با پیشرفت تکنولوژی، حوزه بهداشت در حال تحول است و یکی از ابزارهایی که نشانه‌های بزرگی از خود نشان می‌دهد، یادگیری ماشین است. یادگیری ماشیندانش پزشکی از جمله تحقیقات پزشکی، تشخیص، درمان و مدیریت شرایط بهداشتی مختلف از جمله بیماریهای عفونی را ثورت می‌دهد. به ویژه استفاده از یادگیری ماشین در تصمیمات جابجایی آنتی بیوتیک در سطح بیماران فردی کارهای نوینی را به ارمغان می‌آورد.
تحقیقات اخیر بر روی توسعه مدلهای جریان عصبی مطالعه کرده‌اند که صحیح بودن جابجایی از آنتی بیوتیک‌های وریدی به آنتی بیوتیک‌های خوراکی را بر اساس پارامترهای بالینی پیش‌بینی می‌کنند. این مدلها از داده‌هایی که از واحدهای مراقبتهای ویژه (ICU) جمع‌آوری شده‌اند استفاده کرده‌اند و با دقتی چشمگیر عملکرد پایه را با پهنه زیر منحنی عملکرد دریافت‌کننده (AUROC) برابر با 0.82 و 0.80 برتر کرده‌اند.
تایید بیشتر این مدلها در یک مجموعه دادهٔ خارجی، قابلیت آنها در تصمیمات شخصی سازی دارو را تقویت کرده است. این مدلها از یک سیستم راه‌اندازی به صورت رنگین کمان استفاده می‌کنند که توضیحات تصویری و روشنی را فراهم می‌کند و قابلیت اجرای آنها را افزایش می‌دهد.
تأثیر تصمیمات جابجایی آنتی بیوتیک به فراتر از روش اعطای داروها می‌رسد. این تصمیمات تأثیر قابل توجهی بر نگهداری در بیمارستان و مواجهه با دارو دارند. با بهینه‌سازی تصمیم جابجایی، مدلهای یادگیری ماشین به کاهش مدت اقامت در بیمارستان کمک می‌کنند و راحتی و رضایت بیمار را افزایش می‌دهند.علاوه بر این، این مدلها عدالت و برابری در تصمیم‌گیری را تضمین می‌کنند و پشتیبانی از مراقبت شخصی محور را ارائه می‌دهند.
مدلهای یادگیری ماشین مشابه مدلهای مورد بحث، نه تنها ابتکارات فنی هستند بلکه ابزارهای ارزشمندی برای بهبود عملکرد بالینی هستند. آنها با راهنمایی راهی برای تجویز آنتی بیوتیک برای حرفه‌ای‌های بهداشتی فراهم می‌کنند و در تصمیمگیریهای بهبود یافته به مدت واقعی کمک می‌کنند.
علاوه بر این، این مدلها می‌توانند به تکمیل راهکارهای فناوری مراقبتهای بهداشتی موجود، مانند شرکتهایی مانند ولترز کلوور، کمک کنند. ترکیب مدلهای یادگیری ماشین و راهکارهای مبتنی بر شواهد می‌توانند جریان کار را تقویت کرده، از راهنمایی های راهنما رعایت راحتتر کنند و اطمینان را در مورد صحت تصمیم‌گیری کلینیکی فراهم کنند.
در نهایت، رویکرد یادگیری ماشین پتانسیلی برای انقلاب در تصمیمگیریهای بهداشتی دارد. تحقیقات در مورد سیستمهای حمایت تصمیمی کلینیکی مبتنی بر یادگیری ماشین در تصمیمات جابجایی آنتی‌بیوتیک شاهدی بر این پتانسیل است. همچنین با بیشتر شدن یادگیری ماشین، ما می‌توانیم از کاربردهای نوآورانه‌ای استفاده کنیم که تحویل مراقبت بهداشتی و نتایج بیمار را تحول می‌دهد.
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it