Bir Serebrovasküler Kazayı (CVA) veya 'İnmeyi' Tespit Etmek - Yapay Zeka, Kritik Zamanlı Acil Durumlarda Sağlık Görevlilerine Yardımcı Olabilir

Paramedik olmak inanılmaz derecede stresli bir iştir. Sadece hayat kurtarmakla görevlendirilmekle kalmazlar, aynı zamanda bu ön saflardaki çalışanlar, akla gelebilecek her ortamda sürekli olarak öngörülemeyen durumlarla karşı karşıya kalırlar. Kişilikli ancak aynı zamanda iddialı kalmalı ve hem bireysel olarak hem de müttefik hizmetlerle (İtfaiye, Polis vb.) iyi çalışmalıdırlar. Tüm bunlara ek olarak, tüm bunları düzensiz ve uzun saatler çalışırken, hem bedenlerine hem de zihinlerine aşırı stres yüklerken yapmak zorundadırlar. Paramediklerin katılması gereken tüm çağrılar arasında en zorlayıcı olanlar, sonuçları üzerinde çok az veya hiç kontrollerinin olmadığı çağrılardır. Alerjik reaksiyonlar ilaçla tedavi edilebilir; bazı diyabetik acil durumlar glikozla giderilebilir; kalp aritmileri elektriksel müdahaleyle düzeltilebilir. Ancak, yaygın olarak "inme" olarak adlandırılan Serebrovasküler Kazalar (SVA) söz konusu olduğunda, sahada yapılabilecek çok az şey vardır.

CVA ile uğraşırken durumu daha da karmaşık hale getiren şey, en yaygın biçim (iskemik) için verilen tedavinin 4.5 saatin altındaki nispeten kısa bir zaman dilimi içinde verilmesi gerektiği gerçeğidir. Bu çok fazla bir zaman gibi görünebilir, ancak Sağlık görevlilerinin olay yerine varması, olası nedenleri elemesi, mevcut sorunu belirlemesi ve son olarak hastayı Acil Servise nakletmek üzere paketlemesi için gereken süre dikkate alındığında, 4.5 Saatler, özellikle kırsal bölgelerde, beklenenden çok daha hızlı geçiyor. Bu nedenle bir CVA ile uğraşırken hızlı ve erken tespit çok önemlidir.

Çok şükür, gelişiyle Yapay Zeka (AI)Sağlık görevlilerinin önümüzdeki yıllarda güvenebilecekleri yeni bir araca sahip olabilirler.

Dakikaları Saniyelere Dönüştürüyoruz

RMIT Üniversitesi'nden Biyomedikal Mühendislerinden oluşan bir ekip yakın zamanda, sahada şu anda mümkün olandan daha yüksek bir doğruluk oranıyla bir CVA'yı saniyeler içinde tanımlamak için yapay zekadan yararlanan yeni bir araç geliştirdi. ' başlıklı makaleleriİnme sonrası tanımlamaya yönelik yüz ifadeleri: Pilot çalışma', bir kişinin yüz özelliklerini etkili bir şekilde değerlendirebilen ve tek taraflı yüz sarkması gibi uzun süredir var olan belirtilere dayanarak CVA belirtilerinin olup olmadığını belirleyebilen bir akıllı telefon uygulamasını tanımlıyor.

Yapılması gereken çok fazla çalışma olsa da, yapay zeka destekli çözümün felç sonrası hastaları %82'lik bir başarı oranıyla doğru bir şekilde tespit etmesiyle ilk sonuçlar oldukça umut vericiydi.

"%82'lik bir doğruluk oranıyla sonuçlar umut verici. Analiz, Kiss ve Spread'in sağlıklı ve felç sonrası bireyler arasında ayrım yapmak için en iyi yüz ifadeleri olduğunu ve en çok etkilenen ağız çevresindeki kasların olduğunu gösteriyor. Sistem, videoların denetimsiz analizi için tasarlandı ve bu da onu akıllı telefonda uygulama olarak geliştirilmeye uygun hale getiriyor”

Bir CVA'nın teşhisini zorlaştıran ve zaman alıcı hale getiren şeylerden biri, sürecin genellikle hastanın durumuna ilişkin çeşitli alternatif nedenleri elemeyi içermesidir. CVA'yı taklit edebilecek birkaç yaygın durum şunlardır:

• hipoglisemi (düşük kan şekeri)
• merkezi sinir sistemi enfeksiyonları (örneğin menenjit)
• Şiddetli hipertansiyon ve/veya kafa içi basınçlarda (ICP) artış
• uyuşturucular (örneğin kokain)

Tespit edildikten sonra, hastane öncesi bakım genellikle hastanın hava yolunun güvence altına alınmasını, endike ise oksijen verilmesini ve hızlı nakil yapılmasını içerir. Hastanın ihtiyacı olan şey, iskemik komalarda pıhtılaşmayı önleyici bir ilaç veya hemorajik komalarda cerrahi müdahaledir.

Bu kadar çok değişkenin devreye girmesiyle sahada doğruluk zorlaşıyor ve en kıymetli şey (zaman) harcanıyor. Hastayı her geçen dakika kalıcı beyin hasarına yaklaştıran mühendis ekibinin önerdiği çözüm, sağlık görevlilerinin işlerini biraz daha kolaylaştırıp etkili hale getirerek dünya çapında sayısız hayat kurtarabilir.

Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekadan Yararlanan Şirketler

1. Alfabe A.Ş.

Alphabet Inc. (GOOGL -0.05%)

Alphabet'in Google Sağlık bölümü, sağlık hizmetlerini geliştirmek için yapay zekâdan yararlanmaya odaklanıyor. Tıbbi görüntülemelerden hastalıkları teşhis etmek, hasta sonuçlarını tahmin etmek ve tedavi planlarını kişiselleştirmek için yapay zekâ algoritmaları geliştiriyor. Dikkat çeken projelerden biri de, tıbbi görüntülerden diyabetik retinopati ve meme kanserini yüksek doğrulukla tespit etmek için yapay zekânın kullanılması.

Alphabet ile ilgili bir diğer girişim ise yan kuruluşlarından biri olan DeepMind aracılığıyla gerçekleştiriliyor. Sağlık hizmetlerinde de yapay zeka konusunda ön sıralarda yer alan bu şirket, hastadaki bozulmayı tahmin etmek ve ilaç keşfini hızlandırabilecek protein yapısı tahmin modelleri geliştirmek için yapay zekayı kullanan projeler üzerinde çalışıyor.

2. IBM Şirketi

International Business Machines Corporation (IBM + 0.27%)

IBM Watson Health, çeşitli sağlık sorunlarına yapay zeka ve veri analitiği uygular. Yapay zeka destekli çözümleri, klinik karar alma süreçlerini iyileştirmeyi, hasta bakımını geliştirmeyi ve operasyonları optimize etmeyi amaçlamaktadır. Watson Health'in Onkoloji ve Genomik çözümleri, onkologların çok sayıda tıbbi literatürü ve genetik veriyi analiz ederek kişiselleştirilmiş kanser tedavi planları geliştirmelerine yardımcı olur.

IBM, Klinik Geliştirme girişimi aracılığıyla klinik deneme sürecini kolaylaştırmak, veri yönetimini geliştirmek ve yeni tedavilerin pazara çıkış süresini kısaltmak için de yapay zekayı kullanıyor.

CVA'ların ötesinde

İlginç bir şekilde, bu girişimin arkasındaki mühendis ekibi, yazılımın zamanla yüz ifadelerini etkileyerek mevcut diğer nörolojik durumları doğru bir şekilde tanımlayabileceğine inanıyor. Tasarıya uyan koşullara birkaç örnek:

• Bell'in Palsi
• Parkinson
• Miyastenia Gravis
• Amyotrofik Lateral Skleroz (ALS)

Takım lideri Profesör Dinesh Kumar şunları söyledi:

“Mümkün olduğunca hassas ve spesifik olmak istiyoruz. Şu anda ek veriler içeren ve diğer hastalıkları da dikkate alacağımız bir yapay zeka aracı üzerinde çalışıyoruz… Sağlık hizmeti sağlayıcılarıyla işbirliği, bu Uygulamanın mevcut acil müdahale protokollerine entegre edilmesi ve sağlık görevlilerine erken felç için etkili bir araç sağlanması açısından çok önemli olacaktır. tespit etme."

Şimdilik bu ürünün mükemmelleştirilip hayata geçirilmesini umalım; çünkü her yıl sayısız CVA hastasının hem hayatlarını kurtarmada hem de yaşam kalitesini korumada önemli bir rol oynayabilir.