​מיילדות | Obstetrics

כללי:

עולם המיילדות מתאפיין ברצף טיפולי באם ובעובר/ילוד, (החל מתכנון ההיריון, טיפולי פוריות מהלך ההיריון והלידה וכלה במעקב אחר הילוד עד שחרורו מבית החולים). הרצף הטיפולי נפרש על פני תחומים קליניים מגוונים דוגמת מעקב אמבולטורי, אשפוז במקרי הריון בסיכון גבוה, חדר לידה ויולדות. בנוסף התחום כולל ביצוע פעולות הרדמה ופרוצדורות כירורגיות. מלווה את התהליך העברת מידה דו כיוונית בין ביה"ח והקהילה. תקשורת עם הקהילה וגורמי תמיכה אחרים. זהו אחד התחומים המורכבים והמאתגרים מבחינת השימוש בשיטות הבינה המלאכותית לצרכי שיפור הטיפול וייעול השירותים הניתנים. מתוך כך, המרכז הרפואי נותן דגש לפיתוח תשתיות המידע המתאימות לאיסוף ועיבוד כמות הנתונים העצומה והמגוונת (Big data) ופועל לפיתוח מוצרים מבוססי בינה מלאכותית (AI). כיום מרבית נתוני תחום המיילדות מאוגדים בענן. הקמת תשתית חדר המחקר מאפשרת שימוש בשיטות הבינה המלאכותית (AI) לזיהוי מצבים ומגמות קליניות ומניעת הדרדרות במצב הקליני של המטופל וחיזוי תוצאים אימהיים ונאונטליים (של הילודים).

נתונים:

הנתונים הקליניים הייחודיים לתחום כוללים מעקב מרפאתי אחר אם ועובר, פניות למיון, ניטור עוברי במיון וניטור רציף  בחדר הלידה. כל נתוני חדר הלידה וחדר הניתוח המיילדותי ) ונתונים על הילודים, נתוני פעולות הרדמה ופרוצדורות כירורגיות, שיטות הדמיה ייחודיות (דוגמת אולטרסאונד מיילדותי)  ומידע על טיפול ומעקב הריון בקהילה ובבית החולים. מחוברים לכך נתוני הרשומה הקלינית המלאה, מעקב מדדים פיזיולוגיים, מאזן נוזלים, אומדנים קליניים ייחודיים וכלליים, אבחנות ופרוצדורות, נתוני מעבדה, דימות, טיפול תרופתי, כמו גם נתונים תפעוליים ואחרים.

שיטה:

המידע המאוגד מצוי בענן במבנה ארגז חול (Sandbox) הינו מובנה (Structured Data) ושאינו מובנה (Unstructured Data). סוג מידע זה מחייב שימוש במתודולוגיות שונות לעיבוד וניתוח טקסט חופשי (דוגמת NLP). סך המידע מאפשר שימוש בכלים מתחום הלמידה החישובית (Machine Learning), הלמידה העמוקה (Deep Learning), עיבוד טקסט וכדומה.

שיתופי פעולה: