Nanotechnology Perceptions में प्रकाशित अपने अनुसंधान लेखों में से एक में, Tulasi Naga Subhash Polineni ने उत्पत्ति और तीव्र देखभाल प्रणालियों में जनरेटिव तंत्रिका नेटवर्क और कृत्रिम बुद्धि के एकीकरण के लिए एक दिलचस्प दृष्टिकोण प्रस्तुत किया है।
ओरेकल प्रौद्योगिकियों, क्लाउड कंप्यूटिंग और उद्यम एकीकरण में एक दशक से अधिक अनुभव के साथ, पॉलिनेनी के पास अपने तकनीकी जागरूकता का लाभ उठाते हुए वास्तविक दुनिया के स्वास्थ्य देखभाल चुनौतियों को संबोधित करने का एक ट्रैक रिकॉर्ड है. अपने अनुसंधान के माध्यम से, उन्होंने आघात वातावरण में नैदानिक निर्णय लेने में सुधार के लिए जनरेटिव न्यूरोल नेटवर्क, वास्तविक समय डेटा एकीकरण और भविष्यवाणी विश्लेषण की क्षमता को उजागर किया है.
AI के माध्यम से आपातकालीन देखभाल
आपातकालीन विभाग (ईडी) अत्यधिक संसाधन-अनुकूल इकाइयां हैं जो विशाल दबाव के तहत काम करने के लिए जाना जाता है, जो विभिन्न डिग्री की गंभीरता के साथ रोगियों की देखभाल करते हैं और अक्सर गायब या अपूर्ण स्वास्थ्य रिकॉर्ड होते हैं। इन इकाइयों में क्लिनिक अक्सर सीमित जानकारी के आधार पर संकीर्ण समय सीमाओं के भीतर जीवन-अनुकूल निर्णय लेने के लिए आवश्यक होते हैं।
अपने शोध के माध्यम से, पॉलिनेनी ने सुविधाओं की आपातकालीन देखभाल संरचना में एक बुनियादी बदलाव की सिफारिश की है. उन्होंने उल्लेख किया कि नैदानिक निर्णय लेने को आईआई उपकरणों को पेश करके डेटा-आधारित अंतर्दृष्टि के साथ बढ़ाया जा सकता है. ये सिस्टम वास्तविक समय में विशाल डेटा सेट का विश्लेषण कर सकते हैं, जिसमें रोगी इतिहास, पर्यावरणीय परिवर्तनीय, छवियों के परिणाम, और शारीरिक डेटा शामिल हैं ताकि गंभीरता और जोखिम के संभावित मूल्यांकन उत्पन्न हो सकें. लक्षणों में वृद्धि होने से पहले महत्वपूर्ण स्थितियों की पहचान करके, आईआई आपातकालीन विभागों को प्रतिक्रियात्मक से प्रोएक्टिव देखभाल में संक्रमण करने में सक्षम बनाता है.
नैदानिक और वर्गीकरण प्रक्रियाओं को एआई द्वारा भी मानकीकृत किया जा सकता है, जो मानव त्रुटि और व्यक्तिपरकता को कम करता है। यह संसाधनों की कमी या ग्रामीण परिस्थितियों में बेहद फायदेमंद हो सकता है जहां प्रशिक्षित विशेषज्ञों की उपलब्धता एक चिंता हो सकती है. गलत निदान को कम करने, दक्षता को बढ़ाने और जीवन बचाने के लिए, अस्पताल अपने आपातकालीन प्रतिक्रिया कार्य प्रवाह के दौरान स्मार्ट उपकरणों को शामिल कर सकते हैं।
Early Diagnosis and Prognosis
पोलिनेनी के अनुसंधान का मुख्य अवधारणा उन्नत जनरेटिव न्यूरोल नेटवर्क मॉडल जैसे जनरेटिव एडवर्सरियल नेटवर्क (जीएनए) और वैरिएशनल ऑटोकोडर (वीएई) के आसपास घूमती है। ये मॉडल प्रारंभिक निदान और पूर्वानुमान मॉडलिंग में अत्यधिक कुशल हैं, आघात देखभाल में दो सबसे तीव्र चुनौतियां।
Generative Adversarial Networks (GANs) सिंथेटिक मरीज डेटा दर्पण निदान पैटर्न या वास्तविक दुनिया की छवियां उत्पन्न करने में सक्षम हैं, जो कम प्रतिनिधित्व या दुर्लभ स्थितियों के लिए प्रशिक्षण डेटा सेट प्रदान करते हैं। दूसरी ओर, Variational Autoencoders (VAEs) दक्षता से चिकित्सा छवियों को संपीड़ित और पुनर्निर्माण कर सकते हैं।
यह संभव है इन मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए परिस्थितियों के सूक्ष्म संकेतकों की पहचान करने के लिए जैसे सेप्सिस, आंतरिक रक्तस्राव, अंदरूनी रक्तस्राव, और यहां तक कि जटिल मल्टी-ओर्गेन विफलता के कुछ ही क्षणों में।
Real-Time Decision Support Systems
निर्णय सहायता प्रणाली की अवधारणा स्वास्थ्य देखभाल क्षेत्र में कई वर्षों से उपयोग की जाती है. हालांकि, पॉलिनेनी का दावा है कि
अनुकूलनशीलता इन प्रणालियों की प्रमुख संगतताओं में से एक है. चाहे एक दूरस्थ क्षेत्र के अस्पताल में या एक व्यस्त शहरी चोट केंद्र में तैनात किया जाए, वास्तविक समय में डीएसएस आवश्यकता के अनुसार स्केल कर सकता है. वे संसाधनों को विभाजित करने में मदद करते हैं, रोगियों को एक उछाल के दौरान प्राथमिकता देते हैं, और यहां तक कि सुविधाओं के बीच देखभाल के हस्तांतरण को समन्वय करते हैं।
Triage और Emergency Response को बढ़ावा देने के लिए AI
चूंकि यह आपातकालीन देखभाल में एक बुनियादी कदम है, स्क्रीनिंग चरण में किसी भी देरी या गलत वर्गीकरण जीवन को खतरनाक परिणामों का कारण बन सकता है. अपने अध्ययन में, पॉलिनेनी ने एआई-आउट स्क्रीनिंग मॉडल पर चर्चा की है जो न केवल रोगियों के वर्गीकरण को तेज करने में सक्षम हैं, बल्कि सूक्ष्म संकेतकों में कारक लगाने से सटीकता में भी सुधार कर सकते हैं जिन्हें मानव संकेतक याद करते हैं।
जनरेटिव मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए बड़े डेटा सेट का उपयोग करते हुए, ये सिस्टम समय के लिए महत्वपूर्ण स्थितियों को पहचान सकते हैं जैसे कि दर्दनाक मस्तिष्क चोट, आंतरिक रक्तस्राव, या सेप्सिस के प्रारंभिक संकेत।
क्षेत्र अनुप्रयोग
पॉलिनेनी ने वास्तविक दुनिया के उपयोग मामलों की एक श्रृंखला के माध्यम से एआई-आधारित डीएसएस के प्रभाव को दर्शाया है।
- Pediatric Trauma Triage: Pediatric-specific datasets पर एआई उपकरणों को प्रशिक्षित करके, क्लिनिक को अस्थिर महत्वपूर्ण संकेत पैटर्न की पहचान करने में मदद की जा सकती है. यह गंभीर चोटों को समय पर पता लगाने में मदद कर सकता है जैसे चक्कर आना या आंतरिक रक्तस्राव।
- आपातकालीन रेडियोलॉजी व्याख्या: हजारों नोट किए गए छवियों पर प्रशिक्षित एआई एल्गोरिथ्म एमआरआई या सीटी स्कैन में असामान्यताओं को सटीक रूप से पहचान सकते हैं. संदिग्ध चिंता के क्षेत्रों को उजागर करके, ये उपकरण रेडियोलॉजिस्टों को पिक घंटे के दौरान व्याख्या समय को कम करने और महत्वपूर्ण मामलों को प्राथमिकता देने की अनुमति देते हैं.
- Prehospital Trauma Response: एआई-सक्षम मोबाइल उपकरणों के साथ सुसज्जित, आपातकालीन प्रतिक्रियाकर्ता साइट पर बुनियादी रोगी डेटा दर्ज कर सकते हैं. इन डेटा के आधार पर, सिस्टम एक गंभीरता सूचकांक उत्पन्न करता है और सबसे उपयुक्त सुविधा की सिफारिश करता है.
- जलन और घाव तीव्रता मूल्यांकन: ऐतिहासिक परिणामों के आधार पर, एआई-विकासित छवि विश्लेषण संक्रमण जोखिम का पता लगा सकता है, जलन गहराई को वर्गीकृत कर सकता है, और उपचार प्रोटोकॉल की सिफारिश कर सकता है।
Final Thoughts
Tulasi Naga Subhash Polineni के शोध ने एक व्यापक नीलामी बनाई है जो आघात और तीव्र देखभाल के भविष्य को परिभाषित कर सकती है जो एआई-आधारित निर्णय सहायता प्रणाली का लाभ उठाती है।
"हमारा लक्ष्य न केवल निदान सटीकता को बढ़ाना है, बल्कि मूल रूप से फिर से सोचने के लिए है कि कैसे आघात और तीव्र देखभाल को तेजी से, स्मार्ट और अधिक व्यक्तिगत रूप से वितरित किया जा सकता है," Tulasi Naga Subhash Polineni ने निष्कर्ष निकाला।
