واشنطن-سانا
طوّر باحثون من جامعة سيدارز-سيناي للعلوم الصحية في الولايات المتحدة نموذجًا يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ باحتمال انخفاض مستوى السكر في الدم لدى المرضى المقيمين في المستشفيات قبل حدوثه بما يصل إلى 24 ساعة، بما يتيح التدخل المبكر والحد من المضاعفات المحتملة.
وذكر موقع Medical Xpress المختص بالأبحاث الطبية أمس الإثنين، أن نتائج الدراسة، المنشورة في دورية NPJ Digital Medicine، أظهرت أن النموذج يعتمد على تقنية الذاكرة طويلة وقصيرة الأمد (LSTM)، ويحلل بيانات السجلات الصحية الإلكترونية، بما في ذلك الأدوية، ونتائج الفحوص المخبرية، والوجبات الغذائية، وغيرها من المؤشرات، للتنبؤ بخطر الإصابة بنقص السكر في الدم خلال الساعات الأربع والعشرين التالية.
واختبر الباحثون النموذج باستخدام بيانات أكثر من 143 ألف حالة دخول إلى ثلاثة مستشفيات تابعة لنظام سيدارز-سيناي الصحي بين عامي 2014 و2025، كما أُجريت اختبارات إضافية على بيانات حديثة للتحقق من دقته، وأظهرت النتائج قدرته على توفير إنذارات مبكرة تساعد الفرق الطبية في اتخاذ إجراءات وقائية قبل ظهور الحالة.
وأشار الباحثون إلى أن الأداة صُممت لتقديم معلومات عملية لفرق الرعاية الصحية حول المرضى الأكثر عرضة لخطر انخفاض السكر في الدم، بما يسهم في تحسين برامج إدارة مرض السكري داخل المستشفيات، وتعزيز سلامة المرضى من خلال تقليل المضاعفات المرتبطة بهذه الحالة.
وقد يدعم اعتماد هذا النموذج على نطاق واسع التحول نحو رعاية صحية أكثر استباقية تعتمد على تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي، بما يسهم في تحسين جودة الرعاية والحد من المخاطر التي تهدد المرضى.
