Su technologijos pažanga sveikatos priežiūra patiria transformaciją, o vienas įrankis, kuris rodo didelį pažadą, yra mašininis mokymasis. Mašininis mokymasis revoliucinėja medicininę tyrimą, diagnozę, gydymą ir įvairių sveikatos sutrikimų valdymą, įskaitant infekcines ligas. Ypač mašininio mokymosi naudojimas antibiotiko keitimo sprendimuose individualiam pacientui yra pralaužiantis.
Neseniai atlikti tyrimai buvo sutelkti į neuroninių tinklų modelių kūrimą, kurie prognozuoja perėjimo nuo intraveninio (IV) prie žodinio antibiotiko tinkamumą remiantis klinikiniais parametrais. Šie modeliai naudojo duomenis iš intensyviosios terapijos skyrių (ITS) ir parodė įspūdingus tikslumo rezultatus, pranokstant pagrindinio rezultato ribą su bendrąja gaudymo charakteristikos kreivės sritimi (AUROC) 0,82 ir 0,80.
Papildomas šių modelių validavimas naudojant išorinį duomenų rinkinį sustiprino jų potencialą individualizuotose vaistų vartojimo priemonėse. Modeliai naudoja šviesoforo sistemą, kuri suteikia aiškius vizualius paaiškinimus, gerinant jų aiškinamumą ir naudojimo paprastumą.
Antibiotiko keitimo sprendimų poveikis lemia ne tik vartojimo būdą. Tai turi didelės įtakos paciento priežiūrai, įskaitant ligoninės viešnagą ir vartojamų vaistų poveikį. Optimalizuojant keitimo sprendimą, mašininio mokymosi modeliai prisideda prie ligoninės viešnagų sutrumpinimo ir paciento komforto bei pasitenkinimo gerinimo. Be to, šie modeliai užtikrina teisingumą ir lygybę sprendžiant, palaikant individualią, pacientui orientuotą priežiūrą.
Mašininio mokymosi modeliai, tokie kaip aptarti, yra ne tik technologiniai naujovės, bet ir vertingi įrankiai, padedantys gerinti klinikinę praktiką. Jie atitinka medicinos pagrįstų nurodymų antibiotikų skiriant sveikatos priežiūros specialistams, padedant priimti informuotus sprendimus realiuoju laiku.
Be to, šie modeliai gali papildyti esamas sveikatos priežiūros technologijos sprendimus, pavyzdžiui, tokius, kuriuos siūlo įmonės kaip Wolters Kluwer. Mašininio mokymosi modelių ir pagrįstų įrodymais paremtų sprendimų derinys gali optimizuoti darbo procesus, gerinti nurodymų laikymąsi ir užtikrinti tinkamumą klinikiniams sprendimams.
Galiausiai, mašininis mokymasis turi potencialą revoliucionizuoti sveikatos priežiūros sprendimų priėmimą. Moksliniai tyrimai, susiję su mašininio mokymosi pagrindu veikiančiomis klinikinėmis sprendimų paramos sistemomis dėl antibiotikų keitimo, tai įrodo. Šitaip mašininis mokymasis kinta ir jo inovatyvios taikymo sritys, kurios pakeis sveikatos priežiūros teikimą ir pacientų rezultatus, tikimasi ateityje.
The source of the article is from the blog cheap-sound.com