AzVision.az “Medical Xpress” portalına istinadən xəbər verir ki, ABŞ-nin Tennessi ştatındakı özəl Vanderbilt Tədqiqat Universitetinin Tibb Mərkəzində aparılan araşdırmaların nəticələrinə əsasən, süni intellekt (Sİ) sistemləri həkimlərə intihar riski olan xəstələri daha effektiv şəkildə müəyyənləşdirməyə kömək edir və onun qarşısının alınması tədbirlərini təkmilləşdirir.

Araşdırma Vanderbilt Universitetinin İntihar Cəhdi və Fikir Ehtimal modeli (VSAIL) adlı süni intellekt sisteminin tətbiqinin nəticələrinə əsaslanır.


Bu sistem, elektron sağlamlıq qeydlərindən alınan məlumatları təhlil edərək pasiyentin növbəti 30 gün ərzində intihar cəhdində ola bilməsi ehtimalını hesablayır. Araşdırma həkimləri xəbərdar edən avtomatik “pop-up” siqnallarının passiv olan, sadəcə risk məlumatlarını təqdim edən sistemlərə nisbətən daha təsirli olduğunu üzə çıxarıb. Belə ki, fasiləli xəbərdarlıqlar həkimləri siqnalların 42%-i üzrə skrininq (ilkin müayinə) aparmağa təşviq etdiyi halda, passiv sistemdə bu göstərici yalnız 4 faiz təşkil edib.

Tədqiqatın nəticələri intiharla bağlı statistikaya görə, ABŞ-da hər il 100 min nəfərdən 14 min 200-ü intihar nəticəsində həyatını itirdiyini göstərir. İntihar ABŞ-da 11-ci əsas ölüm səbəbidir. İntihar edən şəxslərin 77 faizi ölümündən bir il əvvəl tibb işçiləri ilə münasibətdə olub. Universal skrininq praktiki cəhətdən çətin olduğu üçün VSAIL modeli yalnız yüksək riskli xəstələri müəyyənləşdirmək və həkimlərə diqqətli skrininq aparmaqda yardım üçün hazırlanıb.

Yarım il ərzində aparılan araşdırma çərçivəsində 7 mindən çox pasiyent ziyarətindən 596 avtomatlaşdırılmış müayinə xəbərdarlığı yaradılıb. Təsadüfi qaydada formalaşdırılmış qruplarda fasiləli xəbərdarlıqların tətbiq olunduğu hallarda həkimlər daha çox müayinə aparıblar. Bununla yanaşı, xəbərdarlıqların çoxluğu “xəbərdarlıq yorğunluğu” kimi problemlərə səbəb ola biləcəyindən, gələcək tədqiqatların bu məsələyə diqqət yetirməsi tövsiyə edilir.

Araşdırmanın nəticələrinə görə, Sİ-nin avtomatlaşdırılmış xəbərdarlıq sistemləri intihar riskini daha dəqiq müəyyənləşdirməyə kömək edə və səhiyyə sistemlərində qarşısının alınması strategiyalarını gücləndirə bilər. Bununla belə, belə yanaşmanın effektivliyi və yan təsirləri arasında tarazlıq tapmaq vacibdir. Tədqiqatçılar oxşar sistemlərin səhiyyənin digər sahələrində də sınaqdan keçirilməsini tövsiyə edirlər.

AzVision.az