تولى فريق بحثي جمع وتحليل البيانات من عدة مستشفيات بين عامي 2012 و2019، لتطوير خوارزمية ذكاء اصطناعي قادرة على التنبؤ باستقرار المريض في المستشفى بين عشية وضحاها وتحديد ما إذا كان يجب تركه دون إزعاج أم لا. جاء ذلك وفقًا لدراسة حديثة نُشرت في “مجلة Nature” العلمية.
إن ايقاظ المرضى في المستشفى لفحص العلامات الحيوية خلال ساعات الليل أصبح مرتبطًا للأسف بالضعف الإدراكي وزيادة التوتر وارتفاع ضغط الدم وحتى الموت.
لكن فريقًا من الباحثين صمم أداة إكلينيكية تنبؤية عميقة التعلم تعتمد على تقنية الذكاء الاصطناعي قادرة على تحديد المرضى الذين يجب تركهم للنوم دون انقطاع؛ ما يوفر وقتًا حاسمًا للراحة والتعافي، بالإضافة إلى تبسيط جداول التفريغ.
والدراسة الجديدة تابعة لمعاهد “فاينشتاين للأبحاث الطبية”، ومضت قدمًا تحت قيادة البروفيسور “ثيودوروس زانوس”؛ الذي عمل بتعاون وثيق مع الدكتور “جيمي هيرش”.
قام الثنائي معًا بجمع وتحليل البيانات من مستشفيات عديدة، واطلعوا على بيانات 24.3 مليون قياس للعلامات الحيوية من 2.13 مليون مريض.
ثم استخدم الباحثون مجموعة كبيرة من البيانات السريرية -التي تضمنت معدل ضربات القلب ودرجة حرارة الجسم وضغط الدم الانقباضي ومعدل التنفس وعمر المريض- لإنشاء خوارزمية قادرة على التنبؤ بحالة المريض في المستشفى بين عشية وضحاها.
نظرت الدراسة أيضًا فيما إذا كان يجب ترك كل مريض دون مقاطعة طوال الليل؛ حتى يتمكن من النوم.
يقول البروفيسور المساعد “زانوس”؛ من معهد فاينشتاين للطب الإلكتروني الحيوي: “الراحة عنصر حاسم في رعاية المريض، وتم التوثيق أن اضطراب النوم هو شكوى شائعة يمكن أن تؤخر التفريغ والتعافي؛ لذا تسلط النتائج التي توصلنا إليها الضوء على سلامة ودقة الحلول القائمة على التعلم الآلي؛ لتمهيد الطريق لنوم أكثر هدوءًا وأمانًا في المستشفى”.
وساعدت الأداة الجديدة أيضًا الفرق السريرية في تعديل العلامات التنبؤية للنموذج لإجراء تقييمات أكثر صرامة للمرضى. بالإضافة إلى ذلك، لضمان جودة الرعاية، يجب أن يقوم الفحص البصري القديم للمرضى النائمين أثناء قيام الممرضات بجولاتهم المعتادة بتجميع المرضى الذين تم تصنيفهم بشكل خاطئ، وهو إجراء تم توحيده بالفعل للممرضات على الصعيد الوطني.
يذكر أن الأداة الجديدة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ستخفف عبء العمل على الممرضات وموظفي المستشفى، الذين يعانون من أعباء سيئة وسط أزمة فيروس كورونا، أو عندما يتعلق الأمر بضغط الموظف والإرهاق.
ويقضي الممرضون ما يقرب من 20٪ إلى 35٪ من وقتهم في تسجيل العلامات الحيوية، وحوالي 10٪ من نوبتهم في جمعها. وستساعد الأداة السريرية الممرضات في قطع ما يقرب من نصف قياسات العلامات الحيوية طوال الليل دون مخاطر إضافية؛ ما يؤدي إلى تقليل عبء العمل بنسبة تصل من 20٪ إلى 25٪ في وردية ليلية واحدة.
ويمكن إعادة تخصيص هذا الوقت الإضافي لمساعدة المرضى الذين يعانون من أمراض أكثر حدة.
جدير بالذكر أنه مع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي في كل مجال وصناعة تقريبًا، فإن وعيه الشامل على ما يبدو بالإجراءات والتكنولوجيا البشرية يجد بسهولة نقاطًا عمياء؛ ما يوفر لنا فرصة للتنسيق بطرق لم نكن نعرفها.
اقرأ أيضًا:
كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في تشخيص “طنين الأذن”؟
ولمطالعة أخبار الاقتصاد تابع: الاقتصاد اليوم