استفاده از هوش مصنوعی برای مداخلات نجات‌دهنده‌ی قلبی
به عنوان یک تکنولوژی پیشرفته در پزشکی، سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) به طور فزاینده‌ای برای نجات جان بیماران در موارد ناگهانی قلبی استفاده می‌شوند. آزمایشات بالینی اخیراً با موفقیت از AI برای هشدار دادن به کادر پزشکی در مورد بیماران با خطر بالا استفاده کرده‌اند که نشان دهنده افزایش قابل توجهی در نرخ بقای بیماران می‌باشد.
هوش مصنوعی و تحلیل الکتروکاردیوگرام: جفت حیاتی
یک گروه از دانشمندان تحت رهبری چین لین از مرکز پزشکی دفاع ملی در تایوان، به شیوه‌ی نوآورانه‌ای یک سیستم AI را برای ارزیابی فعالیت قلب از طریق الکتروکاردیوگرام آموزش دادند. با ارتباط دادن این خواندنی‌ها با داده‌های بقای بیمار، AI الگوریتمی توسعه داد تا بیمارانی با خطر هدفمند را شناسایی کند. افرادی که بر اساس امتیاز خود در رده‌های خطری 95 درصدی یا بالاتر بودند برای توجه فوری تشخیص داده شدند.
با اعلام هوش مصنوعی، کاهش تند در مرگ‌های قلبی
این سیستم در دو بیمارستان توسط 39 پزشک مورد آزمایش قرار گرفت. پرستاران نتایج الکتروکاردیوگرام را در سرورهای بیمارستان آپلود کردند که اجازه می‌دهد به AI برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و هشدار دهندگان حرفه‌ای سلامت اگر موارد خطرناک تشخیص داد. این فرآیند منجر به یک کاهش 31 درصدی در مرگ‌های کلی و یک کاهش 90 درصدی قابل توجه در مرگ‌های مرتبط با قلب در میان گروه بیمار بحرانی شد. اطلاعیه‌های AI به پزشکان امکان داد تا بلافاصله و بدون مراومت، آزمون‌های بیشتر و مداخلات جلوه روی پذیرند، قبل از آن که دیر شود.
راه‌حل‌های پولی موثر AI در تمام تایوان
با اثبات اثربخشی و هزینه‌های کاربردی، سیستم پایش AI توسط 14 بیمارستان اضافی در تایوان به کار گرفته شده است. دکتر قلب‌شناس برجسته اریک توپل از موسسه ترجمه‌ای پژوهشی اسکریپس در کالیفرنیا بر روی آن نقطه نادر و مهم کاهش مرگ و میر در مورد بهداشت‌های هم اتفاق افتاده اشاره کرد، این موضوع نشان دهنده توانمندی بی‌بدیل برای AI در عملکرد‌های پزشکی معمولاً است.
انژیزاسیون اطلاعاتی یا Controversies:
1. اطلاعات قرص: چگونه می‌توان اطمینان حاصل کرد که محرمانگی بیماران اطمینان داده شده است هنگام تغذیه دادن داده‌های پزشکی‌شان به سیستم‌های AI؟
– راه‌حل‌ها شامل انتقال رمزگذاری و تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده‌های قوی برای حفاظت از اطلاعات بیمار می‌باشد.
2. اغتشاش در AI: چگونه می‌توان اغتشاش در سیستم‌های AI را کاهش داد تا اعتقاد به حقوق برابر در مراقبت از سلامت اطمینان حاصل شود؟
– اقدامات نیاز به ایجاد مجموعه‌داده‌های متنوعی دارند که مدل‌های AI بر آن آموزش ببینند تا جلوی اغتشاش‌های بر اساس نژاد، جنسیت یا وضعیت اجتماعی بگیرند.
3. پذیرش تنظیمی: نحوه تنظیم ابزارهای AI در سلامت برای اطمینان از ایمنی و کارآمدی آنها چگونه است؟
– سازمان‌های تنظیم‌دهنده مانند اداره غذا و دارو (FDA) در حال توسعه چارچوب‌هایی برای تایید دستگاه‌های پزشکی و سیستم‌های مبتنی بر AI هستند که بر تشفیر الگوریتم و اثبات بالینی تمرکز دارند.
4. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های موجود: چگونه می‌توان AI را با زیرساخت‌های موجود در مراقبت‌های روزمره ادغام کرد؟
– این نیاز به استاندارها و پروتکل‌های قابل تطابق دارد تا اجازه دهد به سیستم‌های AI که با ابزارهای دیجیتال سلامت دیگر ارتباط برقرار کنند.
مزایا:
– AI می‌تواند دیتاست‌های بزرگ و پیچیده‌ای فراتر از امکانات ایمنی انسانی را پردازش کند و تشخیص زودرس و تشخیص بیماری‌ها را تسهیل می‌دهد.
– ابزارهای بهبود یافته با AI کارآیی را افزایش می‌دهند به کاهش بار کاری و اجازه دادن به پزشکان تا بر روی توجه مستقیم به بیمار تمرکز کنند.
– آنها می‌توانند ارزیابی بیمار یکپارچه‌ای ایجاد کرده و تنوع در تشخیص و درمان بین پزشکان را کاهش می‌دهند.
– سیستم‌های AI می‌توانند 24/7 در دسترس باشند و پیوسته برای پیش‌بینی و پشتیبانی از بیماران حیاتی ارائه دهند.
معایب:
– وجود خطر وابستگی بیش از حد به AI که ممکن است منجر به کاهش مهارت‌ها در میان حرفه‌ایان مراقبت‌های بهداشتی گردد.
– اشکالات یا اشتباهات در سیستم‌های AI ممکن است منجر به تشخیص‌های نادرست یا تاخیر در درمان‌ها شود.
– هزینه پیاده‌سازی سیستم‌های پیچیده AI ممکن است موانعی برای برخی از نهادها باشد، به خصوص در محیط‌های پایین‌منابع.
– ممکن است مقاومت از سمت ارائه‌دهندگان خدمات بهداشتی وجود داشته باشد به دلیل نگرانی‌ها در مورد امنیت شغلی یا عدم اعتماد به تصمیم‌گیری بر اساس ماشین.
پیوند مرتبط:
برای یک نگاهی به تاثیر AI در مراقبت‌های بهداشتی، ممکن است کسی وبگاه سازمان بهداشت جهانی را برای سیاست‌ها و رهنمودهای مرتبط با بهداشت جهانی بازدید کند.