[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
برای داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
اخلاق نشر::
تسهیلات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
  اعضای هیات تحریریه
Dr. Vahid Rahmanian
Dr. Hadi Tehrani
Dr. Javad Javan Noughabi
Dr. Karamatollah Rahmanian
Dr.Hassan Doosti
Dr. Bahareh Shateri Amiri
Dr. Saleh Babazadeh
Dr. Farzan Madadizadeh
Dr. Solmaz Mohammadi
Dr. Mojtaba Ehsanifar
Dr.Yaser Sarikhani Khorami
Dr. Narjes Hazar
Dr. Nader Sharifi
Dr. 
Azizollah Dehghan
Dr. 
Hamidreza Majidiani
Dr. 
Ali Dehghani
 
..
DOAJ
..
فرم تعهد نویسندگان
..
فرمت ارسال مقالات
..
Creative Commons Licence
..
ICMJE
..
Jhrd style for Endnote
..
:: ::
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
شناسایی فرصت‌ها و چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص و مدیریت اولیه و تریاژ بیماران ترومایی در فوریت‌های پیش‌بیمارستانی: مطالعه‌ای به روش فراترکیب کیفی
علیرضا رحیمی*
کمیته تحقیقات و فناوری دانشجویی، دانشگاه علوم پزشکی البرز، کرج، ایران ، rahimi.b@ut.ac.ir
چکیده:   (13 مشاهده)
سابقه و هدف: این پژوهش با هدف تحلیل و شناسایی فرصت‌ها و چالش‌های کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص و مدیریت اولیه و تریاژ بیماران ترومایی در فوریت‌های پیش‌بیمارستانی انجام شد. هدف، ارائه نقشه‌راهی کاربردی برای سیاست‌گذاری و پیاده‌سازی ایمن این فناوری است. 

مواد و روش‌ها: این مطالعه با رویکرد کیفی و به روش فراترکیب (سنتزپژوهی) انجام شده است. جستجوی نظام‌مند در پایگاه‌های داده معتبر برای مقالات اصیل در بازه زمانی ۲۰۱۵ تا ۲۰۲۶ (۱۳۹۴ تا ۱۴۰۴) صورت گرفت. پس از غربالگری مطالعات بر اساس دستورالعمل استاندارد پریزما، داده‌های مقالات منتخب با استفاده از چک‌لیست استخراج و با روش تحلیل محتوای مضمونی (TCA) مورد تجزیه‌وتحلیل قرار گرفتند. روایی و پایایی یافته‌ها نیز بر اساس معیارهای لینکلن و گوبا ارزیابی و تأیید شد.

یافته‌ها: از مجموع ۲۲۱ مقاله بازیابی‌شده، در نهایت ۲۴ مطالعه واجد شرایط وارد فرآیند تحلیل شدند. یافته‌ها نشان داد که کاربرد هوش مصنوعی از یک سو ظرفیت بالایی در تحول فرآیندهای بالینی و عملیاتی ایجاد می‌کند؛ این ظرفیت‌ها شامل تحول در ارتقای دقت تریاژ، پایش هوشمند بیماران، پشتیبانی از تصمیم‌گیری، بهینه‌سازی لجستیک و مستندسازی کارآمد است. از سوی دیگر، تحقق این فرصت‌ها در گرو غلبه بر طیف گسترده‌ای از موانع شامل؛ مسائل  داده‌ای و اطلاعاتی، محدودیت‌های زیرساختی و فنی، محدودیت‌های الگوریتمی، موانع انسانی و سازمانی، مسائل اخلاقی و حقوقی است.

نتیجه گیری: اگرچه هوش مصنوعی با ایجاد فرصت‌هایی نظیر پایش هوشمند و ارتقای دقت تریاژ، پتانسیل دگرگونی در مدیریت زمان طلایی تروما را دارد، اما استقرار آن با چالش‌های پنج‌گانه چندوجهی روبه‌رو است. نتایج نشان داد، ترجمه موفق این فرصت‌ها به عمل بالینی پایدار، صرفاً با ارتقای فناوری امکان‌پذیر نیست؛ بلکه نیازمند یک دگردیسی سیستمی، رویکرد یکپارچه و اتخاذ سیاست‌های مبتنی بر شواهد برای غلبه همزمان بر موانع زیرساختی، انسانی و قانونی است.
واژه‌های کلیدی: هوش مصنوعی، تروما، اورژانس پیش‌بیمارستانی، فراترکیب، فرصت‌ها، چالش‌ها
متن کامل [PDF 1680 kb]   (4 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: تخصصي
فهرست منابع
1. Alberdi, F., García, I., Atutxa, L., & Zabarte, M. (2014). Epidemiology of severe trauma. Medicina Intensiva (English Edition), 38(9), 580-588. [DOI:10.1016/j.medine.2014.06.002]
2. Toy, J., Warren, J., Wilhelm, K., Putnam, B., Whitfield, D., Gausche‐Hill, M., ... & Goolsby, C. (2024). Use of artificial intelligence to support prehospital traumatic injury care: A scoping review. JACEP Open, 5(5), e13251. [DOI:10.1002/emp2.13251]
3. Mercer, S., Park, C., & Tarmey, N. T. (2015). Human factors in complex trauma. BJA Education, 15(5), 231-236. [DOI:10.1093/bjaceaccp/mku043]
4. Voskens, F. J., van Rein, E. A., van der Sluijs, R., Houwert, R. M., Lichtveld, R. A., Verleisdonk, E. J., ... & van Heijl, M. (2018). Accuracy of prehospital triage in selecting severely injured trauma patients. JAMA surgery, 153(4), 322-327. [DOI:10.1001/jamasurg.2017.4472]
5. Fuller, G., Pandor, A., Essat, M., Sabir, L., Buckley-Woods, H., Chatha, H., ... & Turner, J. (2021). Diagnostic accuracy of prehospital triage tools for identifying major trauma in elderly injured patients: a systematic review. Journal of Trauma and Acute Care Surgery, 90(2), 403-412. [DOI:10.1097/TA.0000000000003039]
6. Chee, M. L., Chee, M. L., Huang, H., Mazzochi, K., Taylor, K., Wang, H., ... & Liu, N. (2023). Artificial intelligence and machine learning in prehospital emergency care: A scoping review. Iscience, 26(8). [DOI:10.1016/j.isci.2023.107407]
7. Adebayo, O., Bhuiyan, Z. A., & Ahmed, Z. (2023). Exploring the effectiveness of artificial intelligence, machine learning and deep learning in trauma triage: A systematic review and meta-analysis. Digital health, 9, 20552076231205736. [DOI:10.1177/20552076231205736]
8. Abe, D., Inaji, M., Hase, T., Takahashi, S., Sakai, R., Ayabe, F., ... & Maehara, T. (2022). A prehospital triage system to detect traumatic intracranial hemorrhage using machine learning algorithms. JAMA Network Open, 5(6), e2216393-e2216393. [DOI:10.1001/jamanetworkopen.2022.16393]
9. Amiot, F., & Potier, B. (2025). Artificial intelligence (AI) and emergency medicine: balancing opportunities and challenges. JMIR Medical Informatics, 13(1), e70903. [DOI:10.2196/70903]
10. Lee, A. T., Ramasamy, R. K., & Subbarao, A. (2025). Barriers to and Facilitators of Technology Adoption in Emergency Departments: A Comprehensive Review. International Journal of Environmental Research and Public Health, 22(4), 479. [DOI:10.3390/ijerph22040479]
11. Clark, M., & Severn, M. (2023). Artificial intelligence in prehospital emergency health care. Canadian Journal of Health Technologies, 3(8). [DOI:10.51731/cjht.2023.712]
12. Mallon, O., Lippert, F., & Pilot, E. (2025). Artificial intelligence in prehospital emergency care systems in low-and middle-income countries: cure or curiosity? Insights from a qualitative study. Frontiers in Public Health, 13, 1632029. [DOI:10.3389/fpubh.2025.1632029]
13. Short, E. C. (1931). Curriculum studies methodology (M. Mehrmohammadi et al., Trans., 2008 ed.). Tehran: SAMT Publications. [In Persian].
14. Sandelowski, M., & Barroso, J. (2006). Handbook for synthesizing qualitative research. Springer Publishing Company.
15. Lincoln, Y. S., & Guba, E. G. (1985). Naturalistic Inquiry. Beverly Hills, CA: Sage Publications, Inc. [DOI:10.1016/0147-1767(85)90062-8]
16. Kamali, Y. (2017). The methodology of meta synthesis and implications for public policy. Politics Quarterly, 47(3), 721-736. [In Persian].
17. Goto, T., Camargo, C. A., Faridi, M. K., Yun, B. J., & Hasegawa, K. (2019). Machine learning approaches for predicting critical outcomes in emergency department triage. Annals of Emergency Medicine, 73(4), 416-425.
18. Spangler, D., Hermansson, T., Smekal, D., & Blomberg, H. (2020). A machine learning model for prediction of trauma patient mortality and injury severity using prehospital data. Scandinavian Journal of Trauma, Resuscitation and Emergency Medicine, 28, 65.
19. Wong, A., Otles, E., Donnelly, J. P., Krumm, A., McCullough, J., DeTroyer‑Cooley, O., Pestrue, J., Phillips, M., Konye, J., & Penoza, C. (2020). External validation of a widely implemented proprietary sepsis prediction model in hospitalized patients. JAMA Internal Medicine, 180(8), 1065-1070. [DOI:10.1001/jamainternmed.2021.2626]
20. Jang, Y., Kim, K., & Lee, S. (2021). Dynamic ambulance redeployment using reinforcement learning for emergency medical services. Computers & Industrial Engineering, 157, 107323.
21. Lau, Y., Cheung, N., & Wong, H. (2023). Predicting ambulance transport time using advanced regression models to optimize trauma team activation. Prehospital Emergency Care, 27(2), 250-258.
22. Hwang, J., Kim, Y., Lee, J., & Park, S. (2022). Artificial intelligence-assisted point‑of‑care ultrasound for rapid trauma assessment: A clinical evaluation study. Ultrasound in Medicine & Biology, 48(7), 1300-1309.
23. Suh, M., Park, J., & Kim, H. (2021). Augmented reality-assisted emergency procedures using artificial intelligence guidance. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 25(12), 4572-4580.
24. Goss, F., Zhou, L., Weiner, M., & Zhou, Y. (2021). Natural language processing for clinical documentation improvement and automated medical record abstraction. Journal of Biomedical Informatics, 118, 103789.
25. Eppich, W., Cheng, A., & Grant, V. (2015). Promoting excellence and reflective learning in simulation (PEARLS): Development and rationale for a blended approach to healthcare simulation debriefing. Simulation in Healthcare, 10(2), 106-115. [DOI:10.1097/SIH.0000000000000072]
26. Gianfrancesco, M. A., Tamang, S., Yazdany, J., & Schmajuk, G. (2018). Potential biases in machine learning algorithms using electronic health record data. JAMA Internal Medicine, 178(11), 1544-1547. [DOI:10.1001/jamainternmed.2018.3763]
27. Lehne, M., Sass, J., Essenwanger, A., Schepers, J., & Thun, S. (2019). Why digital medicine depends on interoperability. npj Digital Medicine, 2, 79. [DOI:10.1038/s41746-019-0158-1]
28. Scott, R. E., Mars, M., & Hebert, M. (2020). Telehealth in emergency and disaster response: Challenges and opportunities. Journal of Telemedicine and Telecare, 26(10), 579-585.
29. Alwasel, K., Jones, A., & Kumar, N. (2021). Edge computing for healthcare monitoring systems: Challenges and opportunities in mobile medical environments. IEEE Access, 9, 128-142.
30. Futoma, J., Simons, M., Panch, T., Doshi‑Velez, F., & Celi, L. A. (2020). The myth of generalisability in clinical research and machine learning in health care. The Lancet Digital Health, 2(9), e489-e492. [DOI:10.1016/S2589-7500(20)30186-2]
31. Tonekaboni, S., Joshi, S., McCradden, M. D., & Goldenberg, A. (2019). What clinicians want: Contextualizing explainable machine learning for clinical end use. npj Digital Medicine, 2, 76.
32. Sendak, M. P., Gao, M., Nichols, M., Lin, A., & Balu, S. (2020). Machine learning in health care: A critical appraisal of challenges and opportunities. npj Digital Medicine, 3, 17.
33. Cabitza, F., Rasoini, R., & Gensini, G. F. (2017). Unintended consequences of machine learning in medicine. JAMA, 318(6), 517-518. [DOI:10.1001/jama.2017.7797]
34. Obermeyer, Z., Powers, B., Vogeli, C., & Mullainathan, S. (2019). Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science, 366(6464), 447-453. [DOI:10.1126/science.aax2342]
35. Price, W. N., Gerke, S., & Cohen, I. G. (2019). Potential liability for physicians using artificial intelligence. JAMA, 322(18), 1765-1766. [DOI:10.1001/jama.2019.15064]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA


XML   English Abstract   Print



بیانیه دسترسی آزاد: این مقاله تحت شرایط مجوز بین‌المللی  (Creative Commons Attribution 4.0 International License; CC BY 4.0) منتشر شده است. این مجوز استفاده، توزیع و بازتولید آزادانه اثر را در هر رسانه یا قالبی مجاز می‌داند، مشروط بر آنکه به اثر اصلی به‌طور مناسب استناد شود.
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
Iranian journal of Health Research and Development
Persian site map - English site map - Created in 0.1 seconds with 52 queries by YEKTAWEB 4777