نقش هوش مصنوعی در بهبود تصمیم گیری بالینی تحلیل داده های کلان پزشکی و پیش بینی نتایج درمانی

زمینه با افزایش حجم داده های پزشکی نیاز به ابزارهای پیشرفته برای تحلیل این داده ها احساس می شود. هوش مصنوعی، به ویژه الگوریتم های یادگیری ماشین توانایی شناسایی الگوهای پنهان در داده های پزشکی و کمک به تصمیم گیری بالینی موثر را دارد. این فناوری می تواند به پیش بینی نتایج درمانی و بهبود فرآیندهای تصمیم گیری کمک کند. هدف از این مطالعه بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل داده های کلان پزشکی و بهبود تصمیم گیری بالینی و پیش بینی نتایج درمانی است. مواد و روش ها مطالعه حاضر در سال ۱۴۰۳ به صورت مروری است که از جستجو در پایگاه های اطلاعاتی معتبر از قبیل، PubMed، ScienceDirect، Scopus، Web of Science، Google Scholar و با کلید واژه های Artificial Intelligence، Big Data in Healthcare، Clinical Decision Making، Predictive Modeling انجام شد. در نهایت ۱۳ مقاله از سال ۲۰۱۹ تا ۲۰۲۴ انتخاب گردید. پس از جمع آوری مقالات مرتبط داده های استخراج شده از مقالات به منظور تحلیل توسط پژوهشگران خلاصه برداری و مورد بررسی قرار گرفت. یافته ها در این مطالعه نتایج نشان داد که هوش مصنوعی به طور قابل توجهی در بهبود تصمیم گیری بالینی و پیش بینی نتایج درمانی موثر بوده است. استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین و مدل های پیش بینی به پزشکان کمک کرده است تا الگوهای پنهان در داده های بزرگ پزشکی را شناسایی کنند و تصمیمات درمانی دقیق تری اتخاذ کنند. این تکنولوژی ها نه تنها سرعت تشخیص را افزایش داده بلکه در بهبود دقت پیش بینی نتایج درمانی نیز موثر بوده اند. با این حال همچنان چالش هایی نظیر نیاز به داده های با کیفیت بالا و عدم استانداردسازی در مدل ها وجود دارد که باید برای بهره برداری کامل از این فناوری ها حل شوند. نتیجه گیری هوش مصنوعی در بهبود تصمیم گیری بالینی و پیش بینی نتایج درمانی موثر بوده و دقت تشخیص و درمان را افزایش داده است. با وجود چالش هایی مانند کیفیت داده ها پتانسیل این فناوری برای بهبود مراقبت های بهداشتی قابل توجه است.

کلیدواژه ها:

پیش بینی نتایج درمانی ، داده های کلان پزشکی ، تصمیم گیری بالینی ، مدیریت سلامت ، هوش مصنوعی