Künstliche Intelligenz zwischen Analyse und Prävention: So wird sie uns heilen

Prädiktive Medizin und Bewertung Klinik in den Fällen von Schlaganfall ischämisch: dieASL Lecce beruht aufkünstliche Intelligenz die Hilfe zu verfeinern und die Pflege auch in zu verbessern Pathologien Zeit Mitarbeiter. Die beiden vom Gesundheitsunternehmen bereits aktivierten Projekte konzentrieren sich eigentlich auf das Wissen über chronische Krankheiten in der Bevölkerung und zielen darauf ab, die Angemessenheit von Therapien zu entwickeln, um die besten Behandlungen zu identifizieren und das Ansprechen der Patienten vorherzusagen.

Das Projekt „e-Stroke“.

Im Einzelnen ist eine der Aktivitäten, die von der Abteilung für diagnostische und interventionelle Neuroradiologie des Krankenhauses „Vito Fazzi“ unter der Leitung von Adriana Paladini entwickelt wurde, das Projekt „e-Stroke“, das darauf abzielt, Ärzte bei der Erstbeurteilung eines Schlaganfalls anhand eines CT-Scans zu unterstützen Kontrastmittel, CT-Angiographie, Perfusion und MRT-Scans.
Das Bild- und Algorithmussystem ermöglicht eine schnelle und kohärente Berechnung wissenschaftlicher und klinisch relevanter Scores, einschließlich des ischämischen Kerns (Gewebe bereits in Nekrose), was es Ärzten ermöglicht, die Art des Eingriffs zu identifizieren und mit Gesundheitsbewertungen abzugleichen Entscheidung über die am besten geeignete Behandlung für den Patienten. „Bei zeitabhängigen Pathologien – sagt Chefärztin Adriana Paladini – ist eine rechtzeitige Behandlung von grundlegender Bedeutung. Die technologische Software ermöglicht es uns daher, den Grad der Okklusion des Patienten zu ermitteln und das wiederhergestellte ischämische Gewebe im Vergleich zu dem bei Nekrose zu bewerten, die bereits von einem Schlaganfall betroffen ist. Die Computerstudie des Patienten wird zu den klinischen Beurteilungen des Fachmanns hinzugefügt, um die richtige Wahl für den Fall zu treffen. Darüber hinaus verbinden die online gestellten Daten die peripheren Krankenhäuser mit der zentralen Struktur. Die künstliche Intelligenz, die vor sechs Jahren erstmals in der Abteilung eingeführt wurde und bei Tausenden von Behandlungen bei Patienten aus den Provinzen Lecce und Brindisi zum Einsatz kam, sei daher eine hervorragende Unterstützung für die medizinische Tätigkeit – so Paladini – die jedoch der Ausgangspunkt bleiben müsse bei jeder Behandlungsentscheidung“.

Prädiktive Medizin

Im Bereich der prädiktiven Medizin zielt das zweite Projekt der örtlichen Gesundheitsbehörde von Lecce unter der Leitung von Generaldirektor Stefano Rossi jedoch auf die Kenntnis des epidemiologischen Profils der betreuten Bevölkerung sowie der Indikatoren im Zusammenhang mit Gesundheitsbedürfnissen und den Ergebnissen der Gesundheitsversorgung ab durchgeführte Pflegemaßnahmen, die für eine gute Gesundheitsplanung unerlässlich sind.
„Dieses Modell, das Informationen zu den klinischen, gesundheitlichen und sozialen Bedürfnissen der Person nutzt – wird im Projektblatt hervorgehoben – hat das Ziel, geeignete, nachhaltige und personalisierte Interventionen zu identifizieren.“ Durch die Einfügung einer Reihe von Werten in das Netzwerk (für sechs Bevölkerungsgruppen: gesunde Menschen, Gelegenheitspatienten, monomorbide chronische Patienten, multimorbide chronische Patienten, nicht autarke Probanden und Menschen im Endstadium) , wird ein System der territorialen Verwaltung geschaffen, das die Festlegung von Interventionsprioritäten ermöglicht, mit besonderem Bezug auf die Kontinuität der Betreuung von Personen mit chronischen/gebrechlichen Erkrankungen und Behinderungen, die das Risiko der Nichtselbständigkeit bergen, auch durch die Integration zwischen das Sozial- und Gesundheitssystem.

Künstliche Intelligenz ermöglicht es daher, insbesondere für die Behandlung chronischer Krankheiten, Populationsmanagementsysteme (PHM) zu entwickeln, die in der Lage sind, von einer retrospektiven zu einer prospektiven Analyse überzugehen, mit dem Ziel, das Risiko eines ungünstigen Verlaufs hin zu schlimmeren Krankheitsstadien vorherzusagen. Im Wesentlichen werden die örtliche Gesundheitsbehörde und die Ärzte in der Lage sein, Gesundheitsbedürfnisse im Voraus mit einem prädiktiven epidemiologischen Modell abzufangen, das die Vorbereitung nützlicher Instrumente zur Verbesserung und Anpassung an die Bedürfnisse durch Bevölkerungsschichtung ermöglicht und so die Interventionen der örtlichen Medizin steuert und Krankenhausspezialisten sowie das gesamte Netzwerk der Sozial- und Gesundheitsdienste.

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