Vienā no saviem pētījumu rakstiem, kas publicēti žurnālā Nanotechnology Perceptions, Tulasi Naga Subhash Polineni ir iepazīstinājis ar interesantu redzējumu par ģeneratīvo neironu tīklu un mākslīgā intelekta integrāciju traumas un akūtas aprūpes sistēmās.
Ar vairāk nekā desmit gadu pieredzi Oracle tehnoloģiju, mākoņdatošanas un uzņēmumu integrācijas jomā, Polineni ir pieredzējis, kā risināt reālas veselības aprūpes problēmas, izmantojot savu tehnisko izpratni.
Ārkārtas aprūpe caur AI
Ārkārtas dienesti (EDs) ir ārkārtīgi resursu intensīvas vienības, par kurām ir zināms, ka tās darbojas milzīgā spiedienā, apmeklē pacientus ar dažādām smaguma pakāpēm un bieži vien trūkst vai nepilnīgi veselības ieraksti.
Ar savu pētījumu Polineni ir ieteicis fundamentālu pārmaiņu, kā iekārtas strukturē ārkārtas aprūpi. Viņš piemin, ka klīnisko lēmumu pieņemšanu var paplašināt ar datu orientētu ieskatu, ieviešot AI rīkus.Šīs sistēmas var reālā laikā analizēt milzīgus datu kopumus, tostarp pacientu vēsturi, vides mainīgos, attēlveidošanas rezultātus un fizioloģiskos datus, lai ģenerētu varbūtības novērtējumus par smagumu un risku.
Diagnostikas un šķirošanas procedūras var arī standartizēt ar AI, kas samazina cilvēka kļūdas un subjektīvumu.Tas var būt ārkārtīgi izdevīgs nepietiekami resursiem vai lauku apkārtnē, kur pieejamība apmācīti speciālisti var būt bažas.Lai samazinātu kļūdainu diagnozi, palielinātu efektivitāti un glābt dzīvības, slimnīcas var iestrādāt viedus rīkus visā to ārkārtas reaģēšanas darba gaitā.
Early Diagnosis and Prognosis
Polinēni pētījumu pamatkoncepcija aptver progresīvus ģeneratīvo neironu tīklu modeļus, piemēram, ģeneratīvo pretvēža tīklu (GAN) un variācijas autokoderi (VAEs). Šie modeļi ir ārkārtīgi efektīvi agrīnā diagnostikā un prognostiskajā modelēšanā, kas ir divi akūtākie izaicinājumi traumu aprūpē.
Generative Adversarial Networks (GAN) spēj ģenerēt sintētiskos pacientu datus, kas atspoguļo diagnostikas modeļus vai reālās pasaules attēlveidošanu, kas nodrošina apmācības datu kopas nepietiekami pārstāvētām vai reti sastopamām slimībām. no otras puses, Variational AutoCoders (VAEs) var efektīvi saspiest un rekonstruēt medicīniskos attēlus.
Ir iespējams apmācīt šos modeļus, lai identificētu subtilus apstākļu rādītājus, piemēram, sepses, iekšējās asiņošanas, intrakraniālās asiņošanas un pat sarežģītas daudzorgānu neveiksmes brīžos.Šie rīki var dot ārstiem iespēju pieņemt lēmumus, kas atspoguļo traumas tūlītējās un ilgtermiņa sekas.
Real-Time Decision Support Systems
Veselības aprūpes nozarē lēmumu atbalsta sistēmu jēdziens jau daudzus gadus tiek izmantots.
Pielāgojamība ir viena no šīm sistēmām galvenajām savietojamībām.Neatkarīgi no tā, vai tās tiek izvietotas attālinātā lauka slimnīcā vai aizņemtajā metropoles traumu centrā, reāllaika DSS var mērogot atbilstoši prasībām.Tās palīdz piešķirt resursus, prioritizē pacientus pieauguma laikā un pat koordinē aprūpes pārskaitījumus starp iekārtām.
AI, lai uzlabotu triāžu un ārkārtas reaģēšanu
Tā kā tas ir pamata solis ārkārtas aprūpē, jebkura aizkavēšanās vai kļūdaina klasifikācija šķirošanas posmā var izraisīt dzīvībai bīstamas sekas.Savā pētījumā Polineni ir apspriedis AI uzlabotus šķirošanas modeļus, kas ne tikai spēj paātrināt pacientu šķirošanu, bet arī uzlabot precizitāti, faktorējot smalkos rādītājus, kurus cilvēka rādītāji mēdz izlaist.
Izmantojot lielas datu kopas, lai apmācītu ģeneratīvos modeļus, šīs sistēmas var atklāt laika kritiskus apstākļus, piemēram, traumatisku smadzeņu traumu, iekšējo asiņošanu vai agrīnas sepses pazīmes.
Lauka pielietojumi
Polineni ir ilustrējis AI vadītas DSS ietekmi, izmantojot virkni reālās pasaules lietošanas gadījumu.
- Pediatric Trauma Triage: Apmācot AI rīkus attiecībā uz pediatrijas specifiskajiem datu kopumiem, klīnikas var palīdzēt identificēt netipiskus vitālās pazīmes modeļus.
- Ārkārtas radioloģijas interpretācija: AI algoritmi, kas apmācīti uz tūkstošiem anotētu attēlu, var precīzi identificēt anomālijas MRI vai CT skenējumos.
- Prehospital Trauma Response: Aprīkots ar AI atbalstītām mobilajām ierīcēm, neatliekamās palīdzības reaģenti var ievadīt pamata pacienta datus uz vietas.
- Apdegumu un brūču smaguma novērtējums: Pamatojoties uz vēsturiskajiem rezultātiem, AI uzlabotā attēla analīze var atklāt infekcijas risku, klasificēt apdegumu dziļumu un ieteikt ārstēšanas protokolus.
Final Thoughts
Tulasi Naga Subhash Polineni pētījums ir radījis visaptverošu plānu, kas var definēt traumas un akūtas aprūpes nākotni, izmantojot AI virzītās lēmumu atbalsta sistēmas.
"Mūsu mērķis ir ne tikai uzlabot diagnostikas precizitāti, bet fundamentāli pārdomāt, kā traumas un akūta aprūpe var tikt sniegta ātrāk, gudrāk un personalizētāk," secina Tulasi Naga Subhash Polineni. "AI vadītās lēmumu atbalsta sistēmas var pārvarēt kritiskās aprūpes nepilnības, samazināt diagnostikas kavējumus un galu galā glābt dzīvības laikā jutīgās ārkārtas situācijās.
