Telemedicine رشد انفجاری در طول دهه گذشته را تجربه کرده است، که بیشتر توسط اپیدمی جهانی تسریع شده است، این پذیرش سریع حجم بی سابقه ای از داده های بهداشت دیجیتال را ایجاد کرده است - از سوابق بهداشت الکترونیکی و جریان های نظارت بیمار از راه دور به تصویربرداری پزشکی و بیمار تجزیه و تحلیل دقیق از طریق پیش بینی دقیق، می تواند این داده ها را کشف کند و نتایج تصمیم گیری بالینی و بیمار وعده مرکزی تجزیه و تحلیل ماشین پیش بینی کننده (ML) است که توانایی های مراقبت های سنتی را برای کاهش دهد.

بنیاد پیش بینی در Telemedicine

تجزیه و تحلیل پیش بینی در مراقبت های بهداشتی شامل استفاده از داده های تاریخی و زمان واقعی برای پیش بینی رویدادهای آینده - مانند شروع بیماری، بستری شدن بیمارستان یا وخامت حاد.در Telemedicine، این تجزیه و تحلیل باید انواع داده های متنوع را کنترل کند: داده های ساختاری از نتایج آزمایشگاه و نشانه های حیاتی، داده های غیر ساختار یافته از یادداشت های بالینی و جریان داده ها از دستگاه های پوشیدنی. هدف شناسایی بیماران در معرض خطر قبل از یک وضعیت بحرانی است.

وظایف پیش بینی مشترک در Telemedicine شامل:

  • ] امتیاز ریسک حذف برای بیمارانی که به مراقبت از خانه فرستاده می شوند.
  • [[۱] [۱۰] پیش بینی [[۱۰] [۱۰] [۱]] از داده های نظارت مستمر.
  • ] پیشرفت بیماری سیتریونیک برای دیابت، نارسایی قلبی و COPD.
  • تشخیص بحران سلامت مردانتال [FLT 1] با استفاده از علائم و داده های دستگاه گزارش شده بیمار.
  • [در این باره] [از این رو] پیش بینی می شود [[۱]] برای جلوگیری از شکست های درمان [۱]

این پیش بینی ها به خطوط لوله داده قوی و تکنیک های مدل سازی پیچیده متکی هستند – به این معنی است که یادگیری ماشین در آن پیشرفت می کند.

چگونه یادگیری ماشین توانایی های پیش بینی کننده را تضمین می کند

مدل های پیش بینی سنتی، مانند برگشت متقابل یا خطرات متناسب با کاکس، روابط خطی را فرض می کنند و نیاز به مهندسی ویژگی گسترده دارند.مدل های یادگیری ماشین، در مقابل، می توانند به طور خودکار تعاملات پیچیده و غیر خطی از داده های با ابعاد بالا را یاد بگیرند.این قابلیت در Telemedicine حیاتی است، جایی که داده های بیمار اغلب شامل صدها متغیر و رویدادهای کم است.

تکنیک های کلیدی ML در Telemedicine Analytics

انتخاب الگوریتم بستگی به ساختار داده ها و پیش بینی دارد.چندین خانواده مدل ها به ویژه موثر بوده اند:

  • [Gradient] درختان را تقویت کرد (XGBoost، LightGBM) - اکسل در داده های زبانه با انواع مختلف ویژگی، اغلب برای کاهش خطر و پیش بینی حذف استفاده می شود.
  • جنگل های Random [FLT 1] - پیش بینی های قوی و اهمیت ویژگی های داخلی، ایده آل برای شناسایی عوامل خطر کلیدی.
  • شبکه های عصبی فعلی (RNNs) و LSTMs [FLT 1] - طراحی شده برای داده های متوالی مانند نشانه های حیاتی زمان سری، قادر به تشخیص زود هنگام از زوال بالینی.
  • شبکه های عصبی تکامل یافته (CNNs) - تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی قدرت در تله-رادیولوژی و درماتولوژی.
  • مدل های ترجمه شده - ظهور برای تجزیه و تحلیل یادداشت بالینی و پیش بینی مسیر بیمار، استفاده از مکانیزم های توجه.

این مدل ها اغلب به گروه ها برای بهبود دقت و تعمیم ترکیب می شوند.

مهندسی و پردازش داده ها

در حالی که ML مهندسی ویژگی های دستی را کاهش می دهد، دانش دامنه همچنان ضروری است.در Telemedicine، ویژگی ها از:

  • روند علامت های Vital (به عنوان مثال، میانگین های نورد، نوسانات)
  • برنامه های دارویی و سیگنال های پایبندی
  • عوامل اجتماعی سلامت استخراج شده از سوابق بیمار
  • فعالیت و داده های خواب از پوشیدنی ها

مدیریت مناسب داده های از دست رفته، تراز زمانی و نتایج عدم تعادل حیاتی است. تکنیک هایی مانند SMOTE، تجمع زمانی و کاهش ارزش I قطع عضو به طور معمول اعمال می شود.

برنامه های کاربردی دنیای واقعی ML در Telemedicine پیش بینی کننده Analytics

نظارت بیمار از راه دور و سیستم های هشدار اولیه

دستگاه های پوشیدنی (ساعت هوشمند، مانیتورهای گلوکز مداوم، ECG پچ) جریان های داده مداوم را تولید می کنند. مدل های ML این جریان ها را تجزیه و تحلیل می کنند تا ناهنجاری ها را تشخیص دهند – به عنوان مثال، یک تغییر ناگهانی در ضربان قلب که پیش از یک آریتمی است. بسترهای مانند Biofourmis و فعلی بهداشت از چنین مدل هایی برای هشدار دادن به پزشکان ساعت قبل از بی ثبات شدن بیمار، کاهش پذیرش بیمارستان توسط برخی از 40٪ آزمایش ها استفاده می کنند.

تصویربرداری پزشکی و Tele-Radiology

تجزیه و تحلیل تصویر AI به یک اصل از Telemedicine، به ویژه در رادیولوژی و dermatology تبدیل شده است. مدل های یادگیری عمیق آموزش دیده در هزاران تصویر می تواند نوروles، شکستگی ها و سرطان های پوست را با دقت قابل مقایسه با متخصصان تشخیص دهد، مطالعه ای که در Thet Digital Health نشان داد که یک گروه از اشعه های از سوی ژن های غربالگری عمومی در هنگام تشخیص ویروس های ضد میکروبی در برنامه های ضد نوروکس.

دستیار های بهداشتی مجازی و Triage

chatbots با استفاده از پردازش زبان طبیعی به بیماران مبتلا به اختلال در تنظیمات تله پزشکی با تجزیه و تحلیل توصیف علائم و سابقه بیمار، این دستیاران می توانند سطوح مراقبت مناسب را توصیه کنند - مراقبت از خود، تله و یا بازدید اضطراری.بی.بی.بی.بی.بی.بی.بی.بی.بی.بی.بی.بی.سی.بی.سی.بی.بی.بی.بی.بی.بی.بی.بی.بی.بی.بی.بی.د.د.سی.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د گزارش می تواند از چنین سیستم هایی که کاهش بازدید های غیر ضروری ER را تا 30٪ کاهش دهد.

مدیریت بیماری مزمن

مدل های پیش بینی کننده برای دیابت و فشار خون از داده های طولی از نظارت از راه دور تا پیش بینی سفرهای گلیکمی یا فشار خون بالا می رود، این مدل ها می توانند تنظیمات دارو یا توصیه های شیوه زندگی را از طریق پلت فرم تله پزشکی ایجاد کنند که مدیریت فعال A 2022 را در (FLT:0npj Digital Medicine) فعال می کند.[۳] F:1 دریافت که یک الگوریتم یادگیری مبتنی بر انسولین، کاهش می دهد که ۴۵٪ از آن ها استفاده می کنند.

بهداشت جمعیت و برنامه ریزی منابع

در سطح سیستم، مدل های ML حجم بیمار، شیوع بیماری فصلی و نیازهای منابع برای خدمات تله پزشکی را پیش بینی می کنند، این به سیستم های بهداشتی کمک می کند تا کارکنان، تجهیزات و ظرفیت تله درمانی را بهینه سازی کنند.

چالش های کلیدی در اجرای ML برای Telemedicine پیش بینی کننده

علی رغم پتانسیل آن، ادغام یادگیری ماشین در جریان کار تله پزشکی با موانع قابل توجهی مواجه است که باید برای استقرار امن و عادلانه مورد توجه قرار گیرد.

حریم خصوصی داده ها و امنیت

داده های Telemedicine بسیار حساس است، تحت نظارت مقرراتی مانند HIPAA (US) و GDPR (Europe) مدل های ML نیاز به مجموعه داده های بزرگ، اغلب در سراسر موسسات جمع آوری شده، افزایش خطرات دوباره شناسایی و نقض داده ها.

کیفیت داده ها و Interoperability

داده های Telemedicine از منابع مختلف با استانداردهای مختلف از دست رفته، فرمت های متناقض و خطاهای کالیبراسیون دستگاه عملکرد مدل را از بین می برد. چارچوب های قابلیت استفاده مانند FHIR (منابع سریع درمان و درمان) حیاتی هستند اما به طور جهانی پذیرفته نمی شوند. تمیز کردن داده ها و آسیب پذیری همچنان تنگناهای زمان بر است.

بیاس و انصاف

مدل های ML آموزش دیده در داده های تاریخی می توانند تفاوت های موجود در مراقبت های بهداشتی را حفظ کنند. [برای مثال، اگر داده های آموزشی در حال حاضر گروه های قومی خاصی را نمایندگی می کنند، پیش بینی ها ممکن است برای آن جمعیت ها کمتر دقیق باشد، که منجر به مدل های حسابرسی نابرابر برای عدالت جمعیتی و استفاده از تکنیک های تحقیر کننده ضروری است، به عنوان تاکید شده توسط راهنمایی در حال تحول در AI / دستگاه های پزشکی [1.

توضیح و اعتماد

کلینیک ها اغلب تمایل به انجام توصیه های مدل سیاه جعبه بدون درک روش های AI قابل توضیح (XAI) مانند مقادیر SHAP و LIME، کمک به تفسیر پیش بینی ها، اما آنها محدودیت در مدل های پیچیده اعتماد ساختمان نیاز به اعتبار شفاف، نظارت عملکرد و ارتباط روشن از اعتماد مدل.

ادغام با گردش های کاری بالینی

مدل پیش بینی تنها مفید است اگر خروجی آن به پزشکان در فرم های عملی در زمان مناسب برسد.محافظه ML در سوابق سلامت الکترونیکی، سیستم های هشدار و داشبورد تله پزشکی نیاز به طراحی دقیق برای جلوگیری از خستگی هشدار و اطمینان از پشتیبانی تصمیم گیری یکپارچه.

مسیر های آینده و نوآوری ها

موج بعدی پیشرفت در تجزیه و تحلیل پیش بینی Telemedicine ML-based احتمالا در چندین روند در حال ظهور متمرکز خواهد شد.

آموزش برای مدل سازی مشارکتی

آموزش رزرو شده مدل ها را در سراسر موسسات مختلف بدون انتقال داده های حساس، حفظ حریم خصوصی در حالی که بهره مند از مجموعه داده های بزرگتر و متنوع تر، خلبانان اولیه نشان می دهد وعده برای وظایف مانند پیش بینی پس ازیس و طبقه بندی اشعه ایکس قفسه سینه به عنوان زیرساخت های تغذیه بالغ، شبکه های تله پزشکی می توانند داده ها را برای ایجاد مدل های قوی تر جمع آوری کنند.

دانلود بازی اندروید Edge AI for Real-Time Decision

اجرای مدل های ML سبک به طور مستقیم بر روی دستگاه های لبه (تلفن هوشمند، پوشیدنی) تاخیر را کاهش می دهد و پیش بینی آفلاین را امکان پذیر می کند، این برای برنامه های حساس به زمان مانند تشخیص تشنج یا پیش بینی سقوط حیاتی است.

مدل های Multimodal Fusion

تجزیه و تحلیل آینده Telemedicine ترکیب متن، تصاویر، جریان های سنسور و ژنومیک به یک چارچوب پیش بینی واحد است. چند منظوره ترانسفورماتور که در هر دو یادداشت بالینی و توالی های نشانه حیاتی حضور دارند، در حال حاضر دقت بهبود یافته برای نتایج پیچیده مانند آلزایمر را نشان می دهد.

یادگیری مداوم و سازگاری

مدل های استاتیک ML در طول زمان به عنوان تغییر جمعیت (چرخه مفهومی) روش هایی مانند یادگیری آنلاین و آموزش دوره ای با تشخیص داده ها برای حفظ عملکرد بسیار مهم هستند. چارچوب های تنظیم مقررات در حال تکامل برای قرار دادن این مدل های سازگار در حالی که اطمینان از ایمنی است.

تنظیم مقررات و انگیزه اخلاقی

از آنجایی که Telemedicine دائمی می شود، بدن های نظارتی مسیرهای تأییدی را برای ابزارهای پیش بینی هوش مصنوعی روشن می کنند.برنامه های کنترل تغییر تعیین شده FDA برای نرم افزار یادگیری دستگاه ماشین با هدف اطمینان از بهبود آن در هنگام حفظ نظارت بر دستورالعمل های اخلاقی در مورد رضایت بیمار، شفافیت الگوریتمی و پاسخگویی به منظور شکل گیری مسئول این فن آوری ها است.

نتیجه گیری

یادگیری ماشین نه تنها تجزیه و تحلیل پیش بینی در تله پزشکی را افزایش می دهد - اساساً تغییر می دهد که چگونه ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی پیش بینی و پاسخ به نیازهای بیمار را پیش بینی و پاسخ می دهند، از سیستم های هشدار اولیه که جلوگیری از بستری شدن بیمارستان ها برای تنظیم بیماری های مزمن، آموزش قوی، روش دقیق و فعال سازی بیشتر است که قبلاً غیر قابل دسترس بود، با این حال، تحقق این پتانسیل نیاز به غلبه بر چالش های قابل توجه در داده ها، فن آوری، فن آوری های نظارتی قوی، و مهندسان پردازش اطلاعات، و هماهنگی دقیق تر، و هماهنگ سازی دقیق تر در روش های سازگار با استفاده از طریق تجزیه و هماهنگ سازی دقیق تر، و هماهنگ سازی دقیق تر در مورد نیاز به طور مداوم در مورد نیاز دارد.