دسته بندی هوش مصنوعی و مدل های تخصصی مرتبط در مراقبت های ویژه: تحول در تشخیص، مدیریت و نتایج درمانی: مقاله مروری دعوت شده

زمینه و هدف: بخش مراقبت های ویژه  به عنوان یکی از بحرانی ترین بخش های بیمارستان نیازمند تصمیم گیری های سریع و دقیق بر اساس حجم عظیمی از داده ها است. هوش مصنوعی با ارائه ابزارهای نوین تحلیلی نقش فزاینده ای در بهبود فرآیندهای تشخیصی، درمانی و مدیریتی در این بخش ایفا می کند. هدف اصلی این مقاله مروری ارائه یک دسته بندی نظام مند از انواع هوش مصنوعی و مدل های تخصصی مرتبط با هر یک با تمرکز بر کاربردهای آن ها در حوزه مراقبت های ویژه است. این دسته بندی به منظور تسهیل درک بهتر و کاربردی تر این فناوری در حوزه مراقبت های ویژه ارائه می شود. روش ها: این مطالعه مروری مطابق با استانداردهای مقالات مروری نریتیو طراحی و اجرا شد. فرایند پژوهش در چهار مرحله اصلی انجام گرفت. ابتدا جستجوی جامع منابع علمی در پایگاه های داده معتبر شامل PubMed، Scopus، Web of Science و IEEE Xplore صورت گرفت. کلیدواژه های جستجو ترکیبی از اصطلاحات مرتبط با هوش مصنوعی، مراقبت های ویژه، یادگیری ماشین، تشخیص زودهنگام و مدیریت منابع در بخش مراقبت های ویژه و معادل های انگلیسی آنها بود. بازه زمانی جستجو شامل مقالات منتشرشده از سال ۲۰۱۰ تا ۲۰۲۴ بود. در مرحله دوم، معیارهای انتخاب و حذف مطالعات تعیین شد؛ مطالعات هم گروهی، کارآزمایی های بالینی، متاآنالیزها و مقالات مروری با تمرکز بر کاربردهای هوش مصنوعی در بخش مراقبت های ویژه در مطالعه گنجانده شدند و مطالعات حیوانی، گزارش های موردی غیرسیستماتیک و مقالات بدون دسترسی به متن کامل حذف شدند. سپس در مرحله استخراج و تحلیل داده ها، اطلاعات کلیدی هر مطالعه شامل نوع رویکرد هوش مصنوعی (نمادین، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، سیستم های فازی)، مدل های تخصصی مورد استفاده (شبکه های عصبی، ماشین بردار پشتیبان، درخت تصمیم)، حوزه کاربرد (تشخیص، پیش بینی خطر، مدیریت درمان) و معیارهای اثربخشی (دقت، حساسیت، بهبود نتایج بالینی) استخراج و تحلیل شد. در مرحله چهارم، چارچوب تحلیلی بر اساس دو محور اصلی تدوین شد: دسته بندی رویکردهای هوش مصنوعی بر اساس قابلیت شامل سیستم های قاعده محور (هوش مصنوعی نمادین) و سیستم های داده محور (یادگیری عمیق) و دسته بندی مبتنی بر عملکرد شامل کاربردهای تشخیصی (مانند تحلیل تصاویر رادیولوژی)، پیش بینی (مدل های ریسک) و تصمیم گیری (بهینه سازی پروتکل های درمانی). همچنین، مدل های تخصصی بر اساس شواهد کاربردپذیری در بخش مراقبت های ویژه ارزیابی شدند، از جمله کاربرد شبکه های عصبی کانولوشنی در تحلیل داده های فیزیولوژیک و سیستم های فازی در مدیریت منابع. در نهایت، یافته ها در قالب ماتریس مقایسه ای با محورهای نوع مدل، حوزه عملکرد و سطح شواهد سازماندهی و همپوشانی های بین رشته ای مانند تلفیق یادگیری تقویتی با سیستم های پشتیبانی تصمیم بالینی شناسایی شد. یافته ها: نتایج این مطالعه مروری نشان می دهد که هوش مصنوعی در مراقبت های ویژه شامل رویکردهای متنوعی از جمله هوش مصنوعی نمادین، یادگیری ماشین (شامل یادگیری نظارت شده، بدون نظارت و تقویتی)، یادگیری عمیق، هوش مصنوعی تکاملی، سیستم های فازی و هوش ازدحامی است. هر یک از این رویکردها با بهره گیری از مدل های تخصصی خاص قابلیت های منحصر به فردی را در زمینه هایی مانند تشخیص زودهنگام بیماری ها، پیش بینی خطر، بهینه سازی درمان و مدیریت منابع ارائه می دهند. نتیجه گیری: در حالی که دسته بندی ارائه شده می تواند به درک بهتر کاربردهای هوش مصنوعی در مراقبت های ویژه کمک کند، لازم است توجه شود که این دسته بندی ها لزوما مرزهای کاملا مشخصی ندارند و همپوشانی هایی بین رویکردهای مختلف وجود دارد. انتخاب رویکرد مناسب هوش مصنوعی و مدل های مرتبط بستگی به ویژگی های خاص مسئله و داده های موجود دارد. با این حال با شناخت دقیق از انواع هوش مصنوعی و مدل های تخصصی مرتبط، متخصصان مراقبت های ویژه می توانند گامی موثر در بهبود کیفیت مراقبت و ارتقای سلامت بیماران بردارند. تلاقی هوش مصنوعی و بخش مراقبت های ویژه افق های جدیدی را در ارتقای سلامت بیماران و بهبود نتایج درمانی فراهم می سازد. هوش مصنوعی با طیف گسترده ی رویکردها و تکنیک ها، پتانسیل دگرگون کننده ای در مراقبت های ویژه دارد. شناخت عمیق این رویکردها متخصصان را قادر می سازد تا روش های بهینه ای را برای ارتقای سلامت بیماران انتخاب کنند. همگرایی هوش مصنوعی و مراقبت های ویژه آینده پزشکی را متحول می سازد. توسعه مسئولانه مستلزم توجه به چالش های اخلاقی و تضمین استفاده ی عادلانه از این فناوری است.

کلیدواژه ها:

Artificial Intelligence ، Specialized Models ، Critical Care ، Diagnosis ، Care ، Treatment ، هوش مصنوعی ، مدل های تخصصی ، مراقبت ویژه ، تشخیص ، مراقبت ، درمان