यहां एक परिदृश्य इतना डरावना है कि एक डरावनी फिल्म की आवश्यकता हो सकती है: एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता जो अगले वर्ष में आपके मरने की संभावनाओं का सटीक अनुमान लगाने में सक्षम है हृदय परीक्षण के परिणाम देख रहे हैंइस तथ्य के बावजूद कि प्रशिक्षित डॉक्टरों को परिणाम बिल्कुल ठीक लग सकते हैं। अच्छी खबर: तकनीक एक दिन आपकी जान बचा सकती है।
“हमने दो अलग-अलग कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम विकसित किए हैं जो हृदय से विद्युत ट्रेसिंग का स्वचालित रूप से विश्लेषण कर सकते हैं पेन्सिलवेनिया स्थित स्वास्थ्य सेवा प्रदाता ब्रैंडन फ़ोर्नवाल्ट ने कहा, भविष्य की महत्वपूर्ण नैदानिक घटना की संभावना के बारे में भविष्यवाणियाँ करें गीज़िंगर, डिजिटल ट्रेंड्स को बताया।
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एक वर्ष में मृत्यु की संभावना के अलावा, एल्गोरिदम असामान्य हृदय ताल के विकास की भी भविष्यवाणी कर सकता है जिसे कहा जाता है दिल की अनियमित धड़कन. तंत्रिका - तंत्र करीब 400,000 लोगों के 1.77 मिलियन इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम (ईसीजी) परिणामों वाले डेटा सेट पर प्रशिक्षित किया गया। ये इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड 20 साल से भी अधिक पुराने हैं। उन्होंने सिस्टम को हृदय डेटा और समान परिणामों के बीच संबंध खोजने की अनुमति दी जो पहले आसन्न मृत्यु या एएफआईब के विकास का संकेत देते थे।
ए.आई. हृदय रोग विशेषज्ञ जिन रीडिंग को बिल्कुल सामान्य मानते हैं, उन्हें देखकर भी वह अपनी सटीक भविष्यवाणी करने में सक्षम था। ईसीजी डेटा की समीक्षा करने वाले तीन हृदय रोग विशेषज्ञ ए.आई. द्वारा देखे गए जोखिम पैटर्न को पहचानने में सक्षम नहीं थे। एल्गोरिदम.
"वर्तमान में, यह जानना बहुत मुश्किल है कि सटीक भविष्यवाणियां करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क क्या उपयोग कर रहा है," फोर्नवाल्ट ने कहा। “हालांकि, यह जांच का एक अत्यधिक सक्रिय क्षेत्र है जहां नई तकनीकें उभर रही हैं जो हमें बेहतर ढंग से समझने में मदद कर रही हैं कि तंत्रिका नेटवर्क सटीक भविष्यवाणियां करने के लिए क्या लाभ उठा रहा है। यह समझना विशेष रूप से महत्वपूर्ण होगा कि तंत्रिका नेटवर्क सटीक बनाने के लिए क्या उपयोग कर रहा है इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम से मृत्यु दर की भविष्यवाणियां जिन्हें ए द्वारा पूरी तरह से सामान्य माना जाता है चिकित्सक. यह हमें व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले इस चिकित्सा परीक्षण की हमारी व्याख्या को बेहतर बनाने के बारे में नई अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है।
शोधकर्ताओं का अगला कदम एल्गोरिदम को संशोधित करना है, ताकि इसे और अधिक आशाजनक बनाया जा सके। इसका मतलब है कि ऐसे उपचार चर जोड़ने पर काम करना जो मृत्यु दर में कमी की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकते हैं यदि मरीज़ कुछ उपचारों को अनुकूलित करते हैं या करवाते हैं। एट्रियल फाइब्रिलेशन मॉडल के लिए, वे यह निर्धारित करने के लिए एक नैदानिक परीक्षण डिजाइन कर रहे हैं कि क्या इसका उपयोग इस स्थिति को पहले पहचानने के लिए किया जा सकता है। ऐसा करने पर, स्ट्रोक जैसी प्रतिकूल घटनाओं के जोखिम को कम करना संभव हो सकता है जो एट्रियल फाइब्रिलेशन से अत्यधिक जुड़े होते हैं।
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