In uno dei suoi lavori di ricerca pubblicati su Nanotechnology Perceptions, Tulasi Naga Subhash Polineni ha presentato una visione interessante per l'integrazione delle reti neurali generative e dell'intelligenza artificiale nei sistemi di cura traumatica e acuta. Può essere impiegato per migliorare i risultati dei pazienti, ottimizzare la diagnosi di emergenza e semplificare le operazioni sanitarie in scenari critici. Sistemi di supporto alle decisioni (DSS) Sistemi di supporto alle decisioni (DSS) Con oltre un decennio di esperienza nelle tecnologie Oracle, nel cloud computing e nell’integrazione aziendale, Polineni ha un’esperienza nel affrontare le sfide sanitarie del mondo reale sfruttando la sua consapevolezza tecnica. Emergency Care attraverso AI I reparti di emergenza (ED) sono unità estremamente risorsa-intensive che sono noti per operare sotto enorme pressione, assistendo i pazienti con diversi gradi di gravità e spesso mancanti o documenti di salute incompleti. clinici in queste unità sono spesso tenuti a prendere decisioni che cambiano la vita entro tempi stretti sulla base di informazioni limitate. Qualsiasi inefficienza nella trial o ritardo nella diagnosi può influenzare in modo significativo i risultati dei pazienti in tali ambienti. Attraverso la sua ricerca, Polineni ha raccomandato un cambiamento fondamentale nel modo in cui le strutture strutturano le cure di emergenza. Egli menziona che il processo decisionale clinico può essere aumentato con informazioni basate sui dati introducendo strumenti di intelligenza artificiale. Questi sistemi possono analizzare enormi set di dati in tempo reale, tra cui le storie dei pazienti, le variabili ambientali, i risultati delle immagini e i dati fisiologici per generare valutazioni probabilistiche della gravità e del rischio. Le procedure di diagnosi e classificazione possono anche essere standardizzate da AI, che riduce l'errore umano e la soggettività. Questo può essere estremamente vantaggioso in ambienti scarsamente risorse o rurali dove la disponibilità di specialisti addestrati può essere una preoccupazione. al fine di ridurre le maldiagnosi, aumentare l'efficienza e salvare vite umane, gli ospedali possono incorporare strumenti intelligenti durante il loro flusso di lavoro di risposta alle emergenze. Early Diagnosis and Prognosis Il concetto di base della ricerca di Polineni ruota attorno a modelli avanzati di rete neurale generativa come reti generative avversarie (GAN) e varianti auto-codificatori (VAEs). Questi modelli sono estremamente efficienti nella diagnosi precoce e nella modellazione prognostica, due delle sfide più acute nella cura del trauma. Questi modelli sono progettati su misura per superare problemi pratici come la variabilità nelle presentazioni dei pazienti, la scarsità di dati e la mancanza di etichettatura coerente degli esperti nei dati clinici. Generative Adversarial Networks (GAN) sono in grado di generare dati sintetici dei pazienti che riflettono modelli diagnostici o immagini del mondo reale, che forniscono set di dati di formazione per le condizioni sottostanti o rare. D'altra parte, Variational AutoCoders (VAEs) possono compressare e ricostruire immagini mediche in modo efficiente. È possibile formare questi modelli per identificare i sottili indicatori di condizioni come la sepsi, il sanguinamento interno, il sanguinamento intracranico e persino la complessa insufficienza multiorganica in pochi secondi. Real-Time Decision Support Systems Il concetto di sistemi di sostegno alle decisioni è stato utilizzato nel settore sanitario per molti anni. Funzionando come motori dinamici, questi sistemi possono monitorare, elaborare e interpretare continuamente i dati dei pazienti al personale medico di emergenza fornendo raccomandazioni immediate e azionabili. DSS in tempo reale DSS in tempo reale L'adattabilità è una delle compatibilità chiave di questi sistemi. Che si tratti di un ospedale di campo remoto o di un centro di trauma metropolitano affollato, i DSS in tempo reale possono essere scalati in base alle esigenze. AI per migliorare il triage e la risposta alle emergenze Poiché è il passo fondamentale nell'assistenza di emergenza, qualsiasi ritardo o classificazione errata nella fase di classificazione può portare a conseguenze pericolose per la vita.Nel suo studio, Polineni ha discusso di modelli di classificazione avanzati AI che non sono solo in grado di accelerare la classificazione dei pazienti, ma anche migliorare la precisione fattorando in indicatori sottili che gli indicatori umani tendono a perdere. Utilizzando grandi set di dati per formare modelli generativi, questi sistemi possono rilevare condizioni critiche del tempo come lesioni cerebrali traumatiche, sanguinamento interno o primi segni di sepsi. Applicazioni di campo Polineni ha illustrato l’impatto del DSS basato sull’IA attraverso una serie di casi di utilizzo nel mondo reale. 
 
 Triage del trauma pediatrico: addestrando gli strumenti di intelligenza artificiale sui set di dati specifici per i bambini, i clinici possono essere aiutati a identificare i modelli di segni vitali atipici. 
 
 Interpretazione di radiologia di emergenza: gli algoritmi di intelligenza artificiale addestrati su migliaia di immagini annotate possono identificare con precisione le anomalie nelle scansioni MRI o CT, evidenziando le aree sospetti di preoccupazione, questi strumenti consentono ai radiologi di ridurre il tempo di interpretazione durante le ore di picco e di dare priorità ai casi critici. 
 
 Risposta al trauma preospedaliero: equipaggiati con dispositivi mobili assistiti da AI, i rispondenti di emergenza possono inserire dati di base dei pazienti sul posto.Sulla base di questi dati, il sistema genera un indice di gravità e raccomanda l'impianto più adatto. 
 
 Valutazione della gravità delle ustioni e delle ferite: in base ai risultati storici, l'analisi delle immagini potenziata da AI può rilevare il rischio di infezione, classificare le profondità delle ustioni e raccomandare protocolli di trattamento. Final Thoughts La ricerca di Tulasi Naga Subhash Polineni ha creato un progetto completo che può definire il futuro del trauma e della cura acuta sfruttando i sistemi di supporto alle decisioni guidati dall'IA. “Il nostro obiettivo non è solo quello di migliorare l’accuratezza diagnostica, ma di ripensare fondamentalmente a come i traumi e le cure acute possano essere consegnati in modo più rapido, più intelligente e più personalizzato”, conclude Tulasi Naga Subhash Polineni. “I sistemi di supporto alle decisioni guidati dall’IA hanno il potenziale per colmare le lacune nelle cure critiche, ridurre i ritardi diagnostici e, in ultima analisi, salvare vite in emergenze sensibili al tempo.

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Migliorare i traumi e le cure acute con sistemi di supporto alle decisioni guidati dall'IA

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