पुराने आपातकालीन प्रोटोकॉल मशीन लर्निंग द्वारा आधुनिकीकरण के लिए तैयार

ओसाका विश्वविद्यालय से नए डेटा से पता चलता है कि मशीन लर्निंग की तेजी से बढ़ती क्षमताएं अब आपातकालीन स्थितियों में भी विस्तारित हो सकती हैं। एक शोध दल ने दिखाया है कि यह प्रौद्योगिकी ट्रैनेक्सामिक एसिड के लिए उपयुक्त उम्मीदवारों का निर्धारण करने में प्रभावी ढंग से मदद कर सकती है, जिससे आघात रोगियों के बीच मृत्यु दर कम हो सकती है।

ट्रैनेक्सामिक एसिड (TXA) क्या है?

अधिकांश दवाएं किसी तरह की स्थिति के लिए उपचार हैं। कुछ, हालांकि, वास्तव में जीवन रक्षक हो सकते हैं। इनमें से एक है ट्रैनेक्सामिक एसिड, या ‘TXA’। इसके सबसे सरल स्तर पर, TXA को रोगियों को व्यापक रक्तस्राव को रोकने के लिए दिया जाता है, जो आमतौर पर किसी तरह के आघात से उत्पन्न होता है।
गहराई से देखने पर, TXA शरीर के भीतर थक्का गठन को बढ़ावा देकर और रक्तस्राव को रोककर काम करता है। यह एक ऐसे एंजाइम के गठन को रोककर ऐसा करता है जिसे प्लास्मिन कहा जाता है, जो थक्का जमने के लिए आवश्यक प्रोटीन – फाइब्रिन को तोड़ने का काम करता है।
सामान्य तौर पर, प्लास्मिन की उपस्थिति एक अच्छी बात है, क्योंकि यह अत्यधिक थक्का जमने और कई बीमारियों (जैसे स्ट्रोक, फुफ्फुसीय एम्बोलिज्म, गहरी शिरा घनास्त्रता, हृदय घात, आदि) को रोकता है जो परिणामस्वरूप हो सकते हैं। हालांकि, एक आपातकालीन स्थिति में जहां रक्तस्राव को नियंत्रित करने की आवश्यकता होती है, TXA की प्लास्मिन के गठन को रोकने की क्षमता महत्वपूर्ण है।

आपातकालीन स्थितियों में मशीन लर्निंग के साथ जीवन बचाना

चाहे वह एक फ्रंटलाइन पैरामेडिक हो जो एक चलती हुई एम्बुलेंस के पीछे एक रोगी को स्थिर करने का प्रयास कर रहा हो, या एक नर्स जो एक आपातकालीन कक्ष में स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों की एक टीम के साथ काम कर रही हो, TXA आघात से उत्पन्न होने वाले अनियंत्रित रक्तस्राव को प्रबंधित करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण बना हुआ है। यह महत्वपूर्ण है कि TXA को हर रोगी के लिए उपयुक्त नहीं माना जाता है, क्योंकि यह अक्सर गंभीर दुष्प्रभावों के साथ होता है, जिससे वितरण का निर्धारण एक कठिन निर्णय हो जाता है।

यह मान्यता देते हुए कि TXA संभावित दुष्प्रभावों के कारण सार्वभौमिक रूप से लाभकारी नहीं है, उपरोक्त अध्ययन ने विशिष्ट आघात रोगी उपसमूहों की पहचान करने पर ध्यान केंद्रित किया जो TXA उपचार से सबसे अधिक लाभान्वित हो सकते हैं। भविष्य में, इस प्रकार के उम्मीदवारों की पहचान करने की यह क्षमता मौजूदा प्रोटोकॉल को आधुनिक बनाने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकती है जो वितरण के लिए पात्रता का निर्धारण करती है।
मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके, शोधकर्ताओं ने जापान ट्रामा डेटा बैंक में 50,000 से अधिक रोगियों के डेटा का विश्लेषण किया और आठ विशिष्ट आघात फेनोटाइप (दृश्य विशेषताओं पर आधारित समूह) की पहचान की। फिर उन्होंने इन फेनोटाइप पर TXA के प्रभाव की जांच की और अस्पताल में मृत्यु दर के संबंध में इसका मूल्यांकन किया। निष्कर्षों से पता चला कि कुछ उपसमूहों में TXA के साथ इलाज करने पर मृत्यु दर में महत्वपूर्ण कमी देखी गई, जबकि अन्य में ऐसा नहीं हुआ।
अध्ययन यह रेखांकित करता है कि आघात रोगियों की विविध प्रस्तुतियां होती हैं, जिनकी चोटें प्रकार और गंभीरता में बहुत भिन्न होती हैं, जिससे व्यक्तिगत आधार पर उपचार की प्रभावशीलता की भविष्यवाणी करना चुनौतीपूर्ण हो जाता है। इस शोध का उद्देश्य आघात रोगियों के लिए व्यक्तिगत देखभाल में सुधार करना है, जिससे इस उच्च जोखिम वाली आबादी में देखभाल की समग्र गुणवत्ता और जीवित रहने की दर में सुधार हो सके। यह आघात देखभाल में TXA के अधिक प्रभावी उपयोग की ओर ले जा सकता है, जिससे अनावश्यक दुष्प्रभावों को कम किया जा सके और परिणामों को अनुकूलित किया जा सके – यह सब मशीन लर्निंग के कारण।

मशीन लर्निंग: विघटनकारी प्रौद्योगिकियों में एक केंद्रीय उत्प्रेरक

यह अध्ययन उन बढ़ती संख्या में उदाहरणों में से最新 है जो दिखाते हैं कि कैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपसेट, जैसे कि मशीन लर्निंग, लगभग किसी भी क्षेत्र में एक केंद्रीय उत्प्रेरक या ‘कोर प्रौद्योगिकी’ के रूप में उत्कृष्टता प्राप्त कर सकते हैं – एक एहसास जो आर्क इन्वेस्ट के ‘बिग आइडियाज 2024’ में रेखांकित किया गया था।
इसका अधिकांश हिस्सा एआई की विशाल मात्रा में डेटा को संसाधित करने और पहचानने की क्षमता के लिए जिम्मेदार है, जो कि मानव से अधिक कुशलता से कर सकता है और तेजी से आगे बढ़ रहा है।

मशीन लर्निंग विशेषज्ञ

यह अभी भी कुछ समय हो सकता है जब तक कि TXA के लिए एक रोगी को देने का निर्धारण करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग नहीं किया जाता है, लेकिन कई कंपनियां पहले से ही इस प्रौद्योगिकी को और विकसित करने का काम कर रही हैं। वास्तव में, कुछ ने पहले से ही स्वास्थ्य सेवा के अन्य पहलुओं में इसको एकीकृत करना शुरू कर दिया है जो उतनी ही महत्वपूर्ण हैं।

*नीचे दी गई संख्या लेखन के समय सटीक थी और परिवर्तन के अधीन है। कोई भी संभावित निवेशक को मेट्रिक्स की पुष्टि करनी चाहिए*

1. एनवीडिया

(NVDA )

एनवीडिया एआई विकास के अग्रभाग में रही है, जो अपनी शक्तिशाली जीपीयू प्रौद्योगिकी का लाभ स्वास्थ्य सेवा सहित विभिन्न क्षेत्रों में ले रही है। स्वास्थ्य सेवा में, एनवीडिया के एआई प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग दवा की खोज, चिकित्सा इमेजिंग और जेनेटिक विश्लेषण में तेजी लाने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, उनके जीपीयू बड़े डेटासेट के लिए तेजी से प्रोसेसिंग को सक्षम बनाते हैं, जैसे कि एक्स-रे और एमआरआई से बीमारियों की पहचान करना।
एनवीडिया शोध संस्थानों और स्वास्थ्य सेवा संगठनों के साथ मिलकर एआई टूल विकसित करने के लिए काम करती है जो बीमारियों की भविष्यवाणी करते हैं, रोगी परिणामों में सुधार करते हैं और स्वास्थ्य सेवा लागत को कम करते हैं। इन पहलों के माध्यम से, एनवीडिया मौजूदा स्वास्थ्य सेवा अनुप्रयोगों में सुधार करती है और एआई की शक्ति का उपयोग करके बीमारियों का निदान और उपचार करने के नए तरीके खोजती है।
लेखन के समय, एनवीडिया को अधिकांश विश्लेषकों द्वारा ‘‘स्ट्रॉन्ग बाय’‘ के रूप में सूचीबद्ध किया गया था।

2. पावरफुल मेडिकल

पावरफुल मेडिकल की फ्लैगशिप उत्पाद/सेवा पीएमकार्डियो है। यह एक मंच है जो स्वास्थ्य पेशेवरों को कार्डियक घटनाओं का विश्लेषण, व्याख्या, निदान और उपचार में सहायता करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह ईसीजी का विश्लेषण करने और उन्हें एक विशाल रोगी रिकॉर्ड डेटाबेस के साथ तुलना करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। इससे पीएमकार्डियो को मायोकार्डियल इन्फ्रक्शन, यानी ‘हृदय घात’, और अन्य असामान्यताओं का सटीक और तेजी से पता लगाने में मदद मिलती है।
यह मंच अपनी सटीक निदान प्रदान करने की क्षमता के लिए उल्लेखनीय है, जो हृदय संबंधी आपातकालीन स्थितियों में समय पर हस्तक्षेप के लिए महत्वपूर्ण है। पीएमकार्डियो की तकनीक विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि यह पारंपरिक निदान विधियों के माध्यम से स्पष्ट नहीं हो सकने वाली हृदय स्थितियों का पता लगाने में मदद करती है।