الإنتان هو مرض حرج ذو معدل وفيات مرتفع، وتُعد التعرف المبكر والإدارة الدقيقة له من التحديات الكبيرة التي تواجه المجال الطبي. تعتمد أدوات التقييم التقليدية على البيانات الثابتة، مما يعجز عن تلبية احتياجات مراقبة الحالة الديناميكية والعلاج الفردي. توفر الذكاء الاصطناعي (AI) من خلال دمج البيانات السريرية متعددة الأبعاد حلولًا جديدة للتنبيه المبكر للإنتان، وتصنيف المخاطر، وتحديد الأنماط الفرعية، ودعم اتخاذ القرار العلاجي. ومع ذلك، يظل التطبيق السريري للذكاء الاصطناعي مقيدًا بجودة البيانات، وقابلية تفسير النماذج، ونقص الأطر التنظيمية الأخلاقية. تستعرض هذه الورقة بشكل منهجي أحدث التقدمات في مجال إدارة الإنتان باستخدام الذكاء الاصطناعي: يمكن لنماذج التعلم الآلي والتعلم العميق التعرف على المخاطر المبكرة من البيانات الزمنية، مما يحقق التنبيه المبكر؛ ويساعد التعلم غير المراقب في تحليل التغاير في الإنتان وتقسيم الأنماط الفرعية التي تختلف في التوقعات والاستجابة للعلاج؛ على مستوى العلاج، بدأ الذكاء الاصطناعي في تقديم دعم اتخاذ القرار لتطبيقات دقيقة في الترطيب، والأدوية الوعائية، والمضادات الحيوية. يجب أن يركز التطوير المستقبلي على بناء مجموعات بيانات متعددة المراكز عالية الجودة، وتطوير خوارزميات قابلة للتفسير، والتحقق من الفعالية السريرية عبر الدراسات المستقبلية، بهدف إنشاء نموذج تشخيص وعلاج تعاوني يركز على الطبيب ويدعمه الذكاء الاصطناعي، مما يوفر مرجعًا لتحسين توقعات مرضى الإنتان.

الذكاء الاصطناعي;الإنتان;التعلم الآلي;التنبيه المبكر;دعم اتخاذ القرار