एआई जटिल यकृत स्थिति के निदान में सुधार के लिए कई चिकित्सकों के नोट्स का विश्लेषण करता है

बाजार अनुसंधान रणनीति से एक पृष्ठ लेते हुए, यूसी सैन फ्रांसिस्को विशेषज्ञ अध्ययन कर रहे हैं कि क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) कई प्रदाताओं के नैदानिक ​​नोट्स का उपयोग करके जटिल यकृत स्थिति के निदान में सुधार कर सकती है।

उनका हालिया अध्ययनमें प्रकाशित गैस्ट्रो हेप एडवांसहेपेटोरेनल सिंड्रोम (एचआरएस) पर केंद्रित, यकृत रोग से जुड़ी एक जटिल स्थिति जिसका अस्पताल में भर्ती होने के दौरान निदान करना अक्सर मुश्किल होता है। शोधकर्ताओं ने यह जानने की कोशिश की कि क्या बड़े भाषा मॉडल नैदानिक ​​सटीकता में सुधार और रोगी देखभाल को सुव्यवस्थित करने के लिए कई चिकित्सकों और अन्य प्रदाताओं के नैदानिक ​​नोट्स का विश्लेषण कर सकते हैं।

अध्ययन का नेतृत्व करने वाले यूसीएसएफ के मेडिसिन और गैस्ट्रोएंटेरोलॉजिस्ट के सहायक प्रोफेसर, एमडी, एमबीए, जिन जीई ने कहा, “यह अवधारणा आम तौर पर ऑनलाइन शॉपिंग प्लेटफार्मों में समीक्षाओं के साथ उपयोग की जाने वाली भावना विश्लेषण तकनीक से प्रेरित है, जहां एआई सामूहिक राय का सारांश देता है।” “हमने यह निर्धारित करने के लिए इस दृष्टिकोण का उपयोग किया कि क्या सामूहिक भावना एचआरएस निदान की भविष्यवाणी कर सकती है।”

अध्ययन में प्रयोगशाला परिणामों जैसे क्लिनिकल वेरिएबल्स पर आधारित पारंपरिक निदान विधियों की तुलना एआई-एन्हांस्ड मॉडल से की गई, जिसमें क्लिनिकल नोट्स से प्राप्त भावना विश्लेषण को शामिल किया गया। एआई-जनरेटेड सेंटीमेंट स्कोर को शामिल करने से मरीज के डिस्चार्ज होने पर एचआरएस निदान के लिए पूर्वानुमान सटीकता में काफी सुधार हुआ है।

प्रौद्योगिकी उन स्थितियों में स्पष्टता प्रदान करती है जहां स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों के बीच परस्पर विरोधी सिफारिशें उत्पन्न हो सकती हैं, जो चिकित्सकों और रोगियों के लिए देखभाल टीम की आम सहमति का एकीकृत सारांश प्रदान करती है। अभी भी अनुसंधान चरण में रहते हुए, इस एप्लिकेशन में अस्पतालों में निर्णय लेने की प्रक्रिया को बदलने और रोगी परिणामों को बढ़ाने की क्षमता है।

“भीड़ की बुद्धि’ का उपयोग केवल परिणामों की भविष्यवाणी नहीं करता है, यह एक दिशात्मक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है कि नैदानिक ​​​​देखभाल टीम सामूहिक रूप से किसी मरीज की स्थिति के बारे में क्या सोचती है,” जीई ने कहा। “मिश्रित राय या अनिश्चितता वाले मामलों के लिए, एआई-जनित सारांश देखभाल निर्णयों को संरेखित करने और उपचार योजनाओं में तेजी लाने में मदद कर सकते हैं।”

अध्ययन को अभी तक नैदानिक ​​​​अभ्यास में लागू नहीं किया गया है, लेकिन यह भविष्य के परीक्षणों का मार्ग प्रशस्त कर सकता है। शोधकर्ताओं का लक्ष्य यह मूल्यांकन करना है कि यह जानकारी वास्तविक दुनिया के निर्णय लेने और रोगी देखभाल को कैसे प्रभावित कर सकती है।