به نقل از «ایسنا»

ضرورت انجام اولویت‌بندی پژوهش‌ها برای حل مشکلات لرستان

تاریخ انتشار: ۲۳ اردیبهشت ۱۴۰۲ | کد خبر: ۳۷۷۴۳۰۹۶

ایسنا/لرستان استاندار لرستان گفت: حلقه واسطی بین پژوهش و نظام مسائل وجود ندارد و این درحالیست که باید اولویت‌بندی پژوهش‌ها برای حل مشکلات استان باشد.

دکتر فرهاد زیویار، امروز ۲۳ اردیبهشت ماه در جلسه هیات اندیشه‌ورز نخبگانی لرستانی، که در محل سالن جلسات استانداری برگزارشد، با بیان اینکه ظرفیت نخبگانی استان در این جلسه نمی‌گنجد، افزود: نظام مسائل استان باید توسط نخبگان مورد کنکاش قرار بگیرد.

بیشتر بخوانید: اخباری که در وبسایت منتشر نمی‌شوند!

وی با بیان اینکه متاسفانه علممان در دانشگاه‌ها در گنجینه و قفس‌های کتابخانه‌ای نگهداری می‌شود، تصریح کرد: حلقه واسطی بین پژوهش و نظام مسائل وجود ندارد و این درحالیست که باید اولویت‌بندی پژوهش‌ها برای حل مشکلات استان باشد.

استاندار لرستان بر رفع فاصله بین اجرا و مجامع نخبگانی در استان تاکید کرد و با بیان اینکه برای تحقق شعار "مهار تورم و رشد تولید" باید از ظرفیت نخبگان استان و مراکز آموزش عالی لرستان استفاده و فضایی فراهم شود تا بتوانیم نظام مسائل لرستان را مرتفع سازیم.

زیویار با بیان اینکه شبکه ملی برای هیئت اندیشه‌ورز تعریف شده است که تهیه گزارش‌های سیاستی یکی از وظایف این شبکه خواهد بود، تصریح کرد: نخبگانی در لرستان داریم که جزو یک درصد دانشمندان دنیا محسوب می‌شوند و باید از ظرفیت آنان در حل نظام مسائل لرستان بهره ببریم.

وی با اشاره به اینکه جلسه امروز صرفا معارقه تشکیلات و ساختار است، افزود: در حال حاضر هفت کمیته برای این هیات اندیشه ورز نخبگانی تعریف شده و باب این کمیته‌ها برای افزودن اعضا مفتوح است تا بتوان از ظرفیت نخبگانی آنها برای حل موضوعات مختلف  استفاده کرد.

استاندار لرستان بر ایجاد کارگروه صنعت و کارآفرینی تاکید کرد و با بیان اینکه در کمیته کارآفرین و اقتصاد دانش‌بنیان نیز صنعت گنجانده شود، افزود: همچنین برای جوان‌سازی جمعیت زیرمجموعه‌ای ویژه ذیل کمیته زنان، خانواده و آسیب‌های اجتماعی در نظر گرفته شود.

زیویار در ادامه با بیان شهرداری خرم‌آباد املاک ۲۰۰۰ میلیاردی در این شهر دارد می‌تواند روی آن برنامه ریزی کند و مشکلات شهر را برطرف سازد، اضافه کرد: مشکل شهر خرم‌آباد تنها آسفالت و مبلمان شهری نیست بلکه پارکینک مساله اصلی شهر است.

انتهای پیام

منبع: ایسنا

کلیدواژه: استانی علمی دانشگاهی فرهاد زیویار لرستان استانی اجتماعی استانی اقتصادی استانی فرهنگی و هنری استانی شهرستانها استانی ورزشی استانی علمی و آموزشی زنجان منطقه اردبیل استانی اجتماعی استانی اقتصادی استانی فرهنگی و هنری استانی شهرستانها نظام مسائل برای حل

درخواست حذف خبر:

«خبربان» یک خبرخوان هوشمند و خودکار است و این خبر را به‌طور اتوماتیک از وبسایت www.isna.ir دریافت کرده‌است، لذا منبع این خبر، وبسایت «ایسنا» بوده و سایت «خبربان» مسئولیتی در قبال محتوای آن ندارد. چنانچه درخواست حذف این خبر را دارید، کد ۳۷۷۴۳۰۹۶ را به همراه موضوع به شماره ۱۰۰۰۱۵۷۰ پیامک فرمایید. لطفاً در صورتی‌که در مورد این خبر، نظر یا سئوالی دارید، با منبع خبر (اینجا) ارتباط برقرار نمایید.

با استناد به ماده ۷۴ قانون تجارت الکترونیک مصوب ۱۳۸۲/۱۰/۱۷ مجلس شورای اسلامی و با عنایت به اینکه سایت «خبربان» مصداق بستر مبادلات الکترونیکی متنی، صوتی و تصویر است، مسئولیت نقض حقوق تصریح شده مولفان در قانون فوق از قبیل تکثیر، اجرا و توزیع و یا هر گونه محتوی خلاف قوانین کشور ایران بر عهده منبع خبر و کاربران است.

خبر بعدی:

ارزیابی مشکلات قلبی را به ChatGPT نسپارید!

ایتنا - پژوهشگران «دانشگاه ایالتی واشنگتن» در یک آزمایش جدید دریافتند که ChatGPT نمی‌تواند عملکرد خوبی را در ارزیابی مشکل قلبی داشته باشد.
به رغم توانایی‌های گزارش‌ شده درباره ChatGPT برای قبول شدن در آزمون‌های پزشکی، یک پژوهش جدید نشان می‌دهد که اتکا به این فناوری برای برخی ارزیابی‌های سلامتی مانند بررسی نیاز بیمار مبتلا به درد قفسه سینه به بستری شدن در بیمارستان عاقلانه نیست.

به گزارش ایتنا از ایسنا، در پژوهش جدیدی که شامل هزاران وضعیت شبیه‌سازی شده از بیماران مبتلا به درد قفسه سینه است، ChatGPT نتایج متناقضی را ارائه کرد و سطوح متفاوتی را از ارزیابی خطر مشکل قلبی در داده‌های به‌دست‌آمده از بیماران نشان داد. همچنین، این سیستم هوش مصنوعی مولد نتوانست با روش‌های سنتی مطابقت داشته باشد که پزشکان از آنها برای قضاوت درباره خطر مشکل قلبی بیمار استفاده می‌کنند.

دکتر «توماس هستون»(Thomas Heston) پژوهشگر دانشکده پزشکی «دانشگاه ایالتی واشنگتن»(WSU) گفت: ChatGPT به یک شیوه ثابت عمل نمی‌کرد. با توجه به داده‌های مشابه، ChatGPT رتبه خطر پایینی را ارائه می‌دهد. دفعه بعد یک رتبه متوسط را پیش‌بینی می‌کند و گهگاه تا افزایش خطر پیش می‌رود.

هستون گفت: پژوهشگران باور دارند این مشکل احتمالا به دلیل سطح تصادفی بودن نسخه کنونی نرم‌افزار ChatGPT۴ است که به آن کمک می‌کند تا پاسخ‌هایی را برای شبیه‌سازی زبان طبیعی ارائه دهد. با وجود این، همین تصادفی بودن باعث می‌شود نرم‌افزار برای کاربردهای حوزه سلامت که به یک پاسخ منسجم نیاز دارند، به خوبی کارآیی نداشته باشد.

هستون ادامه داد: ما متوجه شدیم که تنوع زیادی وجود دارد و این تنوع در رویکرد می‌تواند خطرناک باشد. این فناوری می‌تواند برنامه سودمندی باشد اما من معتقدم که فناوری بسیار سریع‌تر از درک ما پیش می‌رود. بنابراین، بسیار مهم است که پژوهش‌های بسیاری را به ‌ویژه در موقعیت‌های بالینی پرخطر انجام دهیم.

درد قفسه سینه، یکی از شکایت‌های رایج در اورژانس است که پزشکان را ملزم می‌کند تا فوریت وضعیت بیمار را مورد ارزیابی قرار دهند. هستون گفت: برخی از موارد بسیار جدی را به راحتی می‌توان با توجه به علائم آنها شناسایی کرد اما موارد کم‌خطر ممکن است پیچیده‌تر باشند؛ به ویژه هنگام تعیین اینکه آیا بیماری باید برای بررسی بیشتر در بیمارستان بستری شود یا به خانه برود و مراقبت‌های سرپایی را دریافت کند.

متخصصان پزشکی در حال حاضر اغلب از یکی از دو معیار موسوم به TIMI و HEART برای ارزیابی خطر مشکل قلبی استفاده می‌کنند. هستون این مقیاس‌ها را به ماشین‌حساب‌هایی تشبیه کرد که متغیرهای انگشت‌شمار را مانند علائم، سابقه سلامت و سن استفاده می‌کنند. در مقابل، یک شبکه عصبی هوش مصنوعی مانند ChatGPT می‌تواند میلیاردها متغیر را به سرعت ارزیابی کند. این بدان معناست که شاید ChatGPT بتواند یک موقعیت پیچیده را سریع‌تر و دقیق‌تر تحلیل کند.

برای این پژوهش، هستون و همکارش دکتر «لارنس لوئیس»(Lawrence Lewis) پژوهشگر «دانشگاه واشنگتن در سنت لوئیس»(WashU) ابتدا سه مجموعه داده را از ۱۰ هزار مورد تصادفی و شبیه‌سازی‌شده ایجاد کردند. یک مجموعه داده دارای هفت متغیر مقیاس TIMI، مجموعه دوم شامل پنج متغیر مقیاس HEART و مجموعه سوم دارای ۴۴ متغیر تصادفی سلامت بود. در دو مجموعه داده اول، ChatGPT ارزیابی خطر متفاوتی را در ۴۵ تا ۴۸ درصد مواقع نسبت به امتیاز ثابت TIMI یا HEART ارائه کرد. پژوهشگران برای آخرین مجموعه داده، موارد را چهار بار اجرا کردند و دریافتند که ChatGPT اغلب با خودش موافق نیست و در ۴۴ درصد مواقع، سطوح ارزیابی متفاوتی را برای موارد مشابه ارائه می‌دهد.

به رغم یافته‌های منفی این پژوهش، هستون پتانسیل زیادی را برای هوش مصنوعی مولد در مراقبت‌های بهداشتی پیش‌بینی می‌کند. به عنوان مثال، با فرض رعایت استانداردهای حفظ حریم خصوصی، کل سوابق پزشکی را می‌توان در برنامه بارگذاری کرد و در شرایط اضطراری، پزشک می‌تواند از ChatGPT بخواهد تا سریع‌ترین حقایق را درباره یک بیمار ارائه دهد. همچنین، پزشکان برای موارد دشوار و پیچیده می‌توانند از برنامه بخواهند تا چندین تشخیص احتمالی را ارائه دهد.

هستون گفت: ChatGPT می‌تواند در ارائه دادن تشخیص افتراقی عالی باشد و این احتمالا یکی از بزرگ‌ترین نقاط قوت آن است. اگر کاملا نمی‌دانید که درباره یک بیمار چه می‌گذرد، می‌توانید از ChatGPT بخواهید تا پنج تشخیص اصلی و استدلال خود را برای هر یک از آنها ارائه دهد. بنابراین، ChatGPT می‌تواند به شما کمک کند تا درباره یک مشکل فکر کنید اما در پاسخ دادن خوب نیست.

این پژوهش در مجله «PLOS ONE» به چاپ رسید.