اعلی درجے کی الگورتھم دماغ کی شدید چوٹ والے مریضوں کے نتائج کی پیش گوئی کرتا ہے۔

امریکہ میں مقیم محققین کی ایک ٹیم نے ایک جدید ڈیپ لرننگ ماڈل بنایا ہے جو سی ٹی اسکینز اور طبی معلومات کا تجزیہ کرتا ہے تاکہ شدید تکلیف دہ دماغی چوٹ (ٹی بی آئی) کے مریضوں کے چھ ماہ کے نتائج کی پیشن گوئی کی جا سکے۔ نیورو سرجنز کی پیشین گوئیوں سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کے علاوہ، الگورتھم TBI کے مریضوں کو زندگی بچانے والی دیکھ بھال کی طرف بھی درست طریقے سے لے جا سکتا ہے۔

بہتر طبی فیصلے

تحقیق کے حصے کے طور پر، ڈیٹا سائنسدانوں نے یونیورسٹی آف پٹسبرگ سکول آف میڈیسن یونیورسٹی آف پٹسبرگ میڈیکل سینٹر میں نیورو ٹراما سرجن کے ساتھ کام کیا (یوپی ایم سی۔) ایک نیا مصنوعی ذہانت کا ماڈل بنانا جو ٹی بی آئی کے شدید مریضوں کے ایک سے زیادہ ہیڈ سی ٹی اسکین پر کارروائی کرتا ہے۔ الگورتھم، میں بیان کیا گیا ہے۔ ریڈیولاجی، مریضوں کی اہم علامات، خون کے ٹیسٹ اور دل کے کام کے ساتھ ساتھ کوما کی شدت کے تخمینے کا بھی تجزیہ کرتا ہے۔

اس حقیقت کو تسلیم کرتے ہوئے کہ دماغی امیجنگ کی تکنیک وقت کے ساتھ ساتھ تیار ہوتی ہے، اور تصویر کا معیار مریض سے دوسرے مریض میں کافی حد تک مختلف ہو سکتا ہے، ٹیم نے مختلف امیجنگ پروٹوکولز کی ایک رینج پر الگورتھم کو تربیت دے کر ڈیٹا کی بے قاعدگی کا حساب دیا۔

محققین، شریک پہلے مصنفین کی قیادت میں میتھیو پیز اور دومان عارفاننے اپنے ماڈل کو دو مریضوں کے ساتھیوں پر جانچ کر درست کیا - ایک 500 سے زیادہ شدید TBI مریضوں پر مشتمل ہے جن کا پہلے UPMC میں علاج کیا گیا تھا اور دوسرا TRACK-TBI کنسورشیم کے ذریعے ملک بھر کے 220 اداروں کے 18 مریضوں پر مشتمل تھا۔ انہوں نے ماڈل کی کارکردگی کا اس کے ساتھ موازنہ کیا۔ IMPACT ماڈل اور تین نیورو سرجنز کی پیشین گوئیاں۔

تیار کردہ ماڈل تکلیف دہ واقعے کے بعد چھ ماہ میں مریضوں کی موت کے خطرے اور ناگوار نتائج کی درست پیش گوئی کر سکتا ہے۔ اہم بات یہ ہے کہ ماڈل نے اپنی صلاحیت کو برقرار رکھا جب TRACK-TBI کنسورشیم سے ایک آزاد ملٹی انسٹیٹیوشنل کوہورٹ پر تجربہ کیا گیا۔ ماڈل کو تین حاضر نیورو سرجنوں کی طرف سے کی گئی پیشین گوئیوں سے بھی آگے نکلتے ہوئے دکھایا گیا تھا۔

سینئر شریک مصنفین کے طور پر شیڈونگ وو اور ڈیوڈ اوکونکوو وضاحت کریں، ٹی بی آئی ایک ایسی بیماری ہے جو دماغ کے معمول کے کام میں خلل ڈالتی ہے اور مستقل اعصابی، جذباتی اور پیشہ ورانہ معذوری کا باعث بن سکتی ہے۔ اس طرح کی چوٹوں کا علاج کرتے وقت، طبیب طبی علاج کی رہنمائی کے لیے پیش گوئی پر انحصار کرتے ہیں، پھر بھی شدید TBI میں نتائج کا درست اندازہ لگانے کے لیے جدوجہد کرتے ہیں۔ جیسا کہ، وو نوٹ کرتا ہے، "ٹی بی آئی کے شدید مریضوں کے لیے نتائج کی پیشن گوئی کو بہتر بنانے کے لیے ڈیٹا پر مبنی پیشن گوئی کے ماڈل تیار کرنے کے لیے ملٹی موڈل کلینیکل معلومات اور مشین لرننگ سے فائدہ اٹھانے کی بہت زیادہ ضرورت اور صلاحیت موجود ہے"۔

وو کہتے ہیں، "ہم نے پیشن گوئی کے ماڈل تیار کرنے کے لیے گہری سیکھنے اور نصاب سیکھنے کی تکنیکوں کا استعمال کیا جو ہیڈ سی ٹی امیجنگ ڈیٹا اور مریضوں کے دیگر طبی متغیرات دونوں پر کارروائی کرتے ہیں۔" "عملی طور پر، یہ ماڈل طبی فیصلوں اور مریض کی دیکھ بھال کو بہتر طریقے سے مطلع کرنے کے لیے مریض کی صحت یابی کے لیے ایک خودکار پیش گوئی فراہم کر سکتا ہے۔"

انفرادی پیش گوئیاں

وو نے مشاہدہ کیا کہ، حالیہ برسوں میں، مشین لرننگ اور گہری سیکھنے نے طبی ڈیٹا کے تجزیے کو تبدیل کر دیا ہے اور کمپیوٹر کی مدد سے پتہ لگانے کی تشخیص اور طبی بیماریوں کے ٹرائیج کی مدد میں کارکردگی کو بہتر بنایا ہے۔ درحقیقت، بہت سے مشین لرننگ پر مبنی ماڈلز اور ٹولز اب تعلیمی تحقیقات اور طبی جانچ کے تحت ہیں۔

وو کی نظر میں، نئے ماڈل کا اہم فائدہ یہ ہے کہ یہ کثیر جہتی اور ملٹی موڈل ڈیٹا جیسے کہ تصاویر اور غیر امیجنگ کلینیکل ڈیٹا کا خودکار طریقے سے تجزیہ کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ مشین لرننگ ان پیچیدہ اعداد و شمار سے ضروری معلومات سیکھ سکتی ہے، جسے ہضم کرنا اور عمل کرنا انسانی معالج کے لیے مشکل ہو سکتا ہے۔

"ہمارا طریقہ کار موجودہ ماڈلز جیسے IMPACT ماڈل کے مقابلے میں انفرادی پیشن گوئیاں بھی فراہم کر سکتا ہے، جو کلینیکل ٹرائلز کی رہنمائی کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا نہ کہ انفرادی مریضوں کی تشخیص کے لیے،" وہ کہتے ہیں۔

فی الحال، ماڈل ایمرجنسی روم میں مریض کے داخلے پر حاصل کیے گئے ڈیٹا پر مبنی ہے، لیکن پروجیکٹ ٹیم TBI کے مریض کی دیکھ بھال کے دوران حاصل کیے گئے طول بلد ڈیٹا کو شامل کرکے اسے مزید بڑھانے کا ارادہ رکھتی ہے۔

"ہم تشخیص کو تلاش کرنے اور کلینیکل ورک فلو اور سیٹنگز میں ایسے ماڈلز کو تعینات کرنے کے حوالے سے ممکنہ رکاوٹوں کی نشاندہی کرنے کا بھی ارادہ رکھتے ہیں،" وو نے مزید کہا۔

پیغام اعلی درجے کی الگورتھم دماغ کی شدید چوٹ والے مریضوں کے نتائج کی پیش گوئی کرتا ہے۔ پہلے شائع طبیعیات کی دنیا.

• سکے سمارٹ۔ یورپ کا بہترین بٹ کوائن اور کرپٹو ایکسچینج۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ مفت رسائی۔
• کرپٹو ہاک۔ Altcoin ریڈار. مفت جانچ.
• ماخذ: https://physicsworld.com/a/advanced-algorithm-predicts-outcome-for-patients-with-severe-brain-injury/