Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightMachine learning techniques in HCT are an intensearea of research that needs much development and extensive supportfrom hematology and HCT societies and organizations globally as webelieve that this will be the future practice paradigm.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
The evidence-based literature on healthcare is currently expandingexponentially. The opportunities provided by the advancement inartificial intelligence (AI) tools such as machine learning are appealingin tackling many of the current healthcare challenges. Thus, AIintegration is expanding in most fields of healthcare, including the fieldof hematology. This study aims to review the current applications ofAI in the field of hematopoietic cell transplantation (HCT). A literaturesearch was done involving the following databases: Ovid MEDLINE,including In-Process and other non-indexed citations, and GoogleScholar. The abstracts of the following professional societies werealso screened: American Society of Hematology, American Society forBlood and Marrow Transplantation, and European Society for Bloodand Marrow Transplantation. The literature review showed that theintegration of AI in the field of HCT has grown remarkably in the lastdecade and offers promising avenues in diagnosis and prognosis inHCT populations targeting both pre- and post-transplant challenges.Studies of AI integration in HCT have many limitations that includepoorly tested algorithms, lack of generalizability, and limited use ofdifferent AI tools. Machine learning techniques in HCT are an intensearea of research that needs much development and extensive supportfrom hematology and HCT societies and organizations globally as webelieve that this will be the future practice paradigm.
Abstract
Sağlık hizmetine yönelik kanıta dayalı literatür günümüzde katlanarak artmaktadır. Makine öğrenimi gibi yapay zeka (YZ) araçlarındaki ilerlemenin sağladığı fırsatlar ile mevcut sağlık hizmetindeki zorlukların pek çoğunun üstesinden gelinecek gibi görünmektedir. Bu yüzden, YZ entegrasyonu sağlık hizmetinin hematoloji alanı dahil çoğu alanında artmaktadır. Bu çalışmada hematopoietik hücre transplantasyonunda (HHT) mevcut YZ uygulamalarının gözden geçirilmesi hedeflenmektedir. İzleyen veri tabanlarını içeren bir literatür taraması yapılmıştır: Ovid MEDLINE, Google Akademik, işlemde olan ve dizine eklenmemiş diğer alıntılar dahil. Aşağıdaki profesyonel derneklerin özetleri de taranmıştır: Amerikan Hematoloji Derneği, Amerikan Kan ve Kemik İliği Transplantasyon Derneği ve Avrupa Kan ve Kemik İliği Transplantasyon Derneği. Bu literatürlerin taranması ile HHT alanına YZ’nin entegrasyonunun son on yılda anlamlı ölçüde arttığı ve transplant öncesi ve sonrası zorlukların hedeflendiği HHT popülasyonun teşhis ve prognozunda umut vaat eden yollar sunduğu görülmüştür. HHT’ye YZ’nin entegrasyonu ile ilgili çalışmalar, yetersiz test edilmiş algoritmalar, genelleştirilebilme eksikliği ve farklı YZ araçlarının sınırlı kullanımı gibi pek çok sınırlamalara sahiptir. Geleceğin uygulama paradigması olacağına inandığımız HHT’de makine öğrenim teknikleri, daha fazla gelişmeye ve hematolojiden, HHT derneklerinden ve organizasyonlarından yoğun desteğe ihtiyaç duyan araştırmanın yoğun olduğu bir alandır.