Российские ученые разработали первый алгоритм на основе искусственного интеллекта (ИИ), выявляющий скрытые кровопотери. Такие состояния часто не могут быть своевременно обнаружены даже опытными медицинскими специалистами.
Разработанный алгоритм представляет собой нейронную сеть, обрабатывающую данные, получаемые с медицинского оборудования, таких как мониторы пациента, которые подключены во время операции или в реанимационной практике, рассказала «ТАСС» доцент кафедры медицинской и биологической кибернетики СибГМУ Ивана Толмачева.
Алгоритм на основе искусственного интеллекта помогает врачам своевременно предсказывать тяжелые состояния пациентов, связанные со скрытыми кровопотерями после операций или полученных травм.
Иван Толмачев, доцент кафедры медицинской и биологической кибернетики СибГМУ, подчеркнул, что задержка в оказании помощи при скрытой кровопотере может иметь серьезные последствия. Нейросеть практически непрерывно анализирует данные мониторинга, позволяя выявить скрытое кровотечение.
Для обучения алгоритма была использована база данных, содержащая информацию о более чем 40 тысячах пациентов, находившихся в реанимационных условиях.
Применение технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных в реанимации имеет огромный потенциал для повышения качества медицинской помощи. Однако, несмотря на то, что во многих странах уровень цифровизации в области реанимации приближается к 100%, в России оцифровано лишь около 2% коечного фонда.
Дальнейшее развитие алгоритма может принести значительные преимущества для медицинской практики, способствуя более точной диагностике и своевременному вмешательству при скрытых кровопотерях, что в конечном итоге поможет спасать больше жизней.
Чат-бот ChatGPT подставил адвоката
Скрытые кровопотери — это состояние, при котором кровь теряется в организме пациента без видимых внешних признаков или явных симптомов кровотечения. Они могут возникать после операций, травм, во время родов или в период реанимации и привести к гиповолемическому шоку или смерти.
SIBNET.RU В TELEGRAM
