अस्पतालों और मेडिकल स्कूलों में सर्जनों की कमी के बीच, Johns Hopkins University के शोधकर्ताओं ने एक AI-आधारित प्रशिक्षण उपकरण विकसित किया है जो मेडिकल छात्रों को बुनियादी शल्य कौशल, विशेषकर चीरा बंद करने और टांके लगाने का अभ्यास करते समय मार्गदर्शन देता है। यह उपकरण International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention में प्रस्तुत किया गया।
सिस्टम को विशेषज्ञ सर्जनों के वीडियो और तब उनके हाथों की ट्रैक की गई गतिविधियों पर प्रशिक्षित किया गया। शोध टीम ने explainable AI का उपयोग किया ताकि मशीन न केवल छात्र की तकनीक का आकलन करे बल्कि यह भी बताए कि सुधार के लिए क्या विशेष बदलाव चाहिए। अभ्यास के तुरंत बाद छात्र को एक टेक्स्ट संदेश के रूप में व्यक्तिगत फीडबैक मिलता है, जो छात्र की हरकतों की तुलना विशेषज्ञों से कर के विशिष्ट सलाह देता है।
विचार को परखने के लिए शोधकर्ताओं ने 12 मेडिकल छात्रों पर एक प्रयोग चलाया और उन्हें यादृच्छिक रूप से दो समूहों में बांटा। एक समूह को तुरंत AI फीडबैक मिला, जबकि दूसरे समूह ने सर्जनों के रिकॉर्ड किए गए वीडियो देखकर अभ्यास किया। नतीजे अनुभव पर निर्भर थे: जिन छात्रों के पास पहले से मजबूत शल्य आधार था, वे AI कोचिंग से तेज़ी से लाभान्वित हुए; शुरुआती छात्र अभी भी इस कार्य में संघर्ष कर रहे थे और उन्हें कम लाभ दिखा।
टीम मॉडल को और सरल और व्यापक रूप से उपलब्ध बनाने की योजना बना रही है ताकि छात्र घर पर स्मार्टफोन और सिलाई किट के साथ अभ्यास कर सकें। अतिरिक्त सह-लेखक Johns Hopkins और University of Arkansas से हैं। काम का समर्थन Johns Hopkins DELTA Grant IO 80061108 और Link Foundation Fellowship in Modeling, Simulation, and Training ने किया। स्रोत: Johns Hopkins University.
कठिन शब्द
- शल्य — सर्जरी या ऑपरेशन से संबंधित
- कौशल — किसी काम में दक्षता या योग्यता
- टाँका — काटे या चीरे को बंद करने के लिए सिलाईटांके
- मार्गदर्शन — किसी काम में सलाह और निर्देशन देना
- फीडबैक — व्यक्ति के प्रदर्शन पर दिया गया सलाह या टिप्पणीव्यक्तिगत फीडबैक
- यादृच्छिक — किसी क्रम या योजना के बिना चुना गया
- लाभान्वित — किसी लाभ या सुधार का अनुभव करना
युक्ति: जब आप किसी भी भाषा में कहानी पढ़ें या ऑडियो सुनें, तो लेख में हाइलाइट किए गए शब्दों पर होवर/फ़ोकस/टैप करें और तुरंत छोटी-सी परिभाषा देखें।
चर्चा के प्रश्न
- AI-आधारित फीडबैक ने अनुभवी और शुरुआती छात्रों पर अलग असर दिखाया। आप क्यों सोचते हैं कि ऐसा हुआ होगा? उदाहरण दें।
- यदि यह मॉडल स्मार्टफोन पर उपलब्ध हो जाए तो मेडिकल शिक्षा और अभ्यास में क्या बदलाव आ सकते हैं? अपने विचार बताइए।
- ऐसे उपकरणों का उपयोग घर पर करते समय किन व्यावहारिक समस्याओं या जोखिमों का सामना हो सकता है, और उन्हें कैसे कम किया जा सकता है?
संबंधित लेख
क्या आधुनिक भाषा मॉडल वास्तविक दुनिया समझते हैं?
ब्राउन यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने जांचा कि क्या आधुनिक भाषा मॉडल सामान्य, असम्भव और तर्कहीन घटनाओं के बीच फर्क जानते हैं। उन्होंने मॉडल के आंतरिक गणितीय अवस्थाओं की परीक्षा कर के यह पाया कि कुछ हद तक वास्तविक‑दुनिया प्रतिबंध एन्कोड होते हैं।