انفورماتیک پزشکی مبتنی بر یادگیری عمیق برای پایش و پیش بینی اثرات بیولوژیکی میدان های الکترومغناطیسی در سیستم های رباتیک جراحی با کنترل تطبیقی ایمن (EMF)

افزایش استفاده از سامانه های جراحی رباتیک و تجهیزات الکترونیکی پیشرفته در محیط های بالینی موجب افزایش مواجهه با میدان های الکترومغناطیسی (EMF) در اتاق های عمل شده است. این پدیده می تواند با ایجاد تداخل در سامانه های حسگری، تجهیزات پایش زیستی و برخی فرآیندهای فیزیولوژیک، بر ایمنی بیمار و دقت عملکرد سیستم های رباتیک تاثیر بگذارد. مسئله اصلی این پژوهش، نبود چارچوب های هوشمند برای پایش بلادرنگ و پیش بینی اثرات بیولوژیکی میدان های الکترومغناطیسی در محیط های جراحی رباتیک است. هدف این مطالعه توسعه یک مدل مبتنی بر انفورماتیک پزشکی و یادگیری عمیق برای تحلیل داده های چندمنبعی و پیش بینی پیامدهای زیستی ناشی از EMF در تعامل با سامانه های جراحی رباتیک است. در این پژوهش، داده های حاصل از سنسورهای میدان الکترومغناطیسی، سیگنال های زیستی بیمار و پارامترهای عملکردی سیستم رباتیک جمع آوری و با استفاده از معماری های یادگیری عمیق مورد مدل سازی و تحلیل قرار گرفتند. همچنین یک سازوکار کنترل تطبیقی ایمن طراحی شد تا بر اساس پیش بینی های مدل، تنظیمات عملیاتی سیستم رباتیک را به صورت پویا اصلاح کند. یافته ها نشان داد که مدل پیشنهادی قادر است الگوهای پیچیده میان شدت میدان های الکترومغناطیسی و تغییرات شاخص های زیستی را شناسایی کرده و وقوع شرایط پرخطر را با دقت قابل قبول پیش بینی نماید. نتایج این پژوهش نشان می دهد که ادغام یادگیری عمیق با چارچوب های کنترل تطبیقی می تواند به ارتقای ایمنی، کاهش ریسک تداخلات الکترومغناطیسی و بهبود پایداری عملکرد سیستم های جراحی رباتیک در محیط های بالینی کمک کند.

کلیدواژه ها:

انفورماتیک پزشکی ، یادگیری عمیق ، میدان های الکترومغناطیسی (EMF) ، جراحی رباتیک ، کنترل تطبیقی ایمن