هوش مصنوعی و تشخیص دقیق آرتروز در لحظات: حقق

هوش مصنوعی و تشخیص دقیق آرتروز در لحظات حقق یک پلتفرم تشخیصی جدید که توسط باحثان کره جنوبی طراحی شده است، قادر است مشکلات مرتبط با تشخیص ارتضایی مفصلی را به عنوانá بهبود بخشد. این سیستم با ترکیب یک حسگر نواخت طلایی با هوش مصنوعی، شبیه مایع روانکننده موجود در مفاصل بیماران را تحلیل میکند.

با این روش، نتوان تنها آرتروز را با دقت حدود ۹۸ درصد تشخیص داد، بلکه میتوان بین آرتروز آسیبزا و آرتریت روماتوئید را نیز دقیق تشخیص داد. به گزارش اخبار پزشکی، این روش یک راه حل عملی، اقتصادی و توانمند برای شنیدگی در ارائه میدهد. این آزمون سریع قادر به تمایز بین این دو نوع رایج درد مفصل است و میتواند شدت روماتیسم مفصلی را ارزیابی کند. به همین دلیل، میتوانند با تکیه بر نتایج، طرح درمانهای بهینهتری را آغاز نمایند.

اهمیت تشخیص سریع و جداگیری _ برای چندین میلیون فرد در سراسر جهان که با درد و استفراغ مفصلی روبرو هستند، تمایز میان آرتروز و آرتریت روماتوئید امری حیاتی است. هرچند علائم ظاهری این دو بیماری مانند درد و التهاب مفصل، اما علل درمانı باحثان متفاوت هستند. آرتر عمدتاً به دلیل شدگی مکانیکی مفاصل ایجاد میشود، اما آرتریت روماتوئید ناشی از واکنش انتفایی سیستم ایمنی است.

در، پزشکان برای تشخیص آرتروز به روشهای مختلفی چون پرسشنامهها، تصویربرداری و آزمایشهای آزمایشگاهی کمک میگیرند که این پروسه اغلب فراز و نشیون، گرانقیمت و לפحیان بینتیجه است. به خصوص در های اولیه بیماری، تشخیصهای مداوم با چالش مواجه میشوند. مطالعات نشان میدهد که نمونهبرداری مایع مفصلی حدود ۷۰ تا ۸۰ درصد دقیق بودن دارد، اما شناسایی بیماران در های آغازین همچنان دشوار باقی میماند.

راح ře از تکنولوژی سطحی ارتقاء یافته طیفسنجی رامان (SERS) برای شناسایی مولکولات مختلف استفاده میکند. این روش از همانگینهای المقویذشاط میکند تا مولکولهای موجود در روغن مفصلی را شناسایی کند. برای افزایش حساسیت سیستم، گروهی از باحثان از کاغذی استفاده کرده که با نانوذرات طلای پوشش داده شده است. این سطح، سیگنال مایع مفصلی را شدید میکند. در�לך تست، قطرهای کوچک از مایع مفصلی روی این کاغذ موثر. با طلایی میشود.

دستگاه سپس طیفی نزدیک ثبت میکند که با کمک الگوریتمهای یادگیری ماشینی تجزیه و تحلیل میشود. از بین مدلهای یادگیری ماشین، یک ماشین بردار پشتیبانی (SVM) توانسته است با حساسیت ۹۷.۳ درصد ات بین نمونههای آرتروز و آرتریت را بازকার کند. بیش از اینکه فقط به تشخیص ها پای پرداخت، پژوهشگران از ابزارهای ریاضی پیشرفته چون همبستگی پیرسون و فاکتورگیری ماتریس غیرمنفی بهره گرفتهاند.

این ابزارها قادرند محدوده محدودهای از مولکولها را که میتوانند شاخصهای زیستی باشند، شناسایی و اندازهگیری کنند., _url