — CDSS)
    پیشنهاد مسیرهای تشخیصی و درمانی مبتنی بر داده و شواهد و ارائه شرح منابع/مراجع برای پزشک.

  • کنترل کیفیت تصویربرداری و بهبود کیفیت (Image Enhancement & QA)
    بهینه‌سازی کیفیت تصاویر، کاهش نویز و چک‌های خودکار کیفیت برای افزایش قابلیت اعتماد خروجی‌های تحلیلی.

  • پیاده‌سازی و MLOps بالینی
    استقرار مدل‌ها با رعایت traceability، versioning، پایش عملکرد بالینی و فرایند بازآموزی کنترل‌شده.

 

کاربردها (نمونه‌های عملی)

  • اولویت‌بندی بیماران اورژانسی بر اساس داده‌های اولیه و علامت‌های حیاتی.

  • کمک به تشخیص ناهنجاری‌ها در تصاویر رادیولوژی و اسلایدهای پاتولوژی.

  • پیش‌بینی ریسک بستری مجدد و برنامه‌ریزی مداخلات پس از ترخیص.

  • اتوماسیون استخراج اطلاعات از پرونده‌ها برای تسهیل گزارش‌نویسی و پژوهش بالینی.

  • پشتیبانی در تصمیمات درمانی با ارائه شواهد مشابه و موارد مرجع.

 

فرآیند همکاری — از ارزیابی تا استقرار

  1. شناسایی نیاز بالینی و KPI — تعیین هدف بالینی، معیارهای تشخیصی و محدودیت‌های عملیاتی.

  2. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده بالینی — آنونیم‌سازی، برچسب‌گذاری توسط خبره بالینی و تضمین کیفیت داده.

  3. طراحی مدل و آموزش — انتخاب معماری مناسب، تنظیم برای داده‌های بیمارستانی و اعتبارسنجی بالینی.

  4. آزمون و اعتبارسنجی بالینی — مطالعات Retrospective و Prospective، مقایسه با استاندارد مرجع و بررسی توسط تیم بالینی.

  5. استقرار تدریجی و پایش عملکرد — فاز Pilot، مقایسه عملکرد در محیط واقعی و اندازه‌گیری اثر بر فرایند کلینیکی.

  6. نگهداری، بازآموزی و ممیزی — پایش drift، بازآموزی با داده‌های جدید و مستندسازی تصمیمات مدل.

 

خروجی‌ها 

  • مدل‌های آموزش‌دیده و بسته‌های استنتاج (Docker / ONNX / TorchScript).

  • API و UI برای ادغام با سیستم‌های بیمارستانی (EHR، PACS).

  • داشبوردهای مانیتورینگ عملکرد و گزارش‌های اعتبارسنجی بالینی.

  • مجموعه داده‌های برچسب‌خورده و گزارش روش‌شناسی.

  • مستندات فنی، پروتکل‌های validation و برنامه استقرار مرحله‌ای.

 

معیارهای سنجش پیشنهادی (نمونه KPIها)

  • حساسیت و اختصاصیت (Sensitivity / Specificity) در آزمون‌های تشخیصی.

  • AUC / ROC برای مدل‌های باینری.

  • کاهش زمان تصمیم‌گیری بالینی (Time-to-Decision).

  • کاهش نرخ بستری مجدد یا عوارض مورد هدف.

  • نرخ خطاهای تشخیصی که نتیجه‌ی بازبینی انسانی را می‌طلبند.

 

امنیت، حریم خصوصی و انطباق

  • حریم خصوصی بیمار در مرکز طراحی: آنونیم‌سازی، کنترل دسترسی مبتنی بر نقش و رمزنگاری داده‌ها.

  • رعایت مقررات: پشتیبانی از پیاده‌سازی سیاست‌های محلی و بین‌المللی (مثلاً GDPR/HIPAA) و انطباق با قوانین ملی سلامت.

  • قابلیت ردیابی و شفافیت: ثبت کامل lineage داده و تصمیمات مدل برای ممیزی بالینی و قانونی.

  • انسان در حلقه (Human-in-the-loop) برای تصمیمات بحرانی و بازبینی خروجی‌های پرریسک.

 

استقرار و گزینه‌ها

  • On-Premise: برای مراکز با نیاز بالا به محرمانگی و کنترل داده.

  • Private / Hybrid Cloud: برای مقیاس‌پذیری همراه با تفکیک داده‌های حساس.

  • Integration-ready: سازگار با استانداردهای سلامت (DICOM, HL7/FHIR) برای اتصال آسان به PACS و EHR.

 

خدمات تکمیلی

  • طراحی و اجرای مطالعات بالینی و کارآزمایی‌های بالینی برای اعتبارسنجی.

  • آموزش تیم بالینی در استفاده از ابزار و تفسیر خروجی‌ها.

  • پشتیبانی در مسیر تأییدیه‌های قانونی و همکاری با تیم‌های کیفیت.

  • مشاوره در طراحی داده‌کاوی برای پژوهش و مقالات علمی.

 

نمونه سناریوی پیاده‌سازی (Use Case)

سیستم کمکی تشخیص رادیولوژیک برای تروما

  • ورودی: تصاویر رادیولوژی و سی‌تی‌اسکن اورژانسی.

  • هدف: تشخیص سریع شکستگی‌ها/خونریزی‌ها و اولویت‌بندی بیماران برای جراحی یا CT تکمیلی.

  • راه‌حل: مدل تشخیصی رادیولوژی ریزتنظیم‌شده، داشبورد هشدار بلادرنگ و اتوماسیون گزارش اولیه برای تیم اورژانس.

  • خروجی: کاهش زمان آماده‌سازی گزارش، افزایش کشف موارد بحرانی و بهبود زمان انتقال به واحد مناسب.

 

چرا ما؟ 

  • ترکیب تجربه بالینی و مهندسی داده برای تولید راهکارهایی که قابل‌پیاده‌سازی و قابل‌تأیید بالینی هستند.

  • فرایند اعتبارسنجی محکم، شفافیت در تصمیمات مدل و تعهد به حریم خصوصی بیماران.

  • مسیر کامل از PoC تا پیاده‌سازی تولیدی با MLOps و پشتیبانی بالینی.