هوش مصنوعی و پیشبینی نیاز بیمار به مخدرها در حوالی عمل جراحی: یک مطالعه مروری

مدیریت درد پس از عمل جراحی یکی از چالش های اساسی در حیطه سلامت است. تخمین نادرست نیاز به داروهای مخدر می تواند منجر به عوارض جدی مانند تضعیف تنفسی و اختالالت خواب شود. این مطالعه به بررسی این سوال می پردازد که آیا هوش مصنوعی می تواند به حل این مشکل کمک کند. با تحلیل داده های بالینی و شناسایی الگوهای پیچیده، هوش مصنوعی می تواند نیاز هر بیمار به داروهای مسکن و دوز مناسب آن ر ا پیش بینی کند. هدف تحقیق، ارزیابی کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت درد پس از عمل و بررسی اثربخشی آن در کاهش عوارض ناشی از مصرف نادرست یا کمب ود داروهای مخدر است. به منظور دستیابی به اهداف مطالعه، جستجوی جامعی در پایگاه های داده داخلی و بین المللی از جم له Magiran، SID، PubMed، ScienceDirect و Google Scholar در بازه زمانی ۲۰۱۷ تا ۲۰۲۳ انجام شد. از ترکیبی از کلمات کلیدی مرتبط با 'هوش مصنوعی'، 'یادگیری ماشینی'، 'مدل های پیش بینی' و 'مخدرها' به همراه اپراتورهای بولین برای افزایش دقت استفاده شد. مقالات به زبان فارسی و انگلیسی که به بررسی کاربرد هوش مصنوعی در پیش بینی نیاز به مخدر در بیماران تحت عمل جراحی پرداخته بودند، انتخاب شدند و کیفیت آن ها با استفاده از چک لیست AMSTAR ۲ ارزیابی گردید. این مطالعه به بررسی ۱۵ مقاله مرتبط با سیستم های تزریق کنترل شده با هدف (TCI) و کاربرد مدل های یادگیری ماشین در تنظیم دوز داروهای مخدر پرداخته است. نتایج نشان می دهد که مدل نیمه نظارتی با دقت ۷۵ درصد، به طور موثری نیاز به مخدر را پیش بینی می کند و شاخص های ANI و NOL به عنوان معیارهای اصلی ارزیابی درد بیماران معرفی شده اند. به کارگیری هوش مصنوعی در مدیریت درد پس از جراحی میتواند به بهبود نتایج درمانی و کاهش عوارض جانبی کمک کند؛ اما محدودیت هایی مانند تعداد پایین مطالعات و تنوع داده ها، نیاز به تحقیقات بیشتری در این حوزه را نشان می دهد. نتایج این مطالعه نشان می دهد که استفاده از سیستم های تزریق کنترل شده با هدف (TCI) که مجهز به مدل های یادگیری ماشینی، بهویژه مدل نیمه نظارتی هستند، می تواند بهبود قابل توجهی در مدیریت درد پس از عمل جراحی فراهم کند. این سیستم ها با ارائه دوز دقیق و به موقع داروهای مخدر، به کاهش درد، به بود کیفیت خواب و کاهش عوارض جانبی در بیماران می انجامند. به دنبال این بهبودها، بیماران سریع تر بهبود یافته و هزینه های درمانی نیز کاهش می یابد. برای گسترش استفاده از این سیستم ها، نیاز به سرمایه گذاری در آموزش پرسنل، توسعه زیرساخت های الزم و انجام مطالعات بیشتر حس می شود. با این حال، باید توجه داشت که نتایج به دست آمده به دلیل محدودیت های موجود در مطالعه ممکن است به طور کامل به سایر شرایط بالینی قابل تعمیم نباشند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری ماشینی ، بیهوشی ، مدل های پیش بینی ، مخدرها