Ostry Zawał Serca Kliniczny Inteligentny System Wspomagania Decyzji (AMI-CIDSS)

Ostry zawał mięśnia sercowego (AMI) pozostaje główną przyczyną śmiertelności sercowo-naczyniowej na świecie. W Chinach, podczas gdy częstość występowania AMI rośnie w tempie 5,2% rocznie, utrzymują się istotne wyzwania kliniczne: opóźnienia diagnostyczne w placówkach podstawowej opieki zdrowotnej przekraczają 40%, a wskaźnik zgodności z czasem „od drzwi do balonu” (D2B) w szpitalach trzeciego stopnia referencyjności utrzymuje się na poziomie zaledwie 65%. Te liczby podkreślają systemowe niedociągnięcia, w tym nieefektywną reakcję na nagłe przypadki, regionalne dysproporcje w zasobach oraz rozdrobnioną opiekę długoterminową. Chociaż duże modele językowe (LLM) stanowią przełomową podstawę techniczną dla zarządzania AMI, ich translacja kliniczna jest utrudniona przez kluczowe wąskie gardła, takie jak niestandardowe interfejsy danych, ograniczona interpretowalność modeli, niewystarczająca infrastruktura sprzętowa na szczeblu podstawowym oraz inherentne napięcie między prywatnością danych a wymaganiami szkoleniowymi.

Niniejsze badanie proponuje kompleksową strategię wdrożenia inteligentnego systemu wspomagania decyzji napędzanego sztuczną inteligencją dla AMI. Na poziomie teoretycznym, badanie ustanawia trójstronne ramy „Adaptacji Technologicznej, Wdrożenia Scenariuszowego i Mechanizmów Zabezpieczających”. Poprzez wprowadzenie schematu zarządzania danymi opartego na uczeniu federacyjnym i fuzji multimodalnej oraz skonstruowanie wielowymiarowego modelu oceny „Techniczno-Kliniczno-Ekonomicznej”, niniejsza praca wypełnia teoretyczną lukę między zaawansowaną technologią a praktyką kliniczną. Na poziomie praktycznym, badanie opracowuje adaptacyjne bramy i lekkie modele, aby ułatwić powszechne wdrożenie w środowiskach o ograniczonych zasobach, optymalizuje pełny cyklowy proces kliniczny w celu poprawy wyników leczenia pacjentów oraz zapewnia skalowalną, replikowalną ścieżkę wdrożenia.

Skupiając się na czterech kluczowych wyzwaniach – kompatybilności technologicznej, integracji z procesem klinicznym, równowadze między prywatnością a wydajnością oraz ustanowieniu naukowych systemów oceny – niniejsze badanie ma na celu pokonanie istniejących barier translacyjnych. Ma na celu poprawę jakości i efektywności opieki nad AMI, jednocześnie dostarczając fundamentalne odniesienie dla klinicznej transformacji sztucznej inteligencji w innych specjalnościach medycznych.