Channel
@Medtechnetwork
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Handles named that no longer answer · Cite this entry
369subscribers
-2 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002977219352 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @Medtechnetwork |
| Created | Between 1 August 2025 and 31 October 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 14 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 14 August 2026 |
| On Telegram | t.me/Medtechnetwork |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 14 Aug 2026, 04:16 | 369 | -2 |
| 6 Aug 2026, 20:47 | 371 | no change |
| 6 Aug 2026, 16:39 | 371 | first reading |
18 posts held, back to 7 November 2025 — 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.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 18 posts for this entry, the most recent from 22 February 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
30 reactions across 11 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 46.7% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 14 | 46.7% | |
| 👍 | 11 | 36.7% | |
| 👏 | 2 | 6.67% | |
| ❤ | 1 | 3.33% | |
| 🎉 | 1 | 3.33% | |
| 🙏 | 1 | 3.33% |
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 11 of the 18 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 30reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 18 most recent posts we hold, published 7 November 2025 to 22 February 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.
♨️ معرفی سرویس Superpower | دکتر هوش مصنوعی داخل جیبت! ▪️«مکس مارکیونه» بعد از سالها درگیری با یک مشکل سلامتی حلنشده، بهجای ادامه رفتن از این پزشک به آن پزشک، استارتاپی به نام Superpower راه انداخت؛ یک سوپراپ سلامت که ادعا میکنه مثل «پزشک AI شخصی» کنار شماست. 1⃣ فایلهای PDF آزمایش خون و چکاپها رو میخونه و تحلیل میکنه. 2⃣ به گجتهای پوشیدنی وصل میشه و دادههای خواب، ضربان قلب و فعالیت رو بررسی میکنه. 3⃣ بر ا…
ابزار هوش مصنوعی در Cleveland Clinic مرزهای تشخیص سپسیس را جابهجا میکند یکی از برجستهترین مراکز درمانی جهان، Cleveland Clinic، اخیراً استفاده از پلتفرم هوش مصنوعی شرکت Bayesian Health را در چندین بیمارستان خود توسعه داده است. این سیستم AI بهصورت لحظهای و درون روند بالینی دادههای پزشکی بیماران مثل نتایج آزمایش، علائم حیاتی و یادداشتهای بالینی را تحلیل میکند تا تشخیص سپسیس (Sepsis) را دقیقتر و زودتر از روشهای…
👍1
#آموزش 🔴 دوره آنلاین آنالیز داده های WES اگزوم، با رویکرد کلینیکی 🕐 ۲۰ ساعت 📅 دی ماه ۱۴۰۴ 💵هزینه دوره ۱۰ میلیون تومان - آموزش کامل آنالیز داده های اگزوم از فایل fq تا تفسیر جهش ها مدرس : سیداحمد موسوی برای اطلاعات بیشتر با آیدی یا شماره زیر تماس بگیرید: @ahmad_mousavi 09101662586 ✅ کانال تک سلول @singlecel
اولین ابزار هوش مصنوعی برای توسعه سریعتر داروهای کبدی تأیید شد! FDA بهتازگی AIM-NASH را تأیید کرده — یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی که میتواند تصاویر بافت کبد را تحلیل کند و نشانههای بیماری مثل التهاب، تجمع چربی و فیبروز را با دقت بالا تشخیص دهد. نتیجه؟ فرایند تست و توسعه دارو سریعتر، دقیقتر و کمهزینهتر خواهد شد. پیشبینی میشود با این تکنولوژی، زمان ساخت داروهای جدید تا نصف کاهش یابد! این یعنی ورود جدیتر …
👍1
یک گام بزرگ در جراحی مغز ، استفاده از AI برای تشخیص بافت سالم و سرطانی در لحظه عمل در بیمارستان The Neuro – McGill University Health Centre در مونترال برای اولین بار تکنولوژیای مبتنی بر هوش مصنوعی — با نام SENTRY — در عمل جراحی مغز استفاده شد که میتواند بین بافت سالم و سرطانی در حین عمل و به صورت زنده تمایز قائل شود. این یعنی: جراحان میتونند با دقت و اطمینان بیشتر، تومورهای مغزی را بردارند بیآنکه بافت سالم را …
👏1
🎗 در مسیر علمی و بالینی سرطان، داشتن یک برنامه آموزشی منسجم یک مزیت بزرگ محسوب میشود. دوره فوق جامع سرطان با هفت گام تخصصی و بیش از ۱۷۰ ساعت آموزش، مجموعهای از مباحث پایه تا پیشرفته را زیر نظر بیش از ۳۵ استاد برجسته ارائه میدهد. 🔍 این دوره برای افرادی طراحی شده که قصد ورود به عرصه پژوهش، صنعت یا بالین سرطان را دارند. شرکتکنندگان در پایان مسیر، توانایی تحلیل داده، طراحی پروژه، فهم درمانهای نوین و حتی تبدیل ایده…
👍1
ضبط میتینگ بیوتکنولوژی امشب در این وبینار در medtech بررسی کردیم : · سلولها چگونه کلید درمان بیماریهای پیچیده مانند سرطان هستند؟ · فناوریهای پیشرفتهای مانند ایمونوتراپی، ویرایش ژن (CRISPR) و نانوداروها چگونه عمل میکنند؟ · پزشکی شخصیسازی شده چه تحولی در درمانهای آینده ایجاد خواهد کرد؟ · و نقش هوش مصنوعی در تسریع این تحولات چیست؟ سخنران : محمد مهدی پور Researcher | Bachelor of Science in Cellular and Molecul…
🔥2🙏1
امشب وبینار بیوتکنولوژی و پزشکی اینده 🔬 در این وبینار امشب در medtech کشف میکنیم: · سلولها چگونه کلید درمان بیماریهای پیچیده مانند سرطان هستند؟ · فناوریهای پیشرفتهای مانند ایمونوتراپی، ویرایش ژن (CRISPR) و نانوداروها چگونه عمل میکنند؟ · پزشکی شخصیسازی شده چه تحولی در درمانهای آینده ایجاد خواهد کرد؟ · و نقش هوش مصنوعی در تسریع این تحولات چیست؟ سخنران : محمد مهدی پور 📅 زمان: پنجشنبه، ۶ آذر ۲۷ نوامبر - ساعت …
Medtech pinned a photo
*داروی جدید مرک در درمان HIV به اندازه بیکتاروی گیلیاد مؤثر ظاهر شد* مرک اعلام کرد داروی خوراکی آزمایشی HIV این شرکت (ترکیب دوراویرین و ایسلاترایور) در یک کارآزمایی بزرگ، از نظر اثربخشی و ایمنی با بیکتاروی (Biktarvy) شرکت گیلیاد برابر بوده است. *این نتایج در بیماران بزرگسال درماننشده و در هفته ۴۸ بهدست آمده است.* با وجود نتایج مثبت، تحلیلگران تأکید میکنند که برای تغییر در الگوی درمان فعلی نیاز به دادههای بیش…
👍1
پایگاه اطلاع رسانی بیوتکنولوژی ایرانIRBIC بزرگترین پایکاه بیوتکنولوزی در ایران آپدیت جدید ترین اخبار ❇️در ایربیک بخوانید ❇️ برای اطلاع از اخبار روز بیوتکنولوژی و همکاری با ما به #ایربیک بپیوندید. ❇️ www.irbic.ir ❇️@IRanBIoClub ❇️@irbicadmin
افقهای نو در بیوتکنولوژی و پزشکی فردا 🔬 سلام به همه کنجکاوان دنیای دانش و فناوریهای پیشرو! امروز، بیوتکنولوژی تنها یک علم نیست؛ یک انقلاب خاموش است که آینده پزشکی، درمان و کیفیت زندگی را از پایه دگرگون میکند. در این وبینار در medtech کشف میکنیم: · سلولها چگونه کلید درمان بیماریهای پیچیده مانند سرطان هستند؟ · فناوریهای پیشرفتهای مانند ایمونوتراپی، ویرایش ژن (CRISPR) و نانوداروها چگونه عمل میکنند؟ · پزشکی ش…
Showing the 12 most recent of 18 posts we hold for @Medtechnetwork. 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.
Citation-graph rank — 1,404,963 of 1,478,351entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Named by 1 registered channel — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
@Medtechnetwork named 1 handle that resolve to nothing today. That is a fact about the reference, not necessarily a fact about the handle’s history — see the two groups below.
Most of these may never have existed as a live channel at all.A handle a channel names can be a typo, an aspirational name nobody registered, or a channel that was already gone before this one ever mentioned it. Unless a row below is marked evidenced, all we know is that it references a handle that is not a live channel today — not that anything “died”. How this is measured.
References a handle that is not a live channel — we have no record it ever was one.
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 14 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Medtech” (@Medtechnetwork), 369 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/Medtechnetwork.
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.