Covid-19 пациенттерінің өзін-өзі оқшаулауын қолдау үшін телемедицина және жасанды интеллект: соңғы жаңартулар мен қиындықтар
жүктеу/скачать 412,26 Kb.
|
| КӨРУ ҚҰРАЛЫНДА АШЫҢЫЗ
Пайдаланушылар үшін ерте диагностика және контактіні қадағалау Мияке және т.б. 18 COVID-19 пациенттерімен айналысатын медициналық және медициналық емес топта инфекция қаупін азайту үшін белсенді телемедицина әдісі мен компьютерлік томография (КТ) хаттамасын зерттеу жүргізді. Ол COVID-дәрігерлер тобында SARS-CoV-2 үшін сарысуға тән антиденелерді сынау және полимеразды тізбекті реакция сынағы оң нәтиже бермеді. Сонымен қатар, Медициналық нәтижелерді зерттеу сауалнамасының 36 тармақтан тұратын қысқаша нысаны өмір сүру жағдайының физикалық және психикалық сапасының нашарлауын көрсетпеді. Зерттеу кезеңінде ауруханаішілік инфекция болған жоқ. Біріктірілген стратегия медицина қызметкерлерін қорғау үшін де, стрессті жеңілдету үшін де қолайлы болып көрінеді. Алодат және т.б. 19 COVID-19 пандемия дағдарысын бейімдеу және басқару үшін терең оқытуға негізделген нақты уақыттағы әртүрлі телемедицинамен жұмыс істейтін нақты уақыттағы телемедицинаны жасады. Tensorflow (CNN-TF) моделін қолданатын конволюционды нейрондық желілер COVID-19 оң жағдайлары бар және теріс жағдайлары бар адамдарды ажырата алатыны туралы хабарланды. Басқа модель, кездейсоқ орман классификациясы өлім қаупі бар COVID-19 пациенттерін болжайтын және тиісті медициналық көмек көрсеткені анықталды. 19 Сондай-ақ, COVID-19-мен байланысты респираторлық аурулардың дифференциалды диагностикасын қамтамасыз ету үшін кеуде қуысының рентгендік кескінін талдау жасалды. Симптомдарды және шешім қабылдауды бақылау Бассам және т.б. 20 COVID-19-ға қатысты әртүрлі өмірлік белгілерді өлшеу үшін заттар интернеті (IoT) негізіндегі киілетін бақылау құрылғысын жасады. Жүйе нақты уақыттағы GPS деректерін бақылау арқылы ықтимал инфекция жұқтыруы мүмкін пациенттер үшін карантиндік бұзушылықтар туралы мүдделі клиникалық органдарды автоматты түрде ескертеді. Ұсынылған тәсіл үш деңгейлі функциялармен жүзеге асырылады: киілетін IoT сенсорлық қабаты, қолданбалы перифериялық интерфейсі бар бұлттық қабат және ұялы телефондарға арналған Android веб-қабатты. Бұл дизайн COVID-19 пациенттерінің маңызды бөлігі ретінде қызмет етуі мүмкін және COVID-19 пациентінің денсаулығы мен қалпына келуін бақылау үшін бақылау құрылғысы ретінде пайдаланылуы мүмкін. IoT негізіндегі басқа қашықтан қол жеткізуді Шарма және т.б. әзірледі. 21 Олар оны COVID-19-ды ерте анықтау үшін дабылмен жұмыс істейтін био киілетін сенсор жүйесімен біріктірді. Дизайн қашықтағы науқастарды бақылау және алыс жерлерге медициналық көмек көрсету үшін электрокардиограмма, фотоплетизмография, температура және акселерометр сияқты сенсорлық 1D биомедициналық сигналдарды қолдану арқылы онтологиялық әдіске негізделген. Ұсынылған модельдің тиімділігі COVID-19 пациенттері мен күдікті COVID-19 пациенттерін ажырату үшін 96,33% болды. Жақында жүргізілген зерттеу клиниктерге дұрыс шешім қабылдауға көмектесу үшін телемедицинаның бөлігі ретінде компьютерлік интеллектуалды диагнозды шешуге қолдау көрсету жүйесін ұсынады. Дизайн екі әдіске негізделген машиналық оқыту (ML) үлгілерінің біріктіруін қамтиды: пациенттердің белгілері және медициналық сұрақтар. Комбинацияның нәтижесі 84,9% жіктеу дәлдігімен перспективалы болжау қабілетін көрсетті, бұл берілген симптомдар мен пациенттердің сұрақтары негізінде пациенттің ықтимал жағдайларының диагностикасын болжаудағы модельдің әлеуетін көрсетеді, нәтижесінде клиниктерге дұрыс шешім қабылдауға көмектеседі. . 22 Клиникалық менеджмент AI және психикалық денсаулық сарапшыларымен жартылай құрылымдық сұхбат жүргізілді. Содан кейін деректер телемедицинамен біріктірілген әлеуетті AI шешімдері бар жақсартылған үлгіні құру үшін жиналған деректерді талдау және синтездеу үшін пайдаланылды. Нәтиже AI құралдарының психикалық денсаулық жағдайын түсінуді жақсарту үшін деректерді жинау және талдаудың жаңа жолдарын ашу арқылы профилактикалық және дербестендірілген көмек көрсетуді жақсартуға мүмкіндік беретінін көрсетті. Мысалы, «белсенді деректер» сауалнаманы толтыру немесе сандық қолданбаларды пайдаланып аудио үлгілерін енгізу сияқты пациенттің белсенді қатысуымен жиналады. Содан кейін олар пациенттерді қалпына келтіру процесіне одан әрі тарту арқылы қызметтерді жеке тұлғаға бейімдеу үшін AI көмегімен талданады. Дегенмен, «пассивті деректерді» мобильді қосымшалар арқылы сандық құрылғылардан да жинауға болады.23 Адли және т.б. 24 жаңа Telemanagement денсаулық сақтау жүйесін қолдана отырып, үйде оқшауланған COVID-19 пациенттері үшін тыныс алуды емдеудің фармакологиялық емес әдістерін салыстырды. Тыныс алу жолдарының екі деңгейлі оң қысымы бар үйдегі оттегі терапиясы остеопатикалық манипуляциялық респираторлық және физиотерапия әдістеріне қарағанда тиімді профилактикалық ем бола алатыны анықталды, өйткені ол ерте сатыдағы COVID-19 пневмониясының өршуіне кедергі келтіруі мүмкін. Виртуалды және қашықтан емдеу Жүйенің Notal Vision Home Optical (NVHO) когерентті томографиясы, автоматтандырылған деректерді жүктеп салуға арналған телемедицина инфрақұрылымы және үйде өзін-өзі бейнелеудің автоматтандырылған оптикалық когерентті томографиясы үшін терең оқыту алгоритмі бойлық неоваскулярлық жасқа байланысты макулярлы дегенерациясы бар науқастарда бағаланды. Пациенттердің 87,9%-ы өзін-өзі бейнелеуге кіріскені және олардың 97,6%-ы қанағаттанарлық кескін сапасына ие болғаны анықталды. Осылайша, ол COVID-19 пандемиясы кезінде клиникаға аз бару және балама ауруларды бақылау арқылы жоғары жекелендірілген емдеу шешімдерін қабылдауға мүмкіндік береді. 25 Алдыңғы зерттеу COVID-19 пандемиясы кезінде созылмалы инсульттан аман қалған адамдарда ML алгоритмімен жабдықталған смарт сағат пен смартфон қолданбасын пайдаланып пайдаланушы жүргізетін оңалту жаттығуларының түрі мен жиілігін тануға және жазуға болатын үйде негізделген оңалту (HBR) жүйесін әзірледі. . Акселерометр және гироскоп деректерімен жасалған ML моделі ең дәл (99,80%) екені анықталды. Ол сондай-ақ HBR пациенттері үшін Wolf Motor Function Test (17/22) айтарлықтай жақсарды. 26 COVID-19 пациенттерінің өзін-өзі оқшаулауын қолдау үшін AI арқылы жұмыс істейтін телемедицинаны жобалау Кірістірілген смартфон сенсорын диагностика процесінде COVID-19 белгілерін түсіру функцияларын тексеру үшін енгізуге болады. Енгізілетін параметрлер – өкпенің КТ сканерлеуі, 30 секундтық отыру, жөтел дауысының үлгілері және экрандағы саусақ ізі. Смартфонның камерасы, микрофоны және температура саусақ ізі сенсоры өкпенің қалыпты емес пішіндерін, жүрек айнуы немесе шаршау деңгейін, жөтел деңгейін және қызба деңгейін есептеу үшін осы параметрлердің барлығын анықтай алады. Әзірленген алгоритм негізінде симптомдарды болжау оң немесе теріс COVID-19 бастапқы нәтижелері үшін ML әдістерімен талданады. 27 Трансферттік оқытумен (TL) бастапқы қалдық қайталанатын конволюционды нейрондық желіні COVID-19 жағдайларын анықтау үшін рентген және КТ суреттерін бағалау үшін телемедицинаға біріктіруге болады ( 2-сурет). 28 жүктеу/скачать 412,26 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|