سیستم هوش مصنوعی برای بخش اورژانس بیمارستان

یک سیستم هوش مصنوعی برای بخش اورژانس بیمارستان طراحی خواهد شد تا به ساده‌سازی گردش کار بخش کمک کند. می توان از آن برای خودکارسازی کارهایی مانند ثبت نام بیمار، تریاژ و تشخیص استفاده کرد. این سیستم همچنین می‌تواند داده‌های بلادرنگ در مورد شرایط و درمان‌های بیمار و همچنین تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده برای کمک به پیش‌بینی نیازهای بیمار ارائه دهد.

این سیستم همچنین می تواند برای نظارت بر علائم حیاتی و هشدار به کارکنان پزشکی در صورت تغییر یا بدتر شدن وضعیت بیمار مورد استفاده قرار گیرد. این به کادر پزشکی اجازه می دهد تا سریع و مناسب پاسخ دهند. علاوه بر این، سیستم هوش مصنوعی می تواند برای ردیابی جریان بیمار از طریق بخش اورژانس استفاده شود و به کارکنان کمک کند منابع را بهتر مدیریت کنند و زمان انتظار را کاهش دهند.

سیستم هوش مصنوعی همچنین می‌تواند برای شناسایی الگوهایی در ملاقات‌های بیمار استفاده شود که ممکن است نشان‌دهنده یک مشکل اساسی سلامت یا عوامل خطر بالقوه برای شرایط خاص باشد. این اطلاعات می‌تواند توسط کارکنان پزشکی برای اطلاع‌رسانی بهتر تصمیمات خود در مورد برنامه‌های درمانی یا اقدامات پیشگیرانه استفاده شود. در نهایت، سیستم هوش مصنوعی همچنین می‌تواند برای تولید گزارش‌هایی استفاده شود که می‌تواند به مدیران بیمارستان کمک کند تا عملکرد بخش اورژانس خود را بهتر درک کنند و زمینه‌های بهبود را شناسایی کنند.

دکتر Taha Kass-Hout، معاون هوش مصنوعی سلامت و CMO در خدمات وب آمازون، خاطرنشان می‌کند که 97 درصد از داده‌های مراقبت‌های بهداشتی استفاده نمی‌شوند، زیرا ساختاری ندارند. این شامل اشعه ایکس و سوابق پزشکی متصل به اسلایدها است. یادگیری ماشینی (ML) به متخصصان مراقبت های بهداشتی اجازه می دهد تا این اطلاعات را ساختار و فهرست بندی کنند. Amazon HealthLake یکی از خدماتی است که امکان جستجو و پرس و جو از داده های بدون ساختار را فراهم می کند.

علاوه بر این، ML و پردازش زبان طبیعی (NLP) به سازمان های مراقبت های بهداشتی کمک می کند تا معنای داده های بالینی را درک کنند.

به عنوان مثال، بیمارستان کودکان فیلادلفیا به خدمات هوش مصنوعی AWS روی آورد تا داده‌های ژنومی، بالینی و تصویربرداری را برای کمک به محققان در تجزیه و تحلیل متقابل بیماری‌ها، توسعه فرضیه‌های جدید و اکتشافات ادغام و تسهیل کند.

AI Scours مستندات برای مطالعات سرطان

مرکز سرطان فرد هاچینسون در سیاتل از NLP در آمازون Comprehend Medical برای بررسی کوه‌هایی از داده‌های سوابق بالینی بدون ساختار در مقیاس استفاده کرد تا به سرعت بیماران را با مطالعات بالینی سرطان مطابقت دهد. Kass-Hout می‌گوید NLP به پزشکان کمک کرد تا حدود 10000 نمودار پزشکی را در ساعت بررسی کنند تا بیمارانی را با معیارهای ورود مناسب بیابند و «بلند کردن سنگین» را حذف کنند.

معیارهای گنجاندن پر زحمتی وجود دارد که باید از آنها عبور کنید، جایی که شما باید ویژگی های زیادی را در مورد بیمار شناسایی کنید تا مشخص کنید آیا آنها معیارهای ثبت نام در یک کارآزمایی بالینی را دارند یا خیر. کاس هوت می‌گوید اغلب باید کل تاریخچه پزشکی را بخوانید.

طبق گفته کاس-هوت، کمتر از 5 درصد از بیماران با معیارهای استخدام برای این نوع کارآزمایی‌های بالینی مطابقت دارند، که تا حدی به دلیل چالش‌های شناسایی اطلاعات صحیح در میان داده‌های بدون ساختار است.

بیشتر بخوانید: دستورالعمل های مراقبت بالینی مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند به نتایج بهتری برای بیمار منجر شود.

هوش مصنوعی به تشخیص و مدیریت بیماری کلیوی کمک می کند

دکتر پیتر کوتانکو، رئیس تولید شواهد زیست پزشکی در موسسه تحقیقات کلیوی (RRI) و استاد کمکی پزشکی نفرولوژی در دانشکده پزشکی ایکان در ماونت، می گوید هوش مصنوعی به پزشکان در تشخیص و مدیریت بیماری کلیوی و پیش بینی مسیر بیماران کلیوی کمک می کند. سینا در نیویورک.

Kotanko نشان می دهد که نفرولوژیست ها و سایر رشته های پزشکی از هوش مصنوعی و ML برای ارزیابی تصاویر رادیولوژی یا هیستوپاتولوژی و همچنین تصاویر گرفته شده توسط تلفن های هوشمند برای تشخیص وضعیت بیمار استفاده می کنند.

او می‌گوید: «هوش مصنوعی نه تنها به داده‌های آزمایشگاهی ساخت‌یافته یا داده‌های ذخیره‌شده در پرونده‌های سلامت الکترونیکی متکی است، بلکه البته از ابزارهایی مانند پردازش زبان طبیعی برای استخراج بینش از متون بدون ساختار استفاده می‌کند».

در همین حال، ML برای پیش‌بینی پیامدهای بیمار، از جمله بستری شدن در بیمارستان، و شناسایی بیمارانی که ممکن است به COVID-19 مبتلا باشند، استفاده می‌شود. RRI از یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل تصاویر گوشی‌های هوشمند یا تبلت‌ها برای ارزیابی دسترسی عروق شریانی وریدی بیمار استفاده می‌کند که برای اتصال بیمار به دستگاه دیالیز استفاده می‌شود.

کوتانکو می‌گوید: «یک شبکه عصبی کانولوشنال یا سی‌ان‌ان، این نوع داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند و ارزیابی مربوطه را در یک ثانیه یا بیشتر برای کاربر ارسال می‌کند. “تصاویر از تبلت یا تلفن هوشمند به فضای ابری ارسال می شود که در آن CNN داده ها را دریافت می کند و سپس پاسخ مربوطه را ارائه می دهد.”