ربات آرامیس تشخیص ریسک سکته قلبی

ربات آرامیس تشخیص ریسک سکته قلبی  چی کمکی می‌کند؟

ربات آرامیس تشخیص ریسک سکته قلبی ، بیش از ۹۰٪ دستگاه های ای سی جی کاغذی هستند و تشخیص اولیه بر روی  توسط متخصص هزینه بر و زمان بر است و

در نتیجه تشخیص اولیه و طبقه بندی بیمار حاد کرونری با ریسک بالا صورت می گیرد
هر یک‌دقیقه حیاتی است.

در تشخیص اولیه ECG همه چیز به تجربه و تشخیص و تخصص پزشک برمیگردد و بعضی الگوها از دید انسان پنهان می ماند به عنوان مثال
LV ( left ventricular) systolic dysfun
silent Atrial fibrilation(AF)
hyper trophic cardiomyopath ( HCM)

از دیگر مشکلات کمبود پزشک متخصص در شهر های کوچک و صف های طولانی بیمارستان است.
تشخیص زود هنگام علائم سکته و ایسکمی و…منجر به کاهش بیش 

. ۸۰ ٪ هزینه ها کم میگردد.

ربات همچنین شاخصه های دیگری مانند سن، جنس، پتاسیم خون تالیم نوسانات ضربان قلب چربی خون قند خون و ۱۴ ایتم اصلی تشخیصی طبق گایدلاین انجمن قلب اروپا  را با بیش از ۲۰ هزار کیس که طی ده سال مورد بررسی بوده اند

تطبیق داده و در لحظه طبقه بندی شرایط بیمار و پیش بینی حمله قلبی را انجام می‌دهد.

آینده هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی

ما معتقدیم که هوش مصنوعی نقش مهمی در ارائه خدمات بهداشتی آینده دارد.

در قالب یادگیری ماشینی، این قابلیت اصلی در پشت توسعه پزشکی دقیق است که به طور گسترده مورد توافق قرار گرفته است که به شدت مورد نیاز در مراقبت است.

اگرچه تلاش‌های اولیه برای ارائه توصیه‌های تشخیص و درمان چالش برانگیز بوده است، اما انتظار داریم که هوش مصنوعی در نهایت بر آن دامنه نیز تسلط یابد.

با توجه به پیشرفت‌های سریع هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل تصویربرداری،

به نظر می‌رسد که بیشتر تصاویر رادیولوژی و پاتولوژی در برخی مواقع توسط یک ماشین بررسی شوند.

تشخیص گفتار و متن قبلاً برای کارهایی مانند ارتباط با بیمار و

گرفتن یادداشت های بالینی استفاده می شود و استفاده از آنها افزایش خواهد یافت.

بزرگ‌ترین چالش هوش مصنوعی در این حوزه‌های مراقبت‌های بهداشتی این نیست که آیا فناوری‌ها به اندازه کافی قادر خواهند بود که مفید باشند،

بلکه اطمینان از پذیرش آن‌ها در عملکرد بالینی روزانه است. برای پذیرش گسترده، سیستم‌های هوش مصنوعی باید توسط تنظیم‌کننده‌ها تأیید شوند، با سیستم‌های EHR یکپارچه شوند

، به میزان کافی استاندارد شده باشند که محصولات مشابه به روشی مشابه کار کنند، به پزشکان آموزش داده شوند، توسط سازمان‌های پرداخت‌کننده دولتی یا خصوصی پرداخت شده و در طول زمان به‌روزرسانی شوند.

در زمینه تشخیص ریسک سکته قلبی این چالش‌ها در نهایت برطرف خواهند شد،

اما انجام آن‌ها بسیار بیشتر از زمان بلوغ خود فناوری‌ها طول می‌کشد.

در نتیجه، ما انتظار داریم که طی 5 سال آینده شاهد استفاده محدود از هوش مصنوعی در عمل بالینی و استفاده گسترده تر در طی 10 سال باشیم.

همچنین به طور فزاینده ای واضح به نظر می رسد که سیستم های هوش مصنوعی جایگزین پزشکان انسانی در مقیاس بزرگ نمی شوند، بلکه تلاش های آنها را برای مراقبت از بیماران افزایش می دهند.

با گذشت زمان، پزشکان انسانی ممکن است

به سمت وظایف و طرح‌های شغلی حرکت کنند که از مهارت‌های منحصربه‌فرد انسانی مانند همدلی، متقاعدسازی و ادغام تصویر بزرگ استفاده می‌کنند.

شاید تنها ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی که به مرور زمان شغل خود را از دست می دهند ممکن است کسانی باشند که از کار در کنار هوش مصنوعی امتناع می ورزند.