एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिथ्म ने हृदय रोग से रोगी की मृत्यु की भविष्यवाणी करने में विशेषज्ञों को सर्वश्रेष्ठ बनाया है। में हाल ही में प्रकाशित एक अध्ययन पीएलओएस वन जर्नल में, फ्रांसिस क्रिक इंस्टीट्यूट के शोधकर्ताओं ने एक और मामला पेश किया है ए.आई. का उपयोग करना चिकित्सा निदान को सूचित करने के लिए.
"हमने दिखाया है कि आप एक कंप्यूटर को किसी के मेडिकल रिकॉर्ड दे सकते हैं... और अनुमान लगा सकते हैं कि हृदय रोग से पीड़ित रोगी के मरने की कितनी संभावना है," एंड्रयू स्टीलक्रिक शोधकर्ता और पेपर के पहले लेखक ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया। "पारंपरिक मॉडल इस प्रकार की भविष्यवाणियां करने के लिए विशेषज्ञों से सबसे अधिक प्रासंगिक चर का चयन करवाते हैं, लेकिन हमने कंप्यूटर को बताए बिना भी उतना ही अच्छा किया... सबसे महत्वपूर्ण या प्रासंगिक बातों पर ध्यान देना चाहिए खाता।"
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अपने अध्ययन में, स्टील और उनकी टीम ने फर्र इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ इंफॉर्मेटिक्स रिसर्च और यूनिवर्सिटी कॉलेज के शोधकर्ताओं के साथ काम किया लंदन हॉस्पिटल्स एनएचएस फाउंडेशन ट्रस्ट यह परीक्षण करेगा कि क्या स्व-सिखाया गया मॉडल कोरोनरी धमनी से होने वाली मौतों की भविष्यवाणी करने में विशेषज्ञों से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है। बीमारी।
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स्टील और उनके सहयोगियों द्वारा बनाए गए मॉडल की तुलना विशेषज्ञ भविष्यवाणियों से की गई, जो उम्र, लिंग और शारीरिक बीमारियों सहित लगभग 27 चर को ध्यान में रखते हैं। क्रिक एल्गोरिदम को 600 की सूची से पैटर्न और उपयोगी चर खोजने का काम सौंपा गया था। 80,000 अज्ञात रोगी स्वास्थ्य रिकॉर्ड तक पहुंच के साथ, ए.आई. चिकित्सा विशेषज्ञों से बेहतर प्रदर्शन करने में सक्षम था और नए चर की पहचान की जिन्हें डॉक्टरों ने नजरअंदाज कर दिया था।
"वे कहते हैं कि भविष्यवाणियाँ करना कठिन है, विशेषकर भविष्य के बारे में, और इन मॉडलों का निर्माण कठिन और समय लेने वाला हो सकता है," स्टील ने कहा। “ए.आई. का महान लाभ। क्या यह सही है, आप बस सारा डेटा डाल सकते हैं और कंप्यूटर को काम करने दे सकते हैं जो प्रासंगिक है, जो भविष्य के शोधकर्ताओं का बहुत समय बचा सकता है।
निश्चित रूप से, ए.आई. अपने मानव समकक्षों की तुलना में आंशिक रूप से बेहतर प्रदर्शन किया। स्टील ने कहा, दो बेतरतीब ढंग से चुने गए मरीजों को देखते हुए, एल्गोरिदम भविष्यवाणी कर सकता है कि कौन सा मरीज पहले मर जाएगा, चिकित्सा विशेषज्ञों की तुलना में सिर्फ एक प्रतिशत अधिक। इसलिए हम वास्तव में किसी सफलता के बारे में बात नहीं कर रहे हैं.
हालाँकि, हम अधिक सटीक और प्रभावी निदान की दिशा में छोटे कदमों के बारे में बात कर रहे हैं। जैसा कि हमने पहले भी लिखा है, ए.आई. इसमें चिकित्सकों को काम के अधिक सूक्ष्म और डेटा-संचालित हिस्से का समर्थन करके स्वास्थ्य देखभाल में क्रांति लाने की क्षमता है।
स्टील ने कहा, "मुझे लगता है कि सबसे पहले ये प्रणालियाँ डॉक्टरों की जगह लेने के बजाय सहायता करने वाली हैं।" उदाहरण के लिए, डॉक्टर कुछ दवाएं लिखने से पहले अगले कुछ वर्षों में दिल के दौरे के खतरे की जांच करने के लिए पहले से ही उपकरणों का उपयोग करते हैं। ए.आई. इससे हमें विभिन्न स्थितियों के लिए इन उपकरणों को और अधिक विकसित करने में मदद मिलेगी, और डॉक्टरों और रोगियों को बेहतर निर्णय लेने में मदद मिलेगी। लंबी अवधि में, मुझे लगता है कि हम ए.आई. देखेंगे। सिस्टम किसी मरीज़ के इलाज के लिए सिफ़ारिशें दे रहा है, और हमारे पास पहले से ही कंप्यूटर हैं जो स्कैन परिणामों जैसी चीज़ों की व्याख्या कर रहे हैं। लेकिन, कम से कम अभी के लिए, एक मानव डॉक्टर इन मॉडलों के आउटपुट को समझने और मरीजों को उनके आधार पर निर्णय लेने में मदद करने में बहुत महत्वपूर्ण है।
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