एआई सिस्टम स्व-प्रशासित दवा में त्रुटियों का पता लगाता है

एमआईटी के शोधकर्ताओं ने एक प्रणाली विकसित की है जो वायरलेस रेडियो सिग्नल और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग करके स्व-दवा प्रशासन में त्रुटियों का पता लगाती है। यह नई प्रणाली एक बड़ा प्रभाव डाल सकती है, क्योंकि डॉक्टरों के आदेशों का पालन नहीं करने वाले मरीजों की संख्या चौंकाने वाली है, जिससे हर साल हजारों मौतें और अरबों डॉलर की चिकित्सा लागत होती है।

यह प्रणाली वायरलेस सेंसिंग और एआई का उपयोग करके निर्धारित करती है कि जब एक मरीज इंसुलिन पेन या इनहेलर का उपयोग कर रहा है। संभावित त्रुटियों का पता लगाने के लिए यह प्रणाली मरीजों द्वारा स्व-प्रशासन दवा का पता लगाती है।

डीना कातबी एमआईटी में एंड्रू और एर्ना विटेरी प्रोफेसर हैं। कातबी के शोध समूह ने इस नई प्रणाली को विकसित करने के लिए जिम्मेदार था।

“कुछ पिछले कार्यों के अनुसार, 70% से अधिक मरीज अपने इंसुलिन को निर्धारित के अनुसार नहीं लेते हैं, और कई मरीज इनहेलर का सही तरीके से उपयोग नहीं करते हैं,” कातबी कहते हैं।

शोधकर्ताओं के अनुसार, यह नई प्रणाली घर में स्थापित की जा सकती है और मरीजों और देखभाल करने वालों को दवा त्रुटि के बारे में अलर्ट कर सकती है, जिससे अनावश्यक अस्पताल के दौरे कम हो सकते हैं।

इस शोध को पिछले महीने नेचर मेडिसिन पत्रिका में प्रकाशित किया गया था।नेचर मेडिसिन। इस अध्ययन के प्रमुख लेखकों में मिंगमिन झाओ, एमआईटी के कंप्यूटर साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लेबोरेटरी (सीएसएआईएल) में पीएचडी छात्र, और क्रेशनिक होती, एमआईटी में पूर्व आगंतुक वैज्ञानिक और कोसोवो में प्रिसhtina विश्वविद्यालय में वर्तमान संकाय सदस्य शामिल हैं। इस शोध के सह-लेखकों में हाओ वांग, सीएसएआईएल के पूर्व पोस्टडॉक और वर्तमान में रटगर्स विश्वविद्यालय में संकाय सदस्य, और अनिरुद्ध रघु, सीएसएआईएल पीएचडी छात्र शामिल हैं।

दवा वितरण तंत्र

कई दवाओं के लिए जटिल वितरण तंत्र की आवश्यकता होती है।

“उदाहरण के लिए, इंसुलिन पेन को प्राइम करने की आवश्यकता होती है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि अंदर कोई हवा के बुलबुले नहीं हैं। और इंजेक्शन के बाद, आपको 10 सेकंड के लिए पकड़ना होगा,” झाओ कहते हैं। “इन सभी छोटे चरणों की आवश्यकता होती है ताकि दवा को उसके सक्रिय साइट पर ठीक से पहुंचाया जा सके।”

प्रत्येक अतिरिक्त चरण के साथ अधिक त्रुटियों की संभावना बढ़ जाती है, जो तब और बढ़ जाती है जब कोई फार्मासिस्ट मौजूद नहीं होता है। चूंकि मरीज अक्सर इस बात को महसूस किए बिना गलतियां करते हैं, इसलिए टीम ने एक स्वचालित प्रणाली बनाने का लक्ष्य रखा।

इस नई प्रणाली में तीन व्यापक चरण हैं, जो एक सेंसर के साथ शुरू होते हैं जो 10 मीटर की दूरी के भीतर मरीज की गतिविधियों को ट्रैक करता है। यह चरण रेडियो तरंगों के माध्यम से किया जाता है जो उनके शरीर से परावर्तित होती हैं। फिर, एआई परावर्तित संकेतों को देखता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि मरीज एक इनहेलर या इंसुलिन पेन का उपयोग कर रहा है या नहीं। अंतिम चरण यह है कि प्रणाली मरीज या स्वास्थ्य देखभाल प्रदाता को अलर्ट करती है जब दवा के स्व-प्रशासन में त्रुटि का पता चलता है।

“इस प्रणाली की एक अच्छी बात यह है कि इसके लिए मरीज को कोई सेंसर पहनने की आवश्यकता नहीं है,” झाओ कहते हैं। “यह यहां तक कि अवरोधों के माध्यम से भी काम कर सकता है, जैसे कि आप अपने राउटर के एक अलग कमरे में होने पर भी अपने वाई-फाई तक पहुंच सकते हैं।”

सेंसर और न्यूरल नेटवर्क

सेंसर घर की पृष्ठभूमि में बैठता है और एआई का उपयोग करके मॉड्यूलेटेड रेडियो तरंगों की व्याख्या करता है। एक न्यूरल नेटवर्क विकसित किया गया था ताकि दवा के उपयोग में पैटर्न का पता लगाया जा सके, और इसे उदाहरण आंदोलनों को करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था। पुनरावृत्ति सीखने के माध्यम से, नेटवर्क ने 96 प्रतिशत इंसुलिन पेन प्रशासन और 99 प्रतिशत इनहेलर उपयोग का सफलतापूर्वक पता लगाया।

किसी भी त्रुटि की पहचान करने के बाद, नेटवर्क इसे ठीक करने में भी सक्षम है। उचित दवा प्रशासन समान अनुक्रमों का पालन करता है, जिसका अर्थ है कि प्रणाली विशिष्ट चरणों में किसी भी विचलन की पहचान कर सकती है। यह जानकारी तब मरीज या उनके डॉक्टर को भेजी जा सकती है, जो तकनीक में सुधार करने में मदद करती है।

“इसे चरणों में तोड़कर, हम न केवल देख सकते हैं कि मरीज अपने डिवाइस का कितनी बार उपयोग कर रहा है, बल्कि उनकी प्रशासन तकनीक का मूल्यांकन भी कर सकते हैं ताकि यह देखा जा सके कि वे कितनी अच्छी तरह कर रहे हैं,” झाओ कहते हैं।

“एक वैकल्पिक तरीका यह समस्या का समाधान करने के लिए कैमरे स्थापित करना है,” झाओ जारी रखते हैं। “लेकिन वायरलेस सिग्नल का उपयोग करना बहुत कम आक्रामक है। यह लोगों की उपस्थिति को नहीं दिखाता है।”

टीम के अनुसार, यह नई प्रणाली अंततः अन्य दवाओं के लिए अनुकूलित की जा सकती है न्यूरल नेटवर्क को पुन: प्रशिक्षित करके।