කාව්‍යා කොප්පරාපු, යෞවනයෙක් වර්ජිනියාවේ වෙසෙන ස්මාර්ට් ජංගම දුරකතනයක්, ත්‍රිමාණ මුද්‍රණ යන්ත්‍රයක් සහ කෘතිම බුද්ධියක් භාවිතා කළේය අක්ෂි රෝග වර්ධනය කරන්න. එක්සත් ජාතීන්ගේ අතේ ගෙන යා හැකි රෝග විනිශ්චය පද්ධතිය සහ රෝග විනිශ්චය සඳහා ලාභයි දියවැඩියා රෙටිනෝපති. මෙම රෝගය දියවැඩියාවේ සංකූලතාවකි රුධිර නාල වලට හානි කරයි පුද්ගලයෙකුගේ දෘෂ්ටි විතානයේ සහ දෘශ්‍යාබාධිත වීමට හේතු විය හැක.
කොප්පරාපු සිය ජීවිත කාලය පුරාම විද්‍යාව කෙරෙහි උනන්දුවක් දැක්වූ අතර ජාතික කාන්තා හා තොරතුරු තාක්ෂණ මධ්‍යස්ථානය විසින් සංවිධානය කරන ලද වැඩසටහන් වැඩමුළුවකට සහභාගී වීමෙන් පසු ඇය සිය විනෝදාංශ සඳහා වැඩසටහන් එකතු කර ඇත.
කොප්පරාපුගේ සීයා, ඉන්දියාවේ ජීවත් වන, රෝග ලක්ෂණ පෙන්වීමට පටන් ගත්තා රෝගයේ 2013. එය බොහෝ විට නොදැනී යා හැකි අතර, අවසානයේදී එය හඳුනාගෙන ප්‍රතිකාර කළද, ඔහුගේ දැක්ම පිරිහී ගියේය. කොප්පරාපූට අනුව, මුළු එකතුවෙන් දියවැඩියා රෝගීන් මිලියන 415 ක්, තුනෙන් එකක් දියවැඩියා රෙටිනෝපති වර්ධනය කරයි, සහ ation ෂධ හා ශල්‍යකර්ම මගින් කාලයාගේ ඇවෑමෙන් ඇසට හානි වීම නැවැත්වීමට හෝ ආපසු හැරවීමට පවා හැකිය 50% ක් හඳුනා නොගනී, දරුණු ආකෘති ඇති රෝගීන්ගෙන් අඩක් වසර පහකින් අන්ධ වනු ඇත.
Diagnosis රෝග විනිශ්චය නොමැතිකම ලොකුම අභියෝගයයි. ඉන්දියාවේ වෛද්‍යවරුන් ගම්වලට හා මුඩුක්කු වලට යවන වැඩසටහන් තිබේ, නමුත් බොහෝ රෝගීන් සිටින අතර අක්ෂි වෛද්‍යවරුන් බොහෝය.
ඔහු කල්පනා කළේ අ රෝග විනිශ්චය සඳහා පහසු සහ මිල අඩු ක්‍රමය, සහ දිගු හා මිල අධික රෝග විනිශ්චය ක්‍රමවේදයක් සරල ඡායාරූප සැසියක් බවට පත් කළ හැකි පද්ධතියක් වන ඊග්නොසිස් සඳහා අදහස මතු විය. කොප්පරාපු වැඩට බැස, ගූගල් හි වැඩි කාලයක් ගත කරමින් සහ සැලැස්මක් සැකසීමට පෙර වෛද්‍යවරුන්ට සහ පර්යේෂකයන්ට විද්‍යුත් තැපැල් කළේය. ඇය ඇගේ සහෝදරයා සහ පංතියේ මිතුරිය සමඟ එකතු විය සම්මුති ස්නායුක ජාලයක් (සීඑන්එන්) භාවිතා කරයි අක්ෂි රෝගය පිටුපස රෝග විනිශ්චය AI ස්ථාපිත කිරීමට. ස්නායුක ජාල විශාල දත්ත කට්ටල විශ්ලේෂණය කර සමාන රටා සොයන්න, සැලසුම මිනිස් මොළයේ දෘශ්‍ය පද්ධතියට සමාන බැවින් සීඑන්එන් වර්ගීකරණය සඳහා විශිෂ්ටයි.
ඔහු සිය ජාලය ගොඩනැගීම සඳහා මයික්‍රොසොෆ්ට් පර්යේෂකයන් විසින් සංවර්ධනය කරන ලද සීඑන්එන් රෙස්නෙට් -50 භාවිතා කළ අතර, දෘෂ්ටි විතාන ස්කෑනර් 34.000 ක් හි හමු විය දත්ත සමුදාය අයිජීන් ඇමරිකාවේ ජාතික සෞඛ්‍ය ආයතනයෙන් (NIH) ඉගෙනුම් දත්ත ලෙස, ඒ නිසා ඇයට සහ ඇගේ කණ්ඩායමට AI පද්ධතියට ඇස්වල ඡායාරූපවල රෝග ලක්ෂණ හඳුනා ගැනීමට සහ මූලික රෝග විනිශ්චය ලබා දීමට ඉගැන්විය හැකිය. දත්ත සමුදායේ ඇති බොහෝ පින්තූර දුර්වල ලෙස නිරාවරණය වී හෝ නොපැහැදිලි විය, නමුත් කොප්පරාපූට අනුව, මෙම විස්තරය පද්ධතිය වැඩිදියුණු කිරීමට උපකාරී වේ.
Network ස්නායුක ජාලය ඉගෙනීමේදී භාවිතා කරන රූපවල ගුණාත්මකභාවය ස්මාර්ට් ජංගම දුරකතනයක් භාවිතයෙන් ලබා ගත හැකි කොන්දේසි නිරූපණය කරයි «
ඔහුගේ කණ්ඩායම රෙස්නෙට් -50 සිට පුහුණු කරන ලදී සැබෑ ව්යාධි විද්යා .යෙකු මෙන් නිවැරදිව දියවැඩියා රෙටිනෝපති හඳුනා ගන්න. රෝග විනිශ්චය කරන ලද ඇසට ප්‍රතිදීප්ත සායම් එන්නත් කිරීමකින් තොරව එක් එක් රූපයේ ඇති ක්ෂුද්‍ර ධමනි හා රුධිර නාල ද එමඟින් අනාවරණය වේ.
අන්තිම වැටීම, ආදිත්‍ය ජෝත් ඇස අක්ෂි රෝග පරීක්ෂාව සඳහා මුම්බායි රෝහල එකඟ විය, නොවැම්බර් මාසයේදී එය පළමු ත්‍රිමාණ මුද්‍රිත මූලාකෘතිය රෝහලට යවා ඇති අතර පද්ධතිය දැනටමත් hරෝගීන් පස් දෙනෙකු සඳහා නිවැරදි රෝග විනිශ්චය සිදු කරන ලදී.
අක්ෂි රෝගයට විශ්වාසදායක පද්ධතියක් බව ඔප්පු කිරීම සඳහා අති විශාල අවස්ථා සංඛ්‍යාවක් හඳුනා ගැනීමට බොහෝ දුරක් යා යුතුය. වෛද්‍ය විද්‍යාවට අදාළ ඕනෑම ව්‍යාපෘතියක් අනුගමනය කළ යුතු වලංගු කිරීමේ ක්‍රියාවලීන් ඉතා දැඩි වන අතර ඔබට උදව් කිරීමට විශාල සමාගමක් ලබා ගැනීම නිසැකවම ඔබට අපහසු වනු ඇත. නමුත් මේ සියලු දුෂ්කරතා මෙම යෞවනයාගේ විශිෂ්ට ජයග්‍රහණයෙන් ract ත් නොවේ.
අදහස් පළ කිරීමට ප්රථම වන්න