مع التقدم التكنولوجي، تشهد الرعاية الصحية تحولًا، وأحد الأدوات التي تظهر وعودًا كبيرة هو التعلم الآلي. يحدث التعلم الآلي ثورة في البحث الطبي والتشخيص والعلاج وإدارة الحالات الصحية المختلفة، بما في ذلك الأمراض المعدية. وعلى وجه الخصوص، فإن استخدام التعلم الآلي في قرارات تبديل المضادات الحيوية على مستوى المريض الفردي هو أمر مبتكر.
ركزت الأبحاث الحديثة على تطوير نماذج الشبكات العصبية التي تتوقع ملاءمة التبديل من المضادات الحيوية المريئية إلى الفمية استنادًا إلى المعايير السريرية. استخدمت هذه النماذج بيانات من وحدات العناية المركزة وأظهرت دقة مثيرة للإعجاب، حيث تفوقت على القيمة الأساسية لمنحنى مساحة تحت المنحنى الاستلام التشغيلي الجدائي (AUROC) بنسبة 0.82 و 0.80.
قد أكدت المزيد من التحققات من هذه النماذج على مجموعة بيانات خارجية إمكاناتها في قرارات الأدوية الشخصية. تستخدم هذه النماذج نظام إشارات المرور الذي يوفر شرحًا بصريًا واضحًا، مما يعزز قابليتها للتفسير وسهولة استخدامها.
ثم لا يقتصر تأثير قرارات تبديل المضادات الحيوية على طريقة الإدارة فقط، بل له تأثيرات كبيرة على رعاية المرضى، بما في ذلك مدة الإقامة في المستشفى والتعرض للدواء. من خلال تحسين قرارات التبديل، تساهم نماذج التعلم الآلي في تقليل مدة الإقامة في المستشفى وتحسين راحة المرضى ورضاهم. وعلاوة على ذلك، تضمن هذه النماذج العدالة والمساواة في اتخاذ القرارات، مع دعم الرعاية الشخصية المركزة على المريض.
تعتبر نماذج التعلم الآلي، مثل تلك التي تمت مناقشتها، ليست مبتكرات تقنية فحسب، بل أدوات قيمة لتعزيز الممارسة السريرية. وهذه النماذج تتماشى مع المبادئ التوجيهية القائمة على الأدلة القائمة على الأدلة لوصف المضادات الحيوية، مما يساعد المهنيين الصحيين على اتخاذ قرارات مستنيرة في الوقت الفعلي.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تكمل هذه النماذج الحلول التكنولوجية الصحية الحالية، مثل تلك التي تقدمها شركات مثل Wolters Kluwer. يمكن أن يقوم توازن بين نماذج التعلم الآلي والحلول القائمة على الأدلة بتبسيط سير العمل وتحسين الامتثال للمبادئ التوجيهية وتوفير ضمانات بشأن ملاءمة القرارات السريرية.
في الختام، فإن التعلم الآلي لديه القدرة على ثورة في اتخاذ القرارات الصحية. تعتبر البحوث حول أنظمة دعم القرار السريري المستندة إلى التعلم الآلي لقرارات تبديل المضادات الحيوية برهانًا على هذه الإمكانات. وبما أن التعلم الآلي يستمر في التطور، يمكننا توقع تطبيقات مبتكرة أخرى ستحول تقديم الرعاية الصحية ونتائج المرضى.
The source of the article is from the blog guambia.com.uy