Aufbau eines auf künstlicher Intelligenz basierenden Systems der zweiten Generation zur Verbesserung der Diagnose, Behandlung und Überwachung von Patienten mit seltenen Krankheiten

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European Journal of Human Genetics (2021)Zitieren Sie diesen Artikel.Patienten mit seltenen Erkrankungen sind eine große Herausforderung für die Gesundheitssysteme.Diese Patienten sehen sich mit drei Haupthindernissen konfrontiert: verspätete Diagnose und Fehldiagnose, fehlendes Ansprechen auf Therapien und Fehlen gültiger Überwachungsinstrumente.Wir haben die relevante Literatur zu Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) der ersten Generation überprüft, die entwickelt wurden, um das Management chronischer Krankheiten zu verbessern.Der Mangel an Big-Data-Ressourcen und die Unfähigkeit, Patienten einen klinischen Nutzen zu bieten, schränken die Nutzung dieser KI-Plattformen durch Patienten und Ärzte ein.In der vorliegenden Studie haben wir die einschlägige Literatur zu den Hindernissen überprüft, die bei der Behandlung von Patienten mit seltenen Erkrankungen auftreten.Es werden Beispiele aktuell verfügbarer KI-Plattformen vorgestellt.Der Einsatz von KI-basierten Systemen der zweiten Generation, die auf den Patienten zugeschnitten sind, wird vorgestellt.Das System bietet ein Mittel zur Früherkennung und ein Verfahren zur Verbesserung des Ansprechens auf Therapien basierend auf klinisch bedeutsamen Ergebnisparametern.Das System kann ein auf den Patienten zugeschnittenes Überwachungswerkzeug bieten, das auf Parametern basiert, die für Patienten und Pflegepersonal relevant sind, und ein klinisch bedeutsames Werkzeug für die Nachsorge bietet.Das System kann eine umfassende Lösung für Patienten mit seltenen Erkrankungen bieten und gewährleistet die Einhaltung der klinischen Reaktionen.Es hat den potenziellen Vorteil, nicht von großen Datensätzen abhängig zu sein, und ist ein dynamisches System, das sich an laufende Veränderungen der Erkrankung des Patienten und des Ansprechens auf die Therapie anpasst.

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