ဦးနှောက်အရည်စီးဆင်းမှုကို တိုင်းတာရန် ရှေ့ဆောင် AI နည်းပညာသည် အယ်လ်ဇိုင်းမားကုသမှုအတွက် လမ်းကြောင်းသစ်များ ဖွင့်လှစ်ပေးသည်။

Artificial Intelligence (AI) သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု သုတေသနတွင် အခြေခံသစ်ကို ဆက်လက်ချိုးဖျက်နေပြီး နောက်ဆုံးပေါ် တိုးတက်မှုက ဦးနှောက်ရောဂါများကို ကျွန်ုပ်တို့၏ နားလည်မှုကို မြှင့်တင်ပေးမည်ဟု ကတိပြုပါသည်။ University of Rochester မှ ဘက်စုံစည်းကမ်းဆိုင်ရာအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ကို တီထွင်ခဲ့သည်။ AI အခြေခံနည်းပညာအသစ် အယ်လ်ဇိုင်းမားကဲ့သို့သော ရောဂါများအတွက် ကုသမှုများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို သိသာထင်ရှားစွာ သက်ရောက်မှုရှိစေသည့် ဦးနှောက်သွေးကြောတစ်ဝိုက်ရှိ အရည်များ စီးဆင်းမှုကို တိုင်းတာခြင်းဖြစ်သည်။

ဦးနှောက်သွေးကြောများအတွင်း အရည်စီးဆင်းမှုကို နားလည်ခြင်း။

perivascular spaces ဟုခေါ်သော ကျွန်ုပ်တို့၏ ဦးနှောက်သွေးကြောများ ဝန်းရံထားသည့် နေရာများသည် ဦးနှောက်တစ်ဝိုက်တွင် ရေကဲ့သို့ အရည်များကို ပို့ဆောင်ပေးပြီး စွန့်ပစ်ပစ္စည်းများကို ဖယ်ရှားရာတွင် အထောက်အကူ ပြုပါသည်။ ဤအရည်စီးဆင်းမှုတွင် အနှောင့်အယှက်များသည် အယ်လ်ဇိုင်းမား၊ သွေးကြောကျဉ်းရောဂါ၊ လေဖြတ်ခြင်းနှင့် ဦးနှောက်ဒဏ်ရာရခြင်းစသည့် အမျိုးမျိုးသော အာရုံကြောဆိုင်ရာ အခြေအနေများနှင့် ဆက်စပ်နေသည်။ သို့သော်လည်း Vivo တွင် ဤစီးဆင်းမှုများကို တိုင်းတာခြင်းသည် သိသာထင်ရှားသော စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

University of Rochester ၏စက်မှုအင်ဂျင်နီယာဌာနမှ တွဲဖက်ပါမောက္ခ Douglas Kelley မှ ဦးဆောင်သည့် အဆိုပါ သုတေသနသည် AI ကို အသုံးပြု၍ အခက်အခဲများကို ကျော်လွှားနိုင်ရန် ရည်ရွယ်သည်။

“ဒီလေ့လာမှုမှာ၊ အရင်က ဘယ်သူမှ မတိုင်းတာနိုင်တဲ့အရာတွေကို ထိထိရောက်ရောက် တိုင်းတာနိုင်စေမယ့် ဆန်းသစ်တဲ့ AI နည်းပညာနဲ့ တိရိစ္ဆာန်မော်ဒယ်တွေရဲ့ အတွင်းက တိုင်းတာမှုအချို့ကို ပေါင်းစပ်ထားပါတယ်” ဟု Kelley ကဆိုသည်။

မကြုံစဖူး ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအတွက် AI ကို အသုံးချပါ။

Kelley ၏အဖွဲ့သည် လေ့လာမှုပူးတွဲရေးသားသူ Maiken Nedergaard၊ ဘာသာပြန်ခြင်းဆိုင်ရာ Neuromedicine စင်တာ၏ တွဲဖက်ဒါရိုက်တာဖြစ်သူ Maiken Nedergaard မှ လုပ်ဆောင်ခဲ့သော ယခင်သုတေသနအပေါ် တည်ဆောက်ထားသော အဖွဲ့ဖြစ်သည်။ Nedergaard အဖွဲ့သည် အရည်ထဲသို့ သေးငယ်သော အမှုန်အမွှားများကို ထိုးသွင်းပြီး ၎င်းတို့၏ အနေအထားနှင့် အလျင်ကို အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ တိုင်းတာခြင်းဖြင့် perivascular spaces အတွင်းရှိ အရည်များ စီးဆင်းမှုအပေါ် နှစ်ဘက်မြင်လေ့လာမှုများ ပြုလုပ်နိုင်ခဲ့သည်။ သို့သော်၊ စနစ်၏ ရှုပ်ထွေးမှု အပြည့်အစုံကို နားလည်ရန် ပို၍ အနုစိတ်သော တိုင်းတာမှုများ လိုအပ်ပြီး ထိုကဲ့သို့သော အရေးကြီးသော အရည်စနစ်အား လေ့လာခြင်းသည် သိသာထင်ရှားသော စိန်ခေါ်မှုများ ဖြစ်လာသည်။

အဆိုပါအခက်အခဲများကိုရှာဖွေရန်အတွက်အဖွဲ့သည် AI ၏စွမ်းအားကိုအသုံးချရန် Brown University မှ George Karniadakis နှင့်ပူးပေါင်းခဲ့သည်။ ၎င်းတို့သည် လက်ရှိ 2D ဒေတာကို ရူပဗေဒဆိုင်ရာ အချက်အလက်ဆိုင်ရာ အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် ပေါင်းစပ်ကာ စနစ်၏ အသေးစိတ်ပုံများကို ဖန်တီးကာ သုတေသီများအား ဦးနှောက်သွေးကြောတစ်ဝိုက်ရှိ အရည်များ ရှုပ်ထွေးစွာစီးဆင်းမှုကို မကြုံစဖူးကြည့်ရှုနိုင်စေခဲ့သည်။

“ဒါက ဖိအားတွေ၊ တွန်းအားတွေနဲ့ သုံးဖက်မြင် စီးဆင်းမှုနှုန်းကို ကျွန်ုပ်တို့ တခြားလုပ်နိုင်တာထက် ပိုတိကျမှုကို ဖော်ပြတဲ့ နည်းလမ်းတစ်ခုပါ” ဟု Kelley ကဆိုသည်။ “ဖိအားက အရေးကြီးတဲ့အတွက် ဦးနှောက်တဝိုက်က စီးဆင်းနေတဲ့ စုပ်ထုတ်မှု ယန္တရားက ဘာလဲဆိုတာ ဘယ်သူမှ သေချာမသိသေးပါဘူး။ ဒါက နယ်ပယ်သစ်တစ်ခုပါ။”

အာရုံကြောသိပ္ပံရှိ New Horizon

University of Rochester မှ အောင်မြင်မှု လေ့လာမှုသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု သုတေသနကို တွန်းအားပေးရန်အတွက် ဉာဏ်ရည်တုကို မည်သို့အသုံးချနိုင်ပုံ၏ ဆွဲဆောင်မှုရှိသော ဥပမာတစ်ခုကို တင်ပြထားသည်။ နက်နဲသော သိပ္ပံပညာဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုများနှင့် အဆင့်မြင့် AI အယ်လဂိုရီသမ်များ ပေါင်းစပ်မှုသည် ယခင်က မကျော်လွှားနိုင်သော စိန်ခေါ်မှုများကို ကျော်လွှားရန် ဆန်းသစ်သောချဉ်းကပ်မှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ရှုထောင့်သုံးမျိုးဖြင့် ဦးနှောက်အတွင်း အရည်စီးဆင်းမှုကို ပုံဖော်နိုင်စွမ်းနှင့် တိုင်းတာနိုင်စွမ်းသည် တုန်လှုပ်ချောက်ချားဖွယ်ဖြစ်ပြီး ယင်းစီးဆင်းမှုတွင် အနှောင့်အယှက်များသည် အာရုံကြောဆိုင်ရာ အခြေအနေအမျိုးမျိုးနှင့် ဆက်စပ်နေသောကြောင့် ဖြစ်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ဦးနှောက်အတွင်း ရှုပ်ထွေးသောဖြစ်စဉ်များကို ကျွန်ုပ်တို့၏နားလည်မှုကို နက်ရှိုင်းစေသည်နှင့်အမျှ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆန်းသစ်သောကုသမှုနည်းဗျူဟာများကို ဖော်ဆောင်ရန်အတွက်လည်း မိုးကုပ်စက်ဝိုင်းများကို ကျယ်ပြန့်စေသည်။ ဤလေ့လာမှုတွင် AI ၏အသုံးချမှုသည် အယ်လ်ဇိုင်းမား၊ လေဖြတ်ခြင်းနှင့် ဦးနှောက်ထိခိုက်ဒဏ်ရာရခြင်းကဲ့သို့သော ရောဂါများကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ချဉ်းကပ်ပုံအား ပြန်လည်ရေးသားရန် အလားအလာရှိသည်။ ၎င်းသည် မကြုံစဖူးသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို သော့ဖွင့်ရန်အတွက် စက်မှုအင်ဂျင်နီယာများ၊ အာရုံကြောသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံပညာရှင်များ၏ ကျွမ်းကျင်မှုဖြင့် AI ၏စွမ်းအားကို ပေါင်းစပ်ကာ ပေါင်းစပ်သင်ကြားမှုဆိုင်ရာ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု၏ အရေးပါမှုကို အလေးပေးဖော်ပြသည်။

ဤသုတေသနသည် ဇီဝဆေးသုတေသနတွင် AI ၏ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော အလားအလာကို သရုပ်ဖော်သည်။ AI ၏ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ စွမ်းအားနှင့် ပုံစံ-အသိအမှတ်ပြု စွမ်းရည်များသည် သိပ္ပံပညာရှင်များ၏ အသိပညာနှင့် ပင်ကိုယ်စွမ်းရည်ကို ဖြည့်စွမ်းနိုင်ပြီး စူးစမ်းမှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု နည်းလမ်းအသစ်များကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် AI ကို သိပ္ပံနည်းကျ သုတေသနပြုချက်များတွင် ဆက်လက်ပေါင်းစည်းနေသကဲ့သို့ အနာဂတ်မျိုးဆက်များအတွက် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလမ်းစဉ်ကို ပြောင်းလဲပေးနိုင်သည့် နောက်ထပ်ထူးခြားဆန်းသစ်သောရှာဖွေတွေ့ရှိမှုများကို ကျွန်ုပ်တို့ မျှော်လင့်နိုင်ပါသည်။