کاربردهای بالینی هوش مصنوعی در پزشکی قلبی و عروقی

پزشکی بالینی نیازمند ادغام اشکال مختلف داده های مربوط به بیمار از جمله ویژگی های جمعیت شناختی، ویژگی های مربوط به علائم، یافته های حاصل از الکتروکاردیوگرام، مقادیر آزمایشگاهی، سطوح زیست نشانگرها و مطالعات مرتبط با تصویربرداری می باشد. تصمیم گیری در مورد مدیریت بهینه باید بر این اساس باشد که احتمال مناسب بودن درمان متصور شده، وجود منفعت و عدم وجود ضرر بالقوه یا وجود ضرر اندک، بالا باشد. بدین منظور، ملاحظات ریسک-منفعت شخصی سازی شده باید ما را در جهت مدیریت بیماران فردی هدایت کنند تا نتایج بهینه ای را بدست آوریم. درحالیکه انجام این تسک های بالینی اساسی به دلیل انباشتگی عظیم داده هایی که امروزه در دسترس ما قرار دارند بیشتر و بیشتر چالش برانگیز شده اند، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML) می توانند با تهیه و آماده سازی تاریخچه بیماران به صورت جامع، آنالیز چهره و صدا و سایر ویژگی های بالینی از طریق ادغام نتایج آزمایشگاهی، زیست نشانگرها و تصویربرداری، به پزشکان کمک کنند. علاوه بر این AI/ML می تواند یک ارزیابی ریسک جامع را به عنوان پایه و اساسی برای مراقبت های بهینه ی حاد و مزمن ارائه دهد. میزان سودمندی بالینی الگوریتم های AI/ML باید به دقت ارزیابی شود، پیش از استفاده ی بالینی از طریق مجموعه داده های مربوط به تایید، مورد اعتبارسنجی قرار گیرد و همچنان که فنوتیپ های بیمار تغییر می کنند، مکررا مورد ارزیابی مجدد قرار گیرد. بررسی حاضر، مروری بر انقلاب کنونی در داده ها ارائه می کند که باعث ایجاد تحولی بنیادین در پزشکی بالینی شده است و در صورت استفاده صحیح، همچنان این تحول را در جهت منافع پزشکان و بیماران ادامه خواهد داد.

کاربردهای بالینی هوش مصنوعی در پزشکی قلبی و عروقی Keywords:

هوش مصنوعی , یادگیری عمیق , الگوریتم های تشخیصی , تشخیص چهره , نوار قلب , تصویربرداری , پیش بینی نتیجه.