Hastaların zaten zayıf olduğu hastane ortamlarında, kalp krizinin ani başlangıcı daha ciddi sonuçlara yol açabilir. Bu bağlamda, algoritmaların ve yapay zekanın (AI) kullanımı, özellikle hastanede yatan hastalarda kardiyovasküler olayların erken tahmini için yenilikçi bir araç olarak öne çıkmıştır.

Geleneksel olarak, kalp krizi risk değerlendirmesi yaş, tıbbi öykü, elektrokardiyogram (EKG), laboratuvar testleri ve hayati belirtiler gibi klinik parametrelere dayanır. Bu araçlar etkili olsa da, önümüzdeki saatlerde veya günlerde akut bir olay geliştirme riski en yüksek olan hastaları her zaman doğru bir şekilde tanımlayamazlar.

Yapay zeka burada devreye giriyor: Büyük hacimli verileri hızlı ve verimli bir şekilde analiz etme yeteneği ile, insan bilgisine kolayca görünmeyen ince kalıpları ve ilişkileri tanımlayabilir.

Son yıllarda, birkaç çalışma, hastanede yatan hastalardan alınan verilere dayanarak miyokard enfarktüsünü tahmin etme potansiyelini göstermiştir. Örneğin makine öğrenimi tabanlı sistemler, binlerce klinik vakadan “öğrenebilir”, kötüleşen kardiyak durumun erken belirtilerini tanımak için algoritmalar eğitebilir. Bu belirtiler troponin seviyelerindeki ince değişiklikleri, kalp ritmindeki değişiklikleri ve hatta hastane monitörleri tarafından kaydedilen solunum düzenlerini içerebilir

.

Yapay zekanın en büyük avantajlarından biri, hastanede yatan hastaların sürekli izlenmesini sağlayan elektronik sağlık sistemleriyle (elektronik tıbbi kayıt sistemleri) sorunsuz bir şekilde entegre olma yeteneğidir.

Kredi: iStock;


Bir algoritma, her hastanın klinik bilgilerini gerçek zamanlı olarak analiz edebilir ve artan kalp krizi riski tespit ederse sağlık personeline otomatik uyarılar verebilir. Bu, daha hızlı müdahalelere izin verir ve potansiyel olarak hayat kurtarır. Ayrıca, yapay sinir ağları ve derin öğrenme gibi daha gelişmiş teknikler, ekokardiyogram ve anjiyogramlar gibi görüntüleme testlerini daha doğru bir şekilde yorumlamak, daha kesin tanılar sunmak ve klinik kararları daha güvenli bir şekilde yönlendirmek için kullanılmıştır

.

Ancak, bu umut verici ilerlemelere rağmen, önemli zorluklar devam ediyor. Birincisi, önyargıdan kaçınmak ve bakımda eşitliği sağlamak için algoritmaların çeşitli popülasyonlardan gelen verilerle eğitilmesini sağlama ihtiyacıdır. Bir diğer kritik nokta, bu teknolojilerin günlük hastane bakımına etik ve güvenli entegrasyonu, hasta mahremiyetine ve sağlık profesyonellerinin özerkliğine saygı duyulmasıdır.

Kısacası yapay zeka, hastane tıbbında, özellikle kardiyolojide sessiz bir devrimi temsil eder. Miyokard enfarktüsünü meydana gelmeden önce tahmin etme yeteneği, hastanede yatan hastalara bakım şeklimizi dönüştürebilir ve daha akıllı, daha kişiselleştirilmiş ve proaktif gözetim sunar. Teknolojinin sürekli ilerlemesi ve bu araçların sağlık sistemlerine sorumlu entegrasyonu ile, önlemenin tedavi kadar kesin olacağı bir geleceğe her zamankinden daha yakınız.

Daha fazla bilgi için lütfen (+351) 282 420 400 numaralı telefondan Grupo HPA Saude ile iletişime geçin.