Στα 34ου European Society of Clinical Microbiology and Infectious Diseases (ESCMID) Παγκόσμιο συνέδριο (πρώην ECCMID) στη Βαρκελώνη της Ισπανίας, συζητήθηκε η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης (AI) για τη βελτιστοποίηση της πρόληψης και του ελέγχου των λοιμώξεων.
Το AI μπορεί καλύτερα να περιγραφεί ως ο γενικός όρος για τη χρήση της τεχνολογίας ως εργαλείου που μας βοηθά να κάνουμε κάτι. Στον τομέα της AI, υπάρχει μηχανική μάθηση και βαθιά μάθηση. Η μηχανική μάθηση είναι ένα εργαλείο πρόβλεψης που βασίζεται στην ανθρώπινη παρέμβαση για την εκτέλεση μιας εξαγωγής δεδομένων. Αντίθετα, η βαθιά μάθηση είναι ικανή να λαμβάνει μεγάλα σύνολα δεδομένων και να κάνει τη μάθηση και την εξαγωγή δεδομένων ανεξάρτητα, χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση.
Τα τελευταία πέντε χρόνια, υπήρξαν σχεδόν 4.000 νέες δημοσιεύσεις που σχετίζονται με την πρόληψη και τον έλεγχο των λοιμώξεων που σχετίζονται με την υγειονομική περίθαλψη (HAI) μέσω εργαλείων που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη. Αυτή είναι μια σημαντική αύξηση από τις 1.350 συγκρίσιμες μελέτες που δημοσιεύθηκαν μεταξύ 1976-2018. Με απλά λόγια, η εποχή της τεχνητής νοημοσύνης ήρθε για να μείνει. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εφαρμοστεί στην επιτήρηση και την ανίχνευση, την προγνωστική ανάλυση, την αντιμικροβιακή διαχείριση, την περιβαλλοντική παρακολούθηση, την εξατομικευμένη φροντίδα ασθενών και την εκπαίδευση και κατάρτιση. Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να σώσει ζωές, να βελτιώσει τις συνθήκες εργασίας για τους επαγγελματίες υγείας και να κάνει τα συστήματα υγειονομικής περίθαλψης πιο αποτελεσματικά και οικονομικά.
Ένα παράδειγμα χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης στην πρόληψη και τον έλεγχο των λοιμώξεων είναι η χρήση συστημάτων αναγνώρισης προσώπου για τον εντοπισμό της σωστής χρήσης μάσκας προσώπου στα νοσοκομεία. Το σύστημα αναγνώρισης προσώπου χρησιμοποιεί ένα σύστημα εξαγωγής χαρακτηριστικών προσώπου για να καθορίσει εάν ο χρήστης φοράει μάσκα προσώπου ή όχι και εάν η μάσκα φοριέται σωστά. Αυτό το σύστημα μπορεί να εφαρμοστεί ως σημείο ελέγχου πριν από την είσοδο στο δωμάτιο του ασθενούς. Ομοίως, έχει μελετηθεί ένα σύστημα παρακολούθησης της υγιεινής των χεριών το οποίο χρησιμοποιεί νευρωνικά δίκτυα συνέλιξης και όραση υπολογιστή για να ανιχνεύσει τα μικρόβια στα χέρια του χρήστη. Εάν δεν είναι ικανοποιητικό, το σύστημα θα ζητήσει από τον χρήστη να πλένει τα χέρια του σύμφωνα με το σύστημα συμμόρφωσης με την υγιεινή των χεριών του Παγκόσμιου Οργανισμού Υγείας. Το σύστημα μπορεί να παρακολουθεί τις κινήσεις των χεριών του χρήστη για να διασφαλίσει τη συμμόρφωση. Αυτό το μοντέλο βρέθηκε να είναι 93,33% ακριβές για την ανίχνευση μικροβίων και 85,5% ακριβές για τη συμμόρφωση με το πλύσιμο των χεριών σε μια μελέτη του 2022.
Ένα άλλο παράδειγμα χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης στην πρόληψη των λοιμώξεων είναι η νοημοσύνη του καθαρισμού ενός νοσοκομείου, όπου τα ρομπότ είναι εξοπλισμένα με αισθητήρες που μπορούν να δοκιμάσουν το περιβάλλον και τον αέρα σε πραγματικό χρόνο για να καθορίσουν μια αποτελεσματική διαδρομή απολύμανσης. Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη διερεύνηση νοσοκομειακών εστιών. Τα γραφήματα δικτύου μπορούν να μετρήσουν τις αλληλεπιδράσεις μεταξύ ασθενών, αιθουσών εξετάσεων, ιατρικών συσκευών και εργαζομένων στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης για να εντοπίσουν πιθανά πρότυπα μετάδοσης της νόσου και να προτείνουν μέτρα απολύμανσης.
Παρά τον συντριπτικό αριθμό δημοσιεύσεων τεχνητής νοημοσύνης τα τελευταία χρόνια, η τεχνητή νοημοσύνη στην πρόληψη και τον έλεγχο των λοιμώξεων βρίσκεται ακόμη σε αρχικό στάδιο. Οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης συμφωνούν ότι η επιτυχής εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην πρόληψη και τον έλεγχο των λοιμώξεων θα απαιτήσει μια διεπιστημονική προσέγγιση. Οι γιατροί χρειάζονται συνεργασία με ειδικούς της τεχνητής νοημοσύνης για να βοηθήσουν στην εκμάθηση και κατανόηση των εφαρμογών της τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης. Εκτός από την έλλειψη γνώσης σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη, υπάρχει επίσης έλλειψη κανονισμών, η οποία αποτελεί σημερινό εμπόδιο σε οποιαδήποτε επίσημη εφαρμογή. Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης για την πρόληψη και τον έλεγχο των λοιμώξεων έχει τεράστιες δυνατότητες, αλλά η ευρεία υιοθέτηση αυτών των τεχνολογιών είναι ακόμα μακρινή.
Αποκτήστε πρόσβαση στα πιο ολοκληρωμένα Εταιρικά Προφίλ της αγοράς, που υποστηρίζονται από την GlobalData. Εξοικονομήστε ώρες έρευνας. Αποκτήστε ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.
Εταιρικό Προφίλ – δωρεάν δείγμα
Το email λήψης σας θα φτάσει σύντομα
Είμαστε σίγουροι για τη μοναδική ποιότητα των εταιρικών μας προφίλ. Ωστόσο, θέλουμε να πάρετε την πιο ωφέλιμη απόφαση για την επιχείρησή σας, γι’ αυτό προσφέρουμε ένα δωρεάν δείγμα που μπορείτε να κατεβάσετε υποβάλλοντας την παρακάτω φόρμα
Από την GlobalData