PubMed چکیده/رکورد

Artificial intelligence in pituitary medicine: what should an endocrinologist know?

استودیوی صوتی مقاله

پخش حرفه‌ای فارسی و انگلیسی

در حال بررسی نسخه‌های صوتی ذخیره‌شده…

صوت تولیدشده با هوش مصنوعی است. برای کاربرد علمی یا درمانی، متن و منبع اصلی را بررسی کنید.
خواندن هوشمند فارسی و انگلیسی در حال آماده‌سازی صداهای مرورگر…
تنظیم صدای طبیعی و سرعت

صداهایی که در نامشان «Natural»، «Neural» یا «Online» دیده می‌شود معمولاً طبیعی‌ترند. انتخاب صدا به صداهای نصب‌شده در ویندوز و مرورگر شما بستگی دارد.

چکیده اصلی

Pituitary disorders often include complex radiology imaging, rare clinical presentations, and need for multidisciplinary decision-making and prolonged follow-up, all features that make them a natural target for artificial intelligence (AI). The resulting literature is expanding rapidly, but carries an unfamiliar vocabulary and set of methods, which can leave clinicians without a clear entry point. This short perspective offers such an entry point, succinctly outlining how AI learns from data, how a clinical AI application moves from question to deployment, providing examples, and addressing how to read the field critically.

نتیجه فارسی

هوش مصنوعی به دلیل پیچیدگی‌های تصویربرداری و نیاز به تصمیم‌گیری چندرشته‌ای در غده درون‌ریز، ابزاری بالقوه است. ادبیات در حال رشد است اما برای پزشکان ناشناخته است. این مقاله نحوه عملکرد AI و مراحل توسعه برنامه‌های کاربردی بالینی را توضیح می‌دهد.

  • هوش مصنوعی از داده‌ها یاد می‌گیرد.
  • برنامه‌های کاربردی بالینی از سوال به پیاده‌سازی حرکت می‌کنند.
  • خواندن ادبیات AI به صورت انتقادی ضروری است.
  • ادبیات در حال گسترش است اما واژگان آن ناشناخته است.

ترجمه فارسی چکیده

اختلالات غده درون‌ریز اغلب شامل تصویربرداری رادیولوژی پیچیده، نمایش‌های بالینی نادر و نیاز به تصمیم‌گیری چندرشته‌ای و پیگیری طولانی‌مدت هستند؛ ویژگی‌هایی که آن‌ها را به هدف طبیعی برای هوش مصنوعی (AI) تبدیل می‌کند. ادبیات حاصل به سرعت در حال گسترش است، اما دارای واژگان و روش‌های ناشناخته‌ای است که می‌تواند باعث شود پزشکان بدون نقطه ورود واضحی باقی بمانند. این دیدگاه کوتاه، چنین نقطه ورودی را فراهم می‌کند، به طور خلاصه نحوه یادگیری هوش مصنوعی از داده‌ها، نحوه حرکت یک برنامه کاربردی بالینی از سوال به پیاده‌سازی را شرح می‌دهد، مثال‌هایی ارائه می‌دهد و به نحوه خواندن این حوزه به صورت انتقادی می‌پردازد.

روش پژوهش

مقاله یک دیدگاه (perspective) است و شامل روش‌های تحقیق خاصی نیست.

محدودیت‌ها

مقاله یک دیدگاه کوتاه است و ممکن است جزئیات کامل را پوشش ندهد.

استخراج ساختاریافته از متن منبع

نمای PICO و پیامدها

جمعیت
مریضان مبتلا به اختلالات غده درون‌ریز
مداخله/مواجهه
هوش مصنوعی (AI)
مقایسه
ندارد
حجم نمونه
ندارد

متن کامل اصلی

متن در JumpToDate ذخیره نشده است.

برای بررسی دسترسی کتابخانه‌ای یا خرید، رکورد اصلی را باز کنید.

رفتن به منبع اصلی

کلیدواژه‌ها

Artificial intelligenceDeep learningEndocrinologyMachine learningPituitary medicine
در همین زیرشاخه

مقاله‌های مرتبط

PubMed2026

Single-cell and spatial transcriptomics inform mechanistic physiology in non-model animals.

Comparative physiology increasingly requires cellular resolution at the level of cell types, tissue microenvironments, and regulatory programs that associate genotype with function under environmental variation. Bulk transcriptomics and tissue-level assays have revealed pathways associated with stress responses, metabolic shifts, and developmental transitions; however, they average signals across heterogeneous cell populations and freq…

PubMed2026

Artificial intelligence in clinical neurophysiology: IFCN handbook chapter.

Artificial intelligence (AI) has the potential to transform clinical neurophysiology by enabling the automated analysis of complex physiological signals and large amounts of data. While traditional clinical interpretation relies heavily on expert visual inspection, which is vulnerable to subjectivity and inter-rater variability, AI models excel at identifying patterns in complex time series. This chapter provides an overview of current…

PubMed2026

Problem-Based Learning and Simulation-Based Learning in Clinical Endocrinology Education: Applications and Future Directions.

Diagnosing and treating endocrine diseases is a highly complex endeavor requiring advanced clinical reasoning, decision-making, and practical skills. However, traditional medical teaching approaches are unable to fully cater to the cultivation of these skills among residents. Thus, reforming the current teaching model utilized in clinical endocrinology education by introducing problem-based learning (PBL) and simulation-based learning …

PubMed2026

Extracellular Electrophysiological Recording of Visually Evoked Swim Pacemaker Signals from the Isolated Rhopalium of Tripedalia cystophora.

The box jellyfish Tripedalia cystophora combines image-forming lens eyes and well-characterized visually guided behaviors with a tractable rhopalial nervous system of approximately 1000 neurons, making it an emerging model for systems-level investigation of visual information processing and sensorimotor integration. Swim pacemaker neurons generate motor commands directly controlling bell contractions, and these signals can be recorded …