چارچوب نوآورانه هوش مصنوعی تبیین پذیر و بلادرنگ برای پشتیبانی تصمیم گیری بالینی شخصی سازی شده در سامانه های هوشمند مهندسی پزشکی

هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) به عنوان ابزاری کلیدی در حوزه بهداشت و درمان مدرن ظهور کرده است و امکان ارائه پشتیبانی تصمیم گیری بالینی به صورت بلادرنگ را همراه با شفافیت و پاسخگویی فراهم می کند. این مطالعه، یک چارچوب نوآورانه، بلادرنگ، قابل توضیح و شخصی سازی شده ارائه می دهد که دستگاه های پزشکی، سیستم های پایش مبتنی بر حسگر و خطوط پردازش تصویری را برای پشتیبانی از تصمیم گیری پیش بینی کننده بالینی ادغام می کند. چارچوب شامل ماژول های توضیح دهی محلی و جهانی است که همزمان با فرآیند استنتاج عمل می کنند و اطمینان می دهند که تفسیرپذیری در سراسر جریان تصمیم گیری تعبیه شده باشد و پس از فرآیند تصمیم گیری اضافه نشود. ملاحظات پیاده سازی نشان دهنده یکپارچگی بدون نقص در محیط های مهندسی پزشکی است، در حالی که یک نمونه بالینی، پتانسیل چارچوب برای پایش بیماران و پیش بینی رویدادهای نامطلوب را برجسته می کند. پیامدهای اخلاقی، قانونی و عملی به طور دقیق مورد بررسی قرار گرفته و بر مسئولیت پذیری، شفافیت و اعتماد پزشکان تاکید می شود. تحلیل مقایسه ای با رویکردهای موجود، قابلیت تفسیر، قابلیت اعتماد و آمادگی چارچوب برای پیاده سازی واقعی را نشان می دهد. در نهایت، این مطالعه مسیرهای تحقیقاتی آینده شامل اعتبارسنجی بالینی، ادغام با اینترنت اشیا و رباتیک، و هوش مصنوعی سازگار با مقررات را شناسایی می کند و راه را برای سیستم های هوشمند نسل بعدی در مراقبت های بهداشتی هموار می سازد. به طور کلی، این چارچوب گامی مهم به سوی پشتیبانی تصمیم گیری بالینی مبتنی بر هوش مصنوعی شفاف، قابل اعتماد و عملیاتی است و شکاف بین عملکرد فنی و کاربرد عملی در مراقبت های بهداشتی مدرن را پر می کند.

کلیدواژه ها:

Artificial Intelligence ، Clinical Decision Support ، Explainable AI ، Healthcare Systems ، Patient Monitoring