मेयो क्लिनिक प्रोसीडिंग्स में प्रकाशित एक लेख में, शोधकर्ता बताते हैं कि कैसे कुछ सरल चर और नियमित रूप से उपलब्ध संरचित नैदानिक जानकारी का उपयोग करके एल्गोरिदम प्रभावी भविष्य कहनेवाला उपकरण हो सकता है।
तीसरे वर्ष के गैस्ट्रोएंटरोलॉजी के एमडी जोसेफ आह कहते हैं, “यह अध्ययन आपातकालीन विभाग या आईसीयू संघर्ष में तीव्र कोलांगिटिस और अल्कोहल से जुड़े हेपेटाइटिस को अलग करने के लिए संघर्ष से प्रेरित था, जो बहुत अलग स्थितियां हैं जो समान रूप से पेश कर सकते हैं।” रोचेस्टर में मेयो क्लिनिक में हेपेटोलॉजी फेलो। डॉ. आह अध्ययन के पहले लेखक हैं।
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डॉ अहन कहते हैं, “हमने नियमित रूप से उपलब्ध प्रयोगशाला मूल्यों में से कुछ का उपयोग करके दो स्थितियों को अलग करने के लिए मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम विकसित और प्रशिक्षित किया है।” “मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम ने 93% से अधिक सटीकता के साथ, दो स्थितियों में भेदभाव करने के लिए उत्कृष्ट प्रदर्शन का प्रदर्शन किया।”
शोधकर्ताओं ने 18 वर्ष से अधिक उम्र के 459 रोगियों के इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड का विश्लेषण किया, जिन्हें 1 जनवरी, 2010 और 31 दिसंबर, 2019 के बीच रोचेस्टर के मेयो क्लिनिक में भर्ती कराया गया था। रोगियों को तीव्र हैजांगाइटिस या शराब से जुड़े हेपेटाइटिस का पता चला था।
लीवर की बीमारी के प्रबंधन में मशीन लर्निंग
प्रवेश के समय दस नियमित रूप से उपलब्ध प्रयोगशाला मूल्य एकत्र किए गए थे। जिन रोगियों का डेटा अधूरा था, उन्हें हटाने के बाद, शराब से संबंधित हेपेटाइटिस के 260 और तीव्र हैजांगाइटिस के 194 रोगी बने रहे। इन आंकड़ों का उपयोग आठ मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया था।
शोधकर्ताओं ने 2001 और 2012 के बीच बोस्टन में बेथ इज़राइल डेकोनेस मेडिकल सेंटर में देखे गए आईसीयू रोगियों के एक समूह का उपयोग करके परिणामों को बाहरी रूप से मान्य किया। एल्गोरिदम ने ऑनलाइन सर्वेक्षण में भाग लेने वाले चिकित्सकों को भी बेहतर प्रदर्शन किया, जिसका वर्णन लेख में किया गया है।
“अध्ययन अनिश्चितता के मामलों में नैदानिक निर्णय लेने में सहायता करने के लिए मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम की क्षमता पर प्रकाश डालता है,” डॉ। आह कहते हैं। “गैस्ट्रोएंटेरोलॉजिस्ट के ऐसे कई उदाहरण हैं जो रोगियों में तत्काल एंडोस्कोपिक रेट्रोग्रेड कोलांगियोपैंक्रेटोग्राफी के लिए परामर्श प्राप्त कर रहे हैं, जो शुरू में शराब के उपयोग के इतिहास से इनकार करते हैं लेकिन बाद में अल्कोहल से जुड़े हेपेटाइटिस हो जाते हैं। कुछ स्थितियों में, रोगियों से एक विश्वसनीय इतिहास प्राप्त करने में असमर्थता बदली हुई है मानसिक स्थिति या कम सेवा वाले क्षेत्रों में इमेजिंग तौर-तरीकों तक पहुंच की कमी प्रदाताओं को सीमित मात्रा में उद्देश्य डेटा के आधार पर निर्धारण करने के लिए मजबूर कर सकती है।”
“रोगियों के लिए, यह नैदानिक सटीकता में सुधार करेगा और अतिरिक्त परीक्षणों की संख्या या आक्रामक प्रक्रियाओं के अनुचित आदेश को कम करेगा, जो सही निदान में देरी कर सकता है या रोगियों को अनावश्यक जटिलताओं के जोखिम के अधीन कर सकता है,” डॉ। आह कहते हैं।
स्रोत: यूरेकलर्ट
