به کارگیری الگوریتمهای یادگیری ماشین در پیش بینی وضعیت بیماران و وخامت بالینی در بخش های مراقبت ویژه

بخش های مراقبت ویژه (ICU) واحدهای تخصصی بیمارستان ها هستند که بیماران با شرایط بحرانی و ناپایدار را درمان می کنند. در این محیط های پویا پیش بینی دقیق وخامت بالینی بیماران می تواند تفاوت بین مرگ و زندگی را رقم بزند. مقاله حاضر به بررسی سیستماتیک کاربردهای الگوریتم های یادگیری ماشین در پیش بینی وضعیت بیماران و وخامت بالینی در بخش های مراقبت ویژه می پردازد. روش شناسی این پژوهش شامل مرور جامع مطالعات منتشر شده در پنج سال اخیر (۲۰۱۹-۲۰۲۴) با تمرکز بر مدل های پیش بینی کننده عوارض مختلف مانند سپسیس، مرگ و میر، طول اقامت و عود بیماری می باشد. نتایج نشان می دهند که مدل های پیشرفته ای مانند یادگیری عمیق، جنگل تصادفی و گرادیانت بوستینگ دقت قابل توجهی تا ۹۴ در برخی مطالعات در پیش بینی وقایع بالینی نشان داده اند. چالش های اصلی شامل کیفیت داده ها، تفسیرپذیری مدل ها و ادغام در جریان کار بالینی شناسایی شده اند. این مقاله به ارائه چشم اندازی از آینده این فناوری با تاکید بر رویکردهای یادگیری انتقالی، مدل های تفسیرپذیر و سیستم های پشتیبانی تصمیم بالینی واقع گرا می پردازد.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، مراقبت ویژه ، پیش بینی بالینی ، وخامت حال بیمار ، هوش مصنوعی در پزشکی