5 measurements spanning 22 days, net +5. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 871–882 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
29 Aug 2026, 17:24
881
+4
23 Aug 2026, 12:14
877
+5
14 Aug 2026, 23:45
872
-4
8 Aug 2026, 01:15
876
no change
7 Aug 2026, 17:42
876
first reading
Engagement
20 posts held, back to 16 July 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
9.02%
avg views ÷ 881 subscribers
Avg views / post
79.5
2 posts measured
Reaction rate
8.81%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
2
of 20 held
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 7 August 2026
Posts held
20 (16 July 2026 – 7 August 2026)
Views total
159
Reactions total
14
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
8 Aug 2026, 01:15 UTC
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
Reaction mix
71 reactions across 18 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 76.1% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
54
76.1%
👍
13
18.3%
👏
2
2.82%
😁
1
1.41%
🤝
1
1.41%
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 18 of the 20 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 71reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 16 July 2026 to 7 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
جمعبندی خبرهای اخیر
خبرهای آگوست نشان میدهند بازار جهانی AI در سلامت دارد از هیجانهای کلی فاصله میگیرد و به سمت کاربردهای واقعیتر میرود: ابزارهایی که کار پزشک و کلینیک را سادهتر میکنند، دادههای سلامت را خارج از بیمارستان هم جدی میگیرند و فقط محدود به «تشخیص بیماری» نیستند.
هدف من در این کانال این است که این روندهای جهانی را دنبال کنم و به زبان سادهتر منتقل کنم؛ تا ببینیم دنیا به چه سمتی میرود و کدام بخ…
مرور خبرهای ده روز گذشته
1. ابزار سلامت دیجیتال باید واقعاً استفاده شود
ابزارهای سلامت دیجیتال وقتی موفقاند که وارد عادت روزانه کاربر شوند؛ یعنی کار بیمار، پزشک یا کلینیک را سادهتر کنند، نه اینکه یک کار اضافه بسازند.
🔗 لینک:
https://medcitynews.com/2026/08/beyond-adoption-the-habits-shaping-digital-health/
2. فرصت HealthTech فقط تشخیص بیماری نیست
چند جذب سرمایه مهم در HealthTech نشان میدهد بازار فقط دنبال AI برا…
چطور ترجمهی متون پزشکی بهتر کنیم؟
اگر با مدلهای ترجمه کار کرده باشی، احتمالاً این را دیدهای: روی متن عمومی عملکرد خوب است، اما به محض اینکه وارد متن پزشکی میشوی، کیفیت بهوضوح افت میکند. دلیلش ساده است؛ مدل روی دادهای آموزش دیده که «پزشکی» بخش کوچکی از آن بوده.
نتیجه چه میشود؟
مدل روی کلمات چندمعنایی گیر میکند (مثلاً discharge)، اصطلاحات تخصصی را سادهسازی یا اشتباه ترجمه میکند، و مهمتر از همه، در حفظ دو…
📚ترجمه ماشینی مقالات #پزشکی چه مشکلاتی دارد ؟
یک مطالعه ترجمه از دستورالعملهای ترخیص بیمار را بررسی کرد. نتیجه نشان داد که بخشی از ترجمهها (حدود ۲ تا ۸ درصد) دارای خطاهایی بودند که میتوانستند از نظر بالینی مشکلساز باشند؛ مانند ابهام در دستور دارو یا انتقال نادقیق معنا.
۳ نکته ای که در ترجمه مقالات پزشکی باید دقت کرد :
▪️ اعداد، واحدها و دوز دارو را حتماً با متن اصلی چک کنید — این بخش بیشترین حساسیت را دارد.
▪️…
💻 کاربرد PubMed در پروژههای LLM و RAG
امروزه PubMed فقط یک پایگاه جستجوی مقاله نیست؛ بلکه یکی از مهمترین منابع دانش در پروژههای هوش مصنوعی هست
کاربردهای رایج:
🧠 ساخت Knowledge Base برای سامانههای RAG
📑 بازیابی مقالات معتبر برای پاسخگویی #مدل های زبانی
✅ اعتبارسنجی پاسخهای AI با استناد به شواهد علمی
مطالعات اخیر نیز سامانههای Biomedical RAG را معرفی کردهاند که از مقالات PubMed برای بازیابی دانش و تولید پاسخ…
🩺 چرا PubMed هنوز مهمترین ابزار جستجوی پزشکی است؟
اگر #پزشک یا پژوهشگر هستید، PubMed معمولاً اولین جایی است که برای یافتن شواهد علمی به آن مراجعه میکنید.
کاربردهای اصلی PubMed:
🔍 جستجوی مقالات معتبر درباره بیماریها، داروها و درمانها
📚 مرور ادبیات
🩺 دسترسی به شواهد علمی برای پزشکی مبتنی بر شواهد (EBM)
🧬 یافتن مقالات جدید با استفاده از MeSH و فیلترهای تخصصی
امروزه PubMed بیش از ۴۰ میلیون رکورد از مقالات علوم پزشکی…
هوش مصنوعی چطور عکس ریه رو میخونه — مناسب پروژهٔ بعدیِ تو
یه عکسِ #رادیولوژی برای کامپیوتر یه ماتریسِ پیکسله. مدل روی دهها هزار عکسِ لیبلخورده یاد میگیره و برای هر یافته یه احتمال میده (مثلاً «۰.۸۷ پنومونی») بهعلاوهٔ یه heatmap که نشون میده رو کجای عکس حساس شده. خروجی یه پیشبینیِ آماریه
🫁 ولی این عددها یعنی چی؟
هر لیبل یه تصمیمِ واقعیِ پزشکیه. چیزی که مدل دنبالشه:
▪️ ندولِ ریه — یه لکهٔ کوچیک که میتونه سرط…
👩⚕️ وقتی عکس زیاده و وقت کم:
کادر درمان این صحنهها رو تو کارِ روزمره زیاد تجربه کرده:
▪️ ساعتِ آخرِ شیفت، چشم خستهست و باید دهها تصویر رو پشتسرهم بخونی.
▪️ یه موردِ اورژانسی لای انبوهِ عکسهای روتین گم میشه.
▪️ تو مرکزِ کوچیک یا شیفتِ شب، رادیولوژیست نیست.
▪️ جوابِ دیر میرسه و بیمار منتظره.
تو چند برنامهی غربالگری دنیا، هوش مصنوعی اول تصاویر رو مرور میکنه و مواردِ مشکوک رو علامت میزنه —
به عنوان مزیت چند…
مقاله داکیومنت MedDialogRubrics مدل های AI را در مشاورههای چندمرحلهای پزشکی بررسی کرده؛ یعنی شرایطی شبیهتر به ویزیت واقعی.
🎯 سؤال اصلی مقاله این است:
آیا مدل فقط جواب میدهد،
یا قبل از جواب دادن، سؤالهای لازم را هم میپرسد؟
این موضوع مهم است؛ چون اگر AI با اطلاعات ناقص نتیجهگیری کند، حتی با دانش زیاد هم ممکن است تصمیم اشتباه بدهد.
📎 لینک مقاله:
https://arxiv.org/html/2601.03023v1
🆔 @AI_HealthHub
🩺 هوش مصنوعی فقط نباید جواب بده؛ باید سؤال درست بپرسه
خیلی از مدلهای هوش مصنوعی در پزشکی با سؤالهای ساده ارزیابی میشن:
❓ تشخیص چیست؟
❓ درمان مناسب کدام است؟
❓ گزینه درست کدام است؟
اما پزشکی واقعی اینقدر ساده نیست.
#پزشک قبل از تشخیص، اول اطلاعات جمع میکند:
🔹 شرح حال میگیرد
🔹 علائم همراه را میپرسد
🔹 داروها و سابقه بیماری را بررسی میکند
🔹 ابهامها را روشن میکند
🔹 بعد تصمیم میگیرد …
👏2❤1👍1
Signed Zeinab Habibi
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @AI_HealthHub. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 29 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“AIHealthHub” (@AI_HealthHub), 881 subscribers as measured 29 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/AI_HealthHub.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.