উন্নত অ্যালগরিদম গুরুতর মস্তিষ্কের আঘাতের রোগীদের জন্য ফলাফলের পূর্বাভাস দেয়

প্লেটো দ্বারা প্রকাশিত

অনুসরণকারী: 0

মার্কিন-ভিত্তিক গবেষকদের একটি দল একটি উদ্ভাবনী গভীর-শিক্ষার মডেল তৈরি করেছে যা সিটি স্ক্যান এবং ক্লিনিকাল তথ্য বিশ্লেষণ করে গুরুতর আঘাতমূলক মস্তিষ্কের আঘাত (টিবিআই) রোগীদের জন্য ছয় মাসের ফলাফলের পূর্বাভাস দেয়। নিউরোসার্জনদের ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে ছাড়িয়ে যাওয়ার পাশাপাশি, অ্যালগরিদম টিবিআই রোগীদের জীবন রক্ষাকারী যত্নের দিকে সঠিকভাবে চালিত করতে পারে।

ভাল ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত

গবেষণার অংশ হিসেবে তথ্য বিজ্ঞানীরা ড পিটসবার্গ স্কুল অফ মেডিসিন বিশ্ববিদ্যালয় পিটসবার্গ মেডিকেল সেন্টার বিশ্ববিদ্যালয়ের নিউরোট্রমা সার্জনদের সাথে কাজ করেছেন (UPMC) একটি অভিনব কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেল তৈরি করা যা গুরুতর TBI রোগীদের একাধিক হেড সিটি স্ক্যান প্রক্রিয়া করে। অ্যালগরিদম, বর্ণিত রেডিত্তল্যাজি, রোগীদের অত্যাবশ্যক লক্ষণ, রক্ত পরীক্ষা এবং হার্টের কার্যকারিতা বিশ্লেষণ করে, সেইসাথে কোমা তীব্রতার অনুমানও।

googletag.cmd.push (ফাংশন () {googletag.display ('Div-gpt-ad-3759129-1');});

মস্তিষ্কের ইমেজিং কৌশলগুলি সময়ের সাথে সাথে বিকশিত হয় এবং সেই চিত্রের গুণমানটি রোগী থেকে রোগীর ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হতে পারে এই সত্যের স্বীকৃতিতে, দলটি বিভিন্ন ইমেজিং প্রোটোকলের একটি পরিসরে অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের মাধ্যমে ডেটা অনিয়মিততার জন্য দায়ী।

গবেষকরা, সহ-প্রথম লেখকদের নেতৃত্বে ম্যাথু পিস এবং দোমান আরেফান, দুটি রোগীর দলে পরীক্ষা করে তাদের মডেলকে বৈধ করেছে - একটিতে 500 টিরও বেশি গুরুতর TBI রোগী রয়েছে যাদের পূর্বে UPMC-তে চিকিত্সা করা হয়েছিল এবং অন্যটি TRACK-TBI কনসোর্টিয়ামের মাধ্যমে সারা দেশে 220টি প্রতিষ্ঠানের 18 জন রোগীর অন্তর্ভুক্ত। তারা মডেলের পারফরম্যান্সের সাথে তুলনা করেছে প্রভাব মডেল এবং তিনজন নিউরোসার্জনের ভবিষ্যদ্বাণী।

বিকশিত মডেলটি আঘাতমূলক ঘটনার পর ছয় মাসে রোগীদের মৃত্যুর ঝুঁকি এবং প্রতিকূল ফলাফলের সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। গুরুত্বপূর্ণভাবে, TRACK-TBI কনসোর্টিয়াম থেকে একটি স্বাধীন বহু-প্রাতিষ্ঠানিক দলে পরীক্ষা করার সময় মডেলটি তার ক্ষমতা বজায় রেখেছিল। মডেলটিকে তিনজন উপস্থিত নিউরোসার্জন দ্বারা করা ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে ছাড়িয়ে যাওয়ার জন্যও দেখানো হয়েছিল।

সিনিয়র সহ-লেখক হিসেবে শানডং উ এবং ডেভিড ওকনকো ব্যাখ্যা করুন, টিবিআই এমন একটি রোগ যা মস্তিষ্কের স্বাভাবিক কার্যকারিতা ব্যাহত করে এবং স্থায়ী স্নায়বিক, মানসিক এবং পেশাগত অক্ষমতার কারণ হতে পারে। এই ধরনের আঘাতের চিকিত্সা করার সময়, চিকিত্সকরা ক্লিনিকাল থেরাপির নির্দেশনা দেওয়ার জন্য পূর্বাভাসের উপর নির্ভর করেন, তবুও গুরুতর টিবিআই-এর ফলাফলগুলি সঠিকভাবে নির্ণয় করার জন্য সংগ্রাম করে। যেমন, উ নোট করেছেন, "গুরুতর টিবিআই রোগীদের ফলাফলের পূর্বাভাস উন্নত করতে ডেটা-চালিত ভবিষ্যদ্বাণী মডেলগুলি বিকাশের জন্য মাল্টিমোডাল ক্লিনিকাল তথ্য এবং মেশিন লার্নিংয়ের সুবিধা নেওয়ার একটি দুর্দান্ত প্রয়োজন এবং সম্ভাবনা রয়েছে"।

"আমরা ডিপ-লার্নিং এবং কারিকুলাম-লার্নিং কৌশলগুলি ভবিষ্যদ্বাণী মডেলগুলি বিকাশ করতে ব্যবহার করেছি যা মাথার সিটি ইমেজিং ডেটা এবং রোগীদের অন্যান্য ক্লিনিকাল ভেরিয়েবল উভয় প্রক্রিয়া করে," উ বলেছেন৷ "অভ্যাসে, এই মডেলটি ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত এবং রোগীর যত্নকে আরও ভালভাবে জানাতে একজন রোগীর পুনরুদ্ধারের সম্ভাবনার জন্য একটি স্বয়ংক্রিয় ভবিষ্যদ্বাণী প্রদান করতে পারে।"

স্বতন্ত্র ভবিষ্যদ্বাণী

উ লক্ষ্য করেন যে, সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষা চিকিৎসা ডেটা বিশ্লেষণকে রূপান্তরিত করেছে এবং কম্পিউটার-সহায়তা সনাক্তকরণ নির্ণয় এবং চিকিৎসা রোগের ট্রাইজে সমর্থন করার ক্ষেত্রে উন্নত কর্মক্ষমতা। প্রকৃতপক্ষে, অনেক মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক মডেল এবং সরঞ্জাম এখন একাডেমিক তদন্ত এবং ক্লিনিকাল মূল্যায়নের অধীনে।

Wu-এর দৃষ্টিতে, নতুন মডেলের মূল সুবিধা হল যে এটি একটি স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতিতে বহুমাত্রিক এবং বহুমাত্রিক ডেটা, যেমন চিত্র এবং অ-ইমেজিং ক্লিনিকাল ডেটার মতো কার্যকরভাবে বিশ্লেষণ করতে সক্ষম। এর মানে হল যে মেশিন লার্নিং এই জটিল তথ্যগুলি থেকে প্রয়োজনীয় তথ্য শিখতে পারে, যা একজন মানব চিকিত্সকের পক্ষে হজম করা এবং প্রক্রিয়া করা কঠিন হতে পারে।

এআই ইইজি ট্রেস থেকে কোমা ফলাফলের পূর্বাভাস দেয়

"আমাদের পদ্ধতিটি বিদ্যমান মডেল যেমন IMPACT মডেলের তুলনায় স্বতন্ত্র ভবিষ্যদ্বাণী প্রদান করতে পারে, যা ক্লিনিকাল ট্রায়ালগুলিকে গাইড করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল এবং পৃথক রোগীদের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য নয়," তিনি বলেছেন।

বর্তমানে, মডেলটি জরুরী কক্ষে রোগীর ভর্তির সময় অর্জিত ডেটার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে, তবে প্রকল্প দল টিবিআই রোগীর যত্নের সময় অর্জিত অনুদৈর্ঘ্য ডেটা অন্তর্ভুক্ত করে এটিকে আরও উন্নত করার পরিকল্পনা করেছে।

"আমরা মূল্যায়ন অন্বেষণ করার এবং ক্লিনিকাল ওয়ার্কফ্লো এবং সেটিংসে এই জাতীয় মডেলগুলি স্থাপনের ক্ষেত্রে সম্ভাব্য বাধাগুলি সনাক্ত করার পরিকল্পনা করি," উ যোগ করে।

মেডিকেল ফিজিক্স সপ্তাহে AI দ্বারা সমর্থিত হয় সান নিউক্লিয়ার, রেডিয়েশন থেরাপি এবং ডায়াগনস্টিক ইমেজিং সেন্টারের জন্য রোগীর নিরাপত্তা সমাধানের প্রস্তুতকারক। ভিজিট করুন www.sunnuclear.com আরো খুঁজতে.