अध्ययन से पता चलता है कि कैसे एआई यह अनुमान लगा सकता है कि कौन डिमेंशिया विकसित करेगा

एक नए बड़े पैमाने पर अध्ययन से निष्कर्ष निकला है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) उन लोगों का अनुमान लगा सकती है जो स्मृति क्लिनिक में भाग लेते हैं और दो साल के भीतर डिमेंशिया विकसित करेंगे। एआई यह अनुमान 92 प्रतिशत सटीकता दर के साथ लगा सकती है।

अध्ययन में संयुक्त राज्य अमेरिका में 15,300 से अधिक रोगियों के डेटा का उपयोग किया गया था, और शोध एक्सेटर विश्वविद्यालय द्वारा किया गया था।

छिपे हुए पैटर्न की पहचान

यह तकनीक पहले डेटा में छिपे हुए पैटर्न की पहचान करती है और फिर यह सीखती है कि कौन से लोग सबसे अधिक जोखिम में हैं। एल्गोरिदम डिमेंशिया के गलत निदान की संख्या को भी कम करने में मदद कर सकता है।

अध्ययन जामा नेटवर्क ओपन में प्रकाशित किया गया था और अल्जाइमर रिसर्च यूके द्वारा वित्त पोषित किया गया था।

शोधकर्ताओं ने अमेरिका में 30 राष्ट्रीय अल्जाइमर समन्वय केंद्र स्मृति क्लिनिकों के नेटवर्क में भाग लेने वाले लोगों के डेटा का विश्लेषण किया। भाग लेने वाले, जिन्हें अध्ययन की शुरुआत में डिमेंशिया नहीं था, विभिन्न समस्याओं का अनुभव कर रहे थे जो स्मृति और मस्तिष्क कार्य से संबंधित थीं।

अध्ययन 2005 और 2015 के बीच हुआ था, और दस में से एक प्रतिभागी को दो साल के भीतर स्मृति क्लिनिक में जाने के बाद डिमेंशिया का नया निदान मिला। मशीन लर्निंग मॉडल, जिसकी 92 प्रतिशत सटीकता थी, दो अन्य मौजूदा शोध विधियों की तुलना में इन मामलों का अनुमान लगाने में बहुत अधिक सटीक था।

गलत निदान को उलटना

अध्ययन से एक और नई खोज यह थी कि लगभग आठ प्रतिशत डिमेंशिया निदान गलत प्रतीत होते थे, और निदान को अंततः उलट दिया गया था। इन असंगत निदानों में, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम ने 80 प्रतिशत से अधिक को सटीक रूप से पहचाना।

प्रोफेसर डेविड लेवेलिन एक्सेटर विश्वविद्यालय में आधारित एक एलन ट्यूरिंग फेलो हैं। उन्होंने नए अध्ययन की देखरेख की।

“अब हम कंप्यूटरों को सिखा सकते हैं कि वे दो साल के भीतर डिमेंशिया विकसित होने वाले लोगों का अनुमान लगा सकते हैं,” प्रोफेसर लेवेलिन ने कहा “हम यह भी सीखने के लिए उत्साहित हैं कि हमारा मशीन लर्निंग दृष्टिकोण उन रोगियों की पहचान करने में सक्षम था जो गलत तरीके से निदान किए गए थे। इसका नैदानिक अभ्यास में अनुमान लगाने को कम करने और निदान मार्ग को काफी हद तक बेहतर बनाने की क्षमता है, जिससे परिवारों को आवश्यक समर्थन तक तेजी से और सटीक रूप से पहुंचाया जा सकता है।”

डॉ। जेनिस रैन्सन विश्वविद्यालय में शोध सहयोगी हैं।

“हम जानते हैं कि डिमेंशिया एक अत्यधिक भयभीत स्थिति है। स्मृति क्लिनिकों में मशीन लर्निंग को एकीकृत करने से निदान अधिक सटीक हो सकता है, जिससे गलत निदान के कारण होने वाली अनावश्यक परेशानी कम हो सकती है,” डॉ। रैन्सन ने कहा।

टीम अब क्लिनिकों में मशीन लर्निंग विधि के व्यावहारिक उपयोग का मूल्यांकन करने के लिए अनुवर्ती अध्ययन करने का इरादा रखती है।

डॉ। रोसा सांचो अल्जाइमर रिसर्च यूके में शोध प्रमुख हैं।

“कृत्रिम बुद्धिमत्ता में डिमेंशिया के कारण रोगों के शुरुआती पता लगाने की क्षमता है और निदान प्रक्रिया को क्रांतिकारी बना सकती है जो उन लोगों के लिए चिंता का विषय है जो खुद को या अपने प्रियजनों को लक्षण दिखा रहे हैं,” सांचो ने कहा। “यह तकनीक मौजूदा वैकल्पिक दृष्टिकोणों पर एक महत्वपूर्ण सुधार है और डॉक्टरों को जीवन शैली में बदलाव की सिफारिश करने और उन लोगों की पहचान करने के लिए एक आधार प्रदान कर सकती है जो समर्थन या गहन मूल्यांकन से लाभान्वित हो सकते हैं।”