নতুন গবেষণায় চোখের রোগ নির্ণয় করার জন্য কৃত্রিম ইন্টেলিজেন্স ব্যবহার করা হয়।

ম্যাকুলার ডিজেঞ্জার এবং ডায়াবেটিক রেটিনোপ্যাথিকে অন্ধত্ব হতে পারে যদি না নির্ণয় করা হয় এবং অবিলম্বে আচরণ করা হয়। কারমেলিয়ে গেরাচি / গেটি ছবি

ফেব্রুয়ারী 27, 2018

সম্ভাব্য একটি নতুন গবেষণা দেখায় যে, কীভাবে চোখের চিকিত্সা রোগ নির্ণয়ের এবং চিকিত্সা করতে পারে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) -এর জন্য স্বাস্থ্যের অবস্থা নির্ণয় এবং চিকিত্সা করা চলছে।

জার্নালটি ২ 99২ সালে প্রকাশিত একটি কাগজের সেল বর্ণনা করে যে, রথনাথের রোগীদের রোগীদের ক্ষেত্রে এআই কিভাবে প্রয়োগ করা যায়। স্যান ডিয়েগো বিশ্ববিদ্যালয়ের ক্যালিফোর্নিয়ার শাইলি আই ইনস্টিটিউটের চক্ষুবিদ্যা ইনস্টিটিউটের অপথ্যাডোলোমোজির অধ্যাপক কং ঝং পরিচালিত এই গবেষণায় দেখানো হয়েছে যে, কম্পিউটারটি মস্তিস্কুর অধঃপতন এবং ডায়াবেটিক রিটিনোপ্যাথি হিসাবে সঠিক ও নির্ভরযোগ্যভাবে এই ধরনের সাধারণ চোখের রোগের কথা শিখতে পারে। ডঃ ঝাং ব্যাখ্যা করেছেন যে "এটি এমন একটি কম্পিউটারকে শেখার চেষ্টা করছে যা একটি ইমেজ এবং কীভাবে সেগুলি দেখছে সে সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নিতে"। "লক্ষ্যটি হচ্ছে কম্পিউটারের জন্য বিশেষজ্ঞ হিসাবে চিকিৎসা করা এবং চিকিৎসার ডায়াগনস্টিক ও চিকিত্সার ক্ষেত্রে উচ্চতর প্রশিক্ষণের ব্যবস্থা করা।"

এটি দক্ষতার সর্বোচ্চ পর্যায়ে পৌঁছানোর জন্য বিশেষজ্ঞের কয়েক দশকের অভিজ্ঞতা নিতে পারে , তিনি যোগ করেন, "আমরা দেখছি একটি কম্পিউটার কয়েকদিন পরে এই বিষয়গুলি চিনতে পারে।"

কাগজটি সাম্প্রতিক গবেষণায় অনুসরণ করা হয় যে দেখায় যে ডিপ-লার্নিং কম্পিউটারগুলিতে স্বাস্থ্যসেবার একটি বৈধ স্থান থাকতে পারে, বলেছেন রাহুল খুরানা, এমডি, ক্যালিফোর্নিয়ার মাউন্টেন ভিউতে একটি অস্থির চিকিত্সক এবং অপথ্যালমোলজি আমেরিকান অ্যাকাডেমি অফ ক্লিনিকালের মুখপাত্র।

"এই ধরণের প্রযুক্তি নির্দিষ্ট ধরনের রোগীর জন্য খুবই সঠিক।" ডাঃ খুরানা বলেন। "এটি ক্ষেত্রের মধ্যে কিছু উত্তেজনা সৃষ্টি করছে।"

ম্যাকলার ডিগনারেশন, ডায়াবেটিক রিটিনোপ্যাথি নির্ণয় করা

নতুন কাগজে, চীনে চীনে চীনের ঝাং এবং তার সহকর্মীরা প্রথমবারের মতো কম্পিউটারে চোখের দৃষ্টিভঙ্গির ছবি আঁকিয়েছেন। ছবিগুলি একটি ইমেজিং কৌশল নিয়ে নেওয়া হয়েছিল যা অপটিক্যাল কনফারেন্স টমোগ্রাফি হিসাবে পরিচিত ছিল। এই নতুন, বিপ্লবী ডায়গনিস্টিক প্রযুক্তিটি হালকা তরঙ্গ ব্যবহার করে উচ্চ-রেজোলিউশনের জন্য, চোখের ক্রস-সেকশন ইমেজগুলি নিতে ডাক্তারকে ম্যাট রাখুন এবং রেটিনা পরিমাপের একটি উপায় বিস্তারিতভাবে জানান।

স্ক্যানগুলি মাকড়ের মতো সাধারণ অবস্থার ক্ষেত্রে সহায়তা করতে ব্যবহৃত হয় ডায়াবেটিস যা ডায়াবেটিসের জটিলতার কারণে ডায়াবেটিক রেটিনোপ্যাথিকে ক্ষতিকারক বলে ড। ডায়াবেটিক ডেট্রিয়েটিটেট নামক একটি রেটিনার অংশ এবং রেটিনাতে রক্তবর্ণের কারণ হয়ে ওঠে এবং তরল ফুটা করে। উভয়ই বিপজ্জনক অবস্থার কারণ তারা অন্ধত্ব হতে পারে যদি তারা নির্ণয় না করে এবং অবিলম্বে আচরণ করে।

বর্তমান কম্পিউটেশনাল পদ্ধতির জন্য কম্পিউটারকে প্রশিক্ষণের জন্য লক্ষাধিক ছবি প্রয়োজন। ঝাঙের গবেষণায় এআই-ভিত্তিক "কনভুয়ালিউশনাল নিউরোলাল নেটওয়ার্ক" ব্যবহৃত হয়েছে যা কেবলমাত্র 200,000 অপটিক্যাল কনফারেন্স ইমেজিং স্ক্যানের একটি ছোট্ট ডাটাসেট প্রয়োজন।

"কম্পিউটারটি চোখের স্বাভাবিক মানচিত্র শেখাচ্ছে", ঝাঙ বলেন। "আমরা এটি শিখতে এবং স্মরণ করতে বিভিন্ন ধরণের ছবি দেয়। আমরা শিক্ষা দিই, উদাহরণস্বরূপ, 'যদি এই স্পট এখানে থাকে তবে এটি ম্যাকুলার ডিজেয়ার হতে যাচ্ছে।' এই সৌন্দর্য কম্পিউটার পরিবর্তে নিজেই শিখতে হচ্ছে এর পরিবর্তে, আমরা কি জন্য চেহারা তাদের বলতে পারেন। এটি কম্পিউটারের ডিজাইন ডিজাইন করার একটি কম্পিউটার যা কম্পিউটারকে মানুষের মত মনে করে। "

কম্পিউটার 30 সেকেন্ডের মধ্যে এবং 95 শতাংশ সঠিকতার সাথে চিকিৎসার জন্য উল্লেখ করা উচিত কি না তা নিয়ে সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম হয়েছে।

অধ্যয়ন দেখায় যে স্নায়ু নেটওয়ার্কের ডাক্তারদের সাহায্য করতে পারে এবং সম্ভবত এমনকি এত তথ্য স্মরণ করার ক্ষমতা তাদের ছাড়িয়ে যেতে পারে এই প্রযুক্তির সারা পৃথিবীতে ব্যবহার করা হবে, ঝাং ভবিষ্যদ্বাণী করেন। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে সম্পদ-সমৃদ্ধ দেশে, এটি রোগ ও চিকিত্সার লক্ষণগুলির মধ্যে সমালোচনামূলক সময়কে ত্বরান্বিত করতে পারে।

"সম্ভাব্য মেদবহুল অধঃপতনের একটি রোগীকে এক মাসের মধ্যে চিকিত্সার প্রয়োজন হতে পারে, তবে রেফারালগুলি এবং নিয়োগগুলি বেশ কয়েক মাস লাগতে পারে। যে রোগ নির্ণয় ও চিকিত্সা বিলম্বিত করতে পারে, "তিনি বলেন।

রোগীদের চিকিত্সা যেখানে বিশেষজ্ঞরা কম হয়

সম্পদ-দরিদ্র অঞ্চলে, প্রযুক্তিগুলি রোগীদের সাহায্য করতে পারে যারা চিকিৎসকের অভাবের কারণে অন্য কোনও যত্ন নিতে পারে না। ঝ্যাং এবং তার সহকর্মীরা এই গ্রীষ্মে হাইতিতে তাদের স্নায়ুতন্ত্রের নেটওয়ার্কটি ব্যবহার করবে তার ইউটিলিটি মূল্যায়ন করতে। এই অঞ্চলে ডায়াবেটিস রোগীদের প্রবীণ জনগোষ্ঠী রয়েছে যারা রেটিনোপ্যাথির ঝুঁকির মধ্যে রয়েছে, কিন্তু 60 টিরও কম অস্থিসত্ত্ববিদদের তুলনায় এটি কম।

"এটি করার ক্ষমতা, আশা করা যায়, আরও রোগীদের স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থায় প্রবেশ করতে হবে কারণ আমরা নির্ণয় করতে পারি অবস্থার আগে, "খুরানা বলে, ডায়াবেটিক রেটিনোপ্যাথির ঝুঁকির মধ্যে থাকা বিশ্বব্যাপী ডায়াবেটিস নিয়ে প্রায় 415,000 মানুষ জীবিত আছেন। "যখনই আমাদের নতুন এবং উন্নত প্রযুক্তি আছে যাতে আমাদের রোগ নির্ণয় করা দ্রুত, উন্নততর এবং বৃহত্তর জনসংখ্যার জন্য যত্নশীল করতে পারে, এটি রোগীদের ও ডাক্তারদের জন্য জয়-জয়।"

কম্পিউটারগুলিতে ডাক্তারদের বিশ্বাস করা

চ্যালেঞ্জগুলি স্বাস্থ্যসেবাে এআই ভিত্তিক নেটওয়ার্কগুলি বাস্তবায়নে চলছে, ঝাং নোটগুলি ডাক্তারদের তাদের কম্পিউটার সহকর্মীদের বিশ্বাস করতে হবে। গবেষণায় জাং এবং তার সহকর্মীরা কম্পিউটারকে তার নির্ণয়ের ব্যাখ্যা করার জন্য জিজ্ঞাসা করেন, যেটি স্বীকৃত অঞ্চলের স্বীকৃত ছিল এবং মেশিনের উপসংহারের জন্য ভিত্তি ছিল।

"কম্পিউটারটি নির্ণয়ের মাত্র স্পট দেয় না। এটি ব্যাখ্যা করে যে এটি কেন নির্ণয়ের এবং সুপারিশ করেছে, "তিনি বলেছেন। "এটি আরও স্বচ্ছ হয়ে ওঠে এবং চিকিত্সক কম্পিউটারকে আরো বেশি নির্ভর করে। এই ভাবে, এটি শুধু একটি কালো বাক্স নয়, এবং আপনার কোন ধারণা নেই যে এটি কেন নির্ণায়ক দেয়। "

কৃত্রিম প্রযুক্তির অন্যান্য ব্যবহার

এআই-ভিত্তিক নেটওয়ার্কের স্বাস্থ্যসেবা ইমেজিংয়ে বিশাল সম্ভাবনা রয়েছে। ঝাং আরও দেখিয়েছেন যে এক্স-রেগুলি পরীক্ষা করে শিশুদের ভাইরাস এবং ব্যাকটেরিয়া নিউমোনিয়া মধ্যে পার্থক্য করতে পারে। ভাইরাল নিউমোনিয়া কোনও চিকিত্সার প্রয়োজন হতে পারে না, তবে ব্যাকটেরিয়া নিউমোনিয়ার রোগীর রোগের গুরুতর জটিলতা প্রতিরোধে দ্রুত এন্টিবায়োটিকের চিকিত্সার প্রয়োজন হয়।

"আমরা বহুবিধ চিকিৎসা ক্ষেত্র দেখতে পাচ্ছি যেখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আরো বেশি ব্যবহৃত হচ্ছে", খুরানা বলেছেন। "আমি মনে করি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্র এবং ঔষধের তার প্রয়োগের জন্য এটা খুবই উত্তেজনাপূর্ণ সময়।"