محققان، کاربردی نوآورانه از هوش مصنوعی (AI) برای پیش‌بینی پوسته‌های پرخطر پولمونر آمبولیسم برای بیماران در حال ورود به اتاق اورژانس، با استفاده تنها از داده‌های موجود، اعلام کرده‌اند که توسط یک مرکز پزشکی معروف گزارش شده است.
آمبولی پولمونر یک تهدید جدی است که منجر به محدودیت جریان خون به ریه‌ها می‌شود و اغلب با ترومبوز ورید ژولیده مرتبط است. این وضعیت که ممکن است منجر به وقوع حوادث وخیم شود، نیازمند تشخیص به موقع است تا از عواقب بد اجتناب شود.
در یک مطالعه اخیر که در یک مجله پزشکی برجسته منتشر شده، یک تیم همکار از تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین استفاده کرده‌است تا یک الگوریتمی برای ارزیابی خطر آمبولی پولمونر قبل از بستری‌کردن بیمار با تجزیه و تحلیل داده‌های پزشکی موجود ایجاد نماید.
این الگوریتم در یک آزمایش بالینی که شامل بیش از 46,000 بیمار اتاق اورژانس بود، طی کرده و حدود 4 درصد از آنها تشخیص آمبولی پولمونر گرفته شدند. نتایج نشان دادند دقت الگوریتم در انتخاب و پیش‌بینی بیماران پرخطر و نمایش قابلیت‌های بالقوه هوش مصنوعی در مداخلات تشخیصی زودهنگام برای بهبود نتایج درمان را.
تحولات بیدرمانی اورژانس با هوش مصنوعی: فاش کردن پیشرفت‌های بیشتر
محققان به دنبال افزایش مرزهای کاربردهای هوش مصنوعی (AI) در پزشکی اورژانس هستند و توسعه‌های نوآورانه جدیدی در حال ظهور هستند. در حالی که کاربرد اولیه بر پیش‌بینی پولمونر آمبولیسم‌های پرخطر تمرکز داشت، جنبه‌های حیاتی دیگری از ادغام AI در مراقبت‌های اورژانس به نور می‌آیند.
پرسش‌های اساسی:
۱. بیش از آن شرایط بحرانی دیگری که AI می‌تواند در تشخیص یا پیش‌بینی آنها در تنظیمات پزشکی اورژانس کمک کند؟
۲. چگونه الگوریتم‌های AI می‌توانند به صورت سلسه‌وار در جریان کارهای موجود اتاق اورژانس گنجانده شوند برای کسب بهره‌وری بیشتر؟
کشف موارد جدید:
مطالعات اخیر نتایج قابل‌اعتمادی را نشان داده‌اند که از AI برای پیش‌بینی نه تنها آمبولیسم‌های پولمونر، بلکه نیز برای پیش‌بینی شروع سپسیس، شناسایی سکته و حتی ارزیابی شدت صدمات با دقت قابل توجه استفاده کرده‌اند. این پیشرفت‌ها قابلیت آن را دارند که روش‌های اولویت‌بندی بیماران بر اساس ارزیابی‌های خطری توسط AI تولیدشده در اورژانس‌ها را به روشی انقلابی تغییر دهند.
چالش‌ها و اختلاف نظرها:
هر چند ادغام AI در پزشکی اورژانس قول‌های بزرگی را ارائه می‌دهد، اما بدون چالش نیست. یکی از نگرانی‌های اصلی این است که الگوریتم‌های AI ممکن است تبعیض را در تصمیمات مراقبتی نسبت به بیماران بیاورند و دغدغه‌های اخلاقی در مورد شفافیت و پاسخگویی الگوریتم را برانگیزند. علاوه بر این، اطمینان از اینکه سامانه‌های AI به‌طور مداوم به‌روزرسانی شوند و با داده‌های واقعی جهان واقعی اعتبار سنجی شوند چالش مهمی در حفظ دقت و قابلیت اعتبار الگوریتم پیش‌رو دارد.
مزایا و معایب:
مزایای هوش مصنوعی در پزشکی اورژانس قابل انکار است، ارائه تشخیص‌های سریع‌تر و دقیق‌تر، طرح‌های درمان شخصی‌سازی شده، و بهبود نتایج بیماری بیماران. اما معایبی نظیر اعتماد بیش از حد به پیش‌بینی‌های AI، نقض حریم‌شخصی داده‌ها، و نیاز به آموزش و منابع وسیع برای پیاده‌سازی سامانه‌های AI باید با دقت مورد بررسی قرار گیرد.
پیوندهای پیشنهادی:
– موسسه ملی بهداشت
– کلینیک مایو
– سازمان جهانی بهداشت
The source of the article is from the blog maltemoney.com.br