රෝග හඳුනාගැනීමේ සංවේදක: ප්‍රමාද වීමට පෙර රෝග හඳුනා ගැනීම

රූප ණය:
පින්තූර ණය
iStock

රෝග හඳුනාගැනීමේ සංවේදක: ප්‍රමාද වීමට පෙර රෝග හඳුනා ගැනීම

රෝග හඳුනාගැනීමේ සංවේදක: ප්‍රමාද වීමට පෙර රෝග හඳුනා ගැනීම

උපමාතෘකා පාඨය
පර්යේෂකයන් රෝගීන්ගේ පැවැත්මේ සම්භාවිතාව වැඩි කිරීම සඳහා මිනිස් රෝග හඳුනා ගත හැකි උපකරණ සංවර්ධනය කරමින් සිටී.
    • කර්තෘ:
    • කර්තෘගේ නම
      Quantumrun Foresight
    • ඔක්තෝබර් 3, 2022

    තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සාරාංශය

    විද්‍යාඥයින් විසින් රෝග කල් ඇතිව හඳුනා ගැනීමට සංවේදක තාක්ෂණයන් සහ කෘතිම බුද්ධිය (AI) උපයෝගී කර ගනිමින්, සුනඛයන්ට රෝග සුවඳ දැනීමට හෝ අත්‍යවශ්‍ය සලකුණු නිරීක්ෂණය කිරීමට පැළඳිය හැකි උපකරණ භාවිතා කරන උපාංග සමඟ සෞඛ්‍ය ආරක්ෂණය පරිවර්තනය කළ හැකිය. මෙම නැගී එන තාක්‍ෂණය පාකින්සන් සහ COVID-19 වැනි රෝග පුරෝකථනය කිරීමට පොරොන්දු වන අතර වැඩිදුර පර්යේෂණ නිරවද්‍යතාව වැඩි දියුණු කිරීම සහ යෙදුම් පුළුල් කිරීම අරමුණු කර ගෙන ඇත. මෙම ප්‍රගතිය සෞඛ්‍ය ආරක්ෂණය සඳහා සැලකිය යුතු ඇඟවුම් ඉදිරිපත් කළ හැකිය, රෝගීන්ගේ දත්ත ලුහුබැඳීම සඳහා සංවේදක භාවිතා කරන රක්ෂණ සමාගම්වල සිට මහජන සෞඛ්‍ය ප්‍රතිපත්තිවලට සංවේදක මත පදනම් වූ රෝග විනිශ්චයන් ඒකාබද්ධ කරන රජයන් දක්වා.

    රෝග හඳුනාගැනීමේ සංවේදක සන්දර්භය

    කලින් හඳුනා ගැනීම සහ රෝග විනිශ්චය කිරීම ජීවිත බේරා ගත හැකිය, විශේෂයෙන් බෝවන රෝග හෝ රෝග ලක්ෂණ පෙන්වීමට මාස හෝ අවුරුදු ගත විය හැකි රෝග සඳහා. උදාහරණයක් ලෙස, පාකින්සන් රෝගය (PD) කාලයත් සමඟ මෝටර් පිරිහීමට (උදා, වෙව්ලීම, දෘඪතාව සහ සංචලනය ගැටළු) ඇති කරයි. බොහෝ මිනිසුන්ට, ඔවුන්ගේ රෝගය හඳුනාගත් විට හානිය ආපසු හැරවිය නොහැක. මෙම ගැටළුව විසඳීම සඳහා, විද්‍යාඥයින් සුනඛයන්ගේ නාසය භාවිතා කරන අයගේ සිට යන්ත්‍ර ඉගෙනීම (ML) භාවිතා කරන රෝග හඳුනා ගත හැකි විවිධ සංවේදක සහ යන්ත්‍ර පිළිබඳව පර්යේෂණ කරමින් සිටී. 

    2021 දී, Massachusetts Institute of Technology (MIT), Harvard University, Maryland හි Johns Hopkins University සහ Milton Keynes හි Medical Detection Dogs ඇතුළු පර්යේෂකයන්ගේ එකමුතුවක් විසින් සුනඛයන් අනුකරණය කිරීමට කෘතිම බුද්ධිය (AI) පුහුණු කළ හැකි බව සොයා ගත්හ. රෝගය සුවඳ. ML වැඩසටහන පුරස්ථි ග්‍රන්ථි පිළිකා ඇතුළු ඇතැම් රෝග හඳුනාගැනීමේ දී සුනඛයන්ගේ සාර්ථකත්ව අනුපාතයට ගැලපෙන බව අධ්‍යයනයෙන් සොයා ගන්නා ලදී. 

    පර්යේෂණ ව්‍යාපෘතිය මගින් රෝගී සහ නිරෝගී පුද්ගලයන්ගෙන් මුත්‍රා සාම්පල එකතු කරන ලදී. මෙම සාම්පල පසුව රෝග ඇති බව පෙන්නුම් කළ හැකි අණු සඳහා විශ්ලේෂණය කරන ලදී. පර්යේෂක කණ්ඩායම විසින් රෝගී අණු වල සුවඳ හඳුනා ගැනීමට සුනඛයින් කණ්ඩායමක් පුහුණු කරන ලද අතර, පර්යේෂකයන් පසුව රෝග හඳුනාගැනීමේ ඔවුන්ගේ සාර්ථකත්ව අනුපාතය ML සමඟ සංසන්දනය කළහ. එකම සාම්පල පරීක්ෂා කිරීමේදී, ක්‍රම දෙකම සියයට 70කට වඩා වැඩි නිරවද්‍යතාවයක් ලබා ගත්තේය. විවිධ රෝග පිළිබඳ සැලකිය යුතු දර්ශක වඩාත් සවිස්තරාත්මකව හඳුනා ගැනීම සඳහා වඩාත් පුළුල් දත්ත කට්ටලයක් පරීක්ෂා කිරීමට පර්යේෂකයන් බලාපොරොත්තු වේ. MIT සහ Johns Hopkins විශ්ව විද්‍යාලය විසින් සංවර්ධනය කරන ලද රෝග හඳුනාගැනීමේ සංවේදකය සඳහා තවත් උදාහරණයක් වේ. මෙම සංවේදකය මුත්‍රාශයේ පිළිකා හඳුනාගැනීම සඳහා සුනඛයන්ගේ නාසය භාවිත කරයි. කෙසේ වෙතත්, සංවේදකය සුනඛයන් මත සාර්ථකව පරීක්ෂා කර ඇති අතර, එය සායනික භාවිතය සඳහා සුදුසු කිරීම සඳහා තවමත් යම් කාර්යයක් කිරීමට සිදු වේ.

    කඩාකප්පල්කාරී බලපෑම

    2022 දී, පර්යේෂකයන් ඊ-නාසය හෝ AI ආඝ්‍රාණ පද්ධතියක් සංවර්ධනය කරන ලද අතර, එමඟින් සමේ ඇති ගන්ධ සංයෝග හරහා PD හඳුනාගත හැකිය. මෙම තාක්ෂණය ගොඩ නැගීම සඳහා, චීනයේ විද්‍යාඥයින් විසින් වායු වර්ණදේහ (GC)-ස්කන්ධ වර්ණාවලීක්ෂය මතුපිට ධ්වනි තරංග සංවේදකයක් සහ ML ඇල්ගොරිතම සමඟ ඒකාබද්ධ කරන ලදී. GC හට sebum (මිනිස් සම විසින් නිපදවන තෙල් සහිත ද්රව්යයක්) සිට ගන්ධ සංයෝග විශ්ලේෂණය කළ හැකිය. පසුව විද්‍යාඥයින් විසින් එම තොරතුරු භාවිතා කර ඇල්ගොරිතමයක් ගොඩනගා ගත් අතර, සියයට 70ක නිරවද්‍යතාවයකින් PD පවතින බව නිවැරදිව පුරෝකථනය කරන ලදී. සමස්ත ගන්ධ සාම්පල විශ්ලේෂණය කිරීමට විද්‍යාඥයන් ML යෙදූ විට නිරවද්‍යතාව සියයට 79 දක්වා ඉහළ ගියේය. කෙසේ වෙතත්, විද්‍යාඥයින් පිළිගන්නේ විස්තීර්ණ සහ විවිධ නියැදි ප්‍රමාණයකින් යුත් තවත් අධ්‍යයනයන් සිදු කළ යුතු බවයි.

    මේ අතර, COVID-19 වසංගතයේ උච්චතම අවස්ථාව තුළ, Fitbit, Apple Watch සහ Samsung Galaxy ස්මාර්ට් ඔරලෝසුව වැනි පැළඳිය හැකි උපකරණ මගින් රැස් කරන ලද දත්ත පිළිබඳ පර්යේෂණ, මෙම උපාංගවලට වෛරස් ආසාදනය හඳුනාගත හැකි බව පෙන්නුම් කළේය. මෙම උපකරණවලට හෘදය සහ ඔක්සිජන් දත්ත, නින්දේ රටා සහ ක්‍රියාකාරකම් මට්ටම් එකතු කළ හැකි බැවින්, ඒවා භාවිතා කරන්නන්ට ඇතිවිය හැකි රෝග ගැන අනතුරු අඟවයි. 

    විශේෂයෙන්ම, මවුන්ට් සීනායි රෝහල රෝගීන් 500කගේ ඇපල් වොච් දත්ත විශ්ලේෂණය කළ අතර, COVID-19 වසංගතයෙන් ආසාදනය වූවන්ගේ හෘද විචල්‍යතා අනුපාතයෙහි වෙනස්කම් පෙන්නුම් කරන බව සොයා ගන්නා ලදී. පර්යේෂකයන් බලාපොරොත්තු වන්නේ මෙම සොයා ගැනීම ඉන්ෆ්ලුවෙන්සා සහ ඉන්ෆ්ලුවෙන්සා වැනි අනෙකුත් වෛරස් සඳහා කලින් හඳුනාගැනීමේ පද්ධතියක් නිර්මාණය කිරීම සඳහා පැළඳිය හැකි උපකරණ භාවිතා කිරීමට හේතු විය හැකි බවයි. අනාගත වෛරස් සඳහා ආසාදන උණුසුම් ස්ථාන හඳුනා ගැනීමට අනතුරු ඇඟවීමේ පද්ධතියක් ද සැලසුම් කළ හැකි අතර, මෙම රෝග පූර්ණ වසංගත බවට වර්ධනය වීමට පෙර සෞඛ්‍ය අංශවලට මැදිහත් විය හැකිය.

    රෝග හඳුනාගැනීමේ සංවේදකවල ඇඟවුම්

    රෝග හඳුනාගැනීමේ සංවේදකවල පුළුල් ඇඟවුම් ඇතුළත් විය හැකිය: 

    • රෝගීන්ගේ සෞඛ්‍ය සේවා තොරතුරු ලුහුබැඳීම සඳහා රෝග හඳුනාගැනීමේ සංවේදක ප්‍රවර්ධනය කරන රක්ෂණ සපයන්නන්. 
    • AI-සහාය සංවේදක සහ දුර්ලභ රෝග සහ විභව හෘදයාබාධ සහ අල්ලා ගැනීම් හඳුනා ගන්නා උපාංග සඳහා ආයෝජනය කරන පාරිභෝගිකයින්.
    • පැළඳිය හැකි නිෂ්පාදකයින්ට තත්‍ය කාලීන රෝගීන් ලුහුබැඳීම සඳහා උපාංග සංවර්ධනය කිරීමට ව්‍යාපාරික අවස්ථා වැඩි කිරීම.
    • රෝග විනිශ්චයට වඩා උපදේශන උත්සාහයන් කෙරෙහි අවධානය යොමු කරන වෛද්‍යවරු. නිදසුනක් වශයෙන්, රෝග විනිශ්චය සඳහා සහාය වීම සඳහා රෝග හඳුනාගැනීමේ සංවේදක භාවිතය වැඩි කිරීමෙන්, වෛද්‍යවරුන්ට පුද්ගලාරෝපිත ප්‍රතිකාර සැලසුම් සංවර්ධනය කිරීමට වැඩි කාලයක් ගත කළ හැකිය.
    • පර්යේෂණ සංවිධාන, විශ්ව විද්‍යාල සහ ෆෙඩරල් ආයතන රෝග විනිශ්චය, රෝගී සත්කාර සහ ජනගහන පරිමාණයේ වසංගත හඳුනාගැනීම වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා උපාංග සහ මෘදුකාංග නිර්මාණය කිරීමට සහයෝගී වේ.
    • පුරෝකථන සෞඛ්‍ය ආරක්ෂණ ආකෘති වෙත මාරු වීමට සෞඛ්‍ය සේවා සපයන්නන් දිරිමත් කරන රෝග හඳුනාගැනීමේ සංවේදක පුළුල් ලෙස භාවිතා කිරීම, පෙර මැදිහත්වීම් සහ රෝගීන්ගේ ප්‍රතිඵල වැඩිදියුණු කිරීමට හේතු වේ.
    • වඩාත් කාර්යක්ෂම මහජන සෞඛ්‍ය නිරීක්ෂණ සහ ප්‍රතිචාර පද්ධති ඇති කරන සංවේදක මත පදනම් වූ රෝග විනිශ්චය ඒකාබද්ධ කිරීමට රජයන් සෞඛ්‍ය ආරක්ෂණ ප්‍රතිපත්ති සංශෝධනය කරයි.
    • ග්‍රාමීය හෝ අඩු පහසුකම් සහිත ප්‍රජාවන්ට විශේෂයෙන් ප්‍රයෝජනවත් වන දුරස්ථ රෝගීන් අධීක්ෂණය, රෝහල් පැමිණීම් සහ සෞඛ්‍ය සේවා වියදම් අඩු කිරීම සබල කරන සංවේදක තාක්ෂණය.

    සලකා බැලිය යුතු ප්‍රශ්න

    • ඔබට පැළඳිය හැකි එකක් තිබේ නම්, ඔබේ සෞඛ්‍ය සංඛ්‍යාලේඛන නිරීක්ෂණය කිරීමට ඔබ එය භාවිතා කරන්නේ කෙසේද?
    • රෝග හඳුනාගැනීමේ සංවේදක සෞඛ්‍ය සේවා අංශය වෙනස් කරන්නේ කෙසේද?

    තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය යොමු කිරීම්

    මෙම අවබෝධය සඳහා පහත ජනප්‍රිය සහ ආයතනික සබැඳි යොමු කර ඇත: