AI 중심 의사 결정 지원 시스템으로 외상 및 급성 치료 향상

Nanotechnology Perceptions에 발표 된 그의 연구 논문 중 하나에서 Tulasi Naga Subhash Polineni는 생성 신경 네트워크와 인공 지능을 외상 및 급성 치료 시스템에 통합하는 데 흥미로운 비전을 제시했습니다. 이 협업 연구는 방법을 탐구합니다 AI 중심 의사 결정 지원 시스템 (DSS) 환자 결과를 개선하고, 비상 진단 최적화를 위해, 시간이 큰 시나리오에서 의료 서비스를 간소화하기 위해 배치 할 수 있습니다.

Oracle Technologies, Cloud Computing 및 Enterprise Integration에서 10 년이 넘는 경험을 바탕으로 Polineni는 기술 통찰력을 활용하는 실제 건강 관리 과제를 해결 한 기록을 가지고 있습니다. 그는 연구를 통해 외상 환경에서 임상 의사 결정을 향상시키기위한 생성 신경망, 실시간 데이터 통합 ​​및 예측 분석의 잠재력을 강조했습니다.

AI를 통한 응급 치료

응급실 (eds)은 엄청난 압력으로 작동하는 것으로 알려진 매우 자원 집약적 인 단위이며, 다양한 정도의 심각성이 있고 종종 건강 기록이 없거나 불완전한 환자를 참석합니다. 이 단위의 임상의는 종종 제한된 정보를 기반으로 타이트한 기간 내에 생명을 바꾸는 결정을 내려야합니다. 심사의 비 효율성 또는 진단 지연은 그러한 환경에서 환자의 결과에 크게 영향을 줄 수 있습니다.

Polineni는 그의 연구를 통해 시설이 응급 치료를 구조화하는 방법의 근본적인 변화를 권장했습니다. 그는 AI 도구를 도입하여 임상 의사 결정을 데이터 중심의 통찰력으로 보강 할 수 있다고 언급합니다. 이러한 시스템은 환자 이력, 환경 변수, 이미징 결과 및 생리 학적 데이터를 포함하여 광범위한 데이터 세트를 실시간으로 분석하여 중증도 및 위험에 대한 확률 적 평가를 생성 할 수 있습니다. 증상이 확대되기 전에 중요한 상태를 식별함으로써 AI는 응급실이 반응에서 사전 진료로 전환 할 수있게합니다.

진단 및 심사 절차는 AI에 의해 표준화되어 인적 오류와 주관성을 줄일 수 있습니다. 이는 훈련 된 전문가의 가용성이 우려 될 수있는 자원 부족 또는 농촌 환경에서 매우 유익 할 수 있습니다. 오진을 줄이고, 효율성을 높이고, 생명을 절약하기 위해 병원은 비상 대응 워크 플로우 전반에 지능형 도구를 포함시킬 수 있습니다.

조기 진단 및 예후

Polineni의 연구의 핵심 개념은 GANS (Generative Adversarial Networks) 및 VAES (variational autoencoders)와 같은 고급 생성 신경망 모델을 중심으로합니다. 이 모델은 조기 진단 및 예후 모델링에서 매우 효율적이며, 외상 치료에서 가장 심각한 두 가지 과제입니다. 이 모델은 환자 프리젠 테이션의 가변성, 데이터 부족, 임상 데이터의 일관된 전문가 라벨링 부족과 같은 실제 문제를 극복하기 위해 맞춤형 설계되었습니다.

생성 적대성 네트워크 (GANS)는 합성 환자 데이터 미러링 진단 패턴 또는 실제 이미징을 생성 할 수 있으며, 이는 저조한 또는 드문 조건에 대한 교육 데이터 세트를 제공합니다. 반면, 변이자 자동 인코딩 (VAE)은 의료 이미지를 효율적으로 압축하고 재구성 할 수 있습니다. 이것은 인간의 눈을 피할 수있는 특징과 패턴의 감지를 향상시킵니다.

패혈증, 내부 출혈, 두개 내 출혈, 심지어 순간 내에 복잡한 다중 조직 실패와 같은 상태의 미묘한 지표를 식별하기 위해 이러한 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 이러한 도구는 의사가 외상의 장기적인 영향뿐만 아니라 즉각적인 결정을 반영하는 결정을 내릴 수 있습니다.

실시간 의사 결정 지원 시스템

의사 결정 지원 시스템의 개념은 수년 동안 의료 부문에서 사용되었습니다. 그러나 Polineni는 통합이라고 주장합니다 실시간 AI 중심 DSS Gamechanger가 될 수 있습니다. 동적 엔진으로 기능하는이 시스템은 즉각적이고 실행 가능한 권장 사항을 제공하여 응급 의료진에게 환자 데이터를 지속적으로 모니터링, 처리 및 해석 할 수 있습니다.

적응성은 이러한 시스템의 주요 호환성 중 하나입니다. 원격 현장 병원 또는 번화 한 대도시 외상 센터에 배치하든 실시간 DSS는 요구 사항에 따라 확장 할 수 있습니다. 그들은 자원 할당을 지원하고, 급증하는 동안 환자의 우선 순위를 정하고, 심지어 시설 간의 치료 핸드 오버를 조정합니다.

심사 및 비상 대응을 향상시키기위한 AI

응급 치료의 기본 단계이므로 심사 단계에서 지연 또는 오 분류는 생명을 위협하는 결과를 초래할 수 있습니다. 그의 연구에서, Polineni는 환자 분류를 가속화 할 수있을뿐만 아니라 인간 지표가 놓치는 경향이 있다는 미묘한 지표를 고려하여 정확도를 향상시키는 AI 강화 심사 모델에 대해 논의했습니다.

큰 데이터 세트를 사용하여 생성 모델을 훈련시키는이 시스템은 외상성 뇌 손상, 내부 출혈 또는 패혈증의 초기 징후와 같은 시간 크리티컬 상태를 감지 할 수 있습니다. AI는 환자 처분을 추적하도록 돕고 병원 전 환경에서 전문 처리 시설에 이르기까지 의료의 연속성을 보장합니다.

현장 응용 프로그램

Polineni는 일련의 실제 사용 사례를 통해 AI 중심 DSS의 영향을 설명했습니다.

• 소아 외상 심사: 소아 특이 적 데이터 세트에서 AI 도구를 교육함으로써 임상의는 비정형적인 중요한 부호 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이것은 뇌진탕이나 내부 출혈과 같은 심각한 부상을 적시에 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 비상 방사선학 해석: 수천 개의 주석이 달린 이미지에서 훈련 된 AI 알고리즘은 MRI 또는 ​​CT 스캔에서 이상을 정확하게 식별 할 수 있습니다. 의심되는 관심 영역을 강조함으로써 이러한 도구를 사용하면 방사선 전문의가 피크 시간 동안 해석 시간을 줄이고 중요한 경우의 우선 순위를 정할 수 있습니다.

• 병원 전 외상 반응: AI-ASSISTED 모바일 장치가 장착 된 응급 응답자는 기본 환자 데이터를 현장에서 입력 할 수 있습니다. 이 데이터를 기반으로 시스템은 심각도 지수를 생성하고 가장 적합한 시설을 권장합니다.

• 화상 및 상처 심각도 평가: 역사적 결과를 바탕으로 AI-Enhanced 이미지 분석은 감염 위험을 감지하고 화상 깊이를 분류하며 치료 프로토콜을 권장 할 수 있습니다.

최종 생각

Tulasi Naga Subhash Polineni의 연구는 AI 중심 의사 결정 지원 시스템을 활용하는 외상 및 급성 치료의 미래를 정의 할 수있는 포괄적 인 청사진을 만들었습니다.

Tulasi Naga Subhash Polineni는“우리의 목표는 진단 정확도를 향상시키는 것뿐만 아니라 외상과 급성 치료가 더 빠르고, 더 똑똑하고, 개인화 될 수 있는지 근본적으로 다시 생각하는 것입니다. “AI 구동 결정 지원 시스템은 중요한 치료 격차를 해소하고 진단 지연을 줄이며 궁극적으로 시간에 민감한 비상 사태에서 생명을 구할 수있는 잠재력을 유지합니다. 실시간 통찰력을 기존 임상 워크 플로에 통합함으로써 간병인이 가장 중요 할 때 더 큰 정밀하게 행동 할 수 있도록 힘을 실어 줄 수 있습니다.”