Medicina Transfusional: de AB0 à IA (Inteligência Artificial)

Autor pessoal: 
Cees Th. Smit Sibinga; Simon Lin Linwood;
Título original: 
Transfusion Medicine: From AB0 to AI (Artificial Intelligence)
Resumo: 

A transfusão de sangue de humano para humano tornou-se uma realidade clínica por volta da virada do século XIX com a descoberta dos antígenos dos grupos sanguíneos A e B, o que permitiu a compatibilidade entre o sangue do doador saudável e o receptor. Durante o século passado, a necessidade de documentação e arquivamento precisos de dados dos grupos sanguíneos e de compatibilidade tornou-se uma questão crescente. A Segunda Guerra Mundial deu um impulso específico no desenvolvimento com a introdução do primeiro processamento mecânico primitivo de dados, permitindo rastreabilidade e recuperação de dados mais seguras. O desenvolvimento simultâneo de melhores tecnologias de coleta e preservação permitiu o armazenamento e o transporte de sangue. A introdução do aprendizado de máquina na automação dos equipamentos contribuiu para a uniformização e padronização, seguida pelo desenvolvimento de algoritmos de aprendizado profundo para prever as necessidades e compatibilidade de transfusão, contribuindo para a melhoria da segurança do cuidado ao paciente.
 

Resumo original: 
Transfusion of blood from human to human became a clinical reality around the turn of the 19th century with the discovery of the blood group antigens A and B, which allowed compatibility between the blood of the healthy donor and the recipient. During the past century the need for accurate documentation and archiving of blood group and compatibility data became an increasing issue. World War II provided a specific boost in the development with the introduction of the first primitive mechanical data processing allowing a more secure traceability and retrievability of data. Simultaneous development of better collection and preservation technologies allowed banking and transportation of blood. The introduction of machine learning in automation of equipment contributed to uniformity and standardization, followed by the development of deep learning algorithms to predict transfusion needs and compatibility, contributing to improved safety of patient care.
ISBN: 
10.36255/exon-publications-digital-health-transfusion-medicine
Data de publicação: 
2023
Idioma do conteúdo: 
Inglês
País de publicação: 
Estados Unidos
Editora: 
Review