In een van sy navorsingsartikels wat in Nanotechnology Perceptions gepubliseer is, het Tulasi Naga Subhash Polineni 'n interessante visie vir die integrasie van generatiewe neurale netwerke en kunsmatige intelligensie in trauma en akute sorgstelsels aangebied. kan ontplooi word om pasiëntresultate te verbeter, nooddiagnose te optimaliseer en gesondheidsorgoperasies in tydskritieke scenario's te stroomlijn. Beslissingsondersteunende stelsels (DSS) Beslissingsondersteunende stelsels (DSS) Met meer as 'n dekade ervaring in Oracle-tegnologieë, cloud computing en maatskappyintegrasie, het Polineni 'n geskiedenis van die aanpak van werklike gesondheidsorguitdagings wat sy tegniese oë gebruik. Emergency Care deur AI Noodafdelings (ED's) is uiters hulpbronne-intensiewe eenhede wat bekend is om onder enorme druk te bedryf, om pasiënte met verskillende grade van erns en dikwels ontbreek of onvolledige gesondheidsrekords te besoek. Klinike in hierdie eenhede word dikwels gevra om lewensveranderende besluite te neem binne beperkte tydsraamwerke op grond van beperkte inligting. enige ineffektiwiteit in sortering of vertraging in diagnose kan die uitkomste van pasiënte in sulke omgewings aansienlik beïnvloed. Deur middel van sy navorsing het Polineni 'n fundamentele verskuiwing aanbeveel in hoe fasiliteite noodversorging struktureer. Hy noem dat kliniese besluitneming kan versterk word met data-gedrewe insigte deur die invoering van AI-tools. Hierdie stelsels kan groot datasets in werklike tyd analiseer, insluitend pasiëntverhale, omgewingsvariabele, beeldresultate en fisiologiese data om waarskynlikheidsbeoordelings van erns en risiko te genereer. Diagnose- en sorteerprosedures kan ook gestandaardiseer word deur AI, wat menslike fout en subjektiviteit verminder.Dit kan uiters voordelig wees in ondermiddels of landelike omgewings waar die beskikbaarheid van opgeleide spesialiste 'n probleem kan wees.Om verkeerde diagnoses te verminder, doeltreffendheid te verhoog en lewens te red, kan hospitaal intelligente gereedskap in hul noodreaksiewerkstroom integreer. Early Diagnosis and Prognosis Die kernkonsep van Polineni se navorsing draai rondom gevorderde generatiewe neurale netwerkmodelle soos Generative Adversarial Networks (GANs) en Variational Autoencoders (VAEs). Hierdie modelle is uiters doeltreffend in vroeë diagnose en prognostiese modellering, twee van die mees akute uitdagings in trauma sorg. Generative Adversarial Networks (GANs) is in staat om sintetiese pasiëntdata te genereer wat diagnostiese patrone of werklike beeldvorming weerspieël, wat opleidingdatasets vir onderverteenwoordigde of seldsame toestande verskaf. Aan die ander kant kan Variational AutoCoders (VAEs) mediese beelde doeltreffend komprimeer en herbou. Dit is moontlik om hierdie modelle op te lei om die subtiele aanwysers van toestande soos sepsis, interne bloeding, intrakraniale bloeding, en selfs komplekse multi-orgaan mislukking binne oomblikke te identifiseer. Real-Time Decision Support Systems Die konsep van besluitondersteunende stelsels word al jare lank in die gesondheidsorgsektor gebruik. Funksioneer as dinamiese motors, hierdie stelsels kan monitor, verwerk, en interpreteer pasiënt data voortdurend aan noodmedisyne personeel deur die verskaffing van onmiddellike en aktiewe aanbevelings. Real-time AI-gedrewe DSS Real-time AI-gedrewe DSS Aanpasbaarheid is een van die sleutel verenigbaarheid van hierdie stelsels. Of dit nou in 'n afgeleë veld hospitaal of 'n bruisende metropoliese trauma-sentrum gestel word, real-time DSS kan volgens die vereiste skaal. AI vir die verbetering van triage en noodreaksie Aangesien dit die fundamentele stap in noodversorging is, kan enige vertraging of verkeerde klassifikasie in die klassifikasiefase lei tot lewensbedreigende gevolge.In sy studie het Polineni AI-verbeterde klassifikasiemodelle bespreek wat nie net in staat is om pasiëntklassifikasie te versnel nie, maar ook nauwkeurigheid te verbeter deur subtiele aanwysers te faktoreer wat menslike aanwysers geneig is om te mis. Met behulp van groot dataset om generatiewe modelle te opleiding, kan hierdie stelsels tydskritieke toestande soos traumatiese breinbesering, interne bloeding of vroeë tekens van sepsis opspoor. veldtoepassings Polineni het die impak van AI-gedrewe DSS deur middel van 'n reeks werklike gebruik gevalle geïllustreer. 
 
 Pediatriese Trauma Triage: Deur AI-tools op pediatriese-spesifieke dataset te opleiding, kan klinici gehelp word om atipiese vitale tekenpatrone te identifiseer. 
 
 Emergency Radiology Interpretation: AI-algoritmes wat op duisende geanoteerde beelde opgelei is, kan afwykings in MRI- of CT-skanne presies identifiseer. 
 
 Prehospital Trauma Response: Uitgerus met AI-geassisteerde mobiele toestelle, kan noodrespondente basiese pasiëntdata op die terrein invoer. 
 
 Burn and Wound Severity Assessment: Gebaseer op historiese resultate, kan AI-verbeterde beeldanalise infeksierisiko opspoor, verbrandingsdiepte klassifiseer en behandelingsprotokolle aanbeveel. Final Thoughts Tulasi Naga Subhash Polineni se navorsing het 'n omvattende blueprint geskep wat die toekoms van trauma en akute sorg kan definieer met behulp van AI-gedrewe besluitbestuurstelsels. "Ons doel is nie net om diagnostiese akkuraatheid te verbeter nie, maar om fundamenteel te herdenk hoe trauma en akute sorg vinniger, slimmer en meer persoonlik kan gelewer word nie," sluit Tulasi Naga Subhash Polineni af. "AI-gedrewe besluitnemingsondersteuningstelsels het die potensiaal om kritieke versorgingskloofte te oorbrug, diagnostiese vertragings te verminder en uiteindelik lewens in tydsensitiewe noodgevalle te red.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Hierdie oudio word in die oorspronklike taal van die storie vervaardig!

Verbetering van trauma en akute sorg met AI-gedrewe besluitondersteuningstelsels

About Author

KOMMENTAAR

HANG TAGS

HIERDIE ARTIKEL IS AANGEBIED IN

Related Stories

Top Actionable Tips to Grow a Community: More Tips to Monetize

$30M Raised in 30 Minutes and the Controversies to Follow: The Story Behind Dexter’s GM.ai Project

How to Vote in the HackerNoon 2021 Noonies Awards #Noonies2021

Startups of The Year: Meet the Business Industry

Top Actionable Tips to Grow a Community: More Tips to Monetize

$30M Raised in 30 Minutes and the Controversies to Follow: The Story Behind Dexter’s GM.ai Project

How to Vote in the HackerNoon 2021 Noonies Awards #Noonies2021

Startups of The Year: Meet the Business Industry

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps