क्या 'एआई' एक चित्र कोदेखकर पेचीदा वंशानुगत बीमारी का पता लगा सकता है ?
बॉन विश्वविद्यालय में वैज्ञानिकों के एक समूह द्वारा बनाया गया एक अन्य एआई क्लिनिकल प्रोग्राम जिसे गेस्टाल्टमैचर कहा जाता है, एक अकेले चित्र के साथ पेचीदा वंशानुगत संक्रमण का पता लगा सकता है। उद्यम के सैद्धांतिक अनुसार, नवाचार तेजी से निदान करने वाले चिकित्सकों की सहायता करेगा और नए वंशानुगत मुद्दों के रहस्योद्घाटन में भी मदद करेगा।
यूनिवर्सिटी हॉस्पिटल बॉन ग्रुप में इंस्टीट्यूट फॉर जीनोमिक स्टैटिस्टिक्स एंड बायोइनफॉरमैटिक्स (IGSB) ने उपक्रम के लिए 17,560 रोगी तस्वीरों का उपयोग किया। लगभग 12,000 कम्प्यूटरीकृत कल्याण संगठन एफडीएनए से आए, जिनमें से 5,000 बॉन विश्वविद्यालय और नौ अतिरिक्त कॉलेजों से आए थे। समीक्षा प्रकृति आनुवंशिकी में वितरित की गई थी।
कम्प्यूटरीकृत रीजनिंग इनोवेशन अस्पष्ट चेहरे की हाइलाइट्स को पहचान सकता है और एक अनुमानित वंशानुगत संक्रमण का फैसला करने के लिए अपने स्वयं के डेटा सेट का विश्लेषण कर सकता है। एआई ने कुल 1,115 अलग-अलग पेचीदा संक्रमणों को विच्छेदित किया है, और अस्पष्ट वंशानुगत बीमारियों को अलग करने में सक्षम होने के रूप में प्रचारित किया गया है।
यूनिवर्सिटी हॉस्पिटल बॉन में इंस्टीट्यूट फॉर जीनोमिक स्टैटिस्टिक्स एंड बायोइनफॉरमैटिक्स (IGSB) के डॉ. पीटर क्रावित्ज़ ने कहते है, "इसका उद्देश्य शुरुआती चरण में ऐसे संक्रमणों को अलग करके तुरंत उचित उपचार शुरू करना है।"
वंशानुगत बीमारियों का एक बड़ा हिस्सा एक पहचानने योग्य वास्तविक अनियमितता के साथ भी होता है, जिसमें कई एक विशिष्ट चेहरे का घटक उपलब्ध कराते हैं।
जैसा कि बॉन विश्वविद्यालय के एक व्यक्ति त्ज़ुंग-चिएन हसीह ने संकेत दिया है, "चेहरा हमें विश्लेषण के लिए एक प्रारंभिक चरण देता है," जोड़ते हुए, "यह गणना करना संभव है कि बीमारी क्या सटीकता के एक गंभीर स्तर के साथ है।"
"इसका मतलब है कि अब हम पहले से ही अस्पष्ट बीमारियों का आदेश दे सकते हैं, विभिन्न मामलों की तलाश कर सकते हैं और परमाणु आधार से संबंधित जानकारी के टुकड़े दे सकते हैं," क्रावित्ज़ नवाचार के बारे में कहते हैं।
माना जाता है कि नवाचार को वंशानुगत पोषण को इंगित करने के लिए गाइड के विस्तृत वर्गीकरण से परेशान नहीं होना चाहिए।
"दिखने में इस विस्तृत विविधता ने एआई को इतनी अच्छी तरह से तैयार किया है कि अब हम अपने मानक, सर्वोत्तम स्थिति परिदृश्य के रूप में केवल दो रोगियों के साथ सापेक्ष निश्चितता का निर्धारण कर सकते हैं, यह मानते हुए कि यह कल्पना योग्य है,"।
क्रावित्ज़ द्वारा इंगित किए गए अनुसार सहायता खोजने में सहायता के लिए नवाचार को अन्य नैदानिक इमेजिंग प्रशासनों पर लागू किया जा सकता है।
"गेस्टाल्टमैचर डेटाबेस (जीएमडीबी) गणना की समानता पर काम करेगा और दिलचस्प बीमारियों के लिए मानव निर्मित तर्क की अतिरिक्त उन्नति के लिए आधार देगा, जिसमें अन्य नैदानिक तस्वीर जानकारी शामिल है, उदाहरण के लिए, एक्स-बीम या नेत्र विज्ञान से रेटिना चित्र," क्रावित्ज़ कहते है।
नवाचार जल्द ही नैदानिक प्रथाओं में आ सकता है। जर्मनी में, विशेषज्ञ अब अपनी प्रथाओं में सहायता के लिए एआई को शामिल कर रहे हैं। नवोन्मेष के इंजीनियरों को भरोसा है कि इसकी क्षमता को तुरंत तितर-बितर कर दिया जाएगा, यह देख सकता है कि यह निदान में एक महत्वपूर्ण उपकरण बन गया है।
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