هوش مصنوعی

تشخیص بالینی و بهبود تشخیص آسیب میوکارد با هوش مصنوعی

تشخیص بالینی پیشرفت‌های متعدد اخیر هوش مصنوعی ، دقت و کارآیی ارزیابی‌ها را در بیماران درد قفسه سینه افزایش داده که این شامل، بیومارکرهای بهتر جهت تشخیص آسیب میوکارد،

دسته‌بندی بیماران تشخیص بالینی با توجه به ریسک  وعوارضشان، تست ورزش زودرس و اسکن رادیونوکلئید برای بیماران کم خطر، CT مولتی اسلایس برای بررسی آناتومی عروق کرونر، آمبولی ریه، دایسکشن آئورت

و استفاده از واحدهای درد قفسه سینه (Chest Pain Unit) از جمله راه‌کارهای کریتیکال جهت ارزیابی فوری و کافی بیماران کم خطر می‌باشند.علارغم تمام  پیشرفت‌های جدید، هنوز هم شرح حال مهمترین ابزار تشخیص برای بیماران با درد سینه می‌باشد. 

تشخیص بالینی برای بیمار با درد سینه تیپیک آنژینی در سن آترواسکلروز با نوار قلب نرمال و آنزیم های  قلبی نرمال همچنان سندرم حاد کرونری بوده و لازم است بیمار جهت بررسی‌های بعدی تحت نظر مانده و ترخیص نگردد.

برطبق دستور العمل ها، بیماران با شک به سندرم حاد کرونری، نباید فقط به صورت تلفنی ارزیابی شوند،

بلکه باید به پزشک ارجاع داده شده و از آنها نوار قلب (ECG) دوازده لیدی گرفته شود.این دستور العمل ها قویا توصیه کرده‌اند که بیماران با درد قفسه سینه حین استراحت که بیش‌تر از ۲۰ دقیقه طول بکشد،

بیماران با اختلال فشار خون ، سنکوپ اخیر باید سریعاً به بخش اورژانس یا واحدهای تخصصی درد قفسه سینه ارجاع شوند،

انتقال توسط وسیله نقلیه شخصی به جای آمبولانس تنها وقتی انجام  شود که انتظار باعث تاخیر بیش از ۲۰ تا ۳۰ دقیقه‌ای شود.

پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

در حال بارگذاری