हार्वर्ड मेडिकल स्कूल के एक शिक्षण अस्पताल, बेथ इज़राइल डेकोनेस मेडिकल सेंटर (बीआईडीएमसी) में माइक्रोबायोलॉजिस्ट द्वारा किए गए नए काम के पीछे यही विचार है। वहां के शोधकर्ताओं ने एक माइक्रोस्कोप विकसित किया है जिसे बढ़ाया गया है मशीन लर्निंग तकनीक संभावित घातक रक्त संक्रमण का निदान करने में मदद करने के लिए, इस प्रक्रिया में रोगियों के जीवित रहने की संभावना में काफी सुधार होता है।
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"जब किसी को अस्पताल में संक्रमण होता है, तो रोगी के नमूने माइक्रोबायोलॉजी प्रयोगशाला में भेजे जाते हैं, जहां निदान किया जाता है," डॉ. जेम्स किर्बीबीआईडीएमसी में क्लिनिकल माइक्रोबायोलॉजी प्रयोगशाला के निदेशक और हार्वर्ड मेडिकल स्कूल में पैथोलॉजी के एसोसिएट प्रोफेसर ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया। “संक्रमण विभिन्न प्रकार के होते हैं जिनमें शामिल हैं
जीवाणु, कवक, और परजीवी। ये रक्तप्रवाह संक्रमण, मूत्र पथ संक्रमण, निमोनिया या दस्त हो सकते हैं। रोगी के नमूने की जांच एक माइक्रोबायोलॉजी टेक्नोलॉजिस्ट द्वारा माइक्रोस्कोप के तहत की जाती है, जो जीवों के आकार, रंग और पैटर्न को पहचानता है, और संक्रामक एजेंट के वर्ग या प्रकार को निर्धारित करता है। इस महत्वपूर्ण जानकारी का उपयोग चिकित्सक प्रभावी उपचार चुनने के लिए करते हैं।"तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (ए.आई.) का उपयोग क्यों करें? इसका कारण यह है कि एक विशेषज्ञ बनने में कई साल लग जाते हैं जो सूक्ष्म जीवों को सटीक और लगातार पहचान सकता है। किसी नमूने की समीक्षा करने में भी काफी समय लगता है - ऐसा कुछ जो व्यस्त आधुनिक प्रयोगशालाओं में करना कम और आसान है। एक उच्च तकनीक विकल्प बनाने के लिए, शोधकर्ताओं ने 100,000 प्रशिक्षण चित्र दिखाकर रोगी के नमूनों में संक्रामक एजेंटों को पहचानने के लिए एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित किया। परीक्षणों में, निदान करने में यह आश्चर्यजनक रूप से 95 प्रतिशत सटीक था।
“हम एक ए.आई. की कल्पना कर सकते हैं। जब यह प्रशिक्षण की पूरी गति से गुजरता है और विशेषज्ञ बन जाता है तो यह प्राथमिक निदान करता है,'' किर्बी ने आगे कहा। "हालाँकि, एक चीज़ जिसके बारे में हम वास्तव में उत्साहित हैं, वह ऐसी चीज़ है जिसे हम 'टेक्नोलॉजिस्ट सहायता' कहते हैं। विचार एक के कौशल को संयोजित करने का है माइक्रोबायोलॉजी टेक्नोलॉजिस्ट और ए.आई. विशेष रूप से, एक स्वचालित माइक्रोस्कोप रोगी के नमूने से सैकड़ों छवियां कैप्चर करेगा। ए.आई. प्रोग्राम तब रोगाणुओं से युक्त चुनिंदा छवियों की पहचान करेगा और उन्हें प्रस्तावित निदान के साथ कंप्यूटर स्क्रीन पर एक प्रौद्योगिकीविद् के सामने प्रस्तुत करेगा। फिर टेक्नोलॉजिस्ट ऑन-स्क्रीन छवियों को स्कैन करेगा और निदान की पुष्टि करेगा। नमूनों में सूक्ष्मजीव अक्सर बहुत दुर्लभ होते हैं, और एक प्रौद्योगिकीविद् को मानक मैनुअल तरीके से रोगाणुओं की पहचान करने में लंबा समय लग सकता है। टेक्नोलॉजिस्ट की सहायता से निदान के लिए आवश्यक टेक्नोलॉजिस्ट का समय कुछ सेकंड तक कम हो जाएगा।"
परियोजना का वर्णन करने वाला एक पेपर था हाल ही में जर्नल ऑफ़ क्लिनिकल माइक्रोबायोलॉजी में प्रकाशित हुआ.
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