الذكاء الاصطناعي في الطب القلبي الوعائي: التطبيقات السريرية

يتطلب الطب السريري دمج أشكال مختلفة من بيانات المرضى بما في ذلك المعلومات الديموغرافية، وخصائص الأعراض، ونتائج تخطيط القلب الكهربائي، والقيم المخبرية، ومستويات المؤشرات الحيوية، والدراسات التصويرية. يجب أن تستند اتخاذ القرارات بشأن الإدارة المثلى إلى احتمالية عالية أن العلاج المقرر مناسب، ويقدم فائدة، ويكون له أو يكون له ضرر قليل. ولهذا الغرض، يجب أن توجه اعتبارات المخاطر والفوائد الشخصية إدارة المرضى الأفراد لتحقيق أفضل النتائج. لقد أصبحت هذه المهام السريرية الأساسية أكثر تحديًا مع تزايد البيانات المتاحة بشكل كبير؛ حيث يمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (AI/ML) المساعدة للأطباء من خلال الحصول على التاريخ المرضي للمرضى وإعداده بشكل شامل، وتحليل الوجه والصوت وميزات سريرية أخرى، من خلال دمج النتائج المخبرية، والمؤشرات الحيوية، والتصوير. علاوة على ذلك، يمكن أن يقدم AI/ML تقييمًا شاملًا للمخاطر كقاعدة لرعاية حادة ومزمنة مثلى. يجب تقييم الفائدة السريرية لخوارزميات AI/ML بعناية، والتحقق منها باستخدام مجموعات بيانات التأكيد قبل الاستخدام السريري، وإعادة تقييمها بشكل مستمر مع تغير أنماط مرضى.