एक अध्ययन में शोधकर्ताओं ने 140,000 से अधिक बच्चों के इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड्स का विश्लेषण किया और एक विशेष AI मॉडल बनाया। मॉडल को जन्म से प्रारंभिक बचपन तक के चिकित्सीय इतिहास की समीक्षा के लिए प्रशिक्षित किया गया।
मॉडल ने विकासात्मक, व्यवहार संबंधी और नैदानिक घटनाओं के संयोजन को पहचानना शुरू किया, जो अक्सर ADHD निदान से सालों पहले दिखाई देते हैं। इस उपकरण ने 5 साल या उससे अधिक उम्र के बच्चों में भविष्य के ADHD जोखिम का अनुमान लगाने में अच्छी सटीकता दिखाई। शोधकर्ता बताते हैं कि AI निदान नहीं करता, बल्कि बच्चों को नज़दीकी अवलोकन या विशेषज्ञ आकलन के लिए चिह्नित कर सकता है।
कठिन शब्द
- विश्लेषण — सूचना की गहराई से जांच
- प्रशिक्षित करना — मशीन को कुछ सीखने के लिए सिखानाप्रशिक्षित किया गया
- विकासात्मक — बच्चे के बढ़ने या विकास से संबंधित
- नैदानिक — रोग पहचान और इलाज से जुड़ा
- सटीकता — परिणामों का सही या निकट होना
- निदान — रोग या समस्या की पहचान
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
- क्या आप सोचते हैं कि बच्चों के रिकॉर्ड से भविष्य का जोखिम देखना मददगार होगा? क्यों?
- अगर आपका बच्चा नज़दीकी अवलोकन के लिए चिह्नित हो, तो आप अगला कदम क्या लेंगे?
संबंधित लेख
अध्ययन: Abbott‑Bioline मलेरिया परीक्षण कई गलत-नकारात्मक देता है
Malaria Journal में प्रकाशित एक अंतरराष्ट्रीय अध्ययन ने पाया कि Abbott‑Bioline तेज निदान परीक्षण कई गलत-नकारात्मक परिणाम देता है और 'उद्देश्य के लिए उपयुक्त नहीं' कहा गया है। यह उपकरण दक्षिण-पूर्व एशिया में व्यापक रूप से उपयोग होता है।
