[ad_1]

پیچیدگی فزاینده مدیریت بیماری مزمن و رشد سریع داده های بزرگ در مراقبت های بهداشتی یک چالش و یک فرصت است.

اگرچه بیشتر و بیشتر داده های بالینی در مراقبت های معمول در دسترس هستند ، اما این داده ها در مورد پتانسیل کامل آنها اعمال نمی شود. استفاده از این مجموعه داده ها در قالبی که ارتباط در ارائه مراقبت از بیمار را فراهم می کند ، به نیاز به پشتیبانی تصمیم گیری بالینی (CDS) کمک می کند.

هدف CDS بهبود مراقبت های بهداشتی از طریق بهبود تصمیمات پزشکی مبتنی بر دانش بالینی ، داده های بیمار و سایر اطلاعات مربوط به بهداشت است.

تشخیص ، درمان و پیگیری
CDS که در روال کلینیکی وجود دارد ، می تواند به پزشکان کمک کند تا در شبکه تصمیم گیری اغلب پیچیده پیموده و فرصت هایی را برای بهینه سازی سفر بیمار از طریق مراقبت ایجاد کنند. CDS ضمن اینکه بیماران را قادر می سازد تا آنها را در مرکز تصمیمات مراقبتی خود قرار دهند ، اطمینان بیشتری در استفاده و استفاده از برنامه های دیجیتالی برای بهبود مراقبت از بیمار با حفظ استانداردهای مراقبت ، به پزشکان می دهد. مدیران بهداشت بهتر در مدیریت سیستم های مراقبت های بهداشتی قرار دارند که در آن قابلیت همکاری و یکپارچه سازی داده ها از کیفیت بهتر و تجربه بیمار اطمینان حاصل می کند.

این بدان معنا نیست که برنامه های CDS برای جایگزینی قضاوت پزشک متخصص در نظر گرفته شده است. بلکه CDS به تصمیم گیرندگان در تشخیص ، معالجه و ردیابی بیماران برای مراقبت های شخصی تر و دقیق تر کمک می کند. همه اینها درمورد تشخیص درست و هدایت درمان مناسب به بیمار مناسب در زمان مناسب است.

بسیاری از تغییرات و کاربردهای CDS در تنظیمات بالینی از پشتیبانی از راه حل های هدایت شونده تا تکنیک های پیشرفته شامل هوش مصنوعی (AI) را شامل می شود. این استراتژی ها ممکن است شامل پشتیبانی تصمیم گیری مبتنی بر شواهد برای مدیریت یکپارچه بیماری ، پشتیبانی تصمیم محور برای ترازبندی مناسب تصویر یا پشتیبانی تصمیم گیری بیشتر برای خواندن و تفسیر تصویر باشد.

CDS در عمل بالینی
استفاده از CDS برای مدیریت بیماریهای پیچیده ، مانند درمان سرطان ، نوید بهبود ارزش بالینی ، عملیاتی و مالی را داده است. تغییرات غیر موجه مراقبت ، از جمله درمان بیش از حد و عدم رعایت دستورالعمل ها ، می تواند برای نتایج مضر باشد. با این حال ، برنامه های CDS که از دستورالعمل های مبتنی بر شواهد و هوش مصنوعی استفاده می کنند برای ارائه مراقبت های شخصی و استاندارد منجر به نتایج مطلوب طراحی شده اند.

مقدار داده های مرتبط با موارد پیچیده درمان بیماری بسیار زیاد است ، بنابراین توانایی برنامه CDS در استفاده از اطلاعات مربوطه از چندین سیستم منبع داده برای تشخیص دقیق و راه حل های درمانی ضروری است.

برنامه CDS چند وجهی می تواند داده های مربوطه – تصویربرداری ، بالینی ، پاتولوژیک ، ژنومیک – را با توابع آموزش هوش مصنوعی و مدل های خطر برای تجزیه و تحلیل پیش بینی و درمان های توصیه شده ادغام کند.

استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت از بیمار
تصویربرداری تشخیصی از درمان پیش آگهی تا تشخیص ، درمان ، نظارت و پیگیری نقش اصلی را در مدیریت بیماری ایفا می کند.

در هر مرحله ، تصویر با نتایج بالینی دیگر برای تعیین بهترین اقدام استفاده می شود. تصویربرداری به ترسیم مشخصات فنوتیپی بیمار در طی دوره بیماری کمک می کند. توانایی تشخیص سریع یافته های حیاتی برای بیماران مبتلا به مزمن نیاز به یک گردش کار بسیار کارآمد برای تجزیه و تحلیل تصاویر رادیولوژیک برای زمان اجرای سریعتر دارد.

استفاده از راه حل های هوش مصنوعی در فرآیند تفسیر و خواندن تصاویر اغلب منجر به بهبود کارایی روند کار می شود و برای رادیولوژیست های جوان اعتماد به نفس در تفسیر افزایش می یابد. عوامل شناختی می توانند در 75٪ موارد منجر به خطاهای تشخیصی شوند ، اما استفاده از راه حل های هوش مصنوعی می تواند به طور قابل توجهی احتمال این خطاها را کاهش دهد.

تعبیه یک م AIلفه هوش مصنوعی یکپارچه در گردش کار تصویر می تواند باعث کاهش خطاها ، افزایش کارایی و دستیابی به اهداف تفسیر تصویر شود. چنین فرایندی را می توان با کمترین تلاش انجام داد ، تصاویر پیش نمایش خودکار را با تقسیم بندی و تشخیص برای بررسی رادیولوژیست ارائه داد.

کاهش سفارشات تصاویر پزشکی
افزایش هزینه های مراقبت یک چالش اساسی برای سیستم های مراقبت های بهداشتی است. تأخیر در تشخیص یا درمان بیش از حد بیماران مبتلا به بیماری های مزمن جای نگرانی است. استفاده نادرست از تصاویر پیچیده نه تنها با تأخیر در درمان و قرار گرفتن بالقوه بیماران در معرض اشعه غیرضروری ، مراقبت از بیمار را تحت تأثیر قرار می دهد ، بلکه منجر به سو the استفاده از منابع ارزشمند و هزینه های غیرضروری می شود.

استفاده از برنامه های CDS به فروشندگان در مدیریت و تعیین نیاز به تصاویر کمک می کند. CDS ضمن در نظر گرفتن استانداردهای مراقبت محلی و توصیه های فعلی مبتنی بر شواهد ، به عنوان دستیار در انتخاب مناسب ترین تصویربرداری براساس شرایط بالینی منحصر به فرد بیمار عمل می کند.

ما در میان یک تغییر پارادایم هستیم ، زیرا مراقبت های بهداشتی به سمت تحول دیجیتال و پیاده سازی سیستم های پایدار در حال حرکت است که امکان ارائه مراقبت بهینه را فراهم می کند. همانطور که نیاز به پشتیبانی تصمیم مطابق با تقاضای جهانی جمعیت ، آمادگی همه گیر ، رشد نمایی داده های بزرگ ، قابلیت همکاری و پیشرفت AI ادامه می یابد ، آینده CDS امیدوارکننده به نظر می رسد.

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد دیجیتالی کردن تصمیم گیری آگاهانه در مسیر بیمار ، اینجا را کلیک کنید.

[ad_2]

منبع: bighat-news.ir