پیش بینی کم خونی فقر آهن و بهینه سازی درمان قبل از عمل جراحی با ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی

کم خونی فقر آهن شایع ترین نوع کم خونی در جهان محسوب می شود و شیوع آن در میان بیماران کاندیدای جراحی به طور قابل توجهی بالاست. این وضعیت با افزایش خطر عوارض پس ازعمل، نیاز به تزریق خون، طولانی تر شدن مدت بستری و افزایش مرگ ومیر ارتباط مستقیم دارد. با وجود توصیه های اکید در راهنماهای بالینی مبنی بر غربالگری و اصلاح کم خونی قبل از جراحی، اجرای این توصیه ها در عمل با چالش هایی نظیر کم بود زمان، عدم دسترسی به متخصص، پیچیدگی تفسیر نتایج آزمایشگاهی و ناهماهنگی بین تیم های درمانی مواجه است. هوش مصنوعی و به ویژه یادگیری ماشین با توانایی تحلیل داده های چندبعدی، شناسایی الگوهای پنهان و ارائه پیش بینی های دقیق، می توانند نقش مهمی در غربالگری خودکار کم خونی، شناسایی بیماران پرخطر، پیش بینی نیاز به تزریق خون و شخصی سازی برنامه های درمانی قبل از عمل ایفا کنند. این مقاله مروری با هدف بررسی پتانسیل کاربرد ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی در پیش بینی کم خونی فقر آهن و بهینه سازی درمان قبل از عمل جراحی انجام شده است. ابتدا ابعاد بالینی و اقتصادی کم خونی قبل از عمل و اهمیت مدیریت خون بیمار مرور شده، سپس مبانی یادگیری ماشین و انواع مدل های قابل کاربرد در این حوزه معرفی می گردد. در ادامه، مطالعات انجام شده در زمینه پیش بینی کم خونی و نیاز به تزریق خون با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین بررسی و چالش های پیاده سازی بالینی این سیستم ها شامل کیفیت داده، تفسیرپذیری مدل، یکپارچه سازی در گردش کار بالینی و مسائل اخلاقی و قانونی مورد بحث قرار می گیرد. در پایان، چشم انداز آینده این حوزه شامل استفاده از داده های واقع شمار، یکپارچه سازی با سیستم های پرونده الکترونیک سلامت و توسعه سیستم های پشتیبانی تصمیم گیری هوشمند ترسیم می شود.

کلیدواژه ها:

کم خونی فقر آهن ، پیش بینی ، یادگیری ماشین ، مدیریت خون بیمار ، هوش مصنوعی