एनीमिया एक बीमारी है जो स्वस्थ एरिथ्रोसाइट्स के शरीर में स्वस्थ एरिथ्रोसाइट्स की मात्रा में कमी की विशेषता है, अक्सर पुरानी गुर्दे की बीमारियों वाले मरीजों में होती है जिन्हें नियमित हेमोडायलिसिस से गुजरना पड़ता है। तदनुसार, एरिथ्रोसाइट-उत्तेजक एजेंट (एरिथ्रोपोइसिस-उत्तेजक एजेंट, ईएसए) और लौह की खुराक, इस प्रक्रिया के ढांचे के भीतर पेश की जाती है। लेकिन साथ ही जटिलताएं उत्पन्न हो सकती हैं यदि रोगियों ने लोहा या दवाओं के लिए खराब प्रतिक्रिया के चयापचय को बदल दिया है। इसके अलावा, दवाएं आमतौर पर महंगी होती हैं और सार्वजनिक स्वास्थ्य या रोगी पर एक कठिन वित्तीय बोझ कम होती है। इस प्रकार, इस तथ्य को ध्यान में रखते हुए कि इस तरह के रोगियों की संख्या वर्तमान में बढ़ रही है, निर्णय लेने के लिए "क्षमताओं" के साथ अतिरिक्त समर्थन प्रणाली की एक बड़ी मांग है। एक विकल्प कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी (कृत्रिम बुद्धि, एआई) का उपयोग करना है, जो एक आशाजनक विधि प्रतीत होता है, लेकिन एक बड़े डेटा सरणी की आवश्यकता होती है और विभिन्न रोगी स्वास्थ्य राज्यों के कारण व्यावहारिक नहीं होती है।
हाल के एक अध्ययन में, जिनके परिणाम अंतर्राष्ट्रीय जर्नल ऑफ मेडिकल साइंसेज में प्रकाशित किए गए थे, जापान के वैज्ञानिकों ने फिर भी समस्या को हल करने की कोशिश की। उन्होंने एआई को रोगी के शरीर की जटिल फिजियोलॉजी का अध्ययन करने के बजाय फैसला किया, अनुभवी डॉक्टरों के समाधान के आधार पर भविष्यवाणी मॉडल का उपयोग करें। ओकाम विश्वविद्यालय से एसोसिएट प्रोफेसर टोशियाकी ओहर (तोशियाकी ओहारा) बताते हैं:
हम उन सिद्धांतों के आधार पर एक प्रणाली विकसित कर रहे हैं जिनका उपयोग अनुभवी डॉक्टरों की पतली प्रक्रिया में किया जाता है। अंत में, वे खुराक पर निर्णय लेते समय रोगी के शरीर में जीवन प्रतिक्रियाओं के विस्तृत मूल्यों की गणना नहीं करते हैं, जिसका अर्थ है कि जैव रसायन के आधार पर भविष्यवाणी मॉडल की आवश्यकता नहीं है।
वैज्ञानिकों ने 2 अस्पतालों में प्राप्त दो डेटा सेट तैयार किए हैं - एक अपने मॉडल को सिखाने के लिए, और दूसरा अपने पूर्वानुमानों का परीक्षण और सत्यापन करने के लिए। साथ ही, उन्होंने दो अस्पतालों में निर्धारित प्रिस्क्रिप्शन पर्चे रिकॉर्ड किए और हेमोडायलिसिस के दौरान उपरोक्त दो दवाओं की प्रतिक्रिया पर विचार किया।
उनके आधार पर, एक एआई मॉडल का निर्माण किया गया था, जिसे "कृत्रिम बुद्धि एनीमिया" (कृत्रिम-खुफिया-समर्थित एनीमिया नियंत्रण प्रणाली, एआईएसएसीएस) कहा जाता था, जिसमें कुल पांच इनपुट स्रोत (रक्त और अनामोनिस के चार अंक) और गुणवत्ता में प्राप्त हुए आउटपुट ने दो दवाओं के लिए खुराक की आवश्यकता की संभावना को चुना। इसके अलावा, प्रक्रिया की दक्षता को बढ़ाने के लिए, उन्होंने सर्वेक्षण की तिथियों के अनुसार निर्णय लेने की तारीख लाने के लिए "डेटा समायोजन" का उपयोग करके रक्त परीक्षण और खुराक पर निर्णय लेने के बीच एक समय देरी के लिए मुआवजा दिया।
नतीजतन, एआईएसएसीएस ने 72% -87% पर सही वर्गीकरण (डॉक्टरों के निष्कर्षों के अनुरूप समाधान) के साथ पूर्वानुमान की उच्च परिशुद्धता दिखाई। लेकिन यहां तक कि और भी दिलचस्प यह था कि कुछ मामलों में, एआईएसएसीएस ने उच्च संकेतकों (9 2% -97%) के साथ "नैदानिक रूप से सही" वर्गीकरण प्रदान किए। ये ऐसे समाधान थे जो डॉक्टरों के निदान के साथ मेल नहीं खाते थे, लेकिन अभी भी एक चिकित्सा बिंदु से सही माना जाता है।