تشخیص آناتومی

ماژول اصلی	تعریف ماژول	توضیحات
Anatomy Detection	تشخیص آناتومی	تحلیل بدن انسان برای کاربردهای سلامت

فیچرلیست:

ردیف	دسته بندی	ویژگی (Feature)	شرح (Description)	ورودی‌ها (Inputs)	خروجی‌ها (Outputs)	داستان کاربر (User Story)
1	تحلیل هسته تصویر	قطعه‌بندی خودکار (Automated Segmentation)	شناسایی و جداسازی دقیق و سه‌بعدی ساختارهای آناتومیک (مانند ارگان‌ها) و ضایعات (مانند تومورها) در تصاویر پزشکی.	تصاویر DICOM (CT, MRI, PET, X-ray)	ماسک‌های قطعه‌بندی (DICOM SEG)، مدل‌های سه‌بعدی (VTK, STL)	به عنوان یک رادیولوژیست، می‌خواهم مرزهای یک تومور به صورت دقیق مشخص شود تا بتوانم اندازه‌گیری‌های حجمی دقیقی برای برنامه‌ریزی درمان انجام دهم.
2		تشخیص و طبقه‌بندی ناهنجاری	شناسایی خودکار یافته‌های پاتولوژیک (مانند تومور، خونریزی، شکستگی) و ارائه یک طبقه‌بندی اولیه (مثلاً درجه‌بندی تومور).	تصاویر DICOM	پرچم‌گذاری (Flag) بر روی تصویر، گزارش اولیه یافته‌ها (DICOM SR)، سطح اطمینان مدل	به عنوان یک رادیولوژیست در یک مرکز شلوغ، می‌خواهم سیستم به صورت خودکار موارد مشکوک را به من نشان دهد تا ریسک خطا در اثر خستگی کاهش یابد.
3		پشتیبانی از انواع مدالیته و آناتومی	قابلیت تحلیل تصاویر از مدالیته‌های مختلف (CT, MRI, ...) و پشتیبانی از الگوریتم‌های تخصصی برای آناتومی‌های گوناگون (مغز، ریه، کبد و...).	سری‌های DICOM	نتایج تحلیل متناسب با آناتومی و مدالیته	به عنوان رئیس بخش رادیولوژی، می‌خواهم یک پلتفرم واحد داشته باشم که بتواند هم اسکن‌های CT ریه و هم MRI مغز را تحلیل کند.
4	ابزارهای بالینی و گردش کار	اولویت‌بندی لیست کاری (Worklist Triage)	تحلیل سریع اسکن‌های ورودی در لحظه برای شناسایی موارد اورژانسی (مانند سکته مغزی) و اولویت‌بندی هوشمند آن‌ها در لیست کاری رادیولوژیست.	جریان ورودی تصاویر (Image Feed) از PACS	سیگنال اولویت‌بندی به سیستم RIS/Worklist	به عنوان یک پزشک اورژانس، می‌خواهم اسکن‌های بیماران دچار تروما به صورت خودکار در صدر لیست کاری قرار گیرند تا گزارش آن‌ها را در سریع‌ترین زمان ممکن دریافت کنم.
5		بصری‌سازی تعاملی دو بعدی و سه‌بعدی	ارائه ابزارهای پیشرفته برای مشاهده تعاملی نتایج AI، شامل نمایش ماسک‌ها روی تصاویر، چرخش و بزرگنمایی مدل‌های سه‌بعدی.	تصاویر DICOM، ماسک‌های SEG، مدل‌های 3D	نمایش یکپارچه در نرم‌افزار مشاهده تصویر (DICOM Viewer)	به عنوان یک جراح، می‌خواهم مدل سه‌بعدی تومور و ارتباط آن با عروق خونی اطراف را قبل از عمل مشاهده کنم تا بتوانم جراحی را بهتر برنامه‌ریزی کنم.
6		ویرایشگر گزارش تعاملی (Interactive Report Editor)	یک رابط کاربری که به رادیولوژیست اجازه می‌دهد یافته‌های AI را بازبینی کرده، آن‌ها را با یک کلیک تایید، ویرایش یا رد کند و به گزارش نهایی خود اضافه نماید.	گزارش اولیه یافته‌ها (DICOM SR)	گزارش نهایی تایید شده توسط رادیولوژیست، متن قابل کپی	به عنوان یک رادیولوژیست، می‌خواهم به جای تایپ کردن اندازه‌گیری‌ها، با یک کلیک یافته‌های محاسبه شده توسط AI را مستقیماً به گزارش خود اضافه کنم.
7	افزایش بهره‌وری گزارش‌دهی	تولید خودکار پیش‌نویس گزارش (AI Report Auto-Drafting)	تولید یک پیش‌نویس کامل از گزارش رادیولوژی به زبان طبیعی و در قالب ساختاریافته، بر اساس یافته‌های کمی و کیفی هوش مصنوعی.	یافته‌های کمی و کیفی AI، قالب‌های گزارش استاندارد	متن پیش‌نویس گزارش (DICOM SR یا متن ساده)	به عنوان یک رادیولوژیست پرکار، می‌خواهم سیستم یک پیش‌نویس از گزارش تهیه کند تا من بتوانم با بازبینی و ویرایش آن، زمان گزارش‌دهی هر کیس را به نصف کاهش دهم.
8	تحلیل پیشرفته و مقایسه‌ای	اندازه‌گیری کمی (Quantitative Analysis)	محاسبه خودکار معیارهای کمی مانند حجم (mm³)، حداکثر قطر (mm) و چگالی (HU) برای ساختارها و ضایعات شناسایی‌شده.	ماسک‌های قطعه‌بندی	مقادیر عددی، نمودارهای توزیع، گزارش‌های ساختاریافته (DICOM SR)	به عنوان یک رادیولوژیست، می‌خواهم اندازه‌گیری‌های دقیق و تکرارپذیری از ضایعات داشته باشم تا از خطاهای انسانی در اندازه‌گیری دستی جلوگیری شود.
9		تحلیل طولی و مقایسه اسکن‌ها (Longitudinal Analysis)	ثبت و مقایسه خودکار اسکن‌های فعلی بیمار با اسکن‌های قبلی او برای ردیابی تغییرات در طول زمان (مانند رشد یا کاهش حجم تومور).	اسکن فعلی، اسکن‌های قبلی بیمار از PACS	گزارش روند تغییرات، نمودار رشد/کاهش، درصد تغییرات	به عنوان یک آنکولوژیست، می‌خواهم به وضوح ببینم که آیا تومور بیمار پس از سه ماه شیمی‌درمانی کوچک‌تر شده است یا خیر تا اثربخشی درمان را ارزیابی کنم.
10		ترکیب تصاویر چند مدالیته (Image Fusion)	قابلیت روی هم قرار دادن و ترکیب تصاویر از مدالیته‌های مختلف (مانند PET بر روی CT) برای ارائه دید جامع‌تر از وضعیت بیمار.	دو یا چند سری تصویر از مدالیته‌های مختلف	تصویر ترکیب‌شده (Fused Image)	به عنوان یک متخصص پزشکی هسته‌ای، می‌خواهم مناطق فعال متابولیکی در اسکن PET را دقیقاً بر روی ساختار آناتومیک در اسکن CT مشاهده کنم.
11	ارزش افزوده بالینی	شناسایی یافته‌های اتفاقی و حیاتی (Incidental Findings)	قابلیت "همیشه روشن" برای غربالگری تمام اسکن‌های مرتبط برای مجموعه‌ای از یافته‌های حیاتی اما اتفاقی (مانند آمبولی ریه).	جریان ورودی تصاویر (Image Feed)	هشدار به سیستم Worklist یا تیم‌های تخصصی	به عنوان مدیر بیمارستان، می‌خواهم یک شبکه ایمنی داشته باشم که یافته‌های حیاتی غیرمنتظره را شناسایی کند تا کیفیت مراقبت از بیمار را افزایش دهیم.
12	همکاری و آموزش	ابزار داخلی برای همکاری و مشاوره (Integrated Collaboration)	یک ابزار امن داخلی که به رادیولوژیست‌ها اجازه می‌دهد موارد پیچیده را نشانه‌گذاری کرده و برای دریافت نظر دوم، با همکاران خود به اشتراک بگذارند.	یک مورد (Case) انتخاب شده، حاشیه‌نویسی کاربر	اعلان امن به کاربر دیگر، ثبت مکالمات در پرونده	به عنوان یک رادیولوژیست عمومی، هنگام مشاهده یک اسکن مغز پیچیده، می‌خواهم آن را به سرعت برای مشاوره با یک نورورادیولوژیست به اشتراک بگذارم.
13		ایجاد فایل آموزشی و کتابخانه موارد خاص	قابلیت ناشناس‌سازی آسان موارد جالب یا کلاسیک و افزودن آن‌ها به یک کتابخانه آموزشی داخلی برای استفاده در آموزش دستیاران تخصصی.	مورد (Case) انتخاب شده	سری DICOM ناشناس‌سازی شده، ورودی برای کتابخانه آموزشی	به عنوان یک استاد دانشگاه، می‌خواهم موارد نادر و آموزشی را به راحتی در یک آرشیو برای آموزش رزیدنت‌ها ذخیره کنم.
14	یکپارچه‌سازی و پلتفرم	یکپارچه‌سازی کامل با PACS/RIS/EMR	ارتباط دوطرفه و استاندارد (HL7/FHIR) با سیستم‌های اطلاعاتی بیمارستان برای دریافت و ارسال نتایج.	سری‌های DICOM از PACS، پیام‌های HL7	سری‌های جدید DICOM (SEG, SR)، پیام‌های به‌روزرسانی HL7	به عنوان مدیر IT بیمارستان، می‌خواهم پلتفرم AI به صورت یکپارچه با سیستم PACS ما کار کند و نیازی به ورود مجدد اطلاعات توسط کاربران نباشد.
15		پشتیبانی از مدل‌های سفارشی (Custom Models)	قابلیت آموزش یا فاین‌تیون کردن مدل‌های AI بر روی داده‌های اختصاصی یک مرکز درمانی.	دیتاست تصاویر برچسب‌گذاری شده	مدل ML سفارشی قابل استقرار در پلتفرم	به عنوان یک مرکز تحقیقاتی، می‌خواهم مدل تشخیص را بر روی داده‌های جمعیت بیماران خاص خودمان آموزش دهم تا دقت آن را برای موارد نادر افزایش دهم.
16		گزینه‌های استقرار (Cloud / On-Premise)	امکان استقرار پلتفرم هم به صورت ابری و هم بر روی سرورهای داخلی بیمارستان.	پکیج نصب On-Premise، دسترسی به Cloud API	پلتفرم در حال اجرا	به عنوان مدیر امنیت یک بیمارستان دولتی، به دلیل قوانین حریم خصوصی، باید تمام نرم‌افزارها را روی سرورهای داخلی خودمان نصب و اجرا کنیم.
17	هوشمندی عملیاتی و تجاری	داشبورد تحلیل عملیاتی و مالی (Operational & Financial Analytics)	ارائه داشبوردی برای مدیران بیمارستان که معیارهایی مانند "کاهش زمان انتظار بیمار" و "بازگشت سرمایه (ROI)" را نمایش دهد.	داده‌های RIS/HIS، داده‌های عملکرد AI	گزارش‌های مدیریتی، نمودارهای عملکردی و مالی	به عنوان مدیرعامل بیمارستان، می‌خواهم ببینم سرمایه‌گذاری ما روی این هوش مصنوعی، چگونه به کاهش زمان گزارش‌دهی و افزایش بهره‌وری بخش رادیولوژی کمک کرده است.
18	اعتبارسنجی و انطباق	ابزارهای هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)	ارائه قابلیت‌هایی مانند نقشه‌های حرارتی (Heatmaps) که نشان می‌دهند مدل AI برای رسیدن به یک تشخیص، به کدام بخش از تصویر بیشتر توجه کرده است.	تصویر DICOM، نتیجه تشخیص	نقشه حرارتی (Heatmap)، نقشه برجستگی (Saliency Map)	به عنوان یک رادیولوژیست، برای اینکه به تشخیص AI اعتماد کنم، می‌خواهم ببینم کدام قسمت از تصویر باعث شده تا سیستم یک ناهنجاری را گزارش دهد.
19		انطباق با استانداردهای پزشکی (Regulatory Compliance)	داشتن تاییدیه‌های قانونی لازم برای استفاده بالینی از مراجع معتبر (مانند FDA, CE) و انطباق کامل با قوانین حریم خصوصی داده‌های پزشکی.	(مستندات قانونی)	گواهینامه‌ها و تاییدیه‌ها	به عنوان مسئول تیم حقوقی بیمارستان، قبل از خرید هر نرم‌افزار پزشکی، باید مطمئن شوم که تاییدیه‌های لازم از سازمان غذا و دارو را دریافت کرده است.
20		گزارش‌دهی عملکرد و اعتبارسنجی مدل	ارائه داشبوردی که معیارهای عملکرد آماری مدل (مانند حساسیت، ویژگی، دقت) را بر روی دیتاست‌های اعتبارسنجی به صورت شفاف نمایش می‌دهد.	مدل AI، دیتاست اعتبارسنجی	گزارش عملکرد (Performance Report)، منحنی ROC	به عنوان یک فیزیکدان پزشکی، قبل از تایید استفاده از یک مدل AI در محیط بالینی، باید گزارش کامل عملکرد و معیارهای آماری آن را بررسی کنم.