آموزش و راهنمای بیمار
چکیده طرح
بیماران اغلب در مواجهه با درد، ناآماده، هراسان و بدون اطلاع هستند. این باعث انتخاب نادرست بیمارستان، پزشک متخصص، سردرگمی پس از ترخیص و عدم انجام وظایف صحیح پس از ترخیص می شود. هدف این سیستم همراهی بیمار ارایه مطالب مناسب و تخصصی به بیمار تا بهبودی کامل است. دریافت اطلاعات کامل بیمار و بررسی انها و ارایه راهنمایی های لازم برای ورود صحیح اطلاعات و گرفتن شرح حال بیمار و پیشنهاد مناسب بیمارستان و فیلدی که او باید به آن مراجعه کند. پس از بستری نیز اطلاعات خوبی در خصوص نحوه عمل، کنترل درد و انتظاراتی که پس از عمل باید داشته باشد همچنین داشتن دانش کافی در مورد نوع عمل به زبان ساده با ارایه مثالهای ملموس برای بیمار او را همراهی تا ترخیص می کند اما اموزش بیمار پس از ترخیص نیز نیاز به اطلاعات تخصصی از نتایج عمل ورود این اطلاعات و ازمایشات در اختیار بیمار به سیستم همچنین ورود توصیه های پزشک بعد از عمل به سیستم بیمار را در شرایط خوبی برای مصرف مناسب داروها و ارایه نوتیفیکیشن هایی در وقت مقرر برای انجام کارهای توصیه شده بازیابی سلامت بیمار را امید می دهد.
آزمایش انجام شده روی 134 تصویر برگرفته از kaggle می باشد این دیتا برگرفته از unidata می باشد
در صورت اجرای پروژه در بیمارستان از دیتاست PACS می توان استفاده کرد.
تخصیص بیماران به تیم های تخصصی
۱. مقدمه
بخشهای اورژانس بیمارستانها با چالشهای متعددی در مدیریت بیماران مواجه هستند:
-
تریاژ ناکارآمد و توزیع نامتعادل بیماران
-
تأخیر در خدمات رسانی به بیماران بحرانی
-
اشتباه در تشخیص اولیه و هدایت نادرست بیماران
-
فشار کاری بالا بر پرسنل پزشکی
-
عدم استفاده بهینه از منابع و تخصصهای موجود
-
جلوگیری از overload بیماران در اورژانس
این دستیار هوشمند با بهرهگیری از الگوریتمهای پیشرفته هوش مصنوعی، راهحلی جامع برای این چالشها ارائه میدهد.
۲. ساختار سیستم)
سامانه شامل ۴ لایه است:
لایه ۱ – دادههای بالینی و تصویربرداری
-
دادههای حیاتی بیماران (فشار خون، ضربان قلب، saturation)
-
تصاویر پزشکی (MRI, CT-Scan, X-Ray)
-
نتایج آزمایشگاهی
-
تاریخچه پزشکی و داروها
-
پارامترهای دموگرافیک
لایه ۲ – تحلیل هوشمند پزشکی
-
تحلیل تصاویر رادیولوژی با دقت بالا
-
پیشبینی ریسکهای بالینی
-
اولویتبندی بیماران بر اساس معیارهای استاندارد
-
طبقهبندی موارد:
- تخصصی
- Emergency
- Elective
لایه ۳ – موتور تصمیمگیری هوشمند
-
الگوریتمهای توزیع بهینه بیماران
-
سیستم پیشنهاد بخشهای مقصد
-
مدیریت منابع و تختهای بیمارستانی
-
هشدارهای خودکار برای موارد بحرانی
موتور بهینهسازی
-
مرحله اول (Stage 1):
-
تخصیص دقیق موارد بر اساس:
- تخصص
- ظرفیت
- فوریت پزشکی
- بار کاری قبلی
- محدودیتهای
- هر کیس- مریض- فقط یک بار تخصیص
- بار مجموع تیم ≤ ظرفیت
-
-
مرحله دوم Rebalancing
-
بازتوزیع هوشمند مریض های تخصیص نیافته بر اساس
- پارامترهای سطح آسودگی و متعادلسازی تخصصی
- تنظیمات کلیدی برای مدیریت بار کاری و تخصیص تیمهای کمکی
- معیارهای تعیین سطح استراحت تخصصی و مدیریت بار اضافی (Overload)
- مجاز بودن جابجایی بین گروهی
-
چند Iteration تا رسیدن به تعادل
لایه ۴ – لایه نمایش
- گزارشهای HTML/Excel معمولی
- گزارشهای HTML /Excel هوشمند
- گزارشات هوشمند ارایه توسط مدیر گروه
- دستورالعمل های هوشمند به هر تیم
- زمانبندی هفتگی
- نمودارهای بارکاری
- جدول موارد تخصیص نیافته
- دانلود Excel
۳. نوآوریهای این پروژه
- رویکرد دو مرحلهای با Rebalancing * تخصیص منعطف (ریلکس)
- استفاده از منطق پزشکی واقعی در تخصیص (Clinical Logic)
- پشتیبانی از شرایط Real-Time (فوریتها و EMERGENCY)
- گزارش دهی/دستوالعمل هوشمند سیستم تخصیص وظایف
۵. جمعبندی
این پروژه یک سیستم علمی–پزشکی–مهندسی کامل است که میتواند در مقیاس واقعی بیمارستانی پیاده شود و مزیتهای بزرگی در زمان، هزینه و تعادل بار متخصصان ایجاد کند.
داشبورد نمایش نتایج
امکانات:
- نمودارهای Bar
- رنگبندی (Emergency/Overload)
- فیلتر روز و تیم
- دانلود HTML/Excle lul,gd معمولی و هوشمند
- نمایش موارد تخصیص نیافته
هوش مصنوعی در پروژه
هوش مصنوعی در این پروژه در دو بخش نقش دارد:
Medical Semantic Analysis
- تحلیل MRI / تشخیص سطح درگیر
- تعیین تیم بر اساس پیچیدگی مریض گزارشات و تصاویر
- برآورد زمان عمل جراحی
- برچسبگذاری فوریت
- تخصص مورد نیاز
AI-Assisted Decision Rules
- نگاشت تخصص ↔ تیمهای مرتبط
- تعیین امتیاز تقدم برای هر انتقال
- محاسبه شباهت تیمها برای میزان انعطاف پذیری تخصیص
- تشخیص موارد high-conflict
- تحلیل روند واقعی ظرفیت تیمها
هدف نهایی
ارجاع صحیح مریض به بخش مورد نظر بر اساس اطلاعات بیمار و اطلاعات موجود در دیتابیس با توجه به سطح تشخیصی سیستم که معمولی تا حاد است.