स्वास्थ्य
कृत्रिम बुद्धिमत्ता फिंगर-प्रिक ग्लूकोज परीक्षणों के अंत को ला सकती है
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग नए प्रौद्योगिकी को विकसित करने के लिए किया गया था जो एक गैर-इनवेसिव सेंसर का उपयोग करके ईसीजी के माध्यम से कम ग्लूकोज स्तर का पता लगा सकती है। यह कच्चे ईसीजी सिग्नल से हाइपोग्लाइसेमिक घटनाओं का पता लगाने में सक्षम है। इस प्रौद्योगिकी को वार्विक विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित किया गया था, जिसमें डॉ लियांद्रो पेचिया शामिल थे।
वर्तमान में, कंटिन्यूअस ग्लूकोज मॉनिटर (सीजीएम) का उपयोग किया जाता है, और वे हाइपोग्लाइसेमिक पता लगाने के लिए उपलब्ध हैं। वे एक इनवेसिव सेंसर का उपयोग करके इंटरस्टिशियल द्रव में ग्लूकोज को माप सकते हैं, जिसमें एक छोटी सुई होती है। यह फिर अलार्म और डेटा को एक प्रदर्शन उपकरण पर भेजता है। अक्सर, उन्हें दिन में दो बार इनवेसिव फिंगर-प्रिक रक्त ग्लूकोज स्तर परीक्षणों के साथ कैलिब्रेट करने की आवश्यकता होती है।
डॉ लियांद्रो पेचिया की टीम ने वार्विक विश्वविद्यालय में 13 जनवरी को एक पेपर प्रकाशित किया, जिसका शीर्षक था “प्रेसिजन मेडिसिन और कृत्रिम बुद्धिमत्ता: हाइपोग्लाइसेमिक घटनाओं का पता लगाने के लिए डीप लर्निंग पर एक पायलट अध्ययन”। यह नेचर स्प्रिंगर जर्नल साइंटिफिक रिपोर्ट्स में प्रकाशित हुआ था।
इस पेपर ने साबित किया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (डीप लर्निंग) के नवीनतम विकास का उपयोग कच्चे ईसीजी सिग्नल से हाइपोग्लाइसेमिक घटनाओं का पता लगाने के लिए किया जा सकता है, जो गैर-इनवेसिव पोर्टेबल सेंसर के माध्यम से प्राप्त किए जाते हैं।
स्वस्थ स्वयंसेवकों के साथ दो पायलट अध्ययन किए गए, और उन्होंने पाया कि औसत संवेदनशीलता और विशिष्टता हाइपोग्लाइसेमिक पता लगाने के लिए वर्तमान सीजीएम प्रदर्शन के समान है, लेकिन यह गैर-इनवेसिव है।
डॉ लियांद्रो पेचिया वार्विक विश्वविद्यालय के इंजीनियरिंग स्कूल से हैं।
“फिंगरपिक कभी भी सुखद नहीं होते हैं और कुछ परिस्थितियों में विशेष रूप से कठिन होते हैं। रात के दौरान फिंगरपिक लेना निश्चित रूप से अप्रिय है, खासकर पेडियाट्रिक आयु के रोगियों के लिए।”
“हमारी नवाचार में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कुछ ईसीजी बीट्स के माध्यम से स्वचालित रूप से हाइपोग्लाइसीमिया का पता लगाने के लिए किया गया था। यह प्रासंगिक है क्योंकि ईसीजी को किसी भी परिस्थिति में, सोने के दौरान भी पता लगाया जा सकता है।”
शोधकर्ताओं द्वारा उपयोग किया गया मॉडल वार्विक मॉडल कहलाता है, और यह प्रत्येक विषय में हाइपोग्लाइसेमिक घटना के दौरान ईसीजी में परिवर्तन को उजागर करता है। शोधकर्ताओं ने प्रत्येक विषय के अपने डेटा के साथ एआई मॉडल को प्रशिक्षित किया। चूंकि इतने सारे अंतर-विषयक अंतर हैं, इसलिए कोहोर्ट डेटा का उपयोग करके सिस्टम को प्रशिक्षित करने से समान परिणाम नहीं मिलेंगे। एक अधिक प्रभावी दृष्टिकोण व्यक्तिगत चिकित्सा होगी जो नए सिस्टम पर आधारित है।
यह संभव है कि वार्विक वैज्ञानिकों की विधि इतनी प्रभावी थी क्योंकि एआई एल्गोरिदम विषय के अपने डेटा के साथ प्रशिक्षित होते हैं।
“कोहोर्ट ईसीजी डेटा पर प्रशिक्षित एआई एल्गोरिदम का प्रदर्शन इन अंतर-विषयक अंतरों से बाधित होगा,” पेचिया कहते हैं।
“हमारा दृष्टिकोण पता लगाने वाले एल्गोरिदम को व्यक्तिगत रूप से ट्यून करने की अनुमति देता है और जोर देता है कि हाइपोग्लाइसेमिक घटनाएं व्यक्तियों में ईसीजी को कैसे प्रभावित करती हैं। इस जानकारी के आधार पर, चिकित्सक प्रत्येक व्यक्ति के लिए चिकित्सा को अनुकूलित कर सकते हैं। स्पष्ट रूप से, व्यापक जनसंख्या में इन परिणामों की पुष्टि करने के लिए अधिक नैदानिक अनुसंधान की आवश्यकता है। यही कारण है कि हम भागीदारों की तलाश कर रहे हैं।”
सिर्फ कोने के आसपास
चिकित्सा क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता इस प्रौद्योगिकी के लिए एक प्रमुख संभावित उपयोग है। वर्तमान अनुप्रयोग पहले से ही बहुत प्रभावशाली हैं, और वे आगे बढ़ना जारी रखेंगे। यह नई प्रौद्योगिकी मधुमेह रोगियों के लिए दैनिक जीवन के सबसे असहज पहलुओं में से एक को हल कर सकती है, और यह फिंगर-प्रिक परीक्षणों के अंत को ला सकती है जो आवश्यक हैं।
अक्सर, ध्यान मुख्य चिकित्सा प्रगति पर होता है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कारण हो सकती है, जैसे कि बीमारियों का इलाज करना और बहुत सटीक सर्जिकल ऑपरेशन करना। यह सब सच है, और यह निश्चित रूप से चिकित्सा क्षेत्र में प्रमुख प्रगति लाएगा, जो तब समाज में भी ऐसा ही करेगा। एक समय आएगा जब रोबोट अधिकांश सर्जिकल प्रक्रियाओं को करेंगे, दवाएं और इलाज विकसित करेंगे, और लगभग सभी अन्य कल्पनीय चीजें करेंगे। हालांकि, वार्विक विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित प्रौद्योगिकी के प्रकार के साथ, या प्रोस्थेटिक्स और कृत्रिम त्वचा जैसी रोबोटिक्स में अन्य प्रगति, कृत्रिम बुद्धिमत्ता जल्द ही इन चिकित्सा स्थितियों के साथ रहने वाले लोगों के दैनिक जीवन को बदल देगी। हमें भविष्य के लिए प्रमुख चिकित्सा प्रगति देखने के लिए इंतजार नहीं करना होगा, जो सैकड़ों मिलियन लोगों के जीवन को बदल देगी, वह सिर्फ कोने के आसपास है।
