आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सर्जरी के बाद जटिलताओं की सफलतापूर्वक भविष्यवाणी करता है

जनता से रिश्ता वेबडेस्क। सर्जरी के बाद की जटिलताएं एक बड़ा जोखिम है और दुनिया भर में चिकित्सकों और रोगियों दोनों के लिए एक मुद्दा रहा है, लेकिन एक नया आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) प्लेटफॉर्म अब उनकी चिंताओं को कम कर सकता है। एआई ने रोगियों के चिकित्सा डेटा को स्वचालित रूप से प्राप्त करके और इसे डॉक्टरों के मोबाइल उपकरणों तक पहुंचाकर पोस्टऑपरेटिव जटिलताओं की सफलतापूर्वक पहचान की है।

MySurgeryRisk नाम की प्रणाली, वास्तविक समय में नैदानिक ​​​​डेटा निकालती है, एक "विश्लेषणात्मक पाइपलाइन" बनाती है जो सर्जनों के मोबाइल उपकरणों के लिए मूल्यवान परिणामों को आगे बढ़ाती है

58,236 वयस्क रोगियों को शामिल करते हुए 74,417 इनपेशेंट सर्जिकल प्रक्रियाओं पर किए गए एक अध्ययन के बाद जामा नेटवर्क ओपन पर निष्कर्ष प्रकाशित किए गए हैं। शोधकर्ताओं ने पेपर में कहा, "मोबाइल डिवाइस आउटपुट के साथ पोस्टऑपरेटिव जटिलताओं की स्वचालित रीयल-टाइम भविष्यवाणियों में संभावित सत्यापन, मिलान करने वाले सर्जनों की भविष्यवाणी सटीकता के साथ नैदानिक ​​​​सेटिंग्स में अच्छा प्रदर्शन था।"

प्लेटफॉर्म मशीन लर्निंग द्वारा संचालित है और इसे 74,000 से अधिक प्रक्रियाओं से लगभग सात वर्षों के डेटा का उपयोग करके विकसित किया गया है। प्रणाली सर्जिकल परिणामों की भविष्यवाणी करने में सर्जनों की सटीकता से मेल खाने में लगातार सक्षम थी और चिकित्सा निर्णय लेने और जटिलताओं को कम करके डॉक्टरों और रोगियों दोनों को लाभ पहुंचा सकती है।

"यह वास्तव में रोमांचक है क्योंकि हमने उन एल्गोरिदम को मान्य किया है जिन्हें हमने संभावित रूप से विकसित किया है। यह दिखाना महत्वपूर्ण था कि हमने अच्छा भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन हासिल किया, "तेज़कन ओज़्राज़गट-बसलांती, मेडिसिन के एक शोध सहायक प्रोफेसर और माईसर्जरी रिस्क के सह-डेवलपर ने एक बयान में कहा।

यूएफ कॉलेज ऑफ मेडिसिन में अनुसंधान मामलों के वरिष्ठ सहयोगी डीन और माईसर्जरी रिस्क परियोजना के एक प्रमुख शोधकर्ता अज़रा बिहोरैक ने दवाओं, प्रयोगशाला परिणामों और समाजशास्त्रीय डेटा सहित रोगियों के इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड से भारी मात्रा में अज्ञात डेटा का उपयोग करके सिस्टम विकसित किया। सर्जरी से एक साल पहले तक

"माईसर्जरी रिस्क जैसी एआई प्रणाली सर्जनों के कौशल और अनुभव को बढ़ाने के साथ-साथ उनके निर्णय लेने में तेजी लाने के लिए है। सर्जरी की योजना बनाते समय, उच्च जोखिम की खोज डॉक्टर-रोगी बातचीत को प्रेरित कर सकती है कि सर्जरी वास्तव में उपयुक्त है या नहीं," बिहोरैक एक समाचार विज्ञप्ति में कहा।

फ्लोरिडा स्वास्थ्य विश्वविद्यालय ने कहा कि यह प्रणाली डेटा एकत्र करने और चिकित्सकों को वास्तविक समय की जानकारी वितरित करने के तरीके में भी अद्वितीय और मूल्यवान है। एक ऑपरेटिंग रूम में, हजारों डेटा बिंदु जो सर्जिकल जटिलताओं के लिए संभावित रूप से प्रासंगिक हैं - जैसे कि वेंटिलेटर मॉनिटर और एनेस्थीसिया उपकरणों से जानकारी - अब बिना एकत्रित हो जाते हैं।