Yapay Zekâ, COVID-19 Salgınında Yoğun Bakım Yataklarından En İyi Şekilde Yararlanılmasını Sağlıyor

0 1.606

Doğrudan cihazınızda gerçek zamanlı güncellemeleri alın, şimdi abone olun.

Sağlık kurumları ve profesyonellerinin en fazla zorluk yaşadığı alanlardan biri organizasyon planlamalarıdır. Yani sağlık kurumları hem insani değerler açısından hem de ekonomik sürdürülebilirlik açısından yatak planlamaları yapmak isterler. Fakat bu göründüğü kadar zor değildir. Sağlık kurumları COVID-19 salgını öncesinde mevsimsel hastalıklarda bu planlamaları yapabilmekteydi. Fakat pandemi ile her gün güncellenen veriler, değişen koşullar karşısında sürdürülebilir kapasite planları yapılmakta zorlanılmaktadır.

Bu ihtiyaç özellikle yoğun bakım gibi kritik bakım gerektiren alanlarda daha fazla hissedilmektedir. Bir ara yoğun bakımların COVID-19 pandemisinde dolacağı ve yeterli yoğun bakım hizmeti verilemeyeceği korkusu ile kurumlar yeni planlamalar için yollar aramaya başladı. Bu çözüme hızlı değişen veriler ışığında yapay zekâ ile yaklaştılar.

Bu yapay zekaya dayalı yeni teknoloji, yoğun bakım ünitesi (YBÜ) tedavisine ihtiyaç duyan hastaları belirleyerek COVID-19 salgını sırasında doktorların sınırlı kaynaklardan en iyi şekilde yararlanmasına yardımcı oluyor.

Waterloo Üniversitesi’ndeki araştırmacılar ve mezunlar tarafından kurulmuş bir başlangıç ​​​​şirketi olan DarwinAI tarafından geliştirilen sistem, hayati belirtiler, kan testi sonuçları dahil olmak üzere 200’den fazla klinik veri noktasına dayanarak yoğun bakım ünitesine kabulün gerekliliğini tahmin etmek için yapay zekâ (AI) kullanıyor.

Sistem tasarımı mühendisliği profesörü ve Waterloo’da Yapay Zekâ ve Tıbbi Görüntüleme Kanada Araştırma Başkanı Alexander Wong, “Bu, hastaları öncelik sırasına koymak ve tedavi planları geliştirmek için klinik karar destek sürecinde çok önemli bir adımdır” diyerek konunun ve gelişmenin önemini belirtiyor.

Yeni yapay zekâ yazılımı, doktorların COVID-19 hastalarının yoğun bakıma alınması gerekip gerekmediğine karar verdiği Brezilya’da Sao Paulo’daki Sirio-Libanes Hastanesi’ndeki yaklaşık 400 vakadan alınan veriler kullanılarak eğitildi.

İlişkili Diğer İçerikler

Bu bilinen verilerden öğrenilen öğrenmelere dayanarak, araştırmacılar tarafından geliştirilen sinir ağı, yeni COVID-19 vakalarında yoğun bakım ünitesine kabul ihtiyacını yüzde 95’ten fazla doğrulukla tahmin edebiliyor. Ayrıca, klinisyenlerin onlara güven duymasına yardımcı olmak için tahminlerini yönlendiren bir çerçevede yaratmaktadır.

Gelişen teknolojiler, doktorları yok etmek yerine, onları daha hızlı, daha bilinçli kararlar vermek ve yoğun bakıma en çok ihtiyaç duyan hastaları tespit etmesini sağlamayı amaçlıyor.

Waterloo’daki Vizyon ve Görüntü İşleme (VIP) Laboratuvarı direktörü Wong, “Amaç, klinisyenlerin geçmiş hasta vakalarına ve sonuçlarına dayanarak daha hızlı ve daha tutarlı kararlar almasına yardımcı olmaktır” diyor. İfadelerine “Her şey tıbbi kaynakların kullanımını optimize etmek ve hasta bakımını kişiselleştirmek için uzmanlıklarını artırmakla ilgili.” diyerek devam ediyor.

Araştırmacılar teknolojiyi ücretsiz olarak kullanılabilir hale getirdiler. Böylece dünya çapındaki mühendisler ve bilim adamları onu geliştirmeye yardımcı olmak için çalışabilirler. Bu şekilde kollektif veri akışı ile daha tutarlı ve güvenilir bir karar destek mekanizması oluşturulması sağlanarak verimlilik artışı sağlayabilir.

Proje ile geliştirilen sistemin devam eden COVID-Net açık kaynak girişiminde geliştirilen ve doktorların tıbbi görüntülerin yapay zekâ analizini kullanarak COVID-19’u tespit etmesine ve ciddiyetini belirlemesine yardımcı olan daha büyük bir klinik karar destek sistemine dahil edilmesi için çalışılıyor.

https://techxplore.com/news/2021-12-ai-doctors-icu-beds-covid-.html Erişim Tarihi: 07.12.2021

Doğrudan cihazınızda gerçek zamanlı güncellemeleri alın, şimdi abone olun.

Yorum Yapın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.