ភាពស្លេកស្លាំងគឺជាជំងឺមួយដែលត្រូវបានកំណត់ដោយការថយចុះបរិមាណនៃជម្ងឺអេរីត្រេត្រូស៊ីធរដែលមានសុខភាពល្អដែលមានសុខភាពល្អជារឿយៗកើតឡើងចំពោះអ្នកជំងឺដែលមានជំងឺតំរងនោមរ៉ាំរ៉ៃដែលត្រូវការឆ្លងកាត់ជំងឺ hemodialysis ។ ដូច្នោះហើយភ្នាក់ងាររំញោច Eerythrocyte (ភ្នាក់ងារ Erythropoiesis - ភ្នាក់ងារជំរុញសេដ្ឋកិច្ចអេសា) និងថ្នាំបំប៉នជាតិដែកត្រូវបានណែនាំនៅក្នុងក្របខ័ណ្ឌនៃដំណើរការនេះ។ ប៉ុន្តែក្នុងពេលជាមួយគ្នានេះផលវិបាកអាចកើតឡើងប្រសិនបើអ្នកជំងឺបានផ្លាស់ប្តូរការរំលាយអាហារជាតិដែកឬប្រតិកម្មមិនល្អចំពោះថ្នាំ។ លើសពីនេះទៀតថ្នាំជាធម្មតាមានតម្លៃថ្លៃហើយទាបជាងបន្ទុកហិរញ្ញវត្ថុដ៏លំបាកមួយស្តីពីសុខភាពសាធារណៈឬអ្នកជំងឺ។ ដូច្នេះដោយគិតពីការពិតដែលថាចំនួនអ្នកជម្ងឺបែបនេះកំពុងរីកចម្រើនបច្ចុប្បន្នមានតម្រូវការយ៉ាងច្រើនសម្រាប់ប្រព័ន្ធគាំទ្របន្ថែមដែលមាន "សមត្ថភាព" ដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្ត។ ជម្រើសមួយគឺត្រូវប្រើបច្ចេកវិទ្យាបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (បញ្ញាសិប្បនិម្មិតអេអាយអេ) ដែលហាក់ដូចជាវិធីសាស្ត្រជោគជ័យប៉ុន្តែត្រូវការអារេទិន្នន័យធំហើយមិនមានភាពជាក់ស្តែងទេដោយសារតែមានសុខភាពរបស់អ្នកជំងឺផ្សេងៗគ្នា។
នៅក្នុងការសិក្សាថ្មីៗនេះលទ្ធផលនៃការដែលត្រូវបានចេញផ្សាយនៅទិនានុប្បវត្តិអន្តរជាតិនៃវិទ្យាសាស្ត្រវេជ្ជសាស្ត្រអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រមកពីប្រទេសជប៉ុនបានព្យាយាមដោះស្រាយបញ្ហា។ ពួកគេបានសម្រេចចិត្តធ្វើឱ្យការធ្វើឱ្យអាយអាយសិក្សាពីសរីរវិទ្យាស្មុគស្មាញនៃរាងកាយរបស់អ្នកជំងឺប្រើគំរូនៃការព្យាករណ៍ដោយផ្អែកលើដំណោះស្រាយរបស់វេជ្ជបណ្ឌិតដែលមានបទពិសោធន៍។ សាស្ត្រាចារ្យរង Toshiaki Ohara (Toshiaki ohara) ពីសាកលវិទ្យាល័យ Okayam ពន្យល់:
យើងកំពុងអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធដោយផ្អែកលើគោលការណ៍ដែលត្រូវបានប្រើនៅក្នុងដំណើរការស្តើងរបស់វេជ្ជបណ្ឌិតដែលមានបទពិសោធន៍។ នៅចុងបញ្ចប់ពួកគេមិនបានគណនាតម្លៃលំអិតនៃប្រតិកម្មក្នុងជីវិតរបស់អ្នកជំងឺទេនៅពេលធ្វើការសម្រេចចិត្តលើកំរិតប្រើដែលមានន័យថាម៉ូឌែលព្យាករណ៍ដែលផ្អែកលើជីវគីមីមិនចាំបាច់ចាំបាច់ទេ។
អ្នកវិទ្យាសាស្ត្របានរៀបចំសំណុំទិន្នន័យចំនួន 2 ដែលទទួលបាននៅមន្ទីរពេទ្យចំនួន 2 ក្នុងមន្ទីរពេទ្យមួយដើម្បីបង្រៀនគំរូរបស់ពួកគេនិងមួយទៀតសម្រាប់ការសាកល្បងនិងផ្ទៀងផ្ទាត់ការព្យាករណ៍របស់ខ្លួន។ ក្នុងពេលជាមួយគ្នានេះពួកគេបានកត់ត្រាវេជ្ជបញ្ជាដែលបានចេញវេជ្ជបញ្ជាវេជ្ជបញ្ជាវេជ្ជបញ្ជាតាមមន្ទីរពេទ្យចំនួនពីរនិងបានចាត់ទុកថាប្រតិកម្មចំពោះថ្នាំទាំងពីរដែលបានរៀបរាប់ខាងលើបានអនុវត្តក្នុងកំឡុងពេលអេសញ្ញរូស។
នៅលើមូលដ្ឋានរបស់ពួកគេគំរូ AI ត្រូវបានសាងសង់ហៅថា "ប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងភាពសិប្បនិម្មិតសិប្បនិម្មិត" (ប្រព័ន្ធបញ្ជាសិប្បនិម្មិតដែលគាំទ្រដោយសិប្បនិម្មិត Aisacs) ដែលទទួលបានប្រភពបញ្ចូលសរុបចំនួន 5 (4 ចំណុចនៃឈាមនិងអាន់ឌ្យូស) និងក្នុងគុណភាព។ នៃលទ្ធផលបានជ្រើសរើសប្រូបាប៊ីលីតេនៃតម្រូវការសម្រាប់ថ្នាំសម្រាប់ថ្នាំពីរ។ លើសពីនេះទៀតដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃដំណើរការនេះពួកគេបានផ្តល់សំណងសម្រាប់ការពន្យាពេលរវាងការធ្វើតេស្តឈាមនិងការសម្រេចចិត្តលើកំរិតប្រើដោយប្រើ "ការកែទិន្នន័យ" ដែលអាចធ្វើឱ្យមានកាលបរិច្ឆេទនៃការស្ទង់មតិនេះ។
ជាលទ្ធផលតំបន់ Aisacs បានបង្ហាញពីភាពជាក់លាក់ខ្ពស់នៃការព្យាករណ៍ជាមួយនឹងចំណាត់ថ្នាក់ត្រឹមត្រូវ (ដំណោះស្រាយដែលត្រូវនឹងការសន្និដ្ឋានរបស់វេជ្ជបណ្ឌិត 72% -87% ។ ប៉ុន្តែគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ជាងនេះទៅទៀតគឺក្នុងករណីខ្លះ Aisacs បានផ្តល់ចំណាត់ថ្នាក់ "ត្រឹមត្រូវគ្លីនិក" ដែលមានសូចនាករខ្ពស់ជាងនេះ (92% -97%) ។ ទាំងនេះគឺជាដំណោះស្រាយដែលមិនស្របគ្នាជាមួយនឹងការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យរបស់វេជ្ជបណ្ឌិតប៉ុន្តែនៅតែគិតថាត្រឹមត្រូវពីចំណុចវេជ្ជសាស្រ្តមួយ។