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यहां बताया गया है कि एआई प्रजनन उपचार को कैसे बदल रहा है, आईटी न्यूज, ईटी सीआईओ

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वंशिका शर्मा द्वारा

के आयाम स्वास्थ्य सेवा आधुनिक सोच को अपनाने और चिकित्सा नवाचार की स्वीकृति के साथ व्यापक हुआ है। पिछले कुछ वर्षों में, उपयोगिता में वृद्धि हुई है और की वृद्धि हुई है और नए मानकीकरण, स्वचालन और सटीकता के लिए प्रजनन चिकित्सा में डिजिटल प्रौद्योगिकियां।

भ्रूण के विकास की स्वचालित व्याख्या के साथ, भ्रूण की ग्रेडिंग, और आरोपण के लिए भ्रूण का चयन कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों के सर्वोत्तम उपयोगों में से एक के रूप में विकसित हो रहा है। निषेचित अंडे के बड़े समूह से सर्वश्रेष्ठ भ्रूण की चयन प्रक्रिया मुख्य रूप से भ्रूण विज्ञानी द्वारा भ्रूणों की ग्रेडिंग द्वारा की जाती है।

“भ्रूण चयन प्रक्रिया उस विशेष भ्रूण की आकृति विज्ञान और फोटोग्राफी पर होती है। अब, मैन्युअल हस्तक्षेप के कारण ये ग्रेडिंग भ्रूणविज्ञानी के आधार पर भ्रूणविज्ञानी, प्रयोगशाला से प्रयोगशाला और शहर से शहर में बदल जाएगी। इस प्रकार, एआई का उपयोग करके प्रक्रिया को मानकीकृत और स्वचालित करना बहुत महत्वपूर्ण हो जाता है, ”कहा, नीतीज़ मर्डिया, सह-संस्थापक और विपणन निदेशक और भ्रूणविज्ञान पर इंदिरा आईवीएफ समूह जबकि, सर्वोत्तम उपयुक्त माचिस प्राप्त करने में भ्रूणों की ग्रेडिंग की व्याख्या करते हुए।

किसी भी XYZ या अन्य भ्रूण की तुलना में उच्च आरोपण संभावित भ्रूण की भविष्यवाणी करने के लिए इन भ्रूण ग्रेडिंग को वस्तुनिष्ठ और मानकीकृत करने के लिए कई संगठन कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रक्रिया के इस विकास का विकल्प चुन रहे हैं। मर्डिया के अनुसार, डेटा सेट का विश्लेषण उच्च दक्षता वाले भ्रूण के चयन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

“अगर मैं एक भ्रूणविज्ञानी हूं, तो मैं केवल कुछ विशेष मामलों को ही कर सकता हूं, लेकिन एआई भविष्यवाणी में उसके डेटाबेस में कम से कम एक लाख मामले हैं। यह मेरी तुलना में बेहतर भविष्यवाणी कर सकता है, और मेरे पास इसकी तुलना में अधिक अनुभव है। मैंने इसे दस साल तक अनुभव किया होगा, लेकिन एआई के पास 150 वर्षों का संयुक्त अनुभव होगा। इसलिए मुझे लगता है कि इस तरह की प्रणाली के साथ यह सबसे बड़ा फायदा है, ”मर्डिया ने कहा।

एआई के साथ मुद्दों पर काबू पाना

जैसे-जैसे एआई भ्रूण के मूल्यांकन और चयन को बढ़ाता है, बड़ी समस्या व्यक्तिगत भ्रूणविज्ञानी द्वारा की गई ग्रेडिंग में होती है। प्रत्येक प्रणाली एक ही भ्रूण छवि फ़ीड के विभिन्न परिणामों को कई भ्रूणविज्ञानियों द्वारा सिस्टम में वितरित करती है। इस प्रकार, मशीन लर्निंग पर ध्यान केंद्रित किया गया है जो स्वचालित रूप से इस ग्रेडिंग सिस्टम को डेटा के साथ डिवाइस करता है, किसी विशेष क्लिनिक या देश से नहीं, बल्कि सभी प्रयोगशालाओं के डेटा से।

“लोगों ने सिस्टम विकसित किया है और अभी भी सिस्टम का उपयोग कर रहे हैं। अगर इसके एक्यूरेसी पार्ट की बात करें तो यह 70% तक एक्यूरेसी का अनुमान लगा सकता है। इसलिए, इस विशेष तकनीक के सुधार के लिए अभी भी बहुत जगह बाकी है और, मुझे लगता है कि बहुत सारे चर हैं जो अभी भी मौजूद हैं, जिन्हें लोगों को हल करने की आवश्यकता है, ”मर्डिया ने कहा।

अंडाशय और गर्भाशय मूल्यांकन के लिए एआई: भ्रूण मूल्यांकन और चयन के अलावा, एआई उस छवि को एआई सिस्टम में फीड करने के लिए अल्ट्रासाउंड का उपयोग करके अंडाशय में सही गोनाडोट्रोपिन स्तरों की भविष्यवाणी करने में मदद कर रहा है। यह कैंसर चिकित्सा की तरह ही गोनैडोट्रोपिन इंजेक्शन की एक विशेष खुराक का सुझाव देने के लिए अंडाशय की मात्रा की भविष्यवाणी करता है। यह प्रक्रिया अंडाशय को रोगी के अनुसार अंडे का उत्पादन करने के लिए उत्तेजित करती है।

गर्भाशय पर छूट न देने के साथ, एआई अल्ट्रासाउंड छवि को एआई सिस्टम में फिट करके आरोपण के लिए रोगी के गर्भाशय की स्थिति की पहचान करता है। यह आरोपण के लिए एंडोमेट्रियम की स्थिति की भविष्यवाणी करता है और यदि आवश्यक हो तो एक उपयुक्त सर्जरी का सुझाव देता है।

गर्भपात और पूर्व-आनुवंशिक परीक्षण: जैसे-जैसे गर्भपात के मामले बढ़ रहे हैं, आरोपण से पहले डेटा फीड को उलट कर गर्भपात की उच्च संभावना वाले भ्रूण का पता लगाने के लिए एआई मॉडल का उपयोग किया जाता है। मुर्डिया ने कहा, “इस प्रक्रिया में भ्रूण से बचने की 77% सटीकता होती है क्योंकि यह एक छोटे से सेट पर की जाती है।” उन्होंने बताया कि पीजीटी या प्री-जेनेटिक परीक्षण तकनीक से परे है जो गुणसूत्रों को स्क्रीन करता है और असामान्य भ्रूण को समाप्त करता है। अतीत में एक असफल आरोपण परिस्थितियों का सामना करने के बावजूद प्रौद्योगिकी रोगियों को एक स्वस्थ बच्चे को गर्भ धारण करने में मदद करती है।

भ्रूणविज्ञानी दक्षता में एआई

इंदिरा आईवीएफ समूह दीर्घकालिक उद्देश्यों के लिए एआई और भ्रूणविज्ञानी भविष्यवाणियों का अध्ययन और तुलना करने के लिए मॉडल पर काम कर रहा है। डेटा प्रबंधन ने संगठन को सिस्टम को मजबूत करने और भ्रूणविज्ञानी को प्रशिक्षित करने में मदद की है।

“हमने अपनी सभी प्रयोगशालाओं में सभी इलेक्ट्रॉनिक गवाह प्रणाली स्थापित की है। हमने उस डेटा को क्लाउड पर कैप्चर करने और डैशबोर्ड बनाने की कोशिश की है। इलेक्ट्रॉनिक प्रणाली, सभी प्रक्रिया एसओपी है और प्रत्येक स्तर के लिए प्रक्रिया को चरणों के साथ अंतिम रूप दिया जाता है। यह हमें प्रत्येक प्रयोगशाला में प्रत्येक भ्रूणविज्ञानी के प्रदर्शन के संदर्भ में अच्छा डेटा दे रहा है। यह एक विशेष कदम के लिए भ्रूणविज्ञानी द्वारा ली गई अवधि का मूल्यांकन करने में मदद करता है। यह हमें उस भ्रूणविज्ञानी को प्रशिक्षित करने में मदद कर रहा है जो किसी विशेष प्रक्रिया को करने में अधिक समय ले रहा है। इसलिए, इसने हमें उस विशेष तरीके से मदद की है, ”मर्डिया ने कहा।

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