Artwork

Treść dostarczona przez Hebrew University האוניברסיטה העברית. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez Hebrew University האוניברסיטה העברית lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.
Player FM - aplikacja do podcastów
Przejdź do trybu offline z Player FM !

בינה מלאכותית בחדר הלידה | ד"ר מיכל ליפשיץ

29:38
 
Udostępnij
 

Manage episode 366494996 series 3485416
Treść dostarczona przez Hebrew University האוניברסיטה העברית. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez Hebrew University האוניברסיטה העברית lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.

ד"ר מיכל ליפשיץ, אחות חוקרת באגף נשים ויולדות בהדסה וחברת סגל בבה"ס לאחיות בפקולטה לרפואה באוניברסיטה העברית ואחות חוקרת באגף נשים ויולדות בהדסה עין כרם, עמדה בראש צוות חוקרות וחוקרים שפיתח מודל חדש של בינה מלאכותית שיכול לחזות באופן מיטבי את הסיכוי ללידה בריאה וקלה, ולעומתה את הסיכוי לצורך בניתוח קיסרי דחוף.

המודל החדשני, מספרת ד"ר ליפשיץ, הוזן בנתונים רפואיים של למעלה ממאה אלף יולדות. מאגר הנתונים מכיל מידע על היולדת והעובר, מהיסטוריה רפואית ועד לנתונים המתקבלים בזמן אמת במהלך הלידה עצמה, כמו קצב התקדמות הלידה, פתיחת צוואר הרחם ועוד. כך, יכול המודל לזהות את רמת הסיכון של היולדת ומהלך הלידה.

מטרת המודל היא להפוך למערכת תומכת החלטה שתעזור לצוות הרפואי לנתב באופן הטוב ביותר את המשאבים בחדר הלידה; להציב את הצוותים הרפואיים המנוסים ביותר בלידות בסיכון גבוהה, לדאוג ליולדות בסיכון ולהעריך מצבי מצוקה שבהם נמצא העובר וכך למנוע סיבוכים ולהגן על היולדת והילוד. לפי ד"ר ליפשיץ, הממצאים יכולים לשפר משמעותית את יעילות המערכת ולהפחית את שיעור הסיבוכים בלידות, כבר בעתיד הקרוב.

בנוסף, שוחחנו עם ד"ר ליפשיץ על השילוב המעניין בין עבודתה כאחות בחדר לידה - עבודה שכולה מגע אישי עם היולדת - לבין עבודתה עם מודל ממוחשבים של בינה מלאכותית, שהיא ההפך הגמור ממגע אישי.

  continue reading

121 odcinków

Artwork
iconUdostępnij
 
Manage episode 366494996 series 3485416
Treść dostarczona przez Hebrew University האוניברסיטה העברית. Cała zawartość podcastów, w tym odcinki, grafika i opisy podcastów, jest przesyłana i udostępniana bezpośrednio przez Hebrew University האוניברסיטה העברית lub jego partnera na platformie podcastów. Jeśli uważasz, że ktoś wykorzystuje Twoje dzieło chronione prawem autorskim bez Twojej zgody, możesz postępować zgodnie z procedurą opisaną tutaj https://pl.player.fm/legal.

ד"ר מיכל ליפשיץ, אחות חוקרת באגף נשים ויולדות בהדסה וחברת סגל בבה"ס לאחיות בפקולטה לרפואה באוניברסיטה העברית ואחות חוקרת באגף נשים ויולדות בהדסה עין כרם, עמדה בראש צוות חוקרות וחוקרים שפיתח מודל חדש של בינה מלאכותית שיכול לחזות באופן מיטבי את הסיכוי ללידה בריאה וקלה, ולעומתה את הסיכוי לצורך בניתוח קיסרי דחוף.

המודל החדשני, מספרת ד"ר ליפשיץ, הוזן בנתונים רפואיים של למעלה ממאה אלף יולדות. מאגר הנתונים מכיל מידע על היולדת והעובר, מהיסטוריה רפואית ועד לנתונים המתקבלים בזמן אמת במהלך הלידה עצמה, כמו קצב התקדמות הלידה, פתיחת צוואר הרחם ועוד. כך, יכול המודל לזהות את רמת הסיכון של היולדת ומהלך הלידה.

מטרת המודל היא להפוך למערכת תומכת החלטה שתעזור לצוות הרפואי לנתב באופן הטוב ביותר את המשאבים בחדר הלידה; להציב את הצוותים הרפואיים המנוסים ביותר בלידות בסיכון גבוהה, לדאוג ליולדות בסיכון ולהעריך מצבי מצוקה שבהם נמצא העובר וכך למנוע סיבוכים ולהגן על היולדת והילוד. לפי ד"ר ליפשיץ, הממצאים יכולים לשפר משמעותית את יעילות המערכת ולהפחית את שיעור הסיבוכים בלידות, כבר בעתיד הקרוב.

בנוסף, שוחחנו עם ד"ר ליפשיץ על השילוב המעניין בין עבודתה כאחות בחדר לידה - עבודה שכולה מגע אישי עם היולדת - לבין עבודתה עם מודל ממוחשבים של בינה מלאכותית, שהיא ההפך הגמור ממגע אישי.

  continue reading

121 odcinków

Усі епізоди

×
 
Loading …

Zapraszamy w Player FM

Odtwarzacz FM skanuje sieć w poszukiwaniu wysokiej jakości podcastów, abyś mógł się nią cieszyć już teraz. To najlepsza aplikacja do podcastów, działająca na Androidzie, iPhonie i Internecie. Zarejestruj się, aby zsynchronizować subskrypcje na różnych urządzeniach.

 

Skrócona instrukcja obsługi