एक दुर्लभ हार्मोन विकार के लक्षणों को पहचानने पर कंप्यूटर बीट डॉक्टर | happilyeverafter-weddings.com

एक दुर्लभ हार्मोन विकार के लक्षणों को पहचानने पर कंप्यूटर बीट डॉक्टर

डॉक्टरों की तुलना में कंप्यूटर सॉफ्टवेयर द्वारा वर्गीकरण सटीकता उच्च

जर्मन रिसर्च फाउंडेशन ग्रांट द्वारा वित्त पोषित एक अध्ययन में, वैज्ञानिकों ने चेहरे वर्गीकरण सॉफ्टवेयर की सटीकता का परीक्षण करने की कोशिश की। उन्होंने चिकित्सा विशेषज्ञों द्वारा प्राप्त परिणामों के करीब आने के लिए बीमारी का निदान करने के परिणाम प्राप्त किए थे। लेकिन उनके आश्चर्य के लिए, उन्होंने पाया कि कंप्यूटर सॉफ्टवेयर द्वारा हासिल वर्गीकरण सटीकता डॉक्टरों की तुलना में अधिक थी।

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जर्मनी के लुडविग-मैक्सिमिलियंस यूनिवर्सिटी के डॉ। हेराल्ड श्नाइडर के नेतृत्व में शोधकर्ताओं ने एक कंप्यूटर प्रोग्राम लिखा था जिसमें एक दुर्लभ हार्मोन विकार, एक्रोमग्ली से पीड़ित लोगों की चेहरे की विशेषताओं का विश्लेषण किया गया था। इसके बाद उन्होंने इसी तरह के आयु वर्ग और कोकेशियान की दौड़ के एक्रोमग्ली के 57 रोगियों की अगली और साइड तस्वीरें ली और चेहरे की विशेषताओं के आधार पर उन्हें हल्के, मध्यम और गंभीर मामलों में बांटा। कंप्यूटर समानता विश्लेषण का उपयोग करके सभी चित्रों का विश्लेषण किया गया था। इन तस्वीरों के आधार पर रोगियों को इन तीन गुटों में तीन एक्रोमगली विशेषज्ञों और तीन सामान्य इंटर्निस्टों द्वारा वर्गीकृत किया गया था। कम्प्यूटर सॉफ़्टवेयर ने एक्रोमगली से पीड़ित मरीजों की पहचान करने में डॉक्टरों को बेहतर प्रदर्शन किया, खासतौर से हल्की श्रेणी के। सॉफ्टवेयर ने दस में से छह रोगियों को सही ढंग से पहचाना, जबकि चिकित्सक दस मामलों में से केवल चार में सफल रहे।

अध्ययन जर्नल ऑफ़ क्लीनिकल एंडोक्राइनोलॉजी और मेटाबोलिज्म में प्रकाशित किया गया है।

चेहरा वर्गीकरण प्रौद्योगिकी Acromegaly के प्रारंभिक निदान में मददगार हो सकता है

Acromegaly एक दुर्लभ बीमारी है जो एडिनोमा नामक पिट्यूटरी ग्रंथि के ट्यूमर से वृद्धि हार्मोन के अनियमित उत्पादन के कारण होती है। इसे अक्सर मध्यम आयु में निदान किया जाता है और यदि इलाज नहीं किया जाता है, तो परिणामस्वरूप 2 बीमारियों जैसे टाइप 2 मधुमेह, उच्च रक्तचाप, कार्डियोवैस्कुलर बीमारियों और गठिया के जोखिम में वृद्धि हो सकती है। यह कोलन पॉलीप्स के विकास की संभावनाओं को भी बढ़ाता है और इससे पहले की मौत हो सकती है।

चूंकि बीमारी इसकी शुरुआत में कपटी है, लक्षणों की शुरुआत और बीमारी के निदान के बीच काफी देरी है। यह रोग कुछ विशेष चेहरे के परिवर्तन पैदा करता है जैसे निचले जबड़े के प्रकोप, नाक की हड्डियों का विस्तार और दांतों से बाहर निकलना। फेस वर्गीकरण तकनीक एक्रोमग्ली के शुरुआती निदान में सहायक हो सकती है ताकि उपचार पहले शुरू किया जा सके।

हालांकि, मनुष्यों को पूरी तरह से बदलने से पहले तकनीक को पूर्ण किया जाना चाहिए। इसने उपरोक्त अध्ययन में बीमारी नहीं होने वाले 9% से अधिक लोगों में गलत तरीके से एक्रोमग्ली का निदान किया। नमूना बहुत छोटा था और अध्ययन एक निश्चित आयु समूह के कोकेशियान दौड़ के लोगों तक ही सीमित था। अधिक अध्ययन की आवश्यकता है जिसमें बीमारी के सभी बदलाव और अन्य जातियों के लोग भी शामिल हैं। इसे उन लोगों की सही पहचान करना है जो बीमारी से पीड़ित नहीं हैं।

चिकित्सकों ने अध्ययन में भाग लिया जहां तथ्य यह है कि उन्होंने वास्तविक मरीजों को नहीं देखा। Acromegaly के मरीजों में असामान्य हाथों और पैरों की तरह कई अन्य विशेषताएं हैं। चिकित्सकों को रोगियों के लक्षणों के बारे में कुछ भी नहीं पता था। किसी व्यक्ति की तस्वीर के आधार पर किसी बीमारी का निदान करने के लिए उचित नैदानिक ​​परीक्षा से बिल्कुल अलग है।

इसलिए, यह कहना बहुत जल्दी है कि बीमारियों का निदान करने में मनुष्यों को मशीनों द्वारा प्रतिस्थापित किया जा सकता है। हालांकि, अध्ययन वादा करता है और निकट भविष्य में क्या होगा, इसका प्रतिनिधित्व कर सकता है।
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