أبرز الأحداث
- الأسباب التي تجعل الجهود المبذولة لتطوير وتنفيذ تقنيات تحليلية تنبؤية جديدة في مجال الرعاية الصحية تواجه العديد من العوائق
- إرشادات وتوصيات للتقدم بأمان في استخدام هذه الأنواع من الأدوات القائمة على التكنولوجيا في الرعاية الصحية
Feske-Kirby K, Whittington J, McGaffigan P. استخدام التعلم الآلي لتحسين سلامة المرضى في المنزل أو في بيئة بعيدة للبالغين . بوسطن: Institute for Healthcare Improvement؛ 2022. (متاح على www.ihi.org)
كان الهدف الأساسي لمشروع الابتكار IHI الموصوف في هذا التقرير هو تقييم استخدام التحليلات التنبؤية، وخاصة التعلم الآلي، لتحسين سلامة المرضى من خلال الأساليب الناشئة والقائمة للتنبؤ بالمخاطر، مثل التكنولوجيات وأدوات دعم القرار. وقد تم إيلاء اهتمام خاص لكيفية مساعدة التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي في مراقبة تدهور حالة المرضى في المنزل للبالغين الذين تتراوح أعمارهم بين 18 عامًا وما فوق.
يناقش هذا التقرير الأسباب الرئيسية وراء مواجهة الجهود المبذولة لتطوير وتنفيذ تقنيات تحليلية تنبؤية جديدة في مجال الرعاية الصحية للعديد من الحواجز مثل مضاعفات استخراج البيانات وحمايتها، وسير العمل اليومي، والافتقار إلى التشغيل البيني، والمخاوف بشأن الدقة، وعبء القوى العاملة، والافتقار إلى الخبرة ذات الصلة، وقضايا المساواة في الصحة ذات الصلة مثل البيانات المتحيزة.
كما تم تقديم توصيات لمعالجة هذه الحواجز وغيرها من الاعتبارات المتعلقة بالسلامة، بما في ذلك الحاجة إلى غرض واضح للتكنولوجيات الجديدة، والتركيز على سير العمل اليومي والتشغيل البيني، وتطوير حواجز الجودة والسلامة لدعم تطوير وتكامل أدوات التعلم الآلي أو أنظمة مراقبة المرضى عن بعد.
Download Using Machine Learning to Improve Patient Safety in the Home or Remote Setting for Adults
* Required fields