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मशीन लर्निंग का उपयोग दुर्लभ बीमारियों के इलाज में कैसे किया जा रहा है?

7 जुलाई, 2020 - पारुल सैनी, वेबमेडी टीम


मशीन लर्निंग (एमएल) के आगमन और इससे जुड़ी क्षमताओं ने बुद्धिमान हस्तक्षेप के लिए कई संभावनाएं पैदा की हैं, जिनका अगर पूरी तरह से लाभ उठाया जाए, तो दुर्लभ बीमारियों के इलाज में काफी मदद मिल सकती है। जानना चाहते हैं कैसे? पढ़ते रहिये।

दुर्लभ रोग तथ्य

  • दुनिया भर में 6,000 से अधिक पहचानी गई दुर्लभ बीमारियों में से एक या अधिक के साथ रहने वाले 300 मिलियन से अधिक लोग हैं।
  • प्रत्येक दुर्लभ बीमारी केवल दुनिया भर में बिखरे हुए लोगों की एक छोटी संख्या को प्रभावित कर सकती है, लेकिन एक साथ मिलकर दुनिया के तीसरे सबसे बड़े देश की आबादी के बराबर और बराबर है।
  • दुर्लभ बीमारियां वर्तमान में दुनिया भर की आबादी का 3.5% - 5.9% प्रभावित करती हैं।
  • 72% दुर्लभ बीमारियां अनुवांशिक होती हैं जबकि अन्य संक्रमण (बैक्टीरिया या वायरल), एलर्जी और पर्यावरणीय कारणों का परिणाम होती हैं, या अपक्षयी और प्रजननशील होती हैं।
  • उनमें से 70% आनुवंशिक दुर्लभ बीमारियां बचपन में शुरू होती हैं।

दुर्लभ रोगों के उपचार में चुनौतियाँ

रोग के बारे में वैज्ञानिक ज्ञान और गुणवत्ता की जानकारी की कमी के कारण अक्सर निदान में देरी होती है। विकारों की व्यापक विविधता और अपेक्षाकृत सामान्य लक्षणों के कारण, जो अंतर्निहित दुर्लभ बीमारियों को छिपा सकते हैं, प्रारंभिक गलत निदान आम है। इसके अलावा, लक्षण न केवल एक रोग से दूसरे रोग में, बल्कि एक ही रोग से पीड़ित रोगी से रोगी में भी भिन्न होते हैं।

दुर्लभ रोगों के उपचार के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करना

  • रोगी-स्तर का डेटा आज काफी मात्रा में संभव है, जो संरचित और असंरचित दोनों रूपों में और उपकरणों (पहनने योग्य और स्मार्टफोन), डिजिटल प्लेटफॉर्म (सोशल मीडिया और सर्च इंजन), और मेडिकल रिकॉर्ड (इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य / चिकित्सा रिकॉर्ड - ईएचआर) जैसे मूल से आ रहा है। / ईएमआर और वास्तविक विश्व साक्ष्य - आरडब्ल्यूई)। इन सभी डेटा स्रोतों से रोगी जानकारी को सामूहिक रूप से संरक्षित स्वास्थ्य सूचना (PHI) रिकॉर्ड बनाने के लिए उपयोग किया जाता है, संरचित और असंरचित डेटा को एक संयुक्त एकल-स्रोत-सत्य में प्रभावी ढंग से जोड़कर।
  • प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और टेक्स्ट माइनिंग जैसी एआई/एमएल विधियों के साथ पूर्व-परिभाषित व्यावसायिक कानून, विभिन्न तार्किक रोग संकेतों में पीएचआई मास्टर डेटा प्रदान करने में सहायता करते हैं। दावों, निदान और चिकित्सा जानकारी से युक्त, इनमें से प्रत्येक संकेतक रोग की जटिलताओं की बेहतर समझ में सहायता करते हैं। विशेष दुर्लभ बीमारी के मामलों के दायरे को कम करके, इन झंडों में वास्तविक जीवन की दुर्लभ बीमारी स्थितियों के आधार पर पहचाने जाने योग्य दुर्लभ रोग संकेतों का संदर्भ बनाने की शक्ति है। इसके अलावा, निरंतर फीडबैक लूप तंत्र का आश्वासन देकर, एमएल एल्गोरिदम इन संकेतकों को समय के साथ और अधिक विश्वसनीय बनाने में मदद करेगा।
  • रोग-विशिष्ट व्यक्तित्व बनाने के लिए रोगी संकेतक जमा हो सकते हैं। ये व्यक्तित्व समरूप दुर्लभ रोग रोगियों के संग्रह के जनसांख्यिकी, संकेतों, प्रतिक्रियाओं और चिकित्सा इतिहास पर आधारित हैं। रोग जीवनचक्र पर एआई/एमएल-आधारित मार्करों द्वारा संचालित, पूर्व-परिभाषित रोगी व्यक्ति (या जीनोम) दुर्लभ रोग संकेतों को वर्गीकृत करने के लिए गो-टू पैटर्न के रूप में काम करते हैं। इसके अलावा, उच्च-स्तरीय सांख्यिकीय विधियां सहसंबद्ध बीमारी के साथ प्रत्येक व्यक्ति के संबंध की जांच करने में मदद करेंगी। साथ ही, संगठन ऐसे रोगी आबादी से निपटने में व्यक्तिगत विशेषज्ञता के साथ इन एल्गोरिदम को सुपर-इंपोज करने के लिए उद्योग-अग्रणी डॉक्टरों के साथ भी गठजोड़ कर सकते हैं। नतीजतन, विशेष रोग पैटर्न मार्कर प्राप्त किए जा सकते हैं, जो गहन रोगी डेटा रिपोर्ट, एआई / एमएल-आधारित एल्गोरिदम और विशेषज्ञ मार्गदर्शन द्वारा समर्थित हैं। जब निरंतर रोगी निगरानी पर भविष्य कहनेवाला ट्रिगर के साथ प्रयोग किया जाता है, तो ये झंडे दुर्लभ रोग रोगियों की जांच के लिए एक बहुत बड़ा मूल्य जोड़ते हैं।
  • रोग वर्गीकरण तंत्र नियमित रूप से दो स्तरों पर काम करता है - रोगी और चिकित्सक। जब सही ज्ञान, स्मार्ट तकनीक और उचित परिश्रम के साथ लागू किया जाता है, तो ऐसे तंत्र जीवन को बचाने में चमत्कार करते हैं। पूर्व-परिभाषित रोग मार्कर कल के लिए निदान श्रृंखला का एक मूलभूत हिस्सा बन सकते हैं। पहनने योग्य और स्मार्टफोन जैसे कई रोगी ट्रैकिंग उपकरणों पर एंबेडेड, और डॉक्टर की रिपोर्ट और डैशबोर्ड के साथ संयुक्त, रोग मार्कर छोटी बीमारी के लक्षणों की शुरुआत में झंडे उठाने में मदद कर सकते हैं। एआई/एमएल-संचालित ट्रिगर पूरे समय रोगियों की बारीकी से निगरानी कर सकते हैं और निदान प्रक्रिया में बहुत पहले ही दुर्लभ रोग के प्रतीकों की भविष्यवाणी कर सकते हैं, जिससे समग्र निदान समयरेखा कम हो जाती है। सूचित किए जाने पर, रोगी और डॉक्टर रोग रुग्णता की सभी संभावनाओं को समाप्त करने और बेहतर रोगी परिणामों के लिए आवश्यक कदम उठाने के लिए एक साथ कार्य करने के लिए तैयार होंगे।

सारांश

सही प्रकार के डेटा को पढ़ना, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करना, और उन्हें एक स्थायी लोगों द्वारा संचालित परिचालन योजना में जोड़ना जीवन विज्ञान संगठनों के लिए दुर्लभ बीमारियों को दूर करने का एकमात्र तरीका है। रोगी यात्रा का बेहतर ज्ञान रोग निदान को संकुचित (और मजबूत) करने के लिए आगे बढ़ेगा। जीवन विज्ञान कंपनियों को अपने नैदानिक चक्र में रोगियों को शामिल करने के लिए स्वास्थ्य देखभाल हितधारकों के साथ मिलकर काम करने की आवश्यकता है। उचित डेटा और सहायक तकनीक के साथ, रोगी और चिकित्सक बेहतर उपचार के अवसर और बेहतर रोगी जीवन बनाने के लिए मिलकर कार्य कर सकते हैं। मशीन लर्निंग की शुरुआत और इसके कंप्यूटिंग अवसरों के अनंत समुद्र ने जीवन विज्ञान कंपनियों को चौथी औद्योगिक क्रांति को अपनाने के लिए प्रेरित किया है। इसके साथ, डेटा, प्रौद्योगिकी और लोगों का ट्राइफेक्टा, पहले की तरह बड़ी स्वास्थ्य देखभाल दीवारों को काटने का वादा करता है।

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