حیاتی‌ترین دستاوردها با کاربردهای پایتون در مهندسی پزشکی

در دنیای مدرن، رایانه‌ها و گوشی‌های هوشمند بسیاری از جنبه‌های زندگی ما را در اختیار گرفته‌اند و صنعت مراقبت‌های سلامت نیز از این قاعده مستثنی نیست. پزشکان سلامت به طور فزاینده ای داده های سلامت و مراقبت های بهداشتی را از کاغذ به فرمت های الکترونیکی تبدیل می کنند و در نتیجه مراکز مراقبت های بهداشتی حجم عظیمی از داده ها را تولید می کنند. پایتون یک زبان برنامه نویسی ضروری است که مهندسین پزشکی از آن برای ایجاد راه حل هایی برای چالش های متعدد در مراقبت های بهداشتی استفاده می کنند و مجموعه متنوعی از ابزارها را برای ایجاد بینش معنی دار از داده ها برای متخصصان مراقبت های بهداشتی ارائه می دهد. پزشکان می توانند از برنامه های کاربردی پایتون برای پیش بینی بهتر و بهبود کیفیت ارائه مراقبت های بهداشتی استفاده کنند. در بخش مراقبت‌های بهداشتی، مهندسین پزشکی عمدتاً از پایتون برای ساختن الگوریتم‌های یادگیری ماشین و برنامه‌های نرم‌افزاری برای موارد زیر استفاده می‌کنند:

• انجام تشخیص های پزشکی
• افزایش بهره وری عملیات بیمارستانی
• مطالعات ژنومی
• اکتشاف دارو
• تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

کاربردهای اصلی پایتون در مراقبت های بهداشتی بر اساس الگوریتم های یادگیری ماشین (Machine Learning ML) و پردازش زبان طبیعی (Natural language processing NLP)  است. چنین کاربردهایی شامل تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی اسناد پزشکی و پیش‌بینی بیماری‌ها با استفاده از ژنتیک انسانی است. چنین برنامه هایی برای بخش مراقبت های بهداشتی ضروری هستند: آنها داده ها را پردازش و تجزیه و تحلیل می کنند تا به اطلاعات قابل درک، معنی دار و قابل اعتماد برای بیماران و کارکنان بهداشتی تبدیل شوند.

علت محبوبیت پایتون نسبت به سایر زبان ها در مهندسی پزشکی چیست؟

ویژگی‌ها و برتری‌ها نسبت به سایر زبان‌ها

پایتون در حوزه‌های رشته مهندسی پزشکی

کاربرد پایتون در رشته مهندسی پزشکی

پایتون در مهندسی پزشکی

کاربرد پایتون در مهندسی پزشکی

نرم افزار پایتون در مهندسی پزشکی

نرم افزار پایتون در مهندسی پزشکی

کاربرد نرم افزار پایتون در مهندسی پزشکی

کاربرد پایتون در تشخیص تصاویر پزشکی

تصویربرداری پزشکی از اشعه ایکس (CT اسکن)، صدا(اولتراسوند)، مغناطیس (MRI)، داروهای رادیواکتیو (پزشکی هسته‌ای: SPECT، PET) یا نور (آندوسکوپی، OCT) برای ارزیابی وضعیت فعلی اندام‌ها یا بافت‌ها استفاده می‌کند. پردازش تصاویر پزشکی یک زمینه تحقیقاتی فعال است که در آن از تکنیک های مختلفی برای تسهیل تشخیص استفاده می شود و می توان از تکنیک های مختلف پردازش تصویر مانند پیش پردازش تصویر، یکسان سازی هیستوگرام، صاف کردن، فرسایش و اتساع استفاده کرد.

زبان پايتون به علت سادگي، متن باز بودن و گستردگي كتابخانه ها مناسب ترين گزينه جهت پردازش تصاوير و اطلاعات پزشكي مي باشد. كتابخانه هاي قدرتمند زبان پايتون مانند SciPy،  NumPy، MatPlotlib  امكان تحليل انواع تصاوير پزشكي را ايجاد مي كنند. كتابخانه Mahotas مناسب براي انفورماتيك تصاوير زيستي مي باشد، در اين كتابخانه امكان استفاده از الگوريتم هاي بخش بندي تصاوير مانند الگوريتم آب پخشان  Watershed)) جهت بخش بندي انواع تصاوير سلولي و شمارش تعداد آنها وجود دارد. با استفاده از كتابخانه هاي Pydicom، nibabel زبان پايتون امكان كار با انواع فرمت هاي تصاوير پزشكي مانند DICOM  و  NIFTI-1 وجود دارد.

پایتون و مدیریت عملیات بیمارستان‌ها

مراکز مراقبت های بهداشتی می توانند از پایتون برای حل مشکلات مربوط به محدودیت های منابع استفاده کنند. دانشمندان داده‌ می‌توانند مدل‌هایی ایجاد کنند که حضور کارکنان را بهینه می‌کند تا مراکز مراقبت‌های بهداشتی بتوانند از مشکلاتی مانند پرسنل بیش از حد در شیفت کاری با پذیرش کم، یا کمبود کارکنان در روزهای شلوغ جلوگیری کنند.

 

برنامه های کاربردی پایتون می توانند قرار ملاقات ها، استفاده از امکانات تشخیصی و درمان را بهینه کنند. بیمارستان ها منابع ICU محدودی دارند و نیاز به استفاده بهینه از این امکانات دارند. وو و همکاران در مطالعه خود (2021) از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی مدت اقامت در بخش مراقبت‌های ویژه (ICU) استفاده کرد. آنها از چهار تکنیک مختلف   یادگیری ماشین (ML) ماشین بردار پشتیبان  (SVM)، جنگل تصادفی(Random farest) ، یادگیری عمیق و درخت تصمیم گراديان افزايشي (Gradient boosting decision tree GBDT)  استفاده کردند. آخرین مدل، GBDT بهترین عملکرد را با دقت 74.7 درصد داشت. به گفته تحلیلگران صنعت، برنامه های کاربردی هوش مصنوعی این پتانسیل را دارند که تا سال 2026 حدود 150 میلیارد دلار در اقتصاد ایالات متحده صرفه جویی کنند. (Roth, 2021)

ديتا ست هاي متن بازي وجود دارند که به عنوان یک دانشمند داده، می توانید از آنها برای توسعه ML برای پیش بینی  مدت زمان بستری شدن در ICU استفاده کنید و به بیمارستان ها در برنامه ریزی منابع خود کمک کنید. علاوه بر این، مهندسی پزشکی می تواند قدرت پایتون را از طریق ابزارهای ML مانند Scikit-Learn، Keras، TensorFlow و Pytorch به کار گیرند تا نحوه مدیریت هزینه ها و امکانات ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی را بهبود بخشند.

مطالعات ژنومیک پزشکی به واسطه عملکرد پایتون

مطالعات ژنومی شامل تجزیه و تحلیل ژن های ما برای کشف ارتباط احتمالی با بیماری است. ژنومیک و مراقبت های بهداشتی معمولاً دست به دست هم می دهند و حتی می توان گفت که به هم مرتبط هستند.

از طریق تجزیه و تحلیل داده های ژنی از نمونه های مراقبت های بهداشتی با استفاده از پایتون، می توان ديد بیولوژیکی عميق تري در مورد وضعیت بیمار کشف کرد.

اینجا جایی است که کتابخانه SciPy به کار می آید! این ابزار قدرتمند و رایگان در محیط پایتون می تواند برای مدیریت داده ها برای ایجاد بینش با تأثیر علمی استفاده شود.

به طور خاص در مطالعه ژن ها، کتابخانه SciPy در پردازش فایل های تولید شده از تجزیه و تحلیل ژن ها بسیار توانمند است.

 

اکتشافات پزشکی با پایتون

زبان برنامه نویسی پایتون یک زبان انتخابی پیشرو برای کشف داروهای مدرن است. تقریباً همه آگهی‌های شغلی ارسال شده در indeed.com در مورد کشف دارو نیاز به تجربه پایتون دارند. بنابراین، یادگیری پایتون دیگر یک انتخاب نیست، بلکه یک الزام برای مشاغل مرتبط با کشف دارو است.

 

یک مثال خوب از استفاده از پایتون در کشف دارو، PyMOL AstraZeneca است. AstraZeneca یکی از شرکت هایی است که از پایتون برای سرعت بخشیدن به کشف دارو استفاده می کند. PyMOL یک ابزار قدرتمند برای نمایش ساختارهای سه بعدی اهداف بیماری است. این ابزار دارای 12 حالت مختلف تجسم استریو است که به کاربران این امکان را می دهد تا به خوبی ویژگی های ساختاری مختلف را در اهداف برجسته و متمایز کنند. دانشمندان از ابزارهایی برای یافتن مکان های اتصال مناسب برای مولکول های دارو استفاده می کنند. این ابزار به گونه ای طراحی شده است که به خوبی با روش های پیش بینی جدید سازگار شود. شکل زیر نشان می دهد که چگونه این ابزار میلیون ها داده را برای کمک به طراحی نمونه های اولیه دارو بررسی می کند.

PyMOL امکان تجسم ساختارهای سه بعدی (3D) ارگانیسم های بیماری هدف را فراهم می کند. با استفاده از تجسم ها، دانشمندان درک بهتری از مشکلات اساسی به دست می آورند تا بتوانند ساختارهای مولکولی جدیدی را برای مقابله مناسب با بیماری طراحی کنند.

کاربرد پایتون در پیش‌بینی‌های پزشکی

تحلیلگران از الگوریتم های یادگیری ماشین در پایتون برای تجزیه و تحلیل ژنتیک برای پیش بینی بیماری و تعیین علت بیماری استفاده می کنند. به دست آوردن بینشی در مورد اینکه چگونه ژنتیک بر ریسک بیماری یک فرد تأثیر می گذارد، می تواند به مراقبت های بهداشتی پیشگیرانه کمک کند. همچنین این موضوع می تواند اطلاعات قابل توجهی را برای پزشکان در مورد نحوه سفارشی کردن برنامه های مراقبت بهداشتی بیماران برای کاهش خطر ابتلا به بیماری های پیچیده تر ارائه دهد.

 

پیش بینی چگونگی تکامل هر بیماری دشوار است و بسیاری از سیستم ها در این کار ناکارآمد هستند زیرا برخی از بیماری ها به سرعت و به طور غیر منتظره جهش می یابند. با استفاده از پایتون، توسعه‌دهندگان می‌توانند مدل‌های یادگیری ماشینی کارآمد بسازند که می‌توانند بیماری‌ها را قبل از شدید شدن پیش‌بینی کنند.

 

یکی از پیشرفت‌های کلیدی، تکنیک‌های توالی‌یابی نسل بعدی (NGS) در ژنتیک انسان است. NGS بخشی جدایی ناپذیر از تحقیقات بیولوژیکی و پزشکی است. اهمیت اساسی NGS تقاضا برای پردازش و تجزیه و تحلیل مجموعه داده های تولید شده را افزایش داده است. این موضوع به پاسخگویی به سؤالات تحقیقاتی در مورد موضوعات مختلف مانند کمی سازی و طبقه بندی متاژنومی، فراخوانی انواع و تشخیص ویژگی ژنومی کمک می کند.

 

در مثالی دیگر، لی و همکاران. (2018) از الگوریتم های یادگیری عمیق آموزش داده شده بر روی یک واحد پردازش گرافیکی (GPU ) برای پیش بینی ناهمگنی و اپیستاز ژنتیکی در بیماری های پیچیده استفاده كرده است.

 

با یادگیری ماشینی، دانشمندان می توانند الگوها و روندهای بیماری را پیدا کنند که می توانند آنها به شیوه ای قابل پیش بینی تر مدل سازی کنند. بنابراین، یادگیری ماشینی این پتانسیل را دارد که به طور دقیق مواردی را که در معرض خطر ابتلا به برخی بیماری‌ها هستند، مانند بیماری‌های قلبی عروقی، سرطان‌ها و بیماری آلزایمر، پیش‌بینی کند.

 

شرکت گوگل چنین الگوریتم یادگیری عمیقی را برای تشخیص سرطان در بیماران با استفاده از داده های پزشکی آنها ایجاد کرده است. این مدل کارآمد است و نه تنها روند درمان را تسریع می کند، بلکه خطر ابتلای بیمار به عوارض جدی در آینده را که ناشی از تشخیص ضعیف است، کاهش می دهد.

پایتون و ارائه تصویری از وضعیت بیمار و مداخلات پزشکی

. شما می توانید با پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین (Machine Learning ML) و بهره گیری از علوم داده در زبان پایتون انواع اپلیکیشن های نظارتی و ردیابی وضعیت بیمار را پیاده سازی کنید.

همچنین شما می توانید از پردازش زبان های طبیعی (Natural language processing NLP) در پایتون برای ایجاد سیستمی برای بهبود پشتیبانی تصمیم گیری بالینی (CDS Clinical decision support) با استفاده از سوابق گذشته بیمار استفاده کنید. چنین سیستمی می تواند به پزشکان در تصمیم گیری بالینی بیماران بر اساس پایگاه داده دانش کمک کند. پایگاه داده می تواند شامل اطلاعات استخراج شده از یادداشت های پزشکان (دست نوشته یا تایپ شده)، آزمایشگاه ها یا صدای رونویسی شده باشد. این سیستم با استخراج اطلاعات بیمار از سوابق پزشکی و سپس مرتبط کردن حالات احتمالی بیماری بر اساس اطلاعات موارد قبلی کار می کند.

 

عملکرد پایتون در ارائه اطلاعات محافظت شده پزشکی

به دلیل الزامات بهداشتی سختگیرانه هنگام استفاده شرکت های مراقبت های بهداشتی از فناوری دیجیتال، امنیت به عنوان یکی از مهمترین موارد مورد توجه قرار می گیرد. در نتیجه، پایتون امنیت را از طریق بروز رسانی های منظم خود که نگرانی های امنیتی را برطرف می کند، فراهم می کند.

 

پایگاه کتابخانه بزرگ پایتون اجرای معیارهای ایمنی مورد نیاز چنین مقرراتی را امکان پذیر می کند. پایتون مکانی عالی برای شروع در مورد زبان های برنامه نویسی مراقبت های بهداشتی است. علاوه بر این، متخصصان زیادی دارد که در مقابل هرگونه خطر هک در داخل جامعه بزرگ پایتون همکاری می کنند.

کاربرد پایتون در ارائه راه ‌‌حل‌های سلامت دیجیتال

 

پایتون امکان ساخت راه حل های نوآورانه مراقبت های بهداشتی را فراهم می کند که می تواند نتایج بهتری را برای بیمار ارائه دهد و منجر به ارائه مراقبت های بهتر شود. پایتون با چک لیست HIPPA برای اطمینان از امنیت داده های پزشکی مطابقت دارد. از سوی دیگر، زبان پایتون برای مراقبت های بهداشتی به اندازه کافی قدرتمند است تا سطح عملکرد مطلوبی را که بیماران و پزشکان به آن نیاز دارند، ارائه دهد. اپلیکیشن های قوی و پویا برای سرمایه گزاران مناسب تر هستند و پایتون یکی از بهترین زبان های برنامه نویسی است که در مراقبت های بهداشتی برای این منظور استفاده می شود. شما می توانید با پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین (Machine Learning ML) و بهره گیری از علوم داده در زبان پایتون انواع اپلیکیشن های نظارتی و ردیابی وضعیت بیمار را پیاده سازی کنید.

همچنین شما می توانید از پردازش زبان های طبیعی (Natural language processing NLP) در پایتون برای ایجاد سیستمی برای بهبود پشتیبانی تصمیم گیری بالینی (CDS Clinical decision support) با استفاده از سوابق گذشته بیمار استفاده کنید. چنین سیستمی می تواند به پزشکان در تصمیم گیری بالینی بیماران بر اساس پایگاه داده دانش کمک کند. پایگاه داده می تواند شامل اطلاعات استخراج شده از یادداشت های پزشکان (دست نوشته یا تایپ شده)، آزمایشگاه ها یا صدای رونویسی شده باشد. این سیستم با استخراج اطلاعات بیمار از سوابق پزشکی و سپس مرتبط کردن حالات احتمالی بیماری بر اساس اطلاعات موارد قبلی کار می کند.

عملکرد پایتون در نتایج مراقبت‌های بهداشتی برای برنامه‌های وب و تلفن همراه

برنامه نویسی پایتون در مراقبت های بهداشتی مزایای متعددی دارد، پایتون همراه با چارچوب‌های نرم افزاری خود مانند جنگو (Django) و فلاسک (Flask) ، مزایای متعددی را ارائه می‌کند که می‌تواند منجر به نتایج مراقبت‌های بهداشتی بهتری شود.

پایتون یک زبان برنامه نویسی پویا است که امکان ساخت برنامه های کاربردی وب و برنامه های تلفن همراه با ویژگی های غنی را فراهم می کند. با پیشرفت (Mobile Health) mHealth، پروژه های مراقبت های بهداشتی پایتون دو برابر شده است. امروزه، موسسات مراقبت های بهداشتی و پزشکان می خواهند تجربه بیمار را از طریق برنامه های وب با کیفیت بالا شخصی سازی کنند.

جدا از موارد ذکر شده، گجت‌های پوشیدنی به کاربران این امکان را می‌دهند که داده‌های سلامت خود را به‌صورت آنلاین بروزرسانی کنند تا مراکز مراقبت‌های بهداشتی بتوانند به راحتی به آن دسترسی داشته باشند. پیگیری سلامت به دلیل برنامه نویسی پایتون در مراقبت های بهداشتی امکان پذیر شده است. برنامه‌هایی که در این دستگاه‌های پوشیدنی استفاده می شوند به زبانی مقاوم جهت پشتیبانی از عملکرد کارآمد نیاز دارند که Python راهی برای انجام این کار است.

در اینجا چند مورد از مزایای پایتون برای برنامه های کاربردی وب و تلفن همراه برای افزایش نتایج مراقبت های بهداشتی آورده شده است:

خوانایی: پایتون یکی از زبان های برنامه نویسی مورد استفاده در مراقبت های بهداشتی است که سینتکس واضح و قابل خواندن دارد. حتی برای افزودن قابلیت‌های پیچیده، توسعه‌دهندگان می‌توانند کدهای ساده بنویسند یا افزونه‌هایی را برای افزایش ویژگی های خوب آن اضافه کنند.

مقیاس پذیر: بزرگترین مزایای پایتون در سلامت بهداشت این است که یک زبان برنامه نویسی بسیار مقیاس پذیر است. امکانات مراقبت‌های بهداشتی ممکن است حجم زیادی از داده‌ها و بار ترافیکی زیادی از بیماران بی‌شماری داشته باشند اما پایتون هنگام برخورد با داده ها و اطلاعات انبوه دچار تاخیر یا خرابی نمی شود.

کتابخانه‌ها و انجمن: پایتون کتابخانه‌های زیادی دارد که توسعه‌دهندگان می‌توانند از آن‌ها برای افزودن ویژگی‌ها در برنامه mHealth استفاده کنند.برنامه نویسان نیازی به نوشتن کد برای هر ویژگی ندارند زیرا کتابخانه ای در دسترس است که می تواند در انجام آن کمک کند. مچنین، پروژه های پایتون در سلامت بهداشت از جامعه گسترده ای بهره می برند که راه حل هایی را برای تمام مشکلاتی که ممکن است رخ دهد ارائه می دهد

پایتون در پیشرفت رشته مهندسی پزشکی چه نقشی دارد؟

بسیاری از محققین و دانشمندان جهت تحقیقات و اکتشافات در حوزه پزشکی از زبان پایتون و کتابخانه های گسترده و قدرتمند آن استفاده کرده اند. تعدادی از استارت آپ های حوزه سلامت بهداشت که از پایتون استفاده می کنند عبارتند از:

DrChrono

یک پلت فرم نوآورانه از ابتدا تا انتهای فرآیند مدیریت سلامت بهداشت با گردش های کاری قابل تنظیم است  که مدیریت EHR، برنامه ریزی مراقبت از بیمار، صورتحساب پزشکی و مدیریت چرخه درآمد را ساده می کند.

Qventus

یک پلت فرم نرم‌افزار مبتنی بر هوش مصنوعی که راه‌حل‌های بلادرنگ پیش‌بینی‌کننده مراقبت برای کمک به بیمارستان‌ها در بهینه‌سازی جریان بستری بیمار و تخصیص منابع در بخش‌های اورژانس و واحدهای بستری ارائه می‌کند.

AiCure

یک راه حل پیشرفته تجزیه و تحلیل داده که از فناوری های هوش مصنوعی و بینایی ماشین برای تجزیه و تحلیل نحوه پاسخ بیماران به درمان ها و ارائه پشتیبانی از از تزریق دارو، پایبندی به دارو و هوشیاری استفاده می کند.

Fathom Health

یک پلت فرم اتوماسیون کدگذاری پزشکی که از یادگیری عمیق و مدل های پردازش زبان طبیعی برای تسریع بازپرداخت هزینه های پزشکی با ساختاردهی و تجزیه و تحلیل مجموعه داده های EHR استفاده می کند.

 

کتابخانه‌های پایتون در مهندسی پزشکی

پایتون دارای کتابخانه های قدرتمند و پر کاربرد در مهندسی پزشکی می باشد. کتابخانه های OpenCV، Scikit-Image،SciPy،Pillow، Numpy مناسب برای تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی می باشند. كتابخانه Mahotas مناسب براي انفورماتيك تصاوير زيستي مي باشد، در اين كتابخانه امكان استفاده از الگوريتم هاي بخش بندي تصاوير مانند الگوريتم آب پخشان  Watershed)) جهت بخش بندي انواع تصاوير سلولي و شمارش تعداد آنها وجود دارد. با استفاده از كتابخانه هاي Pydicom، nibabel زبان پايتون امكان كار با انواع فرمت هاي تصاوير پزشكي مانند DICOM  و  NIFTI-1 وجود دارد. کتابخانه PyMOL مناسب برای اکتشافات دارویی می باشد. علاوه بر این، مهندسی پزشکی می تواند قدرت پایتون را از طریق ابزارهای ML مانند Scikit-Learn، Keras، TensorFlow و Pytorch جهت پیش بینی بیماری ها و تجزیه و تحلیل انواع اطلاعات پزشکی بکار گیرد. pyGeno یک بسته پایتون است که عمدتاً برای کاربردهای پزشکی دقیق طراحی شده است که حول محور ژنومیک (تجزیه و تحلیل داده‌ها و اطلاعات ژنتیکی) و پروتئومیکس (بررسی ساختار و عملکرد پروتئین‌ها) می چرخد.

با وجود تنوع کتابخانه های ذکر شده، دانشمندان حوزه پایتون پا را فراتر گذاشته و کتابخانه PyHealth که یک بسته جامع Python برای هوش مصنوعی در حوزه مراقبت های بهداشتی است را برای محققان ML و هم برای پزشکان طراحی کرده اند. PyHealth داده‌های مراقبت‌های بهداشتی متنوعی مانند پرونده‌های سلامت الکترونیکی (EHR)، سیگنال‌های پیوسته (ECG،   EEG) و یادداشت‌های بالینی را می‌پذیرد و از روش‌های مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده مختلف با استفاده از یادگیری عمیق و سایر الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین پشتیبانی می کند. PyHealth باعث می شود که بسیاری از وظایف مهم مراقبت های بهداشتی مانند پیش بینی فنوتیپ (Phenotype) ، پیش بینی مرگ و میر، و پیش بینی مدت بستري در ICU و غیره در دسترس قرار گیرند. اجرای این پیش بینی ها با مدل های یادگیری عمیق می تواند به کوتاهی 10 خط کد در PyHealth باشد.

 

مزیت‌های یادگیری پایتون در رشته مهندسی پزشکی

در دنیای امروز تحقیقات زیست پزشکی از نظر محاسباتی پیچیده تر می شوند و محققان علوم پایه و بالینی اکنون با مجموعه داده های بزرگتر کار می کنند و وظایف محاسباتی پیچیده تری را در طول چرخه عمر پژوهشی خود انجام می دهند. محققان زیست ‌پزشکی چه در حال جمع‌آوری ترابایت ها داده از توالی‌سنج‌های ژنومی، پاکسازی مجموعه‌های بزرگ داده‌های پرونده الکترونیکی سلامت یا ایجاد الگوریتم‌هایی برای مدل‌سازی روابط پیچیده سلولی باشند، کار آنها بیش از هر زمان دیگری شبیه به کار دانشمندان کامپیوتر است. متاسفانه بسیاری از فارغ التحصیلان مهندسی پزشکی و علوم زیستی برنامه نویسی را به عنوان بخشی از تحصیلات خود فرا نمی گیرند و نیاز به گذراندن دوره های آموزشی بعد از پایان تحصیلات خود دارند. پایتون کلینیک به عنوان مرکز تخصصی هوش مصنوعی و داده کاوی آمادگی ارائه انواع دوره های تخصصی برنامه نویسی پایتون متناسب با نیاز دانشجویان و فارغ التحصیلان مهندسی پزشکی و علوم بالینی را دارد.

تأثیر پایتون در سطح درآمد مهندسین پزشکی

مهارت هاي متعددي مي توانند بر درآمد مهندسين پزشكي تاثير گذار باشند. با توجه به اطلاعات آمده در سايت payscale، سه مهارت توسعه نرم افزار، يادگيري ماشين و تحليل داده ها تاثير بيش از 30 درصدي بر درآمد مهندسين پزشكي دارند. يادگيري پايتون با فريم ورك ها و كتابخانه هاي متعدد آن در هر سر حوزه ذكر شده مي تواند تاثير قابل ملاحظه اي در فرصت هاي شغلي و سطح درآمد مهندسين پزشكي داشته باشد.

پایتون چگونه در مهندسی پزشکی استفاده می‌شود؟

پایتون یک زبان برنامه نویسی ضروری است که مهندسین پزشکی از آن برای ایجاد راه حل هایی برای چالش های متعدد در مراقبت های بهداشتی استفاده می کنند و مجموعه متنوعی از ابزارها را برای ایجاد بینش معنی دار از داده ها برای متخصصان مراقبت های بهداشتی ارائه می دهد. پزشکان می توانند از برنامه های کاربردی پایتون برای پیش بینی بهتر و بهبود کیفیت ارائه مراقبت های بهداشتی استفاده کنند. در بخش مراقبت‌های بهداشتی، مهندسین پزشکی عمدتاً از پایتون برای ساختن الگوریتم‌های یادگیری ماشین و برنامه‌های نرم‌افزاری برای موارد زیر استفاده می‌کنند:

• انجام تشخیص های پزشکی
• افزایش بهره وری عملیات بیمارستانی
• مطالعات ژنومی
• اکتشاف دارو
• تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

کاربردهای اصلی پایتون در مراقبت های بهداشتی بر اساس الگوریتم های یادگیری ماشین (Machine Learning ML) و پردازش زبان طبیعی (Natural language processing NLP)  است. چنین کاربردهایی شامل تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی اسناد پزشکی و پیش‌بینی بیماری‌ها با استفاده از ژنتیک انسانی است. چنین برنامه هایی برای بخش مراقبت های بهداشتی ضروری هستند: آنها داده ها را پردازش و تجزیه و تحلیل می کنند تا به اطلاعات قابل درک، معنی دار و قابل اعتماد برای بیماران و کارکنان بهداشتی تبدیل شوند.

 

پیش‌نیازهای یادگیری پایتون برای مهندسین پزشکی

فراگيري پايتون براي هيچ يك از گرايش هاي مهندسي من جمله مهندسي پزشكي نياز به پيش نياز نداشته و مهندسين پزشكي پس از گذراندن دوره مقدماتي پايتون مي توانند با توجه به نياز خود سرفصل های آموزشی تخصصی مانند پردازش تصاویر پزشکی، یادگیری ماشین و … را فراگیرند.

 

آیا تفاوتی در آموزش پایتون به مهندسین پزشکی وجود دارد؟

با توجه به اين موضوع كه کاربردهای اصلی پایتون در مراقبت های بهداشتی بر اساس الگوریتم های یادگیری ماشین (Machine Learning ML) ، پردازش زبان طبیعی (Natural language processing NLP) و پردازش تصوير (Image Processing)  است. فراگيران رشته مهندسي پزشكي پس از گذراندن دوره مقدماتي پايتون در دوره پيشرفته با مفايهيم و كتابخانه هاي حوزه هاي ياد شده آشنا مي شوند.

پایتون در کنار کدام نرم افزارهای مهندسی پزشکی کاربرد دارد؟

پايتون در كنار نرم افزارهاي آماري مانند SPSS و ترم افزارهاي شبيه سازي مانند Matlab مي تواند به عنوان ابزاري قدرتمند جهت پياده سازي انواع نرم افزارهاي كاربردي، الگوريتم هاي يادگيري ماشين ، پردازش زبان هاي طبيعي و پردازش تصوير در مهندسي پزشكي مورد استفاده قرار گيرد.

نمونه پروژه‌های کاربرد پایتون در مهندسی پزشکی

 

یک مثال خوب از استفاده از پایتون در کشف دارو، PyMOL AstraZeneca است. AstraZeneca یکی از شرکت هایی است که از پایتون برای سرعت بخشیدن به کشف دارو استفاده می کند. PyMOL یک ابزار قدرتمند برای نمایش ساختارهای سه بعدی اهداف بیماری است. شرکت گوگل  الگوریتم یادگیری عمیقی را برای تشخیص سرطان در بیماران با استفاده از داده های پزشکی آنها ایجاد کرده است. این مدل کارآمد است و نه تنها روند درمان را تسریع می کند، بلکه خطر ابتلای بیمار به عوارض جدی در آینده را که ناشی از تشخیص ضعیف است، کاهش می دهد.

تعدادی از استارت آپ های حوزه سلامت بهداشت که از پایتون استفاده می کنند عبارتند از:

DrChrono

یک پلت فرم نوآورانه از ابتدا تا انتهای فرآیند مدیریت سلامت بهداشت با گردش های کاری قابل تنظیم است  که مدیریت EHR، برنامه ریزی مراقبت از بیمار، صورتحساب پزشکی و مدیریت چرخه درآمد را ساده می کند.

Qventus

یک پلت فرم نرم‌افزار مبتنی بر هوش مصنوعی که راه‌حل‌های بلادرنگ پیش‌بینی‌کننده مراقبت برای کمک به بیمارستان‌ها در بهینه‌سازی جریان بستری بیمار و تخصیص منابع در بخش‌های اورژانس و واحدهای بستری ارائه می‌کند.

AiCure

یک راه حل پیشرفته تجزیه و تحلیل داده که از فناوری های هوش مصنوعی و بینایی ماشین برای تجزیه و تحلیل نحوه پاسخ بیماران به درمان ها و ارائه پشتیبانی از از تزریق دارو، پایبندی به دارو و هوشیاری استفاده می کند.

Fathom Health

یک پلت فرم اتوماسیون کدگذاری پزشکی که از یادگیری عمیق و مدل های پردازش زبان طبیعی برای تسریع بازپرداخت هزینه های پزشکی با ساختاردهی و تجزیه و تحلیل مجموعه داده های EHR استفاده می کند.

 

آموزش آنلاین پایتون برای مهندسین پزشکی

تیم تخصصی پایتون کلینیک به عنوان مرکز تخصصی هوش مصنوعی و داده کاوی آمادگی ارائه مشاوره و انواع دوره های  آنلاین آموزشی مورد نیاز مهندسین پزشکی به صورت فردی و گروهی را دارد.

مدت زمان دوره آموزش پایتون برای مهندسین پزشکی

مهندسین پزشکی پس از گذراندن دوره مقدماتی پایتون به مدت 40 ساعت در مرکز تخصی پایتون کلینیک می توانند متناسب با نیازخود سرفصل های آموزشی تخصصی مانند پردازش تصاویر پزشکی، یادگیری ماشین و … را فراگیرند.

هزینه دوره آموزش پایتون برای مهندسین پزشکی چقدر است؟

هزینه دوره آموزش پایتون متناسب با نوع دوره متفاوت می باشد و مهندسین پزشکی جهت دریافت مشاوره اطلاع از هزینه های دوره های تخصصی مربوط به این رشته می توانند با تیم تخصصی پایتون کلینیک تماس گیرند.

کاربرد پایتون در رشته مهندسی پزشکی چیست؟

 

پایتون یک زبان برنامه نویسی ضروری است که مهندسین پزشکی از آن برای ایجاد راه حل هایی برای چالش های متعدد در مراقبت های بهداشتی استفاده می کنند و مجموعه متنوعی از ابزارها را برای ایجاد بینش معنی دار از داده ها برای متخصصان مراقبت های بهداشتی ارائه می دهد. پزشکان می توانند از برنامه های کاربردی پایتون برای پیش بینی بهتر و بهبود کیفیت ارائه مراقبت های بهداشتی استفاده کنند. در بخش مراقبت‌های بهداشتی، مهندسین پزشکی عمدتاً از پایتون برای ساختن الگوریتم‌های یادگیری ماشین و برنامه‌های نرم‌افزاری برای موارد زیر استفاده می‌کنند:

• انجام تشخیص های پزشکی
• افزایش بهره وری عملیات بیمارستانی
• مطالعات ژنومی
• اکتشاف دارو
• تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

کاربردهای اصلی پایتون در مراقبت های بهداشتی بر اساس الگوریتم های یادگیری ماشین (Machine Learning ML) و پردازش زبان طبیعی (Natural language processing NLP)  است. چنین کاربردهایی شامل تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی اسناد پزشکی و پیش‌بینی بیماری‌ها با استفاده از ژنتیک انسانی است. چنین برنامه هایی برای بخش مراقبت های بهداشتی ضروری هستند: آنها داده ها را پردازش و تجزیه و تحلیل می کنند تا به اطلاعات قابل درک، معنی دار و قابل اعتماد برای بیماران و کارکنان بهداشتی تبدیل شوند.