باحثون يراجعون 27 دراسة حول استخدام الذكاء الاصطناعي في فحص تجلط الدم

نشر باحثون مؤخراً مراجعة علمية في دورية npj Digital Medicine حول كيفية معالجة الذكاء الاصطناعي للبيانات المستمدة من اختبارات التجلط الدموي المعروفة بـ VHA.

تقيس اختبارات VHA، مثل thromboelastography، كيفية تجلط الدم بشكل حي ومباشر. عادة ما يعتمد الأطباء على معايير مشتقة لاتخاذ قرارات طبية، لكن هذه الاختبارات تنتج بيانات ضخمة قد يكون من الصعب تفسيرها بسرعة.

بعد فحص 493 دراسة، حدد الباحثون 27 دراسة استخدم فيها التعلم الآلي لتفسير نتائج VHA. طُبقت هذه النماذج في مجالات متنوعة، تشمل إصابات الحوادث، الجراحات، عمليات زراعة الأعضاء، والرعاية المركزة.

ركزت معظم الأبحاث على استخدام معايير معينة من هذه الاختبارات كمتنبئات لنتائج حالة المرضى. وعلى الرغم من أن بعض الدراسات أظهرت أداءً جيداً، تشير المراجعة إلى وجود فجوات كبيرة في الأدلة العلمية الحالية.

عانت العديد من المشاريع التي خضعت للتحليل من صغر حجم العينات الافتراضية وافتقرت إلى اختبارات خارجية دقيقة. علاوة على ذلك، ورغم أن التقنية تبشر بالقدرة على التحليل السريع، إلا أن التنبؤات التي تقل عن دقيقة لا تزال فرضيات نظرية في هذه المرحلة.