Solix Technologies, Inc. · Transcript · · Updated
Multi-Agent AI Framework for Clinical Decision Intelligence | Heart Failure Risk – Transcript
Video by Solix Technologies, Inc. · Watch the original on YouTube
Summary
AI-generated from the transcript. Verify details against the source video.
- يقدم المشروع البحثي إطار عمل متعدد الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بفشل القلب المبكر باستخدام بيانات الأشعة وتخطيط صدى القلب.
- يتكون نظام الذكاء الاصطناعي من خمس طبقات تشمل استقبال البيانات والتوجيه الذكي ولوحة الوكلاء التشخيصية ومحرك قواعد ووسائل أمان.
- أظهرت النتائج أن النموذج الواحد يتدهور مع زيادة حجم البيانات مما يتطلب دمج العديد من نماذج الخبراء والإجماع مع الإشراف البشري.
Use this video with Pro
Reading, copying and transcript downloads are free. Create saved AI results for this video with a signed-in Pro account ($9/month).
Transcript
Search ignores accents. All transcript text stays visible.
مرحباً شكراً لوقتكم. ملخصنا هو تسعة وستون. عنوان بحثنا هو اطار عمل متعدد الذكاء الاستناعي لذكاء اتخاذ القرارات سرية حالة استخدامنا لهذا المشروع البحثي هي كيفية التنبئ بفشل القلب المبكر باستخدام بيانات الأشعة وتخطيط صد القلب الشريحة التالية
يتكون الفريق من شركة سوليكس تكنولوجيز وهي شركة منصات بيانات ذكاء استناعي للمؤسسات تركز على الذكاء الاستناعي في مجال الرعاية الصحية وبشركة مع جامعة سمبيوسس انترنشونل لديهم قسماني الدكتورة أمل والعميد فيكشا شندران من كلية سمبيوسس الطبية للنساء والدكتور بوشان من كلية تحليل الصوري الشريحة التالية
هذا هو ملخصنا يمكنكم التلاع عليه على الموقع الإلكتروني الشريحة التالية هذا هو جوهر نظامنا وكيفية تصميمنا لحل الذكاء الاستناعي الكامل هذا في مجال الرعاية الصحية يتكون من 5 طبقات مختلفة عد تن طبقة حقا البيانات التي يمكنها استقبال أي نوع من البيانات سواء كانت منظمة أو شبها منظمة مثل الصوت والفيديو بأي شكل من الأشكال
تتمحور الطبقة الثانية حول التوجيه الذكي حيث تفهم نوع الملف ومعلومات البيانات الوردة ثم تنظمها وتوجيهها إلى مختلف الوكلاء تعد لوحة الوكلاء جوهر النظام حيث تفهم وكلاء التشخيص البيانات وتتنبأ بها باستخدام نماذج مختلفة متصلة بكل وكيل
تتنبأ هذه النماذج بأفضل الحلول الممكنة للبيانات الوردة ثم تحدد أنواع النماذج المختلفة التي يجب اختيارها وذلك بناءا على بيانات المريض الطليتي تفسر جميع التنبؤات التي تجراض من التشخيص بشكل كاملا لدينا إيضا جميع الوكلاء المتعلقة بإمكانيات المراقبة والتي توفر تفاصيل شاملة
أما الجانب الثالث من هذه الفئة فيتعلق بأمان هذه الوكلاء ومراجعتها من يمكنه رؤية ماذا وما هي العملية التي يمكنه تشغيلها تجمع كل هذه المعلومات في محرك قواعد توفق مع المقايس القياسية التي يستخدمها الأطباء للتنبؤ بالأمراضي وفقا لذلك سيقوم النظام بالتحليل وتقديم النتائج للأطباء عبر وجهة برمجة التطبيقات
الأمنة الخاصة بنا وهي موحدة لجميع التنسقات ومتوفقة تماما مع معيير FHA وHL7 الفكرة هي مدى سرعة مساعدتنا للأطباء في تحديد السبب الجذري للمرض أو شرح جميع الفرص المتاحة لمعالجة حالة المريد الحرجة
الشريحة التالية أحد أكبر التحديات هو البيانات نفسها إذا نظرنا إلى النطاق الكامل سنجد أنه يشمل البيانات والنماذجة وجميع متطلبات الامتثال والقواعد حيث تضمج المنصة كل شيء والأهم من ذلك كله هو الشركاء خاصة في
المناطق الرفية حيث يصعب الحصول على بيانات الصورة هنا يأتي دور منظمات المتكاملة من المنظمات غير الربحية والتي تعرف باسم حيث يمكننا الوصول إلى المناطق الرفية فيما يخص البحث نتعاون مع جامعات مختلفة حول العالم ونسع إيضا إلى توفير خبراء في مجالات الحكومة والامتثال
نعمل بشكل وثيق من خلال منصة طال مدورة مع المستشفيات وجميع خدمات الطوارئ لدعم المجتمعات الرفية والحضرية تعتمد نوات طال على وكلاء الذكاء الاستناعي لفهم أي وكيل يمكنه تقديم المساعدة المناسبة نظرا لتزايد عدد وكلاء الذكاء الاستناعي بشكل كبير شكرا لكم جميعا الآن أود أن أقدم لكم تشندانا من فرقنا الهندسي التي طورت هذا الحل معنا مرحبا بالجميع
هدفنا هنا هو تطوير إطار عمل متعدد الوكلاء للذكاء الاستناعي لدعم اتخاذ القرارات السريرية وتحديدا لتقيم مخاطر قصور القلب المبكر لخدمة المجتمعات الرفية والحضرية في أقسام الطوارئ والعيادات الخارجية باستخدام بيانات الأشعة وتخطيط صد القلب في هذا سياق أصبح تشخص ذكاء الاستناعي شائعا بالفعل
حيث يوجد أكثر من 1400 جهاز ذكاء الاستناعي معتمد من إدارة الغذاء والدواء الأمريكية منها 27 جهازا لأمراض القلب والأوعية الدموية يعتمد تشخيص أمراض القلب والأوعية الدموية على العديد من الوسائل مثل التصوير الطبية وتخطيط صد القلب إذن التحول الذي نجريه هو من نموذ جنسلبي واحدا إلى ذكاء الاستناعي وكليا يحلل جميعا النماذج إليكم ما قمنا ببنائه
يتكون النظام الأساسي من مجموعة من الوكلاء أولا وكيل التشخيص الذي يتضمن أداتين فرعيتين الأولى هي وكيل تصوير الصدر بالأشعة السينية والذي يستخدم شبكة دينسنيت 121 هذه شبكة عصبية التفافية بعمق 121 طبقة متصلة بكثافة ما يعني أن كل طبقة تمرر مخرجاتها إلى جميع الطبقات التي تليها بالتالي تدفق المعلومات بكفاءة ويتعلم النظام جيدا حتى من بيانات محدودة
والأهم من ذلك أنه لا يدرب من الصفري بل يستخدم أزانة وهي مجموعة بيانات من جامعة تضم أكثر من 100 ألف سورة أشعة سينية للصدري لذا يمتلك النموذج بالفعل معرفة إشعاية حقيقية قبل أن يعين مرضانا هذا ما يعرف بالتعلم بالنقلي أما وكيل تخطيط صد القلبي فيستخدم تقنية لتصوير القلبي بالموجات فوق الصوتية لدينا إذن وكيل قابلية التفسير والملاحظة
الذي ينتج خرائطة حرارية متدرجة وثالث لدينا وكلاء التطقيق والأمان لتطقيق الامتثال والتحكم في الوصول اختبرنا الحلات الثلاثة تضخم القلبي والوذمة الرئوية والتهاب الجنبتي وذلك على 140 دراسة تصوير بالأشعة الصينية للصدري ودراسة تخطيط صد القلبي ثنائي الأبعاد معيارنا الذهبي هو أخصائي أشعة معامنا يتمتع بخبرة 24 عاما
حيث يقيم كل نتيجة ب1 أو 0 أو 1 هذه هي نتائجنا الأولية أهم النتائج الأولية على 140 مريضا هي نسبة الاتفاق بين الطبيب وأخصائي الأشعة مقابل الذكاء الاستناعي يمثل العمدان الأولان نسبة الاتفاق مثل التصوير بالأشعة الصينية للصدري فقط ثم التصوير بالأشعة الصينية للصدري مع تخطيط صد القلبي
بينما يمثل العمدان على اليمين نسبة الاستدعائي الخلاصة تاني هنا هما نسبة الاستدعائي الأولى عالية جدا من 6.90% إلى 8.90% مما يعني أن الذكاء الاستناعية نادرا ما يفوت تشخيص المرض الحقيقي وهو الأهم في الفحص أما النتيجة الثانية فهي تخطيط صد القلبي الذي أظهر تحسن ملحوظا في ضق جميع الحلات مثل تضخم القلبي والوذمة واحتقان العظامي حيث ارتفعت جميعها
كان هذا بمثابة إثبات لمفهومنا ولكن المشكلة تكمن في عدم استمرار هذا التحسني علام طاق واسع فعندما انتقلنا من 140 إلى 260 مريضا انخفضت نسبة الدقة من حوالي 8% إلى حوالي 65% وانخفضت نسبة دقة تشخيص تضخم القلبي بمقدار 13 نقطة كما انخفضت نسبة دقة تشخيص احتقان العظامي بينما بقية نسبة دقة تشخيص الوذمة ثابتة تقريبا إذن هذه ليست مشكلة تقنية بل هي ظاهرة معروفة تسمى فجوة التعميم
فالذكأ الاستناعي الذي يبدو ممتازا في بئة معينة يميل إلى تراجع عند استخدامه في مستشفيات جديدة ومع أجهزة مسحن دوئية جديدة ومع مرضى جددا وهذا يتوافق مع ما تم توثقه في عام 2018 حيث كشفت المزيد من البيانات الواقعية عن المزيد من التباين في الواقع ولا يمكن لأي نموذجا واحدا أو عتبة ثابتة رصده فإن الدرسة المستفادة بسيطا لا يوجد حل واحد يناسب الجميع لذلك
قمنا بتغيير نهجنا فبدلا من البحث عن نموذجا واحد أفضلة قمنا بدمج العديد من ماذج الخبراء تعمقا في التحليل ووسعه مستخدما العديد من الأساليب والتخصصات مع الحرس على التواصل إلى توافق في الأراء باستخدام جميع البيانات المتاحة على مدار الزمن وهو ما يعرف بالاتفاق والاختلاف والنتائج الجديدة ويعد هذا التحليل بمثابة مساعد للطبيبي وهو ليس بديلا عنه أبدا لذا فإن قابلية التفسير أمر بالغ الأهمية لبناء الثقة
لذلك نستخدم نظام براد كام يظهر براد كام المناطقة التي ركز عليها الذكاء الاستناعي ومن النقاط التقنية المهمة هنا أن براد كام يقرأ إشارة الذكاء الاستناعي من طبقة عميقة في الشبكة حيث يتم ضغط صورة الأشعة السينية ونتقريبا من 7 مربعة في 7 مربعة للصدري بأكمله وبالتالي فإن المنطقة المحددة تكون واسعة وليست دقيقة بالنسبة لمرضان تركز هذه
الإشارة بشكل أفضل على تضخ من قلبي بينما تكون أقل دقة في حلات وذمة وعائية الدماغية والنسباب الجنبي لذا يتمثل الحل تركز على المنطقة التي يحددها أخصائي الأشعة بدقة إذن في الختام تبقى دقة الاستدعاء بين صفر فاصلة
90 وصفر فاصلة 99 ثابتة حتى مع زيادة حجم البيانات من 100 إلى 140 ثم إلى 160 في 100 هذا هو المقياس الذي نستهدفه في بنية السبورة الصورة العامة هي أن النموذج الواحدة يتدهور
مع زيادة حجم البيانات لذلك نحتاج إلى الإجماع بالإضافة إلى الإشراف البشرية إذن تكون المشكلة في