قبل الاتجاهات
info@globalmedicalcomm calling-gmc.com
Our التكنولوجيا الحيوية
المشاريع
الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) في التهوية الميكانيكية لمرضى وحدة العناية المركزة
تعمل مراوح التنفس الميكانيكية الحالية بشكل جيد في توصيل الهواء إلى الرئتين المريضة ،
are أنظمة الحلقة المفتوحة حيث لا تتأثر إشارة الإدخال ، أو طريقة التهوية ، إلى حد كبير بإخراجها ، وكفاية التهوية.
على هذا النحو ، تفتقر أجهزة التنفس الصناعي هذه إلى القدرة على تقييم استجابة المريض الحقيقية لـ
ألقى نفسا. الحل الأمثل هو إنشاء جهاز التنفس الصناعي المستقل ، وهو جهاز متكامل مع الخوارزميات ، يمكنه مراقبة استجابة المريض للتهوية بشكل مستمر ، مع ضبط معلمات التهوية لتزويد المريض براحة تامة وتسليمها على النحو الأمثل التنفس على أساس الخوارزميات.
أساليب التعلم الآلي لاكتشاف عدم التزامن بين المريض وجهاز التنفس الصناعي can أن تكون مبنية على
التغيرات المورفولوجية للضغط وإشارات التدفق.
إن الواقع يمكن للذكاء الاصطناعي مراعاة العديد من المتغيرات وتقليل التحيز البشري في تصنيف البيانات والأخطاء في استراتيجية التهوية. لذلك ، يكمن التحدي الأكبر عند إنشاء نموذج التعلم الآلي السريري في تحديد المعيار الذهبي الذي حصلت عليه الكابينة be المستخدمة في المعلمات المكتسبة.
يمكن أن تساعد تقنية الذكاء الاصطناعي في مساعدة الأطباء في التعامل مع المعلومات والمعاملات
الزائد. تم بالفعل استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات المخزنة في السجلات الطبية الإلكترونية للتنبؤ بوفيات وحدة العناية المركزة وطول الإقامة ، ومع ذلك فإن مستقبل الذكاء الاصطناعي في وحدة العناية المركزة مشرق بالفعل.
الاتصال: info@globalmedicalcomm calling-gmc.com
ببليو:
الطب الرقمي
تطوير والتحقق من صحة خوارزمية التعلم المعزز من أجل _cc781905-5cde-3194-bb3b-136bad5cf58d ديناميكيًا _ لتحسين التهوية الميكانيكية في الرعاية الحرجة
آرني بين ، تاريخ النشر: ١٩ فبراير ٢٠٢١
https://www.nature.com/articles/s41746-021-00388-6
https://ai.googleblog.com/2022/02/machine-learning-for-mechanical.html
بقلم دانيال سو ، مهندس برمجيات وإيلاد حزان ، عالم أبحاث
