fa 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 تخصصي Special پژوهشي Original <strong>سابقه و هدف</strong>: 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.&nbsp;<br> <br> <strong>مواد و روش‌ها:</strong> 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.<br> <br> <strong>یافته‌ها:</strong> 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&nbsp; داده‌ای و اطلاعاتی، محدودیت‌های زیرساختی و فنی، محدودیت‌های الگوریتمی، موانع انسانی و سازمانی، مسائل اخلاقی و حقوقی است.<br> <br> <strong>نتیجه گیری</strong>: 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. <strong>Background:</strong> This research aimed to analyze and identify the opportunities and challenges of applying artificial intelligence (AI) in the pre-hospital emergency setting for the diagnosis, initial management, and triage of trauma patients. The objective is to provide a practical roadmap for the policymaking and safe implementation of this technology.<br> <br> <strong>Methods:</strong> This qualitative study was conducted using a meta‑synthesis (research synthesis) approach. A systematic search was performed in major scientific databases to identify original articles published between 2015 and 2026 (1394&ndash;1404 in the Iranian calendar). After screening the studies based on the PRISMA guidelines, data from the eligible articles were extracted using a structured checklist and analyzed through thematic content analysis (TCA). The trustworthiness of the findings was assessed and confirmed according to Lincoln and Guba&rsquo;s criteria.<br> <br> <strong>Results:</strong> Out of a total of 221 retrieved articles, 24 eligible studies were included in the analysis. The findings indicated that AI application, on one hand, possesses significant potential to transform clinical and operational processes. These potentials include enhancing triage accuracy, intelligent patient monitoring, decision support, logistics optimization, and efficient documentation. On the other hand, realizing these opportunities is contingent upon overcoming a wide range of obstacles, including data and information issues, infrastructural and technical limitations, algorithmic constraints, human and organizational barriers, and ethical and legal considerations.<br> <br> <strong>Conclusion</strong>: Although AI, by enabling intelligent monitoring and improving triage accuracy, has the potential to revolutionize the management of the &ldquo;golden hour&rdquo; in trauma care, its implementation is confronted with five multifaceted categories of challenges. The results indicate that the successful translation of these opportunities into sustainable clinical practice cannot be achieved solely through technological advancement; rather, it requires systemic transformation, an integrated approach, and the adoption of evidence‑based policies to simultaneously address infrastructural, human, and legal barriers.&nbsp; &nbsp;&nbsp;<br> <br> <strong>Keywords:</strong> <span style="color:#2980b9;">Artificial intelligence, trauma, prehospital emergency care, meta‑synthesis, opportunities, challenges</span> <hr><strong>Acknowledgments:&nbsp;</strong>The author thanks the Student Research and Technology Committee of Alborz University of Medical Sciences for providing research facilities.<br> <br> <strong>Availability of data and materials:&nbsp;</strong>The data generated and analyzed during this study are available from the author upon request.<br> <br> <strong>Competing interests:&nbsp;</strong>The author declares no competing interests.<br> <br> <strong>Consent for publication</strong>: Not applicable, as this study used secondary data.<br> <br> <strong>Ethics approval and consent to participate</strong>: This study was conducted in accordance with the principles of the Declaration of Helsinki.<br> <br> <strong>Funding:&nbsp;</strong>This research received no financial support.<br> <br> <strong>Author contributions</strong>: Alireza Rahimi was solely responsible for all aspects of this study, including conceptualization, study implementation, data analysis, and manuscript preparation. هوش مصنوعی, تروما, اورژانس پیش‌بیمارستانی, فراترکیب, فرصت‌ها, چالش‌ها 92 116 http://jhrd.trjums.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-207-1&slc_lang=fa&sid=1 Alireza Rahimi علیرضا رحیمی rahimi.b@ut.ac.ir 1130284360 Yes Student Research Committee, Alborz University of Medical Sciences, Karaj, Iran کمیته تحقیقات و فناوری دانشجویی، دانشگاه علوم پزشکی البرز، کرج، ایران