AI stethoscope သည် 15 စက္ကန့်အတွင်း နှလုံးအခြေအနေ သုံးခုကို ဖော်ထုတ်ပေးသည်။

ယူကေမှာ တီထွင်ထားတဲ့ အသစ် နားကြပ် ဉာဏ်ရည်တုနဲ့l ၎င်းသည် စစ်ဆေးမှုတစ်ခုတည်းတွင် နှလုံးချို့ယွင်းမှု၊ စည်းချက်အနှောက်အယှက်များနှင့် အဆို့ရှင်ရောဂါဗေဒလက္ခဏာများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သည်။ အသံများနှင့် လျှပ်စစ်အချက်ပြမှုများကို ပေါင်းစပ်ဖတ်ရှုခြင်းဖြင့် 15 စက္ကန့်ခန့်အတွင်း အကဲဖြတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။၎င်း၏စာရေးဆရာများမျှဝေသောဒေတာအရသိရသည်။

မူလတန်းစောင့်ရှောက်မှုဆေးခန်းများတွင် တိုက်ရိုက်စမ်းသပ်ကြည့်ရာ ကိရိယာသည် ပုံမှန်အလေ့အကျင့်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အဆိုပါအခြေအနေများကို စောစီးစွာသိရှိနိုင်မှုတွင် သိသာထင်ရှားစွာ တိုးလာကြောင်း ပြသထားသည်။ ဖြစ်နိုင်ခြေ၏စည်းကမ်းချက်များ၌, တိုးလာ နှလုံးရောဂါ 2,33 ကြိမ်atrial fibrillation ကဲ့သို့ ပုံမမှန်ခြင်းတွင် 3,5 ကြိမ် နှင့် valvular disease တွင် 1,9 ကြိမ်၊ ဆေးခန်းစီမံခန့်ခွဲမှုကို စောစီးစွာစတင်ရန် သက်ဆိုင်ရာကွာခြားချက်.

AI stethoscope ဆိုတာ ဘာလဲ၊ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်လဲ

စက်သည် ဂန္တဝင်ရင်ဘတ်အပိုင်းကို အရွယ်အစားနှင့် ဆင်တူသော ကျစ်ကျစ်လျစ်လျစ်သော module တစ်ခုဖြင့် အစားထိုးသည်။ ကစားကတ်တစ်ခု, အဲဒါ အာရုံခံနိုင်စွမ်းမြင့်မားသော မိုက်ခရိုဖုန်းဖြင့် နှလုံးအသံများကို မှတ်တမ်းတင်ပြီး ECG ဖတ်ရှုခြင်းကို တစ်ပြိုင်နက် လုပ်ဆောင်သည်။ဤချဉ်းကပ်မှုပေါင်းစပ် ဒစ်ဂျစ်တယ်အသံချဲ့စက် နှင့် တစ်ခုတည်းသော လက်တွေ့အမူအရာဖြင့် လျှပ်စစ်အချက်ပြခြင်း။

စူးစမ်းလေ့လာပြီးနောက်၊ ထောင်ပေါင်းများစွာသော လူနာမှတ်တမ်းများတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် AI မော်ဒယ်ဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန် အချက်အလက်များကို cloud သို့ ပေးပို့သည်။စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း၊ ပရော်ဖက်ရှင်နယ်သည် ၎င်းတို့၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ကို ကိုးကားရန်၊ ဦးစားပေးရန် သို့မဟုတ် နောက်ထပ်စမ်းသပ်မှုတောင်းဆိုရန် ၎င်းတို့၏ဆုံးဖြတ်ချက်ကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်သည့် ၎င်းတို့၏ဖုန်းတွင် လမ်းညွှန်ချက်အစီရင်ခံစာကို ရရှိသည်။

လေ့လာမှုရလဒ်များနှင့် လက်တွေ့အထောက်အထားများ

နှိုင်းယှဉ်အကဲဖြတ်မှု ၉၆ အထွေထွေဆေးပညာ တိုင်ပင်ဆွေးနွေးခြင်း။ 109 နှင့် စက်ကို အသုံးပြုခဲ့သူ အပါအဝင် အသုံးမပြုသူ လူနာ ၁၂၀၀၀ ကျော် တွဲဖက်လက္ခဏာများ (ဥပမာ၊ ပင်ပန်းနွမ်းနယ်ခြင်း သို့မဟုတ် အသက်ရှူကျပ်ခြင်း)။ တကယ့်မူလတန်းစောင့်ရှောက်မှုစင်တာများတွင် ဤဖြန့်ကျက်မှုသည် နေ့စဉ်အခြေအနေများအောက်တွင် စွမ်းဆောင်ရည်၏ လျှပ်တစ်ပြက်ပုံရိပ်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုရလဒ်များ၊ ကိရိယာသည် သမားရိုးကျအကဲဖြတ်မှုထက် နှလုံးချို့ယွင်းမှု 2,33 ကြိမ်၊ atrial fibrillation တွင် 3,5 ကြိမ်နှင့် သမားရိုးကျအကဲဖြတ်မှုထက် ချို့ယွင်းချက် 1,9 ကြိမ်၊ထို့အပြင်၊ လျင်မြန်သောတုံ့ပြန်မှုအချိန် 15 စက္ကန့်ခန့်သည် အခြားအရာများသတိမပြုမိနိုင်သည့်ကိစ္စများကိုဦးစားပေးရန်ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။

၎င်းသည် ရောဂါလက္ခဏာမပြဘဲ နှလုံးခုန်မြန်ခြင်းတွင် အထူးသက်ဆိုင်ပြီး ရောဂါရှာဖွေမှုနောက်ကျခြင်းသည် ဖြစ်နိုင်ခြေကို တိုးစေသည်။ လေဖြတ်ခြင်းသံသယများကို စောစီးစွာသိရှိနိုင်ခြင်းဖြင့် ကုသမှုများစတင်ခြင်း သို့မဟုတ် လွှဲပြောင်းပေးခြင်းများပြုလုပ်ရန် တံခါးကိုဖွင့်ထားပြီး နောက်ဆက်တွဲပြဿနာများကို လျှော့ချရန်နှင့် အရေးပေါ်ဝင်ခွင့်များကို ရှောင်ရှားရန်

ပရောဂျက်ကို မြှင့်တင်ပေးခဲ့သည်။ လန်ဒန် အင်ပီးရီးရယ် ကောလိပ် British Heart Foundation မှ ရန်ပုံငွေဖြင့် Imperial College Healthcare NHS Trust ၊ ကွန်ဂရက်တွင် ရလဒ်များအကြောင်းကို ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအသိုင်းအဝိုင်းက သိရှိခဲ့သည်။ ဥရောပနှလုံးရောဂါအသင်း မက်ဒရစ်မြို့တွင် ကျင်းပခဲ့ပြီး နည်းစနစ်အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ဖြန့်ဝေခဲ့သည်။ BMJ အိုးပင်း ဘီဘီစီကဲ့သို့သော မီဒီယာများမှ ကောက်နှုတ်ဖော်ပြခဲ့သည်။

အသုံးချဆေးပညာတွင် AI အတွက် အလားအလာရှိသော အနာဂတ်တစ်ခု

ဆေးခန်းပြောရေးဆိုခွင့်ရှိသူများလည်း ပါဝင်ပါသည်။ ဆိုနီယာ ဘာဘူ-နာရာယန် Patrik Bächtiger သည် ရာစုနှစ်နှစ်ခုကျော် သက်တမ်းရှိသော သမိုင်းဝင် နားကြပ်ကို ၎င်း၏အနှစ်သာရကို မပြောင်းလဲဘဲ 21 ရာစုအတွက် အယ်လဂိုရီသမ်များဖြင့် ပြုပြင်မွမ်းမံလျက်ရှိသည်ကို မီးမောင်းထိုးပြပြီး နှလုံးသားကို နားထောင်ခြင်းဖြစ်သော်လည်း ယခုအခါ ရည်ရွယ်ချက်နှင့် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ပံ့ပိုးမှုဖြင့် လုပ်ဆောင်နေပါသည်။

လာမယ့်လတွေကို မျှော်ကြည့်မယ်ဆိုရင်၊ ယူကေ အလေ့အကျင့်များ ပိုမိုများပြားသော မွေးစားခြင်းကို ချဲ့ထွင်ရန် အဖွဲ့များက လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ဤလျင်မြန်သောအကဲဖြတ်ချက်ကို ပိုမိုနီးစပ်စေရန် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့်၊ ပထမအဆင့် စောင့်ရှောက်မှု y လိုအပ်သည့်အခါ ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော ရောဂါရှာဖွေစမ်းသပ်မှုများကို အရှိန်မြှင့်ပါ။.

အထက်ပါအချက်အားလုံးနှင့်အတူ၊ AI နှင့် digital auscultation မြင်ကွင်းကျယ်ကို ရေးဆွဲထားသည်။ ၎င်းတို့သည် မူလစောင့်ရှောက်မှုတွင် နှလုံးရောဂါ၊ atrial fibrillation နှင့် valvular ရောဂါတို့ကို စောစီးစွာသိရှိနိုင်စေရန် ခွင့်ပြုပေးသည်။ပိုမိုကောင်းမွန်သောကိစ္စရပ်ကို ဖော်ထုတ်ခြင်း၏ ခိုင်မာသောအထောက်အထားများနှင့် ၎င်း၏လက်တွေ့အသုံးချမှုကို ပံ့ပိုးပေးသည့် သိပ္ပံနည်းကျတင်ပြချက်တစ်ခု။