مروری بر نقش هوش مصنوعی در تشخیص بیماری ها و مدیریت درمان بیماران بستری در بیمارستان

مقدمه: هوش مصنوعی به یکی از چالش های مهم اجتماعی و درمانی در ایران تبدیل شده است و این موضوع توجه پژوهشگران حوزه های مختلف را به بررسی عوامل موثر بر مدیریت درمان بیماران بستری در بیمارستان و نقش هوش مصنوعی در این میان جلب کرده است. تحلیل داده های عظیم و بهینه سازی منابع بیمارستانی به عنوان دو مولفه ی کلیدی در انتخاب بهترین پروتکل درمانی و کاهش خطاهای انسانی نقشی مهم را ایفا می کند. روش کار: این تحقیق به صورت یک مرور نظام مند و علمی طراحی شده جستجوی مقالات از سال ۲۰۲۰ تا ۲۰۲۵ در پایگاه های اطلاعاتی معتبر شامل PubMed، Google Scholar، SID انجام شد. حدود ۱۵ مقاله مرتبط با موضوع مورد پژوهش یافت شد که ۸ مقاله بر اساس معیارهای مشخص به طور کمی و کیفی تحلیل شد. یافته ها: عواملی چون تشخیص زودهنگام بیماری ها، مداخله فوری و به موقع، کاهش زمان تشخیص و تمرکز بیشتر جهت فرایند درمان، مدیریت دارویی و پیشگیری از خطاهای دارویی و انسانی، سیستم های مراقبت از راه دور و پایش بیماران پس از ترخیص از بیمارستان، ایجاد نظم و هماهنگی میان کادر درمان و خانواده بیمار و کاهش هزینه ها و ارتقای کیفیت مراقبت از بیماران بستری در بیمارستان از جمله کارکردهای مثبت هوش مصنوعی در مدیریت درمان بیماران است. از طرفی هوش مصنوعی با چالش ها و محدودیت هایی مانند بحث اخلاق پزشکی و پرستاری و حفظ حریم خصوصی بیمار، مقاومت نیروی درمان در برابر فناوری با دلیل عدم آموزش و آگاهی کافی نسبت به هوش مصنوعی، عدم همکاری سیستم فناوری اطلاعات و ارتباطات بیمارستان با کادر درمان و... روبرو است. نتیجه گیری: هوش مصنوعی با ایجاد تحول در مدیریت نظام سلامت می تواند با تشخیص های زودهنگام و کمک به درمان های فوری مدت زمان بستری بیماران در بیمارستان را کاهش دهد، خطاهای انسانی را به حداقل رسانده، درمان های شخصی سازی شده ارائه دهد، عوارض درمان را کاهش دهد، مقاومت نسبت به درمان را کاهش و امید به زندگی را افزایش دهد و نقشی حیاتی در روند بهبود و ترخیص بیماران از بیمارستان ایفا کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، کاهش مدت بستری ، کاهش خطاهای تشخیصی ، درخت تصمیم ، یادگیری ماشین