Artificial Intelligence: వైద్య రంగంలోకి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్.. విపత్కర పరిస్థితుల్లో రక్షణే లక్ష్యం
తాజాగా ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (ఏఐ) ద్వారా ఆధారితమైన వినూత్న పేషెంట్ ట్రయాజ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను పరిశోధకులు అభివృద్ధి చేశారు. ఇది వైరల్ వ్యాప్తి సమయంలో రోగి వ్యాధి తీవ్రత, ఆసుపత్రిలో చేరే వ్యవధిని అంచనా వేస్తుంది. చికిత్స అనేది అనారోగ్యం, తీవ్రత, రోగ నిరూపణ, వనరుల లభ్యత ఆధారంగా రోగి సంరక్షణకు ప్రాధాన్యతనిస్తుంది. హ్యూమన్ జెనోమిక్స్ జర్నల్‌లో ఈ వివరాలు వెల్లడించారు.
ప్రస్తుత రోజుల్లో టెక్నాలజీ కొత్త పుంతలు తొక్కుతుంది. ఇటీవల కాలంలో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (ఏఐ) టెక్నాలజీ రంగంలో ఓ ట్రెండ్‌ సెట్టర్‌గా నిలిచింది. కృత్రిమ మేథస్సులో పిలిచే ఈ టెక్నాలజీ మానవాళికి ఎంతో ఉపయోగపడుతుందని దీని సృష్టికర్తలు పేర్కొంటున్నారు. ఈ నేపథ్యంలో తాజాగా ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (ఏఐ) ద్వారా ఆధారితమైన వినూత్న పేషెంట్ ట్రయాజ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను పరిశోధకులు అభివృద్ధి చేశారు. ఇది వైరల్ వ్యాప్తి సమయంలో రోగి వ్యాధి తీవ్రత, ఆసుపత్రిలో చేరే వ్యవధిని అంచనా వేస్తుంది. చికిత్స అనేది అనారోగ్యం, తీవ్రత, రోగ నిరూపణ, వనరుల లభ్యత ఆధారంగా రోగి సంరక్షణకు ప్రాధాన్యతనిస్తుంది. హ్యూమన్ జెనోమిక్స్ జర్నల్‌లో ఈ వివరాలు వెల్లడించారు. ఈ తాజా ప్లాట్‌ఫారమ్‌ జీవక్రియల నుంచి డేటాను ప్రభావితం చేస్తుంది. ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ గురించి మరిన్ని వివరాలను విశ్లేషిద్దాం.
కణ జీవక్రియకు సంబంధించిన చిన్న అణువుల అధ్యయనం ద్వారా ఈ ఆవిష్కరణ చేశారు. ఈ ఆవిష్కరణ రోగి నిర్వహణను మెరుగుపరచడానికి, అలాగే స్థానిక ఆరోగ్య సంరక్షణ వ్యవస్థలను అలెర్ట్‌ చేస్తుంది. అలాగే త్వరగా వ్యాప్తి చెందే తీవ్రమైన వైరల్ ఇన్‌ఫెక్షనన్స్‌ సమయంలో వనరులను మరింత సమర్థవంతంగా కేటాయించడంలో డాక్టర్లకు చాలా బాగా సహాయం చేస్తుందని పరిశోధకులు తెలిపారు. ఈ వ్యవస్థ ముఖ్యంగా రోగి పరిస్థితిని అంచనా వేసి ఏ రోగులను ఇంటికి పంపవచ్చో? ఇంటెన్సివ్ కేర్ యూనిట్ అడ్మిషన్ అవసరమయ్యే రోగులను అంచనా వేయడంతో పాటు రోగి ఆరోగ్య ఫలితాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఉపయోగపడుతుంది. వైరస్‌ వ్యాప్తి చెందుతున్న సమయంలో ఆసుపత్రి వనరులను అత్యంత సమర్థవంతంగా ఉపయోగించాలని కోరుకునే డాక్టర్లకు ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ మంచి సదుపాయంగా మారనుంది.
కోవిడ్-19 నమూనా
ఈ వ్యవస్థను అభివృద్ధి చేయడానికి పరిశోధకులు కోవిడ్ -19 ను వ్యాధి నమూనాగా ఉపయోగించారు. ఇది రొటీన్ క్లినికల్ డేటా, పేషెంట్ కోమోర్బిడిటీ సమాచారం, లక్ష్యం లేని ప్లాస్మా మెటబోలామిక్స్ డేటాను అంచనా వేసి అనుసంధానిస్తుంది. ఈ వ్యవస్థ సాధారణ కోవిడ్-19 ఏఐ ప్రిడిక్షన్ మోడల్‌ల నుంచి భిన్నంగా ఉంటుందని పరిశోధకులు పేర్కొంటున్నారు. భవిష్యత్‌లో రాబోయే వైరల్ వ్యాప్తిని పరిష్కరించడానికి ఇది చురుకైన విధానానికి మూలస్తంభంగా పనిచేస్తుందని వారి అభిప్రాయం. మెషీన్ లెర్నింగ్‌ని ఉపయోగించి పరిశోధకులు కోవిడ్-19 తీవ్రత, వ్యాధితో ఆసుపత్రిలో చేరిన రోగుల నుంచి సేకరించిన క్లినికల్ డేటా, జీవక్రియ ప్రొఫైల్‌ల ఆధారంగా ఆసుపత్రిలో చేరే వారి అంచనాను రూపొందించారు. వ్యాధి పురోగతిని ఎక్కువగా సూచించే ప్రత్యేకమైన క్లినికల్, మెటబాలిక్ బయోమార్కర్ల ప్యానెల్‌ను గుర్తించడానికి ఈ మోడల్ ఉపయోగపడిందని వివరిస్తున్నారు. ఈ వ్యవస్థ ఆసుపత్రిలో చేరిన తర్వాత రోగి నిర్వహణ అవసరాలను కూడా అంచనా వేస్తుందని పేర్కొంటున్నారు.
మరిన్ని టెక్నాలజీ వార్తల కోసం ఇక్కడ క్లిక్ చేయండి..