مقدمه
هدف از این پروژه، انجام یک مرور نظام‌مند بر ادبیات علمی پیرامون استفاده از هوش مصنوعی، به‌ویژه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT، در حوزه سلامت و ارزیابی‌های پزشکی است. تمرکز اصلی این مرور بر کاربردهای تخصصی نظیر استفاده از هوش مصنوعی مولد (Generative AI) در تشخیص و درمان، تحلیل اسناد بهداشتی و ارزیابی خودکار زخم‌های مزمن با بهره‌گیری از ابزارهایی مانند ChatGPT می‌باشد.
ساختار فایل اکسل
فایل اکسل تهیه‌شده شامل بخش‌های متعددی است که هر یک به موضوعات مرتبط با هوش مصنوعی در حوزه سلامت می‌پردازند. ساختار اصلی فایل به شرح زیر است:
کلیدواژه‌ها و موضوعات
این بخش شامل مجموعه‌ای جامع از کلیدواژه‌ها و موضوعات مرتبط با کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه سلامت است. این کلیدواژه‌ها با دقت و بر اساس آخرین روندهای تحقیقاتی انتخاب شده‌اند تا مبنایی قوی برای جستجوهای علمی و تحلیل مقالات فراهم کنند.
بررسی‌های انجام‌شده
در این بخش، لیستی از جستجوهای علمی در پایگاه‌های معتبر مانند Google Scholar، PubMed، ScienceDirect، IEEE Xplore و Scopus تهیه شده است. این جستجوها با تمرکز بر موضوعاتی نظیر «هوش مصنوعی و ارزیابی پزشکی» و «مدل‌های زبانی بزرگ و اسناد بهداشتی» انجام شده‌اند. هر کلیدواژه بر اساس معیارهایی چون کارایی، دقت و قابلیت اتوماسیون ارزیابی و تحلیل شده است.
نتایج مرور و تحلیل پژوهش‌ها
این بخش به ارائه نتایج حاصل از مرور نظام‌مند مقالات علمی مرتبط می‌پردازد. تمرکز ویژه بر تکنیک‌های هوش مصنوعی مولد در تشخیص و درمان بیماری‌ها و استفاده از مدل‌هایی مانند ChatGPT برای ارزیابی و امتیازدهی زخم‌های مزمن (مانند PWAT scoring) است. تحلیل دقیق روش‌ها، نتایج و محدودیت‌های هر مطالعه به‌منظور شناسایی شکاف‌های پژوهشی و فرصت‌های نوآوری انجام شده است.
جدول تحلیل روش‌شناسی
جدولی طبقه‌بندی‌شده از مقالات بررسی‌شده ارائه گردیده است که به تحلیل روش‌شناسی و دسته‌بندی روش‌های مختلف مورد استفاده در این تحقیقات می‌پردازد. این تحلیل به شناسایی روندها، نوآوری‌ها و بهترین شیوه‌ها در استفاده از هوش مصنوعی و مدل‌های یادگیری ماشین در حوزه سلامت کمک می‌کند. تصویر زیر نشان‌دهنده بخشی از جدول جمع‌آوری‌شده درباره مقالات موجود در دیتابیس‌های ذکرشده طبق کلمات کلیدی می‌باشد.
همچنین، تصویر زیر نمونه ای از اطلاعات جمع آوری شده در شیت های اکسل به صورت اطلاعات مفصل و جامع می‌باشد.
جمع‌بندی
این پروژه با رعایت دقیق اصول و استانداردهای علمی در انجام مرور نظام‌مند ادبیات، توانسته است تحلیلی جامع و دقیق از کاربردهای هوش مصنوعی، به‌ویژه مدل‌های زبانی بزرگ، در حوزه سلامت ارائه دهد. استفاده از روش‌های معتبر در جستجو و تحلیل مقالات، به همراه سازمان‌دهی دقیق اطلاعات در فایل اکسل، نشان‌دهنده تسلط تیم بر مبانی پژوهش علمی و مهارت‌های تحلیلی پیشرفته است.
رویکرد حرفه‌ای و سطح بالای تیم در انجام این پروژه، تضمین‌کننده اعتبار و ارزش علمی نتایج حاصل می‌باشد. این کار با شناسایی شکاف‌های پژوهشی و فرصت‌های نوآوری، زمینه‌ساز تحقیقات آینده و توسعه کاربردهای نوین هوش مصنوعی در پزشکی خواهد بود. تطابق کامل با استانداردهای علمی و استفاده از اصطلاحات تخصصی، نشان‌دهنده عمق دانش و تخصص تیم در این حوزه است.