دستیار هوشمند توزیع و مدیریت بیماران در بخش اورژانس
چکیده طرح
این پروژه یک دستیار هوشمند جامع برای بخش اورژانس توسعه داده است که با استفاده از هوش مصنوعی پیشرفته، فرآیند توزیع بهینه بیماران را بر اساس معیارهای حیاتی پزشکی انجام میدهد. این سیستم با تحلیل خودکار دادههای بالینی، تصاویر پزشکی و پارامترهای حیاتی، تصمیمگیریهای دقیق و سریعی برای هدایت بیماران به بخشهای مناسب ارائه میکند. هدف اصلی این دستیار، ارتقای کیفیت مراقبتهای پزشکی، کاهش زمان انتظار بیماران اورژانسی و پیشگیری از خطاهای انسانی در توزیع بیماران است.
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.