fa کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص‌های آزمایشگاهی میکروب شناسی و باکتری شناسی میکروب شناسی و باکتری شناسی مروری Review <div style="text-align: justify;"><span style="font-size:12px;"><span style="font-family:Tahoma;"><span style="line-height:150%"><span style="direction:rtl"><span style="unicode-bidi:embed"><span lang="FA"><span style="line-height:150%">ادغام هوش مصنوعی در تشخیص‌های آزمایشگاهی بالینی، انقلابی در تشخیص، شناسایی و مدیریت بیماری‌های عفونی ایجاد کرده است. تکنیک‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل سریع‌تر، دقیق‌تر و جامع‌تر منابع داده‌های متنوع مرتبط با تشخیص بیماری‌های عفونی را ممکن می‌سازند. مدل‌های یادگیری ماشینی را می‌توان بر روی داده‌های ساختار یافته مانند علائم بیمار، نتایج آزمایش‌های آزمایشگاهی و اطلاعات جمعیت شناختی برای کمک به تشخیص بیماری و پیش بینی خطر آموزش داد. الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند داده‌های بدون ساختار مانند تصاویر میکروسکوپ دیجیتال، طیف‌های جرمی و توالی‌های ژنومی را برای شناسایی خودکار عوامل بیماری زا تجزیه و تحلیل کنند. در این</span></span><span lang="AR-SA"><span style="line-height:150%"> مقاله به بررسی و تحلیل کاربردهای هوش مصنوعی در تشخیص‌های آزمایشگاهی می‌پردازیم، خواهیم دید که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند دقت و کارایی تشخیص‌های آزمایشگاهی را افزایش داده و در نهایت منجر به بهبود نتایج درمانی بیماران شود.</span></span></span></span></span></span></span><span style="font-size:11pt"><span style="line-height:150%"><span style="direction:rtl"><span style="unicode-bidi:embed"><span style="font-family:&quot;Calibri&quot;,sans-serif"><span dir="LTR" style="font-size:14.0pt"><span style="line-height:150%"></span></span></span></span></span></span></span></div> <div style="text-align: justify;"><span style="font-size:11pt"><span style="line-height:115%"><span style="unicode-bidi:embed"><span style="font-family:&quot;Calibri&quot;,sans-serif"><span style="font-size:12.0pt"><span style="line-height:115%"><span style="font-family:&quot;Times New Roman&quot;,serif">Artificial intelligence has revolutionized the diagnosis, identification, and management of infectious diseases in clinical laboratory diagnostics. Techniques based on artificial intelligence enable faster, more accurate, and more comprehensive analysis of diverse data sources related to the diagnosis of infectious diseases. Machine learning models can be trained on structured data such as patient symptoms, laboratory test results, and demographic information to aid in disease diagnosis and risk prediction. Deep learning algorithms can analyze unstructured data such as digital microscope images, mass spectra, and genomic sequences to automatically identify pathogens. This article reviews and analyzes the applications of artificial intelligence in laboratory diagnostics, exploring how AI can increase the accuracy and efficiency of laboratory diagnoses and ultimately lead to improved patient outcomes.</span></span></span></span></span></span></span></div> تست‌های آزمایشگاهی, تشخیص, هوش مصنوعی Laboratory Tests, Diagnosis, Artificial Intelligence 64 71 http://labdiagnosis.ir/browse.php?a_code=A-11-25-503&slc_lang=fa&sid=1 Habib Zeighami حبیب ضیغمی 10031947532846001722 10031947532846001722 Yes Zanjan University of Medical Sciences, Zanjan, Iran دانشکده پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی زنجان، ایران Fatemeh Ghasemimanesh فاطمه قاسمی منش 10031947532846001723 10031947532846001723 No Zanjan University of Medical Sciences, Zanjan, Iran دانشکده پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی زنجان، ایران