आईजेनोसिस, 3 डी प्रिंटेड सिस्टम नेत्र रोगों का निदान करता है

नेत्र रोग

काव्या कोपरपापू, एक किशोरी वर्जीनिया में रहते हैं, एक स्मार्टफोन, 3 डी प्रिंटर, और कृत्रिम बुद्धि का इस्तेमाल किया नेत्र रोग का विकास. एक पोर्टेबल डायग्नोस्टिक सिस्टम और निदान करने के लिए सस्ता है मधुमेह संबंधी रेटिनोपैथी। यह रोग मधुमेह की एक जटिलता है रक्त वाहिकाओं को नुकसान पहुंचाता है एक व्यक्ति के रेटिना पर और दृश्य हानि हो सकती है।

कोपरप्‍पू, अपने पूरे जीवन में विज्ञान में रुचि रखते हैं और नेशनल सेंटर फॉर वुमन एंड इंफॉर्मेशन टेक्नोलॉजी द्वारा आयोजित एक प्रोग्रामिंग कार्यशाला में भाग लेने के बाद, उन्होंने प्रोग्रामिंग को अपने शौक में शामिल किया है।

कोपारपरु के दादा, जो भारत में रहता है, लक्षण दिखाना शुरू कर दिया की बीमारी में 2013। यह अक्सर किसी का ध्यान नहीं जा सकता है, और हालांकि इसका निदान और उपचार किया गया था, उसकी दृष्टि खराब हो गई। कोपरापु के अनुसार, कुल के बाहर 415 मिलियन मधुमेह वाले लोग, एक तिहाई मधुमेह रेटिनोपैथी विकसित करेगा, और यद्यपि दवा और सर्जरी समय के साथ पकड़ी जा सकती है या आंखों को नुकसान भी पहुंचा सकती है 50% का निदान नहीं किया जाएगा, गंभीर रूपों वाले आधे मरीज पांच साल में अंधे हो जाएंगे।

«निदान की कमी सबसे बड़ी चुनौती है। भारत में, ऐसे कार्यक्रम हैं जो गाँवों और झुग्गियों में डॉक्टरों को भेजते हैं, लेकिन कई रोगी और केवल कई नेत्र रोग विशेषज्ञ हैं।

उसने सोचा अगर वहाँ एक था बीमारी का निदान करने का आसान और सस्ता तरीका, और आईगनोसिस के लिए विचार उभरा, एक प्रणाली जो एक सरल फोटो सत्र में एक लंबी और महंगी निदान प्रक्रिया को बदल सकती है। कोपरापु को काम करने के लिए, एक योजना बनाने से पहले, Google पर बहुत समय बिताना और डॉक्टरों और शोधकर्ताओं को ईमेल करना था। उसने अपने भाई और सहपाठी के साथ मिलकर काम किया एक संवेदी तंत्रिका नेटवर्क (CNN) का उपयोग किया Eyeagnosis के पीछे नैदानिक ​​AI की स्थापना करना। तंत्रिका जाल बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करें और समान पैटर्न देखें, चूंकि डिजाइन मानव मस्तिष्क की दृश्य प्रणाली जैसा दिखता है, इसलिए सीएनएन वर्गीकरण के लिए उत्कृष्ट हैं।

उन्होंने Microsoft शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक CNN ResNet-50 का उपयोग किया, अपने नेटवर्क का निर्माण करने के लिए, और इसका उपयोग किया 34.000 रेटिना स्कैनर में पाया गया डेटाबेस आँख की पुतली अमेरिका में राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान (NIH) से सीखने के आंकड़ों के रूप में, इसलिए वह और उसकी टीम आंखों की तस्वीरों में बीमारी के संकेतों को पहचानने और प्रारंभिक निदान करने के लिए एआई प्रणाली को सिखा सकती है। डेटाबेस में कई छवियां खराब रूप से उजागर या धुंधली थीं, लेकिन कोपरपाऊ के अनुसार, इस विवरण ने सिस्टम को बेहतर बनाने में मदद की है।

«तंत्रिका नेटवर्क सीखने में उपयोग की जाने वाली छवियों की गुणवत्ता उन स्थितियों का बहुत प्रतिनिधि है जो स्मार्टफोन के उपयोग के साथ प्राप्त की जाएंगी«

उनकी टीम ने ResNet-50 को प्रशिक्षित किया एक वास्तविक रोगविज्ञानी के रूप में मधुमेह रेटिनोपैथी का सटीक रूप से पता लगाएं। यह निदान छवि में फ्लोरोसेंट डाई को इंजेक्ट करने की आवश्यकता के बिना प्रत्येक छवि में माइक्रोएनेरिज़्म और रक्त वाहिकाओं का भी पता लगाता है।

अंतिम गिरावट, आदित्य ज्योत आई मुंबई के अस्पताल ने नेत्र रोग ऐप का परीक्षण करने के लिए सहमति व्यक्त की, और नवंबर में, इसने अस्पताल में पहला 3 डी प्रिंटेड प्रोटोटाइप भेजा, और सिस्टम पहले ही एचपांच रोगियों के लिए सटीक निदान किया गया.

नेत्र रोग का एक लंबा रास्ता तय करना है ताकि यह साबित हो सके कि यह एक विश्वसनीय प्रणाली है। चिकित्सा से संबंधित हर परियोजना का पालन करने वाली मान्यता प्रक्रिया बहुत कठोर होती है और आपकी मदद करने के लिए एक बड़ी कंपनी प्राप्त करना आपके लिए निश्चित रूप से कठिन होगा। लेकिन इन सभी कठिनाइयों को इस किशोरी की महान उपलब्धि से अलग नहीं किया जाता है।


पहली टिप्पणी करने के लिए

अपनी टिप्पणी दर्ज करें

आपका ईमेल पता प्रकाशित नहीं किया जाएगा। आवश्यक फ़ील्ड के साथ चिह्नित कर रहे हैं *

*

*

  1. डेटा के लिए जिम्मेदार: मिगुएल elngel Gatón
  2. डेटा का उद्देश्य: नियंत्रण स्पैम, टिप्पणी प्रबंधन।
  3. वैधता: आपकी सहमति
  4. डेटा का संचार: डेटा को कानूनी बाध्यता को छोड़कर तीसरे पक्ष को संचार नहीं किया जाएगा।
  5. डेटा संग्रहण: ऑकेंटस नेटवर्क्स (EU) द्वारा होस्ट किया गया डेटाबेस
  6. अधिकार: किसी भी समय आप अपनी जानकारी को सीमित, पुनर्प्राप्त और हटा सकते हैं।