تحوّل تقنيات معالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة مجال طب القلب، وتقدم إمكانيات جديدة للكشف عن الأمراض ورعاية المرضى. إن الجمع بين هذه التقنيات يتيح للأطباء والممرضين الاستفادة من البيانات غير المنظمة، والتنبؤ الدقيق بأمراض القلب، وتوجيه استراتيجيات العلاج، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين نتائج المرضى.
تلعب تقنية معالجة اللغة الطبيعية دورًا كبيرًا في تحديد الفشل القلبي. قامت دراسة حديثة باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لتحليل سجلات المستشفيات واكتشاف حالات الفشل القلبي. أظهرت النتائج أن نسبة كبيرة من الأفراد الذين يمتلكون حصة طرد البطين الأيسر (LVEF) ≥50% تم تشخيصهم من قبل الأطباء بإصابتهم بفشل قلبي وظيفة الطرد المحتفظة (HFpEF)، مما يشير إلى ضرورة وجود طرق أفضل للكشف. تسلط هذه النتائج الضوء على إمكانية تعزيز تشخيص الفشل القلبي وتحسين رعاية المرضى من خلال تقنية معالجة اللغة الطبيعية.
تلعب خوارزميات تعلم الآلة أيضًا دورًا حاسمًا في التنبؤ بالأحداث الحرجة لمرضى قصور القلب. قدّمت دراسة بحثية نموذج تنبؤ في عمق الشبكات العصبية المعروف بـ “CLANet”، وأظهرت تحسينًا يتراوح بين 2-10% عن الأساليب التقليدية. تعمل خوارزميات تعلم الآلة على تقييم مخاطر الأحداث الحرجة من خلال تحليل سجلات الصحة الإلكترونية التاريخية، وتوفير رؤى قيمة للأطباء وتعزيز رعاية المرضى.
في سياق أمراض القلب الناجمة عن نقص التروية الدموية، توفر خوارزميات تعلم الآلة أداة قوية للتشخيص الدقيق. مع الملايين من الوفيات التي يعزى سببها الأمراض القلبية سنويًا، فإن الحاجة إلى تشخيص سريع ودقيق لا غنى عنه. يمكن لخوارزميات تعلم الآلة مساعدة في تفسير البيانات الشاملة للمرضى وتنفيذ نماذج تنبؤية مثلى، مما يؤدي إلى تحسين جودة الرعاية. يمكن أن يؤثر الكشف المبكر عن أمراض القلب الناجمة عن نقص التروية الدموية من خلال خوارزميات تعلم الآلة بشكل كبير على نتائج المرضى، ومنع الأحداث المهددة للحياة.
علاوة على ذلك، تُظهر تطبيقات تعلم الآلة وتعلم العمق في التنبؤ بالجلطة القلبية إمكاناتها لتحويل توصيل الرعاية الصحية. حققت نماذج تعلم الآلة التي تم تطويرها باستخدام مجموعات بيانات للتنبؤ بالجلطة القلبية نسب دقة مثيرة للإعجاب، مما يساعد الأطباء في التنبؤ بالجلطات القلبية. يتيح القدرة على فهم هذه النماذج بشكل شامل للأطباء اتخاذ قرارات مستنيرة وتعزيز توصيل الرعاية الصحية.
مع استمرار تطوير طب القلب، فإن دمج معالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة سيكون له دور حيوي في رعاية المرضى ونتائج الصحة. إن هذه التقنيات تفتح أمامنا إمكانية استغلال البيانات غير المنظمة، وتنبؤ الأمراض بدقة، وتحسين استراتيجيات العلاج. مع التطورات المستمرة، ندخل في عصر جديد من رعاية طب القلب يعطي الأولوية للكشف المبكر والتشخيص الدقيق وفي النهاية تحسين نتائج المرضى.
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar