गहन शिक्षण उपकरण, ऑडियोफ्लोक्लीनिकों में उपयोग की जाने वाली लगभग एक विशेषज्ञ मशीन के रूप में अच्छी तरह से प्रदर्शन किया, और मूल्यांकन में मूत्रविज्ञान निवासियों के समान परिणाम प्राप्त करता है मूत्र प्रवाह. वर्तमान अध्ययन एक ध्वनिरोधी वातावरण में मूत्र द्वारा बनाई गई ध्वनि पर केंद्रित है, लेकिन महत्वाकांक्षा एक ऐप बनाने की है ताकि मरीज घर पर खुद की निगरानी कर सकें।
निचले मूत्र पथ के लक्षणमूत्राशय और मूत्रमार्ग के काम करने से संबंधित समस्याएं आम हैं और अनुमानित 60% पुरुषों और 57% महिलाओं को प्रभावित करती हैं।
लक्षणों वाले रोगियों के मूल्यांकन के लिए यूरोफ्लोमेट्री एक महत्वपूर्ण उपकरण है, लेकिन रोगियों को आउट पेशेंट के दौरे के दौरान एक मशीन में पेशाब करना पड़ता है। उन्हें यूरोफ्लोमीटर से जुड़े फ़नल में पेशाब करने के लिए कहा जाता है जो प्रवाह के बारे में जानकारी रिकॉर्ड करता है। COVID-19 महामारी के दौरान क्लीनिकों तक पहुंच प्रतिबंधित कर दी गई है, और यहां तक कि जहां मरीज उपस्थित हो सकते हैं, परीक्षण में एक मशीन का उपयोग करने के लिए कतारों के साथ लंबा समय लग सकता है।
सिंगापुर जनरल हॉस्पिटल के डॉ ली हान जी और उनके सहयोगियों ने एक एल्गोरिदम विकसित करने के लिए इंजीनियरिंग विभाग में सहयोगियों के साथ सहयोग किया और दिसंबर 2017 और जुलाई 2019 के बीच 534 पुरुष प्रतिभागियों को प्रशिक्षित और मान्य करने के लिए भर्ती किया। प्रतिभागियों ने ध्वनिरोधी कमरे में सामान्य यूरोफ्लोमेट्री मशीन का इस्तेमाल किया, और स्मार्टफोन का उपयोग करके अपने पेशाब को रिकॉर्ड किया।
220 रिकॉर्डिंग का उपयोग करके, एआई ने प्रवाह दर, मात्रा और समय का अनुमान लगाना सीखा, जो यह संकेत दे सकता है कि कब कोई रुकावट है या यदि मूत्राशय ठीक से काम नहीं कर रहा है। इसे पुरुष मूत्र प्रवाह को सुनने और विश्लेषण करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था जो महिलाओं से अलग है और महिला पेशाब का विश्लेषण करने के लिए सीखने के लिए एक अलग नमूने की आवश्यकता होगी।
परिणामों की तुलना एक पारंपरिक यूरोफ्लोमेट्री मशीन और छह यूरोलॉजी निवासियों के एक पैनल से की गई, जिन्होंने डेटासेट को अलग से वर्गीकृत किया। एआई ने 80% से अधिक रिकॉर्डिंग के लिए पारंपरिक यूरोफ्लोमेट्री के साथ सहमति व्यक्त की, और असामान्य प्रवाह की पहचान के लिए विशेषज्ञ मूत्र रोग विशेषज्ञों और बाहरी निवासियों की तुलना में, इसने समझौते की 84% दर हासिल की।
डॉ ली कहते हैं: “इस्तेमाल करने की ओर रुझान है मशीन लर्निंग कई क्षेत्रों में, क्योंकि चिकित्सकों के पास बहुत समय नहीं है। साथ ही, विशेष रूप से महामारी के बाद से टेलीमेडिसिन और कम अस्पताल-आधारित देखभाल की ओर एक बदलाव आया है। हम अपने मरीजों की निगरानी के लिए एक तरीका विकसित करने के इच्छुक थे ताकि यह देखा जा सके कि वे अस्पताल के दौरे के बीच कैसा कर रहे हैं।”
“हमारा एआई कुछ गैर-विशेषज्ञों को मात दे सकता है और वरिष्ठ सलाहकारों के करीब आता है,” वे जारी रखते हैं। “लेकिन वास्तविक लाभ आपके साथ बाथरूम में एक सलाहकार के बराबर होना है, हर बार जब आप जाते हैं। हम अब एल्गोरिदम की दिशा में काम कर रहे हैं जब सामान्य घरेलू वातावरण में पृष्ठभूमि शोर होता है और यह सच हो जाएगा रोगियों के लिए अंतर।”
ऑडियोफ्लो अब प्राथमिक देखभाल चिकित्सकों के माध्यम से एक स्मार्टफोन ऐप के रूप में शुरू किया जाएगा ताकि इसे वास्तविक दुनिया में परीक्षण किया जा सके और विभिन्न शोर वातावरण में विभिन्न डेटासेट से सीख सकें।
यूनिवर्सिटी हॉस्पिटल फ्रीबर्ग में यूरोलॉजी के प्रोफेसर और यूरोलॉजी की EAU22 साइंटिफिक कांग्रेस कमेटी के सदस्य क्रिश्चियन ग्राट्ज़के कहते हैं: “मरीजों को घर पर मूत्र प्रवाह को मापने की क्षमता देना उनके लिए अधिक आरामदायक है और क्लिनिक में प्रतीक्षा करने के समय को कम करता है। यह एक कुआं है – बड़ी संख्या में रोगियों के साथ किया गया अध्ययन और एक पोर्टेबल ऐप विकसित करने के लिए एक आशाजनक दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करता है जिसे घर पर इस्तेमाल किया जा सकता है। मैं वास्तविक दुनिया के परिणामों को देखने के लिए उत्सुक हूं। “
