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

एमआईटी के शोधकर्ताओं ने एक प्रणाली विकसित की है जो वायरलेस रेडियो सिग्नल और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) पर निर्भर करती है ताकि यह पता लगाया जा सके कि जब रोगी स्व-वितरित दवा लेते हैं तो त्रुटियों का पता लगाया जा सके। यह नई प्रगति दी जा सकती है कि डॉक्टरों के आदेशों का पालन नहीं करने वाले रोगियों की चौंकाने वाली संख्या दी जा सकती है, जिससे हर साल हजारों मौतें और अरबों डॉलर की चिकित्सा लागत होती है।

प्रणाली वायरलेस सेंसिंग और एआई को एक साथ उपयोग करके निर्धारित करती है कि जब एक रोगी इंसुलिन पेन या इनहेलर का उपयोग कर रहा है। संभावित त्रुटियों का पता लगाया जाता है जब एक रोगी स्व-वितरित दवा लेता है।

डीना कताबी एमआईटी में एंड्रयू और एर्ना विटेरी प्रोफेसर हैं। कताबी के शोध समूह ने नई प्रणाली विकसित करने के लिए जिम्मेदार था।

“कुछ पिछले काम बताते हैं कि 70% रोगी अपने इंसुलिन का उपयोग निर्धारित अनुसार नहीं करते हैं, और कई रोगी इनहेलर का उपयोग ठीक से नहीं करते हैं,” कताबी कहते हैं।

शोधकर्ताओं के अनुसार, नई प्रणाली घर में स्थापित की जा सकती है और रोगियों और देखभालकर्ताओं को दवा त्रुटि के बारे में अलर्ट कर सकती है, जो अनावश्यक अस्पताल के दौरे को कम करने में मदद करती है।

शोध पिछले महीने नेचर मेडिसिन पत्रिका में प्रकाशित हुआ था। अध्ययन के प्रमुख लेखकों में एमआईटी के कंप्यूटर साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लेबोरेटरी (सीएसएआईएल) में पीएचडी छात्र मिंगमिन झाओ और कोसोवो में प्रिसhtina विश्वविद्यालय में वर्तमान संकाय सदस्य और एमआईटी में पूर्व विजिटिंग वैज्ञानिक क्रेश्निक होटी शामिल हैं। शोध के सह-लेखकों में रटगर्स विश्वविद्यालय में वर्तमान संकाय सदस्य और सीएसएआईएल के पूर्व पोस्टडॉक हाओ वांग और सीएसएआईएल पीएचडी छात्र अनिरुद्ध रघु शामिल हैं।

दवा वितरण तंत्र

कई दवाओं को 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। “सभी छोटे चरण आवश्यक हैं ताकि दवा को उसके सक्रिय साइट पर ठीक से वितरित किया जा सके।”

प्रत्येक अतिरिक्त चरण के साथ अधिक त्रुटियों के अवसर आते हैं, जो तब और बढ़ जाते हैं जब कोई फार्मासिस्ट मौजूद नहीं होता है। चूंकि रोगी अक्सर इसके बारे में जाने बिना गलतियां करते हैं, इसलिए टीम ने एक स्वचालित प्रणाली बनाने का लक्ष्य रखा।

नई प्रणाली में तीन व्यापक चरण हैं, जो एक सेंसर के साथ शुरू होता है जो 10-मीटर त्रिज्या के भीतर रोगी 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 क्या एक रोगी इनहेलर या इंसुलिन पेन का उपयोग कर रहा है। अंतिम चरण प्रणाली के लिए रोगी या स्वास्थ्य देखभाल प्रदाता को अलर्ट करना है जब दवा के स्व-वितरण में त्रुटि का पता लगाया जाता है।

“इस प्रणाली के बारे में एक अच्छी बात यह है कि इसके लिए रोगी 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 संशोधित 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 प्रशिक्षित किया गया था ताकि यह उदाहरण आंदोलनों को कर सके। सुदृढ़ सीखने के माध्यम से, नेटवर्क ने 96 प्रतिशत इंसुलिन पेन प्रशासन और 99 प्रतिशत इनहेलर के उपयोग का सफलतापूर्वक पता लगाया।

किसी भी त्रुटि की पहचान करने के बाद, नेटवर्क उन्हें सही भी कर सकता है। उचित दवा प्रशासन समान अनुक्रम का अनुसरण करता है, जिसका अर्थ है कि प्रणाली विशिष्ट चरणों में किसी भी विचलन की पहचान कर सकती है। उस जानकारी को तब रोगी या उनके डॉक्टर को भेजा जा सकता है, जो तकनीक को सही करने में मदद करता है।

“इसे चरणों में तोड़कर, हम न केवल देख सकते हैं कि रोगी 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।

“इस समस्या को हल करने का एक विकल्प 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।