ردیابی علائم مبتنی بر هوش مصنوعی در مدیریت پوست حساس مزمن

بیماری های حساس مزمن پوستروزاکیا، درماتیت آتوپیک و درماتیت سبورویک با فوران های غیرقابل پیش بینی، شدت علائم متفاوت و عوامل پیچیده مشخص می شوند. مدیریت این شرایط بیش از ارزیابی های گاه به گاه نیاز دارد؛ آن را به دنبال کردن طولی برای شناسایی الگوها، جلوگیری از شعله های آتش و تنظیم درمان به طور فعال نیاز دارد. تحلیلگر تصویربرداری پوست پرو-A MEICET از هوش مصنوعی برای جمع آوری داده های چند طیف در طول زمان استفاده می کند و مشاهدات قطعی را به یک برنامه مراقبت مداوم و عملی تبدیل می کند که علل ریشه ای حساسیت را برطرف می کند.

تجزیه و تحلیل طولی علائم در میان حالت ها

هوش مصنوعی پرو-As داده های چند حالت تصویربرداری را برای ردیابی معیارهای حساس پوست ترکیب می کند:

• تصویربرداری با نور قطبی عرضی (CPL) فعالیت عروقی را کنترل می کند، که نشانه ی اصلی رزاسه است. هوش مصنوعی داده های CPL را برای شناسایی الگوها جمع آوری می کند، به عنوان مثال، افزایش فصلی قرمز شدن (متعلق به آب و هوای سرد) یا شعله های پس از ورزش که استفاده پیشگیرانه از مواد ضد التهابی را هدایت می کند.
• تصویربرداری نور قطبی موازی (PPL) عملکرد موانع رو نشان میدهد، که برای درماتیت آتوپیه حیاتیه. هوش مصنوعی گرایش هایی مانند تضعیف یکپارچگی موانع را در زمان استرس یا با برخی غذاها نشان می دهد، که باعث ایجاد تعدیل در فرمول های مرطوب کننده یا تغییرات رژیم غذایی می شود.
• تصویربرداری UV سطح پورفیرین را تشخیص می دهد (که با فعالیت میکروبی در پوست حساس مبتلا به آکنه مرتبط است). هوش مصنوعی افزایش پورفیرین را با عواملی مانند آب و هوای مرطوب یا برخی محصولات مراقبت از پوست مرتبط می کند، که درمان های ضد میکروبی را هدایت می کند.

برای یک بیمار مبتلا به رزاسه، تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی ممکن است نشان دهد که قرمز شدن تشخیص داده شده توسط CPL 24 تا 48 ساعت پس از مصرف الکل بدتر می شود اطلاعاتی که بیمار را قادر می سازد از عوامل محرک اجتناب کند و پزشک برای تجویز درمان های پیشگیرانه برای رویدادهای اجتماعی.

پیش بینی و پیشگیری از شعله های آتش

هدف نهایی درمان پوست حساس مزمن جلوگیری از فوران قبل از وقوع آن است. هوش مصنوعی پرو-As از داده های تاریخی برای شناسایی الگوهای پیشگام استفاده می کند:

• کاهش نمرات مانع PPL (از تصویربرداری PPL) 3-5 روز قبل از یک فوران شناخته شده درماتیت آتوپیک، نیاز به افزایش فرکانس مرطوب کننده یا اضافه کردن یک استروئید موضعی خفیف را نشان می دهد.
• افزایش تدریجی فعالیت عروقی CPL (بدون قرمز شدن آشکار) در یک بیمار با رزاسه پیش بینی یک شعله ور شدن قریب الوقوع است، که منجر به مداخله زودهنگام با اسید آزیلائیک یا آنتی بیوتیک های خوراکی می شود.

این پیش بینی ها مراقبت را از واکنش به پیشگیرانه تغییر می دهند. به جای درمان یک فوران کامل، پزشکان می توانند تغییرات ظریف را که پیش از آن رخ می دهد، کاهش شدت علائم و بهبود کیفیت زندگی بیمار را بررسی کنند.

اصلاحات درمان شخصی

بیماری های مزمن نیاز به اصلاحات مداوم در درمان دارند و هوش مصنوعی تضمین می کند که این اصلاحات بر اساس داده ها انجام شود:

• برای بیماران مبتلا به درتیت آتوپیک که از مهار کننده های کالسینورین موضعی استفاده می کنند، AI نمرات مانع PPL را ردیابی می کند تا تعیین کند چه زمانی باید به دوز نگهداری (مستحکم، نمرات بالا) یا افزایش (نمرات کاهش) کاهش یابد.
• بیماران مبتلا به رزاسه که تحت درمان لیزری با رنگ پالس شده هستند، هوش مصنوعی داده های CPL را تجزیه و تحلیل می کند تا فواصل جلسه را بهینه کند، فواصل کوتاه تر در فصل های پرفشاری، فواصل طولانی تر در زمانی که فعالیت عروقی پایدار است.

این شخصی سازی از رویکرد "یک دوز برای همه" اجتناب می کند و اطمینان حاصل می کند که درمان ها نه به اندازه کافی استفاده نمی شوند (که باعث بروز شعله های آتشین می شود) و نه بیش از حد استفاده می شوند (از خطر افزایش عوارض جانبی).

افزایش تعامل بیمار

بیماران مبتلا به پوست حساس مزمن اغلب احساس بی قدرت بودن در برابر وضعیت خود می کنند. گزارش های روند تولید شده توسط هوش مصنوعی Pro-As که بهبود عملکرد مانع، کاهش قرمز شدن یا ثبات پورفیرین ها را به تصویر می کشند نشان می دهد که تلاش های آنها (پایش به مراقبت از پوست، اجتناب از عوامل تحریک کننده) در حال کار است:

• بیمار مبتلا به درتیت آتوپیک می تواند اسکن PPL را ببیند که عملکرد مانع را پس از 6 ماه استفاده مداوم از سرامید بهبود می بخشد، که انگیزه حفظ مداوم را ایجاد می کند.
• بیمار رزاسه که داده های روند CPL را مشاهده می کند که کاهش قرمز شدن را با استفاده از کرم ضد آفتاب مرتبط می کند، بیشتر احتمال دارد که از محافظت از آفتاب محافظت کند.

با ساخت پیشرفت های ملموس، ردیابی مبتنی بر هوش مصنوعی مشارکت بیمار و پزشک را تقویت می کند، که سنگ بنای مدیریت موفقیت آمیز بیماری های مزمن است.

پرو-آ آنالیزر تصویربرداری پوست مراقبت های حساس پوست مزمن را از یک سری مداخله های بحران به یک فرآیند پیش بینی شده و ساختاری تبدیل می کند. با استفاده از هوش مصنوعی برای ردیابی علائم، پیش بینی بروز بیماری و شخصی سازی درمان، این روش به پزشکان و بیماران امکان می دهد تا حساسیت را با اطمینان و کنترل مدیریت کنند.