Andrea de VivarMadrid 08.05.2024 20.00.
Die digitale Kardiologie hat ihre Grenzen.Pexels
Der Künstliche Intelligenz ist eine Disziplin, die sich ständig weiterentwickeltdas darauf abzielt, die Fähigkeit von Maschinen zu verbessern, Aufgaben autonom auszuführen, was sich in verschiedenen Bereichen der Medizin und Wissenschaft als nützliches Werkzeug erwiesen hat. Kardiologie ist keine Ausnahme.
Heutzutage ermöglichen Fortschritte die Erstellung von Algorithmen und Modellen für maschinelles Lernen, die große Datenmengen analysieren und Ärzten dabei helfen können Diagnose, Behandlung und Prognose von Herz-Kreislauf-Erkrankungen.
Obwohl Seine Verwendung hat viele potenzielle Vorteile, birgt aber auch Einschränkungen und einige mögliche Gefahrenso ein Expertengremium, das am Kongress der Europäischen Gesellschaft für Kardiologie 2023 in Amsterdam teilnahm.
Von seinen Vorteilen…
Digitale Gesundheit und künstliche Intelligenz würden zur Selbstversorgung der Patienten beitragen. Einer davon ist der Telekonsultation, gehört zu den häufigsten Anwendungen der digitalen Gesundheit, die sich durch auszeichnet ermöglichen es Ärzten, schwer zugängliche Orte zu erreichensei es aus Abstandsgründen oder aus Sicherheitsgründen für eine Erstdiagnose.
Ebenso ermöglicht die Telekonsultation dies Kommunikation zwischen Gesundheitsfachkräften die sich in entfernten Städten oder Ländern befinden, was sehr nützlich sein kann und die Bildung von Arbeitsteams namens „Teams“ ermöglicht, um komplexe Fälle zu lösen, wie z Herzteams (wobei unter anderem Aortenklappenimplantate oder -ersatz diskutiert werden) oder Neurovaskuläre Teams (bei Patienten mit Karotiserkrankungen oder bei Patienten mit Schlaganfall, bei denen ein Eingriff namens „Verschluss des offenen Foramen ovale“ erforderlich ist) sind einige Beispiele dafür.
{{ #Karten }}
{{#section.link.href}} {{section.link.title}} {{/section.link.href}}
{{title.data}}
{{ /Karten }}
Ein weiteres Instrument der digitalen Gesundheit ist Geräte, auf Englisch Wearables genannt, die Daten erzeugen, während die Person sie trägtwie zum Beispiel der als Oura-Ring bekannte Ring, der aufzeichnet, wie viele Stunden wir schlafen und die Dauer jeder Schlafphase, um die Ruhe zu verbessern, oder Uhren, die den Rhythmus des Herzschlags erkennen.
Aber wenn wir über die bildgebenden Verfahren sprechen, die wir täglich in der Kardiologie nutzen, ist die Durchdringung von Digital Health noch größer: in MagnetresonanzEs gibt zum Beispiel Tools, die die Bildaufnahme mit einer erheblichen Zeitersparnis erleichtern dass sich der Patient im Resonator aufhalten muss (viele Patienten können darin nicht lange aushalten und dies schränkt die Untersuchung ein).
In Herztomographie Künstliche Intelligenz ermöglicht es uns Beurteilung des Koronarflusses nichtinvasivetwas, das zuvor nur durch Katheterisierung beurteilt werden konnte.
Wir können es nicht unterlassen, es zu erwähnen Telemonitoring-Plattformendas ist das Fernüberwachung von Patienten mit klinischen Erkrankungen über eine Reihe von Sensoren, die mit einer digitalen Plattform verbunden sind, die es ermöglicht, die notwendigen Daten zum Gesundheitszustand zu erfassen, zu verarbeiten und an ein Überwachungszentrum zu senden, wo ein Team von medizinischen Fachkräften mit umfassender Erfahrung und Spezialisierung in jedem Versorgungsbereich die Überwachung des Patientenkontinuums durchführt ; Diese Plattformen werden derzeit bei Pathologien wie Herzinsuffizienz oder kardiovaskulärer Rehabilitation eingesetzt.
…an seine Grenzen
Laut Alan Fraser vom University Hospital of Wales in Cardiff: Die Leistung und Genauigkeit dieser Geräte variiert stark zwischen ihnen.. Fraser erzählte die Geschichten von drei Patienten, deren Geräte Es wurden keine lebensbedrohlichen Herzereignisse festgestelltund betont damit, dass wir immer noch keine Beweise dafür haben, dass tragbare Geräte einen positiven Einfluss auf Patienten haben.
Es hat sich jedoch gezeigt, dass ChatGPT einfache kardiologische Fragen genau beantwortet. ist nicht in der Lage, auf komplexe Fragen und Berichte zu antwortenFälle, in denen es äußerst unzuverlässig sein kann.
Es gibt also Große Risiken beim Einsatz künstlicher Intelligenz zur Verwaltung komplexer kardiologischer Daten, da es an dem Verständnis des klinischen Kontexts mangelt, das für eine korrekte Interpretation der Daten erforderlich ist. Darüber hinaus derzeit ist nicht in der Lage, zwischen der Notwendigkeit einer akuten und einer chronischen Behandlung zu unterscheiden und es fehlen Schlüsselkonzepte wie wesentliche Labortests und Empfehlungen für kontraindizierte Medikamente.
