کاربرد هوش مصنوعی در پایش بیماران تحت بیهوشی

امروزه مانیتورینگ بیماران تحت بیهوشی یکی از چالشهای اصلی در اتاق عمل است که امنیت و ایمنی بیمار را به طور مستقیم تحت تاثیر قرار می دهد. خطای انسانی در پایش اعضای حیاتی، عدم تطابق با مواقعت های فیزیولوژیک و پیچیدگی های مدیریت بیهوشی، ضرورت استفاده از فناوری های نوین را افزایش داده است. در این راستا، پژوهش حاضر با هدف بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در پایش بیماران تحت بیهوشی، شناسایی چالش ها و ارائه راهکارهای عملی برای ارتقای ایمنی بیماران انجام شده است. همچنین اهداف فرعی پژوهش شامل ارزیابی اثربخشی سیستم های پیش بینی کننده عوارض، بررسی نقش الگوریتم های یادگیری ماشین در مدیریت دوز دارو و تحلیل چالش های پیاده سازی این فناوری است. این پژوهش با رویکرد کیفی و تحلیلی، با مطالعه و بررسی جامع منابع علمی معتبر از سال ۲۰۱۳ تا ۲۰۲۴ پرداخته است. در این راستا، مقالات نمایه شده در پایگاه های معتبر علمی با تمرکز بر کاربردهای هوش مصنوعی در بیهوشی مورد تحلیل قرار گرفته اند. یافته های پژوهش نشان می دهد که سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی توانسته اند در چهار زمینه اصلی شامل پیش بینایی عوارض بیهوشی با دقت بالای ۹۰ درصد، پایش بالادرنگ اعضای حیاتی اتی و تطابق الگوهای غیرطبیعی، تصمیم گیری مبتنی بر شواهد برای مدیریت بیهوشی، و تنظیم هوشمند دوز داروهای بیهوشی عملکرد قابل توجهی داشته باشند. نتایج این پژوهش تاکید می کند که علیرغم وجود چالش های مهمی همچون فاریم خودسازی داده ها، نیاز به زیرساخت های فنی قوی و ضرورت آموزش کادر درمان، استفاده از هوش مصنوعی در پایش بیماران تحت بیهوشی می تواند با کاهش ۳۰ درصدی خطر بروز عوارض و پیش بینی زودهنگام وقایع ناخواسته، نقش مهمی در ارتقای ایمنی بیماران ایفا کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، بیهوشی ، پایش بیمار ، یادگیری ماشین ، سیستم های پیش بینی کننده