کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص عفونت های میکروبی نادر در بیماران مزمن: چالش ها و فرصت های بالینی

این مطالعه مروری با هدف بررسی کاربردهای هوش مصنوعی (AI) در تشخیص عفونت های میکروبی نادر در بیماران مزمن، مانند افراد مبتلا به دیابت یا بیماری های ایمونوساپرسیو، انجام شده است. با جستجوی نظام مند در پایگاه های داده PubMed، Scopus و Web of Science، مقالات منتشرشده بین سال های ۲۰۲۰ تا ۲۰۲۵ تحلیل شدند. تمرکز این پژوهش بر روش های AI شامل یادگیری ماشین (ML)، یادگیری عمیق (DL) و پردازش زبان طبیعی (NLP) در تشخیص عفونت هایی نظیر موکورمیکوزیس، CRE و VRE بود. یافته ها نشان می دهند که AI زمان تشخیص را تا ۷۰% کاهش داده و دقت آن را به بیش از ۹۵% رسانده است. الگوریتم های ML نظارت شده مانند جنگل های تصادفی و ماشین های بردار پشتیبان در پیش بینی مقاومت آنتی بیوتیکی و شناسایی پاتوژن ها موثر بوده اند، در حالی که DL با تحلیل تصاویر پزشکی و NLP با استخراج داده های بالینی از سوابق الکترونیکی سلامت (EHR)، تشخیص را بهبود بخشیده اند. با این حال، چالش هایی مانند کمبود داده های باکیفیت، تفسیرناپذیری مدل های AI و مسائل اخلاقی مرتبط با حریم خصوصی بیماران همچان وجود دارد. فرصت هایی نظیر پزشکی شخصی و نظارت بلادرنگ بر بیماری ها نیز شناسایی شده اند. این مطالعه نتیجه می گیرد که AI پتانسیل تحول در تشخیص و مدیریت عفونت های نادر را دارد، اما نیازمند اعتبارسنجی بالینی، استانداردسازی داده ها و رفع موانع زیرساختی و اخلاقی است تا دسترسی جهانی به این فناوری ها تسهیل شود.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، عفونت های میکروبی نادر ، بیماران مزمن ، یادگیری ماشین ، پزشکی شخصی ، مقاومت آنتی بیوتیکی