हार्वर्ड मेडिकल स्कूल द्वारा हाल ही में जारी एक अध्ययन के अनुसार, एक नया खुफिया उपकरण विशेष रूप से ब्रेन ट्यूमर के उपचार में न्यूरोसर्जनों की मदद के लिए कृत्रिम विकसित किया जा रहा है ग्लिओमास.
ग्लिओमास कैंसर रोगियों में होने वाला आम ब्रेन ट्यूमर है। तंत्रिका विज्ञान के शोधकर्ता इस बीमारी को बेहतर ढंग से समझने के लिए दशकों से कड़ी मेहनत कर रहे हैं।
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ग्लिओमास आक्रामकता में भिन्न हो सकते हैं। एक विशेष रूप से आक्रामक प्रकार है जो पूर्व अमेरिकी उपराष्ट्रपति जो बिडेन और एरिजोना के सीनेटर जॉन मैक्केन के बेटे ब्यू बिडेन की मौत के लिए जिम्मेदार था।
हार्वर्ड मेडिकल स्कूल के अध्ययन में शामिल शोधकर्ताओं में से एक, कुन-ह्सिंग यू के अनुसार, विभिन्न प्रकार के ग्लियोमा के लिए अलग-अलग सर्जिकल दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से बीमारी के निदान में मदद मिलेगी
ग्लियोमा को हटाते समय, यह महत्वपूर्ण है कि न्यूरोसर्जन के पास रोगी की सुरक्षा सुनिश्चित करने और आसन्न मस्तिष्क के ऊतकों को नुकसान को रोकने के लिए विस्तृत जानकारी तक पहुंच हो। हालाँकि, यह जानकारी अक्सर तभी उपलब्ध होती है जब मरीज पहले से ही ऑपरेटिंग टेबल पर हो।
यू के अनुसार, मस्तिष्क कैंसर के रोगियों की सर्जरी के दौरान, डॉक्टर अक्सर तत्काल वास्तविक समय पर प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए ऊतक का नमूना पैथोलॉजी लैब में भेजते हैं।
पैथोलॉजिकल विश्लेषण डॉक्टरों को यह पुष्टि करने की अनुमति देता है कि वे सही ऊतक निकाल रहे हैं और रोगी के विशिष्ट प्रकार के कैंसर की पहचान कर सकते हैं।
उन्नत चिकित्सा सुविधाओं में, मस्तिष्क के ऊतक के नमूने का पैथोलॉजिकल विश्लेषण किया जा सकता है लगभग 10 से 15 मिनट में पूरा हो गया जबकि मरीज़ अभी भी ऑपरेशन टेबल पर है खुली खोपड़ी.
यू ने इस बात पर जोर दिया कि यह प्रक्रिया फुलप्रूफ नहीं है, क्योंकि पैथोलॉजिस्ट को चल रही सर्जरी से नमूनों को प्राथमिकता देने के लिए अपनी गतिविधियों को रोकना पड़ता है।
यह परिदृश्य तनावपूर्ण हो सकता है और कभी-कभी उप-इष्टतम नमूनों का परिणाम हो सकता है, जिससे प्रक्रिया की तेज गति की प्रकृति के कारण कभी-कभी गलत निदान हो सकता है।
इन सीमाओं की पहचान पैथोलॉजिकल विश्लेषण तकनीकों में सुधार करने और ऐसे समाधान खोजने के महत्व पर प्रकाश डालती है जो ब्रेन ट्यूमर हटाने की सर्जरी के दौरान त्रुटियों को कम करते हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों की शुरूआत रोगविज्ञानियों को अतिरिक्त सहायता प्रदान कर सकती है न्यूरोसर्जन, निदान सटीकता में सुधार करने और सर्वोत्तम संभव देखभाल सुनिश्चित करने में मदद करते हैं मरीज़.
यू के नेतृत्व वाली टीम ने मशीन लर्निंग तकनीकों को लागू करके एक महत्वपूर्ण खोज की। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक शाखा, जहां प्रौद्योगिकी एक प्रोग्रामर के स्पष्ट निर्देशों के बिना पैटर्न सीखती है, इस एप्लिकेशन ने ग्लियोमा विश्लेषण को तेज और अधिक सटीक बना दिया है।
इस तकनीक में मरीजों को ऑपरेटिंग रूम में बिताए जाने वाले समय को कम करने की क्षमता है।
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