سیستم هوشمند اولویت بندی بیماران در شرایط بحرانی با استفاده از یادگیری ماشین و داده های کلینیکی: رویکردی برای ارتقاء تصمیم گیری درمانی

در شرایط بحرانی نظیر پاندمی ها، بلایای طبیعی یا حوادث گسترده، محدودیت منابع درمانی و افزایش حجم بیماران، چالش های جدی در مدیریت خدمات سلامت ایجاد می کند. در چنین موقعیت هایی، اولویت بندی دقیق بیماران برای دریافت خدمات درمانی، نقشی حیاتی در کاهش مرگ ومیر و ارتقاء کارایی سیستم سلامت ایفا می کند. این مقاله به معرفی یک سیستم هوشمند اولویت بندی بیماران بر پایه یادگیری ماشین و تحلیل داده های کلینیکی می پردازد که با هدف بهبود تصمیم گیری درمانی در شرایط بحرانی طراحی شده است. در این پژوهش، مجموعه ای از داده های واقعی بیماران شامل علائم حیاتی، سوابق پزشکی، و شاخص های خطر مورد استفاده قرار گرفته و با بهره گیری از الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشین، مدل هایی برای پیش بینی شدت وضعیت بیمار و تخصیص بهینه منابع درمانی توسعه یافته اند. نتایج تجربی نشان می دهد که سیستم پیشنهادی قادر است با دقت بالا بیماران در معرض خطر را شناسایی کرده و اولویت بندی درمانی را به صورت پویا و تطبیقی انجام دهد. این رویکرد نه تنها موجب افزایش سرعت و دقت تصمیم گیری بالینی می شود، بلکه می تواند به عنوان ابزاری موثر در مدیریت بحران های سلامت مورد استفاده قرار گیرد. مقاله حاضر با تمرکز بر نتایج عملی و قابلیت پیاده سازی، گامی موثر در جهت تلفیق هوش مصنوعی با خدمات درمانی در شرایط اضطراری محسوب می شود.

کلیدواژه ها:

اولویت بندی درمانی هوشمند ، بحران های سلامت ، داده های کلینیکی ، سیستم پشتیبان تصمیم گیری ، یادگیری ماشین