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Google का एक नया एल्गोरिथम आंख के रेटिना का विश्लेषण करके हृदय रोग की रिपोर्ट करता है

स्वास्थ्य देखभाल के क्षेत्र में विकास में लगे Google और उसकी सहायक कंपनी Verily के वैज्ञानिकों ने लोगों में हृदय रोग के जोखिम का आकलन करने का एक नया तरीका प्रस्तुत किया। किसी व्यक्ति की आंख के पिछले हिस्से को स्कैन करके, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्राप्त जानकारी का विश्लेषण करता है और निम्न डेटा को बड़ी सटीकता के साथ प्रदर्शित करता है: आयु, रक्तचाप, और रोगी धूम्रपान करता है या नहीं। भविष्य में, इस तकनीक का उपयोग गंभीर हृदय रोगों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है।

फिलहाल, यह विधि अभी तक सही नहीं है और इसे क्लिनिकल सेटिंग्स में इस्तेमाल करने से पहले कई परीक्षणों से गुजरना पड़ता है। आज, एल्गोरिथम के संचालन का वर्णन करने वाला एक पेपर प्रकृति पत्रिका में प्रकाशित हुआ था, जो बायोमेडिकल इंजीनियरिंग को समर्पित है।

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एआई को प्रशिक्षित करने के लिए, Google और Verily के वैज्ञानिकों ने 300000 से अधिक चिकित्सा संकेतों का उपयोग किया। इस जानकारी में रोगियों के रेटिना की स्कैन की गई छवियों के साथ-साथ सामान्य चिकित्सा डेटा भी शामिल था। इसके बाद, तंत्रिका नेटवर्क ने प्राप्त डेटा के आधार पर पैटर्न बनाए और हृदय रोग के जोखिम की भविष्यवाणी करने के लिए कुछ मेट्रिक्स के साथ आंखों के स्कैन में नियंत्रण संकेतों को जोड़ना सीखा।

हालांकि रोगी के स्वास्थ्य की निगरानी के लिए आंखों को स्कैन करने का विचार असामान्य लगता है, यह किए गए अध्ययनों के एक सेट पर आधारित है। आंख की पिछली दीवार रक्त वाहिकाओं से भरी होती है जो शरीर की सामान्य स्थिति को दर्शाती है। कैमरों और माइक्रोस्कोप की मदद से उनकी उपस्थिति का अध्ययन करके, डॉक्टर उन कारकों को निर्धारित करते हैं जो कार्डियोवैस्कुलर बीमारियों के कारक एजेंट हैं।

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2 रोगियों की रेटिना छवियों का अध्ययन करते समय, जिनमें से एक 5 वर्षों से हृदय रोग से पीड़ित है, और दूसरे को कभी नहीं हुई, Google के एल्गोरिदम ने 70% संभावना के साथ सही परिणाम दिए। वर्तमान में उपयोग की जाने वाली विधि, जिसे SCORE कहा जाता है, 72% मामलों में सही उत्तर देती है, लेकिन साथ ही विश्लेषण के लिए रक्त के नमूने लेने की आवश्यकता होती है।

फिलहाल, रोगी की बीमारियों का त्वरित विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग करने का विचार दूर की संभावना है। प्रौद्योगिकी के व्यावहारिक उपयोग के लिए तैयार होने से पहले दशकों के शोध की आवश्यकता है।

Dzherelo: theverge.com

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इवान मिताज़ोव

संपादक Root Nation. एक व्यक्ति जो विभिन्न आईटी नवाचारों, विज्ञान, संगीत में रुचि रखता है।

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