هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در احیا: تحقیقات در حال انجام،مفاهیم جدید و چالش های کلیدی

هدف: هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML)حوزه های مهمی از علوم کامپیوتر هستند که اخیرا به دلیل کاربردشان در پزشکی توجه ها را به خود جلب کرده اند .با این حال ،با ادامه پیشرفت و پیچیده تر شدن تکنیک ها ،به طور فزاینده ای برای پزشکان چالش برانگیز است که در جریان آخرین تحقیقات قرار بگیرند .هدف این بررسی اجمالی ترجمه مفاهیم تحقیقاتی و نگرانی های بالقوه برای متخصصان مراقبت های بهداشتی است که علاقه مند به استفاده از هوش مصنوعی و ML در تحقیقات احیا هستند ،اما در این زمینه متخصص نیستند.متن اصلی :ما تحقیقات مختلفی از جمله مدل های پیش بینی را با استفاده از داده های ساختاریافته و بدون ساختار ،بررسی ناهمگونی درمان ،یادگیری تقویتی ،پردازش زبان و مدل های زبانی در مقیاس بزرگ ارائه می کنیم .این مطالعات به طور بالقوه بینش های ارزشمندی را برای بهینه سازی استراتژی های درمان و گردش کار بالینی ارائه می دهند .با این حال،پیاده سازی AI و ML در تنظیمات بالینی مجموعه ای از چالش ها را ارائه می دهد .در دسترس بودن داده های باکیفیت و قابل اعتماد برای توسعه مدل های ML دقیق بسیار مهم است .یک فرآیند اعتبار سنجی دقیق و ادغام ML در عمل بالینی برای اجرای عملی ضروری است .ما علاوه بر این ،خطرات بالقوه مرتبط با پیش گویی ها و حلقه های بازخورد را برجسته می کنیم و بر اهمیت شفافیت ،تفسیرپذیری و قابل اعتماد بودن در مدل های هوش مصنوعی و ML تاکید می کنیم .نتیجه :در این مقاله ،مفاهیم و نمونه هایی از تحقیقات هوش مصنوعی و ML در زمینه احیا را مرور می کنیم .حرکت رو به جلو ،درک مناسب از ML و همکاری با کارشناسان مربوطه برای محققان و پزشکان ضروری است تا بر چالش ها غلبه کنند و از پتانسیل کامل هوش مصنوعی و ML در احیا استفاده کنند.

Keywords:

مدل پیش بینی , پردازش زبان طبیعی ناهمگونی , پیش گویی خودشکوفایی , حلقه بازخورد , مدل زبان بزرگ , طب اورژانس .