باستخدام أساليب التعلم الآلي والبيانات المتاحة عند دخول المرضى إلى المستشفى ، طور الباحثون نموذجًا يتنبأ بالسكتات الدماغية بدقة أكبر من النماذج الحالية.
نشر فريق من جامعة كارنيجي ميلون وجامعة فلوريدا الدولية وجامعة سانتا كلارا أعمالهم في مجلة أبحاث الإنترنت الطبية في وقت سابق من هذا العام.
فحص أكثر من 143000 زيارة للمستشفيات من قبل المرضى في مستشفيات الرعاية الحادة في فلوريدا من 2012 إلى 2014 والمحددات الاجتماعية للبيانات الصحية – بما في ذلك الظروف التي يولد فيها الناس ويعيشون فيها وما الذي يدفع هذه الحالات – من مسح المجتمع الأمريكي لمكتب الإحصاء الأمريكي ، سعى مؤلفو الدراسة لتطوير خوارزمية التنبؤ بالسكتة الدماغية.
تضمن نموذجهم المتغيرات التي تم جمعها بشكل روتيني من قبل مقدمي الرعاية الصحية والدافعين ، بما في ذلك التركيبة السكانية الأساسية ، وعدد الحالات المزمنة ، والتأمين.
دردشة لمقدمي الرعاية الصحية: هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجعل عمل المحترفين أسهل؟
طالب يسير عبر The Cut في حرم جامعة كارنيجي ميلون. (كاثرين فراي / واشنطن بوست عبر غيتي إيماجز)
قال المؤلفون إن النموذج يتمتع بدقة بنسبة 84٪ في التنبؤ بالسكتات الدماغية ، متفوقًا على المقاييس الحالية التي تفتقد ما يصل إلى 30٪ من السكتات الدماغية.
قال المؤلفون إن استخدام النموذج يشير إلى أنه من الممكن التنبؤ باحتمالية إصابة المريض بسكتة دماغية في وقت تقديم المستشفى ، بناءً على التركيبة السكانية للمريض ومحددات الصحة الاجتماعية المتاحة في وقت القبول – قبل أن تحصل عليها نتائج التصوير أو الاختبارات المعملية.
كانت هناك بعض القيود على الدراسة ، بما في ذلك أن الدراسة كانت بأثر رجعي ، وأن تأكيد السكتة الدماغية اعتمد على رموز التصنيف الدولي للأمراض ولم يتضمن مراجعة السجلات الطبية للمرضى والمحددات الاجتماعية للمتغيرات الصحية المتاحة في البيانات الإدارية.
علاوة على ذلك ، حذروا من أن الخوارزميات الخاصة بهم لا ينبغي اعتبارها معيارًا ذهبيًا لتشخيص السكتة الدماغية ، ولكن كنموذج لاستكمال أنظمة تسجيل السكتة الدماغية الحالية المستخدمة في المستشفيات.
طلاب في حرم جامعة فلوريدا الدولية (FIU) في ميامي ، 9 سبتمبر 2021. (إيفا ماري أوزكاتيغي / بلومبيرج عبر غيتي إيماجز)
الدردشة والصحة: هل يستطيع برنامج الدردشة المدعوم بالذكاء الاصطناعي تغيير تجربة المريض؟
قال المؤلف المشارك للدراسة ريما بادمان ، أستاذ علوم الإدارة والمعلوماتية الصحية في كلية هاينز في كارنيجي ميلون ، في بيان: “تم استخدام طرق التعلم الآلي للمساعدة في اكتشاف السكتة الدماغية عن طريق تفسير البيانات التفصيلية مثل الملاحظات السريرية ونتائج التصوير التشخيصي”. . . “ومع ذلك ، قد لا تكون هذه المعلومات متاحة بسهولة عندما يتم فرز المرضى في البداية في أقسام الطوارئ بالمستشفيات ، لا سيما في المجتمعات الريفية والمحرومة من الخدمات.”
تعتبر السكتات الدماغية من بين أكثر الحالات الطبية خطورة والأكثر شيوعًا في تشخيصها بشكل خاطئ ، حيث يقل احتمال تشخيص الأشخاص ذوي البشرة السمراء وذوي الأصول الأسبانية والنساء وكبار السن في الرعاية الطبية وأولئك الذين يعيشون في المناطق الريفية في الوقت المناسب قبل أن يكون العلاج فعالاً.
حرم الجامعة اليسوعية في سانتا كلارا ، بالقرب من سان خوسيه ، كاليفورنيا. (نيك ويلر / كوربيس عبر Getty Images)
غالبًا ما يكون تشخيص السكتة الدماغية صعبًا بسبب العديد من الحالات التي تبدو مثلها.
تلاحظ مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها أن السكتة الدماغية هي سبب رئيسي للوفاة في الولايات المتحدة وسبب رئيسي للإعاقة الخطيرة للبالغين. يمكن أيضًا الوقاية منه وعلاجه.
انقر هنا للحصول على تطبيق FOX NEWS
تحدث السكتة الدماغية عندما يمنع شيء ما إمداد الدم إلى جزء من الدماغ ، أو عندما ينفجر أحد الأوعية الدموية في الدماغ. في كلتا الحالتين ، تتلف أجزاء من الدماغ أو تموت.
كل 40 ثانية يصاب شخص في الولايات المتحدة بسكتة دماغية ، ويموت شخص كل 3.5 دقيقة بسبب السكتة الدماغية.
كل عام ، يصاب ما يقرب من 800000 شخص في الولايات المتحدة بسكتة دماغية.