هوش مصنوعی و ظرفیت حیاتی بدن در تست اسپیرومتری تحلیلی بر تشخیص و پایش بیماری های تنفسی

اسپیرومتری به عنوان یک ابزار کلینیکی نقش حیاتی در ارزیابی عملکرد ریوی و تشخیص بیماری های تنفسی در صنایع دارایی آلودگیهای شیمیایی ایفا می کند. با پیشرفت های اخیر در حوزه هوش مصنوعی (AI)، تحولی اساسی در تفسیر داده های اسپیرومتری رخ داده است. این مقاله به بررسی عمیق کاربردهای یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) در تحلیل پارامترهای اسپیرومتری مانند (FVC)ظرفیت حیاتی اجباریFEV1 )حجم بازدمی اجباری در ثانیه اول و نسبت FEV1/FVC)می پردازد.تست حجم استاندارد ریه در تشخیص زود هنگام بیماری های تنفسی بسیار کارآمد بوده و در سال های اخیر، هوش مصنوعی (AI) با استفاده از الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشین و شبکه های عصبی، تحول چشمگیری در تحلیل داده های اسپیرومتری ایجاد کرده است. و لیکن بازهم تمام این موارد در اختیار پزشک متخصص ENT قرار گرفته تا براساس دادهه ای تحلیل شده برای فرد تصمیم گیری کرده و در موارد خاص با CHEST ریه اقدامات کاملتری را برای فرد انجا م دهند در در حال حاضر با استفاده از هوش مصنوعی شاید بتوان تصمیم گیری را بریا متخصص راحت تر و هزینه بررسی های دیگر را برای قشر زحمت کش کارگری کمتر نمود که این مقاله به بررسی نقش هوش مصنوعی در بهبود دقت تشخیص، پایش بیماری های تنفسی و پیش بینی روند بیماری ها با استفاده از داده های اسپیرومتری می پردازد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، اسپیرومتری ، ظرفیت حیاتی ریه ، بیماری های تنفسی ، یادگیری ماشین