کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص و پیش آگاهی سپسیس: یک مطالعه مروری نظام مند

سپسیس به عنوان یک پاسخ نامنظم و تهدیدکننده حیات به عفونت، یکی از چالش های اصلی و دلایل عمده مرگ ومیر در واحدهای مراقبت ویژه در سراسر جهان است. تشخیص دیرهنگام آن به دلیل ماهیت ناهمگون و علائم غیراختصاصی، یک مانع بالینی جدی محسوب می شود. در سال های اخیر، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) با توانایی تحلیل حجم عظیم داده های بالینی، راهکارهای امیدوارکننده ای برای تشخیص زودهنگام و پیش بینی دقیق تر پیامدهای سپسیس ارائه داده اند. این مقاله با روش مرور نظام مند، به تحلیل و سنتز شواهد موجود در زمینه کاربرد مدل های هوش مصنوعی در این حوزه می پردازد. یافته ها نشان می دهد که الگوریتم های هوش مصنوعی، از مدل های کلاسیک مانند جنگل تصادفی (Random Forest) تا شبکه های یادگیری عمیق (Deep Learning)، توانایی بالایی در پیش بینی سپسیس، حتی ساعت ها قبل از بروز علائم بالینی، از خود نشان داده اند. این مدل ها با استفاده از منابع داده متنوعی از جمله پرونده الکترونیک سلامت (EHR)، سیگنال های دستگاه های پوشیدنی و روش های نوین تصویربرداری، به دقت قابل توجهی دست یافته اند. با این حال، چالش هایی نظیر تعمیم پذیری مدل ها بین مراکز درمانی مختلف، سوگیری های الگوریتمی و نیاز به شفافیت از طریق هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) همچنان از موانع اصلی پیاده سازی بالینی آن ها هستند. در نهایت، هوش مصنوعی پتانسیل عظیمی برای ایجاد تحول در مدیریت سپسیس دارد و به عنوان یک ابزار قدرمند برای پشتیبانی از تصمیم گیری بالینی عمل می کند، اما موفقیت نهایی آن در گرو همکاری نزدیک میان دانشمندان داده و متخصصان بالینی برای توسعه ابزارهای قابل اعتماد، عادلانه و کارآمد است.

کلیدواژه ها:

سپسیس ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، تشخیص زودهنگام ، سیستم های پشتیبان تصمیم گیری بالینی