एक नया एआई सिस्टम जो मिर्गी से पीड़ित लोगों के लिए अधिक आशा प्रदान कर सकता है

जैसा कि Endgadget रिपोर्ट करता है, दो एआई शोधकर्ताओं ने एक ऐसी प्रणाली बनाई है जो मिर्गी से पीड़ित लोगों के लिए नई आशा प्रदान कर सकती है – एक प्रणाली जो “99.6-प्रतिशत सटीकता के साथ मिर्गी के दौरे की भविष्यवाणी कर सकती है,” और दौरे से एक घंटे पहले ऐसा कर सकती है।

यह पहली नई प्रगति नहीं होगी, क्योंकि पहले नीदरलैंड्स के एइंडहोवन में टेक्निकल यूनिवर्सिटी (टीयू) के शोधकर्ताओं ने एक स्मार्ट आर्म ब्रेसलेट विकसित किया था जो रात के समय मिर्गी के दौरे की भविष्यवाणी कर सकता है। लेकिन नए एआई सिस्टम की सटीकता और कम समय-सीमा जैसा कि आईईईई स्पेक्ट्रम नोट करता है, दुनिया भर के लगभग 50 मिलियन लोगों को जो मिर्गी से पीड़ित हैं (विश्व स्वास्थ्य संगठन के आंकड़ों के आधार पर) अधिक आशा प्रदान करता है। इनमें से 70 प्रतिशत रोगियों को समय पर दवा लेने पर दौरे को नियंत्रित किया जा सकता है।

नया एआई सिस्टम हिशाम दाउद और मैग्डी बayoutomi द्वारा लुइसियाना विश्वविद्यालय में बनाया गया है, और इसे “मौजूदा भविष्यवाणी विधियों से एक बड़ा कदम” कहा जा रहा है। जैसा कि हिशाम दाउद, दो शोधकर्ताओं में से एक ने जो प्रणाली विकसित की है, “अप्रत्याशित दौरे के समय के कारण, मिर्गी का रोगियों पर मजबूत मनोवैज्ञानिक और सामाजिक प्रभाव पड़ता है।

जैसा कि बताया गया है, “प्रत्येक व्यक्ति में अद्वितीय मस्तिष्क पैटर्न होते हैं, जो दौरे की सटीक भविष्यवाणी करना मुश्किल बना देता है।” अब तक, पहले से मौजूद मॉडल दो-चरण प्रक्रिया में दौरे की भविष्यवाणी करते थे, “जहां मस्तिष्क पैटर्न को मैन्युअल रूप से निकालना होता है और फिर एक वर्गीकरण प्रणाली लागू की जाती है,” जो दाउद के अनुसार दौरे की भविष्यवाणी करने में समय जोड़ता है।

अपने दृष्टिकोण में, जो एक अध्ययन में 24 जुलाई को आईईईई ट्रांज़ैक्शन ऑन बायोमेडिकल सर्किट्स एंड सिस्टम में प्रकाशित किया गया है, “विशेषता निष्कर्षण और वर्गीकरण प्रक्रिया को एक एकल स्वचालित प्रणाली में मिलाया जाता है, जो पहले और अधिक सटीक दौरे की भविष्यवाणी को सक्षम बनाता है।”

अपनी प्रणाली की सटीकता को और बढ़ाने के लिए दाउद और बayoutomi ने “एक अन्य वर्गीकरण दृष्टिकोण को शामिल किया है जिसमें एक गहरा शिक्षण एल्गोरिदम रोगी की मस्तिष्क गतिविधि के स्थानिक-समयिक विशेषताओं को विभिन्न इलेक्ट्रोड स्थानों से निकालता है और विश्लेषण करता है, जो उनके मॉडल की सटीकता को बढ़ाता है।” चूंकि “ईईजी रीडिंग में विद्युत गतिविधि के कई ‘चैनल’ शामिल हो सकते हैं,” भविष्यवाणी प्रक्रिया को और तेज़ करने के लिए, दो शोधकर्ताओं ने “एक अतिरिक्त एल्गोरिदम लागू किया है जो विद्युत गतिविधि के सबसे उपयुक्त भविष्यवाणी चैनलों की पहचान करता है।”

पूरी प्रणाली को फिर बोस्टन चिल्ड्रन हॉस्पिटल में 22 रोगियों पर परीक्षण किया गया। जबकि नमूना आकार छोटा था, प्रणाली बहुत सटीक (99.6%) साबित हुई, और “प्रति घंटे 0.004 झूठे अलार्म के साथ कम झूठे सकारात्मक प्रवृत्ति थी।”

जैसा कि दाउद ने समझाया, अगला कदम “एल्गोरिदम को प्रोसेस करने के लिए एक अनुकूलित कंप्यूटर चिप का विकास होगा। “हम वर्तमान में एक कुशल हार्डवेयर [डिवाइस] के डिज़ाइन पर काम कर रहे हैं जो इस एल्गोरिदम को तैनात करता है, जिसमें सिस्टम का आकार, पावर खपत, और लेटेंसी जैसे कई मुद्दों पर विचार किया जा रहा है ताकि यह रोगी के लिए आरामदायक तरीके से व्यावहारिक अनुप्रयोग के लिए उपयुक्त हो।”