Jannah Theme License is not validated, Go to the theme options page to validate the license, You need a single license for each domain name.
تقنية وتكنولوجيا

NHS Greater Glasgow وClyde أول من طرح حل الذكاء الاصطناعي للتصوير المقطعي المحوسب – TechToday


يستخدم الأطباء في NHS Greater Glasgow وClyde الآن حل التصوير المقطعي المحوسب AI من Qure.ai لدعم اتخاذ القرارات بشكل أسرع بشأن رعاية المرضى الذين يعانون من إصابات في الرأس وإدارتهم وإخراجهم من المستشفى.

يعد أطباء الرعاية الصحية الذين يعملون في قسم الطوارئ في مستشفى جامعة الملكة إليزابيث في غلاسكو أول من بين أربعة مواقع تابعة لهيئة الخدمات الصحية الوطنية تقوم بتطبيق تقنية التصوير المقطعي المحوسب للرأس لتسليط الضوء على فحوصات إصابات الرأس الحرجة. يعد هذا الإصدار جزءًا من مشروع جديد يسمى ACcET (تقييم الفعالية السريرية في تحديد أولويات رؤوس التصوير المقطعي المحوسب)، والذي يستخدم qER من Qure.ai، وهو حل الذكاء الاصطناعي للتصوير المقطعي المحوسب من Qure.ai.

تم تمويل دراسة ACcEPT من قبل برنامج NHS AI Lab، الذي تديره NHS Accelerated Access Collaborative (AAC) بالشراكة مع المعهد الوطني للبحوث الصحية (NIHR). ويستكشف قيمة الذكاء الاصطناعي في دعم الأطباء في تحليل الأشعة المقطعية للمرضى الذين يعانون من إصابات في الرأس في المواقف التي يوجد فيها نقص في أخصائيي الأشعة المدربين.

وقال البروفيسور ديفيد لوي، أستاذ الابتكار الصحي في جامعة جلاسكو واستشاري طب الطوارئ في هيئة الخدمات الصحية الوطنية في جلاسكو الكبرى وكلايد: “من خلال الاستفادة من فرص الذكاء الاصطناعي المبتكر للمساعدة في تحديد أولويات الحالات العاجلة، سوف نتطلع إلى تقديم تدخلات حاسمة مع تحسين سير العمل”. والوقت في قسم الطوارئ للمرضى الذين لديهم فحوصات عادية.

“تسعى الدراسة إلى تقديم أدلة تدعم اعتماد الذكاء الاصطناعي عبر أربعة مراكز في المملكة المتحدة. نأمل أن يدعم هذا الفرق السريرية في اتخاذ القرار لتقديم الرعاية السريرية الحرجة، والطمأنينة، وعند الاقتضاء، الخروج من المستشفى، وإطلاق القدرات والمساحة للمرضى في نظامنا المضغوط.

في الأسابيع الأولى من تطبيق الذكاء الاصطناعي للأشعة المقطعية للرأس خلال فترة الشتاء 2023/2024، قامت qER بتحليل 651 صورة مقطعية للرأس غير متباينة واكتشفت 128 إصابة في الرأس، بما في ذلك كسور الجمجمة والنزيف داخل الجمجمة (ICH) والتأثير الشامل وتحول الخط الأوسط داخل الدماغ. تم تحديد الأمراض داخل الجمجمة وترتيب أولوياتها بواسطة حل qER AI باعتبارها نتائج مهمة لمراجعة أخصائي الأشعة وتأكيدها وتخطيط العلاج و/أو الخروج من قسم الطوارئ.

وقال دارين ستيفنز، نائب الرئيس الأول والرئيس التجاري في المملكة المتحدة وأوروبا في Qure.ai: “هذه خطوة مثيرة للأمام بالنسبة للذكاء الاصطناعي في أقسام الطوارئ التابعة لهيئة الخدمات الصحية الوطنية. يعد توفير الأدوات الصحية الرقمية التي يمكنها خلق الهدوء وإعطاء الأولوية المستنيرة للحالات العاجلة لدعم الفرق السريرية الممتدة، خاصة في الليل أو عطلات نهاية الأسبوع، أمرًا مفيدًا للغاية. وقد يساعد في تقليل أوقات إجراء التصوير المقطعي المحوسب لإعداد التقارير وإعطاء تنبيهات سريعة بالنتائج الهامة التي من شأنها تعزيز سرعة العلاج المقدم للمرضى.

إلى جانب Qure.ai وNHS Greater Glasgow وClyde، يتضمن فريق التعاون الكامل لـ ACcEPT ما يلي: Hardian Health للتقييم الاقتصادي الصحي؛ ومختبر التحقق من صحة الصحة الرقمية (DHVL) التابع لجامعة جلاسكو، وهو مشروع مختبر حي للطب الدقيق يهدف إلى تسريع تقنيات الصحة الرقمية في البيئات السريرية؛ مركز غرب اسكتلندا للابتكار؛ الملاذ الآمن التابع لهيئة الخدمات الصحية الوطنية؛ صندوق مؤسسة مستشفيات جامعة أكسفورد التابع لهيئة الخدمات الصحية الوطنية؛ مؤسسة نورثمبريا للرعاية الصحية التابعة لهيئة الخدمات الصحية الوطنية؛ ومؤسسة غاي وسانت توماس التابعة لهيئة الخدمات الصحية الوطنية.

في الأشهر الأخيرة، أعلنت Qure.ai عن تكاملها مع DeepcOS، منصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Deepc، والمصممة لتلبية الطلبات المتزايدة على أطباء الأشعة.

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى