تطوير تقنية قائمة على تعلم الآلة للتنبؤ بإصابات الصدمة الدماغية

Admin
تكنولوجيا

قام فريق من علماء البيانات والجراحين من جامعة بيتسبرغ بالولايات المتحدة الأمريكية بتطوير أول تقنية قائمة على التعلم الآلي لمراقبة المرضى الذين يعانون من إصابات دماغية شديدة.

تقوم خوارزمية التعلم الآلي المتقدمة بتحليل كميات كبيرة من عمليات مسح الدماغ والبيانات السريرية، للحصول على نتائج إصابات الدماغ بدقة وسرعة مقارنة بالعيادات البشرية، ونشر الباحثون نتائجهم في المجلة العلمية “Radiology”.

قال المؤلف المشارك للدراسة البروفيسور شاندونغ تشو من جامعة بيتسبرغ: “لقد استخدمنا نموذجًا هجينًا للتعلم الآلي والتعلم العميق، من خلال معالجة التصوير المقطعي والبيانات السريرية، للتنبؤ بإصابات الدماغ الرضحية الشديدة”. بحسب مجلة “كوزموس”.

وأشار زو إلى أن فريق البحث جمع البيانات المستخدمة من 19 مؤسسة أمريكية، لإنشاء نموذج يساعد في تحديد النتائج المحتملة والتنبؤ بمعدل الشفاء أو الوفاة عند دخول المريض مبكرًا إلى غرفة الطوارئ.

قال الجراح ديفيد أوكونكو، أستاذ جراحة الأعصاب في الجامعة والمؤلف المشارك للدراسة: “إن نموذج التعلم الآلي يتفوق بشكل كبير على الحكم والخبرة البشرية”. “نجاح النموذج في الساعات الأولى من الإصابة أمر مشجع للغاية ويشير إلى أننا نسير على الطريق الصحيح.” لإنشاء أدوات تعمل على تحسين عملية صنع القرار البشري بما يخدم مصلحة المريض “.

وأوضح أوكونكو: “تشكل الأيام الثلاثة الأولى وقتًا حرجًا للغاية بالنسبة لمريض مصاب بإصابة دماغية خطيرة، حيث يموت معظم المرضى في المراكز الطبية والمستشفيات خلال هذه الفترة، بسبب نقص العلاج الداعم للحياة، ويسمح النموذج الجديد علينا تحديد المرضى الذين لديهم فرصة أكبر للشفاء. والانتعاش. “

وأضاف: “يمثل هذا البحث أحد الأبحاث العديدة التي تعتمد على التعلم الآلي لعلاج الأمراض ومعالجة المشاكل الطبية، وهو دليل قوي على أن التقنيات المتاحة يمكن استخدامها للحصول على مزيد من المعلومات وتوفير الأدوات التي تساعد الأطباء على تقديم رعاية أفضل للمرضى. . “

وأشار الباحثون إلى أن استخدام التكنولوجيا الجديدة والنموذج المعتمد على خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق لا يعني استبدال الحكم البشري والقرار، بل استخدام هذه التقنيات لتحسين آلية اتخاذ القرار البشري.

رابط مختصر