کاربرد مدل های پیشبینی مبتنی بر هوش مصنوعی در تحلیل خطر مرگ و میر بیماران ICU مبتلا به سپسیس

سپسیس به عنوان یکی از شایع ترین و مرگ بارترین اختلالات بالینی در بخش های مراقبت ویژه (ICU)، همچنان چالشی اساسی برای نظام های سلامت به شمار می رود. پیچیدگی پاتوفیزیولوژیک سپسیس، تنوع پاسخ بیماران به درمان و پویایی سریع وضعیت بالینی، پیش بینی دقیق خطر مرگ ومیر را با روش های سنتی آماری با محدودیت های جدی مواجه ساخته است. در این میان، مدل های پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی با تکیه بر توانایی تحلیل داده های حجیم، ناهمگن و چندبعدی، افق های نوینی را در ارزیابی ریسک، پایش مستمر وضعیت بیماران و پشتیبانی از تصمیم گیری بالینی فراهم کرده اند.این مقاله با رویکردی تحلیلی و نظام مند، به بررسی کاربرد مدل های پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی در تحلیل خطر مرگ ومیر بیماران مبتلا به سپسیس در بخش مراقبت های ویژه می پردازد. تمرکز اصلی پژوهش بر تبیین ظرفیت الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در استخراج الگوهای پنهان از داده های بالینی، آزمایشگاهی و علائم حیاتی بیماران است؛ الگوهایی که اغلب از دید مدل های خطی و روش های کلاسیک پنهان می مانند.یافته های این پژوهش نشان می دهد که مدل های هوش مصنوعی، به ویژه در شرایطی که داده ها به صورت پیوسته و زمان مند ثبت می شوند، قادرند دقت پیش بینی مرگ ومیر را به طور معناداری افزایش دهند و امکان شناسایی زودهنگام بیماران پرخطر را فراهم سازند. این امر می تواند به مداخله درمانی به موقع، تخصیص بهینه منابع ICU و کاهش بار مرگ ومیر ناشی از سپسیس منجر شود. با این حال، چالش هایی نظیر تفسیرپذیری مدل ها، کیفیت داده ها و ملاحظات اخلاقی نیز مورد بحث قرار گرفته و راهکارهایی برای بهره برداری مسئولانه از این فناوری ها پیشنهاد شده است.

کلیدواژه ها:

سپسیس ، بخش مراقبت های ویژه (ICU) ، پیش بینی مرگ ومیر ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، تصمیم یار بالینی