Ar tehnoloģiju attīstības uzplaukumu veselības aprūpē notiek pārmaiņas, un viens no rīkiem, kas rāda lielu potenciālu, ir mašīnmācība. Mašīnmācība revolucionē medicīnisko pētniecību, diagnozi, ārstēšanu un dažādu veselības problēmu pārvaldību, tai skaitā infekcijas slimības. Īpaši svarīga ir mašīnmācības izmantošana antibiotiku pārejas lēmumos indivīda līmenī.
Pēdējā pētniecība ir vērsta uz neironu tīklu modeļu izstrādi, kas paredz intravenozo antibiotiku pārejas uz mutisku antibiotiku atbilstību, balstoties uz klīniskiem parametriem. Šie modeļi ir izmantojuši datus no intensīvās terapijas nodaļām un ir parādījuši ievērojamu precizitāti, pārspējot pamatlīniju ar Receiver Operating Characteristic līknes zemāko izkārtojuma platību (AUROC) 0,82 un 0,80.
Šo modeļu tālāka validācija ārējā datu kopā ir pastiprinājusi to potenciālu personalizēta medikācijas lēmumu izvēlē. Modeļi izmanto satiksmes gaismas sistēmu, kas nodrošina skaidru vizuālu skaidrojumu, uzlabojot to interpretējamību un lietojamību.
Antibiotiku pārejas lēmumu ietekme ir plašāka par lietošanas veidu. Tas būtiski ietekmē pacientu aprūpi, tostarp slimnīcas uzturēšanās ilgumu un zāļu ietekmi. Optimizējot pārejas lēmumu, mašīnmācības modeļi palīdz samazināt slimnīcas uzturēšanās ilgumu un uzlabo pacienta komfortu un apmierinātību. Turklāt šie modeļi nodrošina taisnīgumu un vienlīdzību lēmumu pieņemšanā, atbalstot personalizētu, pacientu centrētu aprūpi.
Mašīnmācības modeļi, tādi kā apspriestie, nav tikai tehniski jauninājumi, bet arī vērtīgi rīki kliniskās prakses uzlabošanai. Tie saskan ar pierādījumu pamatā esošiem vadlīnijiem antibiotiku izrakstīšanai, palīdzot veselības aprūpes profesionāļiem pieņemt informētus lēmumus reāllaikā.
Turklāt šie modeļi var papildināt esošās veselības aprūpes tehnoloģijas risinājumus, piemēram, tos, kas piedāvā kompānijas kā “Wolters Kluwer”. Mašīnmācības modeļu un pierādījumu pamatā esošo risinājumu kombinācija var efektīvi organizēt darba plūsmas, uzlabot vadlīniju ievērošanu un nodrošināt pārliecību par klinisko lēmumu atbilstību.
Secinājumā, mašīnmācība ir spējīga revolucionizēt veselības aprūpes lēmumu pieņemšanu. Pētniecība par mašīnmācības pamatā esošiem klinisko lēmumu atbalsta sistēmām antibiotiku pārejas lēmumos ir pierādījums šim potenciālam. Ņemot vērā mašīnmācības nepārtraukto attīstību, varam sagaidīt papildu inovatīvas lietošanas iespējas, kas pārveidos veselības aprūpes sniegšanu un pacientu rezultātus.
The source of the article is from the blog coletivometranca.com.br