Ключевые выводы из исследования
Исследование показало, что методы расчета потери крови (CBL) значительно переоценивают кровопотерю по сравнению с методом, основанным на весе (WBBL). Существуют умеренные положительные корреляции между WBBL и обоими методами CBL, однако различия в оценках делают методы CBL неактуальными для клинической практики и исследований.
Улучшение клинических услуг
Понимание различий между методами оценки потери крови может помочь клиникам улучшить диагностику и лечение послеродового кровотечения (PPH), что, в свою очередь, может снизить уровень материнской смертности.
Искусственный интеллект и новые технологии
Рекомендуется использовать AI для анализа данных о кровопотере, что может помочь в более точной оценке состояния пациенток и в принятии клинических решений. Технологии, такие как машинное обучение, могут быть использованы для предсказания риска PPH на основе исторических данных.
Рекомендации по внедрению
- Начать с пилотного проекта, в котором будут использоваться оба метода оценки потери крови.
- Собрать и проанализировать данные о результатах для определения точности каждого метода.
- Внедрить AI-решения для автоматизации сбора и анализа данных.
- Обучить медицинский персонал использованию новых технологий и интерпретации данных.
- Оценить результаты и внести коррективы в клинические протоколы на основе полученных данных.
Контакт для AI решений в медицинском управлении
Telegram: https://t.me/itinai
Linkedin: https://www.linkedin.com/company/itinai/
