هوش مصنوعی در دیالیز: مدل پیش‌بینی نارسایی فیستول و کنترل آنمی

مؤسسه تحقیقات کلیوی (Renal Research Institute - RRI)، زیرمجموعه شرکت Fresenius Medical Care، در کنگره نفرولوژی جهانی ۲۰۲۵ که در دهلی برگزار شد، پروژه‌های تحقیقاتی جدیدی را ارائه کرده است که نشان‌دهنده کاربرد عملی مدل‌های هوش مصنوعی (AI) در مراکز دیالیز آسیا- اقیانوسیه است.

محورهای اصلی تحقیقات چیست؟

1.پیش‌بینی نارسایی فیستول شریانی- وریدی (Arteriovenous Fistula Failure Model) یک مدل AI در کلینیک‌های همودیالیز سنگاپور برای پیش‌بینی احتمال نارسایی فیستول طراحی شده است. این مدل به تیم درمان اجازه می‌دهد پیش از بروز عوارض، مداخلات لازم را لحاظ کنند. 2.مدل کنترل آنمی (Anemia Control Model) مطالعه‌ای در همان مراکز نشان داده است که استفاده از مدل AI برای مدیریت آنمی با دستیابی بیشتر به سطوح هدف هموگلوبین همراه بوده است، به طوری که نوسانات کمتر و ثبات بیشتری در مقادیر هموگلوبین مشاهده می‌شود. 3.آموزش عملی و داده واقعی یکی از نکات برجسته در این تحقیقات، برگزاری کارگاه‌های عملی AI یا هوش مصنوعی در نفرولوژی و کاربردهای عملی است تا پزشکان و تیم‌های مراقبت از بیمار با ابزارهای AI واقعی کار کنند و نحوه خواندن داده‌ها و تفسیر نتایج را بیاموزند.

مزیت‌ها برای مراکز دیالیز و تیم درمان:

• پیشگیری از عوارض فیستول: با پیش‌بینی زودهنگام، اقدامات اصلاحی مانند آنژیوپلاستی یا تغییر نوع دسترسی عروقی زودتر انجام می‌شود، که می‌تواند عمر فیستول بیمار را افزایش کند. • بهبود کنترل آنمی: استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند تا دوزها و زمان‌بندی درمان کم‌خونی بر اساس داده‌های واقعی بیمار تنظیم شود، در نتیجه نیاز به ترانسفوزیون خون یا مصرف داروها کاهش یابد. • افزایش کیفیت تصمیم‌گیری کلینیکی: هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های متعدد آزمایشگاهی، تاریخچۀ بیمار، وضعیت عروقی و درمان را تحلیل کند و پیش‌بینی‌های ارزشمندی ارائه دهد که ممکن است از تجربه فردی پرستاران یا پزشکان دقیق‌تر باشد. • کاهش بار کاری بالینی و خطاهای انسانی: با هوشمند سازی پیش‌بینی و هشدار، وقتی ابزار AI نشانه‌هایی از مشکل را شناسایی می‌کند، تیم درمان زودتر مطلع شده و واکنش سریع‌تری داشته باشد. چالش‌ها و نکات مورد توجه: • کیفیت داده‌ها: مدل‌های AI وابسته به داده‌های صحیح، کامل و استاندارد هستند؛ هر گونه خطا در ثبت داده‌ها می‌تواند باعث کاهش دقت شود. • عدم تطابق مدل‌ها: یک مدل که در سنگاپور کارایی دارد ممکن است در ایران یا دانشگاه‌های مختلف نیاز به بازآزمایی و تطبیق داشته باشد. • پذیرش فرهنگی و آموزشی: تیم‌ درمان باید آموزش دیده باشند و اعتماد به نتایج مدل‌ها داشته باشند. • زیرساخت‌ فناوری اطلاعات: دسترسی به نرم‌افزار مناسب، دستگاه‌ها، اینترنت پایدار و پشتیبانی فنی از ملزومات است. منبع: renalresearch