In einem seiner Forschungsarbeiten, die in Nanotechnology Perceptions veröffentlicht wurden, präsentierte Tulasi Naga Subhash Polineni eine interessante Vision für die Integration von generativen neuronalen Netzwerken und künstlicher Intelligenz in Trauma- und akute Pflegesysteme. kann eingesetzt werden, um die Patientenergebnisse zu verbessern, die Notfalldiagnose zu optimieren und das Gesundheitswesen in zeitkritischen Szenarien zu rationalisieren. AI-gesteuerte Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS) AI-gesteuerte Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS) Mit über einem Jahrzehnt Erfahrung in den Bereichen Oracle-Technologien, Cloud-Computing und Unternehmensintegration verfügt Polineni über eine Erfahrung bei der Bewältigung von Herausforderungen im Gesundheitswesen in der realen Welt und nutzt seine technischen Fähigkeiten. Notfallversorgung durch AI Notfallabteilungen (EDs) sind extrem ressourcenintensive Einheiten, von denen bekannt ist, dass sie unter enormen Druck arbeiten, Patienten mit unterschiedlichem Schweregrad und oft fehlenden oder unvollständigen Gesundheitsakten betreuen. Kliniker in diesen Einheiten sind oft verpflichtet, lebensverändernde Entscheidungen innerhalb enger Zeitrahmen auf der Grundlage begrenzter Informationen zu treffen. Er erwähnt, dass die klinische Entscheidungsfindung mit datengesteuerten Erkenntnissen durch die Einführung von KI-Tools ergänzt werden kann.Diese Systeme können riesige Datensätze in Echtzeit analysieren, einschließlich Patientengeschichten, Umweltvariablen, Bildgebungsergebnissen und physiologischen Daten, um probabilistische Bewertungen der Schwere und des Risikos zu generieren. Diagnose- und Sortierungsverfahren können auch durch KI standardisiert werden, was menschliche Fehler und Subjektivität reduziert. Dies kann in unterressourcenen oder ländlichen Umgebungen, in denen die Verfügbarkeit von ausgebildeten Spezialisten ein Problem sein kann, äußerst vorteilhaft sein. Early Diagnosis and Prognosis Das Kernkonzept von Polineni's Forschung dreht sich um fortgeschrittene generative neuronale Netzwerkmodelle wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoders (VAEs). Diese Modelle sind äußerst effizient bei der frühen Diagnose und prognostischen Modellierung, zwei der akuten Herausforderungen in der Traumaversorgung. Generative Adversarial Networks (GANs) sind in der Lage, synthetische Patientendaten zu erzeugen, die diagnostische Muster oder reale Bildgebung widerspiegeln, die Schulungsdatensätze für unterrepräsentierte oder seltene Zustände bereitstellen. Auf der anderen Seite können Variational AutoCoders (VAEs) medizinische Bilder effizient komprimieren und rekonstruieren. Es ist möglich, diese Modelle zu trainieren, um die subtilen Indikatoren von Zuständen wie Sepsis, innere Blutung, intrakranielle Blutung und sogar komplexe Mehrorganversagen innerhalb von Augenblicken zu identifizieren. Real-Time Decision Support Systems Das Konzept der Entscheidungsunterstützungssysteme wird seit vielen Jahren im Gesundheitswesen eingesetzt.Aber Polineni behauptet, dass die Integration von Diese Systeme können als dynamische Motoren fungieren und Patientendaten kontinuierlich an das medizinische Notfallpersonal überwachen, verarbeiten und interpretieren, indem sie sofortige und handlungsfähige Empfehlungen liefern. real-time AI-driven DSS Echtzeit AI-gesteuerte DSS Die Anpassungsfähigkeit ist eine der wichtigsten Kompatibilitäten dieser Systeme.Ob in einem entfernten Feldkrankenhaus oder in einem geschäftigen Metropolitan Trauma-Center eingesetzt, Echtzeit-DSS kann je nach Bedarf skaliert werden. AI für die Verbesserung von Triage und Emergency Response Da es der grundlegende Schritt in der Notfallversorgung ist, kann jede Verzögerung oder Fehlklassifizierung in der Triage-Phase zu lebensbedrohlichen Folgen führen.In seiner Studie hat Polineni AI-erweiterte Triage-Modelle diskutiert, die nicht nur die Sortierung von Patienten beschleunigen können, sondern auch die Genauigkeit verbessern, indem sie in subtile Indikatoren berücksichtigen, die menschliche Indikatoren tendenziell verpassen. Mit großen Datensätzen, um generative Modelle zu trainieren, können diese Systeme zeitkritische Zustände wie traumatische Gehirnverletzungen, interne Blutungen oder frühe Anzeichen von Sepsis erkennen. Feldanwendungen Polineni hat die Auswirkungen von AI-getriebenem DSS durch eine Reihe von realen Anwendungsfällen illustriert. 
 
 Pediatric Trauma Triage: Durch das Training von KI-Tools auf pädiatrisch spezifischen Datensätzen können Kliniker bei der Identifizierung atypischer Vitalzeichenmuster unterstützt werden. 
 
 Notfall-Radiologie-Interpretation: KI-Algorithmen, die auf Tausenden von annotierten Bildern ausgebildet wurden, können Anomalien bei MRT- oder CT-Scans präzise identifizieren. 
 
 Prehospital Trauma Response: Ausgestattet mit KI-unterstützten mobilen Geräten können Notfallbeauftragte grundlegende Patientendaten vor Ort eingeben. 
 
 Verbrennungs- und Wundstärkebewertung: Basierend auf historischen Ergebnissen kann die AI-erweiterte Bildanalyse das Infektionsrisiko erkennen, Verbrennungstiefe klassifizieren und Behandlungsprotokolle empfehlen. Final Thoughts Die Forschung von Tulasi Naga Subhash Polineni hat ein umfassendes Blueprint geschaffen, das die Zukunft von Trauma und akuter Pflege definieren kann, indem AI-getriebene Entscheidungsunterstützungssysteme genutzt werden. „Unser Ziel ist es nicht nur, die Diagnose-Genauigkeit zu verbessern, sondern grundsätzlich zu überdenken, wie Trauma und akute Versorgung schneller, intelligenter und personalisierter geliefert werden können“, schließt Tulasi Naga Subhash Polineni. „AI-gesteuerte Entscheidungsunterstützungssysteme haben das Potenzial, kritische Versorgungslücken zu überbrücken, Diagnoseverzögerungen zu reduzieren und letztendlich Leben in zeitempfindlichen Notfällen zu retten.

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Trauma und akute Pflege mit AI-gesteuerten Entscheidungsunterstützungssystemen verbessern

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