Dalam salah satu makalah risetnya yang diterbitkan dalam Nanotechnology Perceptions, Tulasi Naga Subhash Polineni telah menyajikan visi yang menarik untuk integrasi jaringan saraf generatif dan kecerdasan buatan ke dalam trauma dan sistem perawatan akut.
Dengan lebih dari satu dekade pengalaman dalam teknologi Oracle, komputasi awan, dan integrasi perusahaan, Polineni memiliki pengalaman dalam menangani tantangan perawatan kesehatan dunia nyata dengan memanfaatkan keahlian teknisnya.Dalam penelitiannya, ia telah menyoroti potensi jaringan saraf generatif, integrasi data real-time, dan analisis prediktif untuk meningkatkan pengambilan keputusan klinis dalam lingkungan trauma.
Perawatan darurat melalui AI
Departemen darurat (EDs) adalah unit yang sangat membutuhkan sumber daya yang dikenal untuk beroperasi di bawah tekanan besar, merawat pasien dengan tingkat keparahan yang bervariasi dan sering hilang atau catatan kesehatan yang tidak lengkap. dokter di unit-unit ini sering diminta untuk membuat keputusan yang mengubah kehidupan dalam jangka waktu yang ketat berdasarkan informasi yang terbatas.
Melalui risetnya, Polineni telah merekomendasikan perubahan fundamental dalam bagaimana fasilitas membangun perawatan darurat. dia menyebutkan bahwa pengambilan keputusan klinis dapat ditingkatkan dengan wawasan berbasis data dengan memperkenalkan alat-alat AI. Sistem ini dapat menganalisis set data besar dalam waktu nyata, termasuk riwayat pasien, variabel lingkungan, hasil pencitraan, dan data fisiologis untuk menghasilkan penilaian probabilistik keparahan dan risiko.
Prosedur diagnostik dan trial juga dapat distandarisasi oleh AI, yang mengurangi kesalahan manusia dan subjektivitas. Ini dapat sangat bermanfaat di lingkungan yang kurang memiliki sumber daya atau pedesaan di mana ketersediaan spesialis terlatih dapat menjadi masalah.
Early Diagnosis and Prognosis
Konsep inti penelitian Polineni berpusat di sekitar model jaringan saraf generatif lanjutan seperti Generative Adversarial Networks (GAN) dan Variational Autoencoders (VAEs). model ini sangat efisien dalam diagnosis awal dan pemodelan prognostik, dua tantangan paling akut dalam perawatan trauma. model ini dirancang khusus untuk mengatasi masalah praktis seperti variabilitas dalam presentasi pasien, kekurangan data, dan kurangnya label ahli yang konsisten dalam data klinis.
Generative Adversarial Networks (GAN) mampu menghasilkan data pasien sintetis yang mencerminkan pola diagnostik atau pencitraan dunia nyata, yang menyediakan set data pelatihan untuk kondisi yang kurang diwakili atau langka.
Hal ini dimungkinkan untuk melatih model ini untuk mengidentifikasi indikator halus dari kondisi seperti sepsis, perdarahan internal, perdarahan intrakranial, dan bahkan kegagalan multi-organ kompleks dalam beberapa saat. alat-alat ini dapat memberdayakan dokter untuk membuat keputusan yang mencerminkan implikasi segera dan jangka panjang dari trauma.
Real-Time Decision Support Systems
Konsep sistem dukungan keputusan telah digunakan di sektor kesehatan selama bertahun-tahun.Tapi Polineni mengklaim bahwa integrasi
Adaptabilitas adalah salah satu kompatibilitas kunci dari sistem ini. Apakah diluncurkan di rumah sakit lapangan terpencil atau pusat trauma metropolitan yang sibuk, DSS real-time dapat diperluas sesuai dengan persyaratan. mereka membantu dalam alokasi sumber daya, memprioritaskan pasien selama kenaikan, dan bahkan mengkoordinasikan perawatan antara fasilitas.
AI untuk meningkatkan Triage dan Response Emergency
Karena itu adalah langkah fundamental dalam perawatan darurat, setiap penundaan atau kesalahan klasifikasi pada tahap triage dapat menyebabkan konsekuensi yang mengancam nyawa. Dalam studinya, Polineni telah membahas model triage yang diperkuat oleh AI yang tidak hanya mampu mempercepat pemangkasan pasien, tetapi juga meningkatkan akurasi dengan faktoring dalam indikator halus yang indikator manusia cenderung melewatkan.
Menggunakan set data besar untuk melatih model generatif, sistem ini dapat mendeteksi kondisi kritis waktu seperti cedera otak traumatis, pendarahan internal, atau tanda-tanda awal sepsis.
Aplikasi Bidang
Polineni telah menggambarkan dampak DSS yang didorong oleh AI melalui serangkaian kasus penggunaan dunia nyata.
- Triage Trauma Pediatric: Dengan melatih alat AI pada dataset khusus pediatrik, dokter dapat dibantu dalam mengidentifikasi pola tanda vital yang tidak khas.
- Interpretasi Radiologi Darurat: Algoritma AI yang dilatih pada ribuan gambar yang dianotasi dapat secara akurat mengidentifikasi anomali dalam MRI atau CT scan.Dengan menyoroti area yang dicurigai, alat-alat ini memungkinkan radiolog untuk mengurangi waktu interpretasi selama jam puncak dan memprioritaskan kasus kritis.
- Prehospital Trauma Response: Dilengkapi dengan perangkat mobile yang didukung AI, responden darurat dapat memasukkan data pasien dasar di tempat. berdasarkan data ini, sistem menghasilkan indeks keparahan dan merekomendasikan fasilitas yang paling cocok.
- Penilaian berat luka bakar dan luka bakar: Berdasarkan hasil sejarah, analisis gambar AI dapat mendeteksi risiko infeksi, mengklasifikasikan kedalaman luka bakar, dan merekomendasikan protokol pengobatan.
Final Thoughts
Penelitian Tulasi Naga Subhash Polineni telah menciptakan blueprint yang komprehensif yang dapat mendefinisikan masa depan trauma dan perawatan akut memanfaatkan sistem dukungan keputusan yang didorong oleh AI.
“Tujuan kami bukan hanya untuk meningkatkan akurasi diagnostik tetapi untuk secara fundamental memikirkan kembali bagaimana trauma dan perawatan akut dapat disampaikan lebih cepat, lebih cerdas, dan lebih dipersonalisasi,” menyimpulkan Tulasi Naga Subhash Polineni. ”Sistem dukungan keputusan yang didorong oleh AI memiliki potensi untuk menutup kesenjangan perawatan kritis, mengurangi penundaan diagnostik, dan akhirnya menyelamatkan nyawa dalam keadaan darurat yang sensitif terhadap waktu.
