ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული ავტონომიური ტრავმის მართვა: გადაუდებელი დახმარების ტრანსფორმაცია სამხედრო და სამოქალაქო გარემოში
DOI:
https://doi.org/10.52340/healthecosoc.2025.09.01.11ანოტაცია
შესავალი: ტრავმის დროს დროული დახმარება გადამწყვეტია როგორც სამხედრო, ისე სამოქალაქო საგანგებო სიტუაციებში სიკვდილიანობის შემცირებისათვის. ხელოვნური ინტელექტის სფეროში ბოლო დროს განვითარებულმა ტექნოლოგიებმა გააჩინა ახალი შესაძლებლობები დიაგნოსტიკის, ტრიაჟის და ლოგისტიკური კოორდინაციის ავტონომიური სისტემებით გასაუმჯობესებლად. მიუხედავად ამისა, კვლავ არსებობს სერიოზული ხარვეზი ამ ტექნოლოგიების ტრავმის მართვის სისტემებში ინტეგრირებაში. მეთოდოლოგია:
ჩატარდა სისტემატური ლიტერატურის მიმოხილვა, რათა შეფასებულიყო ტრავმის მართვაში AI-ზე დაფუძნებული ავტონომიური სისტემების ეფექტიანობა. მოძიება ჩატარდა მონაცემთა ბაზებში PubMed, Scopus და Web of Science, რომლებიც მოიცავდა 2000 წლის იანვრიდან 2025 წლის აპრილამდე გამოქვეყნებულ სტატიებს. ძიების საკვანძო ტერმინები იყო: „AI ტრავმის მართვაში“, „ოქროს საათი“, „ავტონომიური სამედიცინო სისტემები“ და „გადაუდებელი რეაგირება“. შედეგები: AI სისტემებმა აჩვენეს მაღალი დიაგნოსტიკური სიზუსტე (AUC 0.88–0.92) და მნიშვნელოვანი გაუმჯობესება ტრიაჟის ეფექტიანობაში (მაგ., ლოდინის დროის შემცირება 18.7 წუთით). ავტონომიური ევაკუაცია დრონების საშუალებით სიკვდილიანობას ამცირებს დაახლოებით 30%-ით, ხოლო სწრაფი ქირურგიული ოპერაცია ასოცირდება სიკვდილიანობის 66%-ით შემცირებასთან. როგორც სამხედრო, ისე სამოქალაქო კონტექსტში გამოყენებისას გადარჩენის მაჩვენებელი აღემატებოდა 86%-ს. AI-ის მიერ გაუმჯობესებული ძირითადი სფეროები მოიცავდა ტრავმის აღმოჩენას, პაციენტების პრიორიტეტიზაციას, ევაკუაციის ლოგისტიკას და შედეგების პროგნოზირებას. დისკუსია:
AI-ზე დაფუძნებული სისტემები აძლიერებს ტრავმის მართვის ყველა ეტაპს, განსაკუთრებით კი „ოქროს საათში“. მიუხედავად მათი ეფექტიანობისა, პრობლემებად რჩება მონაცემთა მიკერძოება, ტრავმის განსხვავებული დროითი დინამიკა და ეთიკური საკითხები. შემოთავაზებულია გადაწყვეტილებები, როგორებიცაა ოფლაინ რეჟიმში მოქმედი მობილური აპლიკაციები და რეალურ დროში გადაწყვეტილების მხარდამჭერი ინსტრუმენტები. საჭიროა დამატებითი კვლევა AI მოდელების ვალიდაციისა და მათი რესურსებით შეზღუდულ გარემოში ოპტიმიზაციისთვის. დასკვნა: AI-ზე დაფუძნებულ ავტონომიურ ტრავმის მართვის სისტემებს აქვთ მნიშვნელოვანი პოტენციალი როგორც გადარჩენის გაუმჯობესების, ისე ოპერაციული ეფექტიანობის ზრდისათვის სამხედრო და სამოქალაქო საგანგებო სიტუაციებში. ამ ტექნოლოგიების ინტეგრირება ტრავმის რეაგირების პროტოკოლებში შეიძლება გახდეს გადაუდებელი დახმარების ახალი სტანდარტი და მნიშვნელოვნად შეამციროს სიკვდილიანობა.
წყაროები
1. Bledsoe, B. E. (2002). The golden hour: Fact or fiction? Emergency Medical Services, 31(6), 105–106. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12078402/
2. Chatfield-Ball, C., Boyle, P., Autier, P., van Wees, S. H., & Sullivan, R. (2015). Lessons learned from the casualties of war: Battlefield medicine and its implication for global trauma care. Journal of the Royal Society of Medicine, 108(3), 93–100. https://doi.org/10.1177/0141076815570923
3. Char, D. S., Shah, N. H., & Magnus, D. (2018). Implementing machine learning in health care—Addressing ethical challenges. New England Journal of Medicine, 378(11), 981–983. https://doi.org/10.1056/NEJMp1714229
4. Cowley, R. A. (1975). A total emergency medical system for the state of Maryland. Maryland State Medical Journal, 24(7), 37–45.
5. Davenport, T., & Kalakota, R. (2019). The potential for artificial intelligence in healthcare. Future Healthcare Journal, 6(2), 94–98. https://doi.org/10.7861/futurehosp.6-2-94
6. Elhaddad, M., Farag, M., & Abdelaziz, A. (2024). AI-driven clinical decision support systems: An ongoing pursuit of potential. Cureus, 16(4), Article e57728. https://doi.org/10.7759/cureus.57728
7. Gauff, A. M., Mitchell, A. K., & Marion, D. W. (2024). Potential applications and ethical considerations for artificial intelligence in traumatic brain injury management. Journal of Clinical Medicine, 13(14), Article 4123. https://doi.org/10.3390/jcm13144123
8. Hamilton, A. J., Patel, S., & Smith, J. (2021). Machine learning and artificial intelligence: Applications in healthcare epidemiology. Antimicrobial Stewardship & Healthcare Epidemiology, 1(1), Article e28. https://doi.org/10.1017/ash.2021.192
9. Hampel, H., Toschi, N., Babiloni, C., & Lista, S. (2021). Artificial intelligence and machine learning in Alzheimer’s disease: A systematic review. Frontiers in Aging Neuroscience, 13, Article 683340. https://doi.org/10.3389/fnagi.2021.683340
10. Khorram-Manesh, A., Goniewicz, K., Burkle, F. M., & Robinson, Y. (2022). Review of military casualties in modern conflicts—The re-emergence of casualties from armored warfare. Military Medicine, 187(5–6), e645–e651. https://doi.org/10.1093/milmed/usab108
11. Kotwal, R. S., Howard, J. T., Orman, J. A., Tarpey, B. W., Bailey, J. A., & Champion, H. R. (2016). The effect of a golden hour policy on the morbidity and mortality of combat casualties. JAMA Surgery, 151(1), 15–24. https://doi.org/10.1001/jamasurg.2015.3104
12. Lerner, E. B., & Moscati, R. M. (2001). The golden hour: Scientific fact or medical “urban legend”? Academic Emergency Medicine, 8(7), 758–760. https://doi.org/10.1111/j.1553-2712.2001.tb00201.x
13. Liu, N. T., Salinas, J., & Holcomb, J. B. (2023). Artificial intelligence and machine learning for hemorrhagic trauma care. Military Medical Research, 10(1), Article 6. https://doi.org/10.1186/s40779-023-00443-2
14. Meyer, L. M., Smith, J., & Johnson, K. (2022). Artificial intelligence in acute care: A systematic review, conceptual synthesis, and research agenda. International Journal of Medical Informatics, 163, Article 104784. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2022.104784
15. Newgard, C. D., Schmicker, R. H., Hedges, J. R., Trickett, J. P., Davis, D. P., & Bulger, E. M. (2010). Emergency medical services intervals and survival in trauma: Assessment of the “golden hour” in a North American prospective cohort. Annals of Emergency Medicine, 55(3), 235–246. https://doi.org/10.1016/j.annemergmed.2009.07.024
16. News Intervention. (2021). Kargil: Do not lament the death of a warrior in battlefield. https://www.newsintervention.com/kargil-do-not-lament-the-death-of-a-warrior-in-battlefield/
17. Pamplin, J. C., Remondelli, M. H., Fisher, N., & Quinn, M. T. (2025). Fully autonomous casualty care on the future battlefield. Military Medicine, 190(3–4), 81–85. https://doi.org/10.1093/milmed/usae377
18. Piliuk, K., Tomilin, O., & Goniewicz, K. (2023). Artificial intelligence in emergency medicine: A systematic literature review. International Journal of Medical Informatics, 180, Article 105274. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2023.105274
19. Rai, K. M., Kale, R., Mohanty, S. K., & Singh, R. (2011). Treatment of casualties in a forward hospital of Indian Army: Nine year experience. Medical Journal Armed Forces India, 60(1), 20–24. https://doi.org/10.1016/S0377-1237(04)80151-5
20. Rajkomar, A., Dean, J., & Kohane, I. (2019). Machine learning in medicine. New England Journal of Medicine, 380(14), 1347–1358. https://doi.org/10.1056/NEJMra1814259
21. Recent trends in evacuation, triage, and the “golden hour”. (2017). ResearchGate. https://www.researchgate.net/publication/264420313_RECENT_TRENDS_IN_EVACUATION_TRIAGE_AND_THE_'GOLDEN_HOUR'
22. The golden hour of casualty care: Rapid handoff to surgical team is associated with improved survival in war-injured US service members. (2024). Annals of Surgery, 279(1), 1–7. https://doi.org/10.1097/SLA.0000000000005956
23. Worsham, V., Gonzalez, E., Kucia, M., & Smith, J. (2024). Army medicine and artificial intelligence: Transforming the future battlefield. Military Review, May–June, 130–141. https://www.armyupress.army.mil/Journals/Military-Review/English-Edition-Archives/May-June-2024/MJ-24-Army-Medicine-AI/
24. Zhang, Y., Li, J., & Wang, H. (2022). Machine learning for acute appendicitis diagnosis. Journal of Emergency Medicine, 62(3), 345–353. https://doi.org/10.1016/j.jemermed.2021.09.012
25. Chatfield-Ball, C., Boyle, P., Autier, P., van Wees, S. H., & Sullivan, R. (2015). Lessons learned from the casualties of war: Battlefield medicine and its implication for global trauma care. Journal of the Royal Society of Medicine, 108(3), 93–100. https://doi.org/10.1177/0141076815570923
ჩამოტვირთვები
გამოქვეყნებული
როგორ უნდა ციტირება
გამოცემა
სექცია
ლიცენზია
საავტორო უფლებები (c) 2025 ჯანდაცვის პოლიტიკა, ეკონომიკა და სოციოლოგია
ეს ნამუშევარი ლიცენზირებულია Creative Commons Attribution 4.0 საერთაშორისო ლიცენზიით .
