सीडर-सिनाई मेडिकल सेंटर ने हाल ही में एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यक्रम का परीक्षण किया है जो मल के नमूनों की जांच, पहचान और वर्गीकरण करने में सक्षम है, और फैसला इसमें है: एआई अपनी गंदगी जानता है।
यह कार्यक्रम सैन फ्रांसिस्को स्थित स्टार्टअप डायटा हेल्थ के दिमाग की उपज है जो चिड़चिड़ा आंत्र सिंड्रोम वाले लोगों के लिए व्यक्तिगत आहार की सिफारिशें करता है।
कंपनी-सीडर-सिनाई के एक्सेलेरेटर प्रोग्राम से स्नातक-के पास एक एआई-आधारित ऐप है, जो स्मार्टफोन कैमरे के स्नैप के साथ रोगियों की तुलना में मल अनियमितता की बेहतर तस्वीर चित्रित करने के लिए कहा जाता है।
परीक्षणों के माध्यम से रखे जाने के बाद, जिसमें आईबीएस रोगियों ने दो सप्ताह तक ऐप का उपयोग किया, सीडर-सिनाई डॉक्टरों ने निष्कर्ष निकाला कि मरीजों के स्वयं के मूल्यांकन की तुलना में डीटा की तकनीक मल का आकलन करने में बेहतर थी।
मरीज़ आमतौर पर ब्रिस्टल स्टूल स्केल का उपयोग करके अपने मलमूत्र का वर्णन करते हैं, जो मल को सात समूहों में वर्गीकृत करता है। लेकिन यह दो समस्याएं प्रस्तुत करता है: सबसे पहले, प्रकृति में अधिकांश चीजों की तरह, फेकल पदार्थ, सात-स्तरीय पैमाने की तुलना में आकार, आकार और स्थिरता में कहीं अधिक सूक्ष्म और जटिल है।
नंबर दो, जिन्हें पहले IBS द्वारा जला दिया गया है, वे शायद नहीं जानते कि सामान्य या असामान्य क्या है, उह, नंबर दो।
इसलिए जब तक आपके मस्तिष्क में प्रत्येक शिकन को मल के नमूनों को संसाधित करने के लिए प्रशिक्षित नहीं किया जाता है, आप शायद डायटा के एआई के साथ नहीं रह पाएंगे, जो डॉक्टरों को एक बेहतर तस्वीर देने के लिए ब्रिस्टल स्टूल स्केल के अलावा कई अन्य वर्गीकरणों का उपयोग करता है।
डायटा हेल्थ मेडिकल डायग्नोस्टिक्स स्टार्टअप्स की बढ़ती लहर का हिस्सा है जो बीमारियों और स्थितियों की पहचान करने में मदद करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं। सीड हेल्थ, एक वेनिस-आधारित, गूप-अनुमोदित प्रोबायोटिक्स कंपनी, ने पिछले साल एआई स्टार्टअप ऑग्गी टेक्नोलॉजीज का अधिग्रहण किया, इस प्रक्रिया में अपने विशाल स्टूल डेटाबेस को उठाया।
ऑग्गी स्टार्टअप्स के बढ़ते कैडर का हिस्सा है जो मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग करता है – छवियों, वीडियो और अन्य डेटा के विशाल ट्रोव द्वारा सूचित – डॉक्टरों को डेंटल एक्स-रे से लेकर जठरांत्र संबंधी मार्ग तक हर चीज में चेतावनी के संकेत खोजने में मदद करने के लिए।
हालांकि ये प्रौद्योगिकियां पहले रोगियों के निदान और उपचार की प्रक्रिया को तेज करने का वादा करती हैं, लेकिन कुछ चिकित्सकों और नियामकों के बीच उनकी प्रभावकारिता के बारे में चिंता बनी हुई है।
लेकिन उच्च मांग और बहुत कम आपूर्ति से प्रभावित स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली में, ये चिकित्सा विकास रोगियों और प्रदाताओं के लिए समान रूप से एक वरदान साबित हो सकता है।
सीडर-सिनाई मेडिकल सेंटर ने हाल ही में एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यक्रम का परीक्षण किया है जो मल के नमूनों की जांच, पहचान और वर्गीकरण करने में सक्षम है, और फैसला इसमें है: एआई अपनी गंदगी जानता है।
यह कार्यक्रम सैन फ्रांसिस्को स्थित स्टार्टअप डायटा हेल्थ के दिमाग की उपज है जो चिड़चिड़ा आंत्र सिंड्रोम वाले लोगों के लिए व्यक्तिगत आहार की सिफारिशें करता है।
कंपनी-सीडर-सिनाई के एक्सेलेरेटर प्रोग्राम से स्नातक-के पास एक एआई-आधारित ऐप है, जो स्मार्टफोन कैमरे के स्नैप के साथ रोगियों की तुलना में मल अनियमितता की बेहतर तस्वीर चित्रित करने के लिए कहा जाता है।
परीक्षणों के माध्यम से रखे जाने के बाद, जिसमें आईबीएस रोगियों ने दो सप्ताह तक ऐप का उपयोग किया, सीडर-सिनाई डॉक्टरों ने निष्कर्ष निकाला कि मरीजों के स्वयं के मूल्यांकन की तुलना में डीटा की तकनीक मल का आकलन करने में बेहतर थी।
मरीज़ आमतौर पर ब्रिस्टल स्टूल स्केल का उपयोग करके अपने मलमूत्र का वर्णन करते हैं, जो मल को सात समूहों में वर्गीकृत करता है। लेकिन यह दो समस्याएं प्रस्तुत करता है: सबसे पहले, प्रकृति में अधिकांश चीजों की तरह, फेकल पदार्थ, सात-स्तरीय पैमाने की तुलना में आकार, आकार और स्थिरता में कहीं अधिक सूक्ष्म और जटिल है।
नंबर दो, जिन्हें पहले IBS द्वारा जला दिया गया है, वे शायद नहीं जानते कि सामान्य या असामान्य क्या है, उह, नंबर दो।
इसलिए जब तक आपके मस्तिष्क में प्रत्येक शिकन को मल के नमूनों को संसाधित करने के लिए प्रशिक्षित नहीं किया जाता है, आप शायद डायटा के एआई के साथ नहीं रह पाएंगे, जो डॉक्टरों को एक बेहतर तस्वीर देने के लिए ब्रिस्टल स्टूल स्केल के अलावा कई अन्य वर्गीकरणों का उपयोग करता है।
डायटा हेल्थ मेडिकल डायग्नोस्टिक्स स्टार्टअप्स की बढ़ती लहर का हिस्सा है जो बीमारियों और स्थितियों की पहचान करने में मदद करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं। सीड हेल्थ, एक वेनिस-आधारित, गूप-अनुमोदित प्रोबायोटिक्स कंपनी, ने पिछले साल एआई स्टार्टअप ऑग्गी टेक्नोलॉजीज का अधिग्रहण किया, इस प्रक्रिया में अपने विशाल स्टूल डेटाबेस को उठाया।
ऑग्गी स्टार्टअप्स के बढ़ते कैडर का हिस्सा है जो मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग करता है – छवियों, वीडियो और अन्य डेटा के विशाल ट्रोव द्वारा सूचित – डॉक्टरों को डेंटल एक्स-रे से लेकर जठरांत्र संबंधी मार्ग तक हर चीज में चेतावनी के संकेत खोजने में मदद करने के लिए।
हालांकि ये प्रौद्योगिकियां पहले रोगियों के निदान और उपचार की प्रक्रिया को तेज करने का वादा करती हैं, लेकिन कुछ चिकित्सकों और नियामकों के बीच उनकी प्रभावकारिता के बारे में चिंता बनी हुई है।
