Tekoäly pre- ja intraoperatiivisessa anestesiologiassa

Abstract

Nykypäivän lääketiede nojaa vahvasti tutkimusnäyttöön, mutta tekoäly tarjoaa mahdollisuuden mullistaa terveydenhuollon käytäntöjä myös anestesiologian alalla. Tekoäly perustuu monimutkaisiin matemaattisiin algoritmeihin, joiden ymmärtäminen voi olla haastavaa. Tämä kirjallisuuskatsaus pyrkii tiivistämään tutkimustuloksia tekoälyn käytöstä pre- ja intraoperatiivisessa anestesiologiassa. Tutkimuksissa on kehitetty useita koneoppimismalleja, jotka ennustavat perioperatiivisia riskejä, kuten leikkauksen jälkeistä sairastavuutta ja verensiirron tarvetta. Intraoperatiivisessa vaiheessa tekoälyllä on merkittävä potentiaali potilaan tilan seurannassa ja hoitopäätösten tukemisessa. Intraoperatiivinen automatisoitu anestesia on pitkän aikavälin tavoite, ja ensimmäiset tehdyt tutkimukset ovat tarjonneet lupaavia tuloksia. Tekoälyn käyttö pre- ja intraoperatiivisessa anestesiologiassa tarjoaa mahdollisuuksia potilaiden hoidon parantamiseen. Kuitenkin on tärkeää tunnistaa ja ratkaista tekoälyyn liittyvät haasteet varmistaaksemme sen turvallisen ja tehokkaan integroinnin anestesiologian käytäntöihin.