ဖန်တီးမှုတွင် ဆယ်စုနှစ်တစ်ခု

အမေရိကန်နိုင်ငံတွင် နှစ်စဉ် လူ 300,000 ထက်မနည်း ရုတ်တရက် နှလုံးရပ်ခြင်းကြောင့် သေဆုံးရသည်—သတိမရဘဲ နှလုံးလျှပ်စစ်စနစ် ချို့ယွင်းနေသည့် အခြေအနေဖြစ်သည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအရေးပေါ်အခြေအနေသည် ဖြစ်နိုင်ချေမြင့်မားသော သက်ကြီးရွယ်အိုများနှင့် နှလုံးရောဂါရာဇဝင်မရှိသော ကျန်းမာသောအားကစားသမားများကို အသက်ဆုံးရှုံးစေနိုင်သည်။ နှလုံးခုန်နှုန်းကို ပြန်လည်တုန်ခါစေသော အတွင်းပိုင်းနှလုံးခုန်နှုန်းကို ထိန်းညှိပေးသည့် စက်များသည် အသက်များကို ကယ်တင်နိုင်သော်လည်း အမှန်တကယ် လိုအပ်နေသူကို ရှာဖွေခြင်းသည် လောင်းကြေးမြင့်သော မှန်းဆဂိမ်းတစ်ခုအဖြစ် ရှိနေသေးသည်။ For more context on this story, see our ongoing AI trends.

ယခုအခါတွင်၊ UC Berkeley ဦးဆောင်သော သုတေသနအဖွဲ့မှ ၎င်းတို့၏ နှလုံးရပ်ခြင်းမပြုမီ အန္တရာယ်များသော လူနာများကို စစ်ဆေးနိုင်သည့် လျှပ်စစ်ဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်း (EKGs) တွင် ယခင်က အသိအမှတ်မပြုထားသော အချက်ပြမှုကို ရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့သည်။ ဇွန်လ 24 ရက်၊ 2026 ခုနှစ်ထုတ် Nature ဂျာနယ်တွင် ထုတ်ဝေခဲ့သည့် အဆိုပါလေ့လာမှုသည် ဆရာဝန်များက အသက်ကယ် implant လိုအပ်သူအား မည်သို့ပြောင်းလဲနိုင်သည်ကို ဖော်ထုတ်နိုင်ခဲ့သည်။

"ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေက တကယ့်ကို ခက်ခဲပါတယ်၊ ဒါကြောင့် AI က ကျွန်တော့်အတွက် အရမ်းစိတ်လှုပ်ရှားစရာလို့ ထင်ပါတယ်" ဟု UC Berkeley's School of Public Health မှ တွဲဖက်ပါမောက္ခ Ziad Obermeyer က တက္ကသိုလ်၏ သတင်းထုတ်ပြန်ချက်တွင် ပြောကြားခဲ့သည်။ "ကျွန်ုပ်တို့သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ရုံသာမက၊ ဤလူနာများ နှလုံးရပ်မသွားမီ အမှန်တကယ်ဖြစ်ပျက်နေသည့်အရာများကို နားလည်ရန် စတင်နိုင်သည်"

သင်တန်းကြေး 440,000 EKGs

ဆွီဒင်နိုင်ငံမှ EKGs ပေါင်း 440,000 ကျော်ကို အသုံးပြု၍ သုတေသီများသည် နှလုံးလျှပ်စစ်စီးကြောင်းများမှ ထွက်လာသော မြှားများနှင့် လှိုင်းပုံသဏ္ဍာန်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ဥာဏ်ရည်တုပုံစံကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးခဲ့သည်။ ၎င်းတို့သည် ကျန်းမာနေသူများ၊ အန္တရာယ်ရှိလူနာများနှင့် ရုတ်တရက်သေဆုံးသွားသူများအတွက် ထူးခြားသောလှိုင်းပုံစံပုံစံများကို မမှတ်မိမချင်း နောက်ပိုင်းတွင် နှလုံးသေဆုံးသွားသူများအား စံပြစကင်န်များကို ကျွေးမွေးခဲ့သည်။

ထို့နောက် အဖွဲ့သည် အမေရိကန်နှင့် ထိုင်ဝမ်နှစ်ခုလုံးမှ ထောင်ပေါင်းများစွာသော လူနာဖိုင်များပေါ်တွင် နှစ်ပေါင်းများစွာကြာအောင် အယ်လဂိုရီသမ်ကို အတည်ပြုခဲ့သည်။ တက္ကသိုလ်၏အဆိုအရ၊ ဒေတာစုစည်းမှုတစ်ခုတည်းမှာ အကြမ်းဖျင်းဆယ်စုနှစ်တစ်ခုသာကြာခဲ့ပြီး ဆွီဒင်၏ပေါင်းစည်းထားသောကျန်းမာရေးစနစ်မှ ခြောက်နှစ်စကင်န်များ၊ San Diego ရှိ ဆေးရုံစနစ်မှ EKGs နှစ်နှစ်၊ နှင့် Taipei မှ သီးခြားဒေတာအတွဲတစ်ခုကို ရေးဆွဲခဲ့သည်။

UCSF-UC Berkeley Computational Precision Health ပရိုဂရမ်၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည့် Obermeyer က "ကောင်းသော AI သည် ကောင်းမွန်သောဒေတာမှစတင်သည်" ဟုပြောသည်။ "ကံမကောင်းစွာဖြင့်၊ ဤလေ့လာမှုအတွက် ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုခဲ့သည့် ဒေတာများသည် မယုံနိုင်လောက်အောင်ပင် ခက်ခဲစွာ ဝင်ရောက်ရန် ခက်ခဲပါသည်။ ယနေ့ခေတ်တွင် လက်တွေ့ AI နည်းပါးသော အဘယ်ကြောင့် ဤမျှလောက်သာ အသုံးပြုနေရခြင်း၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပါသည်။"

စံချိန်စံညွှန်းစစ်ဆေးမှုများထက် သာလွန်သည်။

ရလဒ်များသည် လက်ရှိစစ်ဆေးခြင်းနည်းလမ်းများထက် အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ခုန်တက်ခြင်းကို ကိုယ်စားပြုသည်။ အန္တရာယ်ရှိသောလူနာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အသုံးအများဆုံးနည်းပညာသည် စည်းချက်တစ်ခုစီတိုင်းတွင် နှလုံးမှသွေးမည်မျှထွက်သည်ကို တိုင်းတာသည် — ejection fraction ဟုခေါ်သည်။ အဆိုပါစစ်ဆေးမှုများသည် နှစ်စဉ်နှလုံးရုတ်တရက်သေဆုံးမှုနှုန်း 4.6% ရှိသည့် အန္တရာယ်များသောအုပ်စုကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။

ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့် AI စနစ်သည် အန္တရာယ်များသောအုပ်စုကို နှစ်စဉ်နှုန်း 7% ဖြင့် ခွဲထုတ်ထားသည် — စစ်မှန်သောအန္တရာယ်ရှိသော်လည်း လက်ရှိစံနှုန်းတိုင်းအရ အန္တရာယ်နည်းပါးသော လူနာများကို အလံပြထားသည့် ပိုကြီးမားသောအုပ်စုကို အလံပြထားသည်။ ဤလူနာအများစုသည် လက်ရှိပရိုတိုကောများအောက်တွင် နောက်ထပ်အကဲဖြတ်ရန်အတွက် မည်သည့်အခါမျှ ရည်ညွှန်းခြင်းမပြုပါ။

နှလုံးဖောက်ခြင်းသည် သွေးစီးဆင်းမှုကို ကန့်သတ်ထားခြင်းမှ အရင်းခံသော်လည်း၊ နှလုံးလျှပ်စီးကြောင်း ရုတ်တရက် ရပ်တန့်သွားသောအခါ နှလုံးရပ်သွားခြင်း ဖြစ်ပေါ်သည်။ CPR နှင့် အလိုအလျောက်ပြင်ပနှလုံးခုန်ဆွစက်မှ တုန်လှုပ်ခြင်းတို့သည် အသက်များကို ကယ်တင်နိုင်သော်လည်း ဆေးရုံအပြင်ဘက်တွင် ရုတ်တရက် နှလုံးရပ်သွားသူများ၏ 90% ခန့်သည် မိနစ်ပိုင်းအတွင်း သေဆုံးကြသည်။ အဖြစ်အပျက်၏ အရှိန်နှင့် မှန်းဆမရသော ကြောင့် ကြိုတင်ကာကွယ်ရန် အလွန်ခက်ခဲသည်။

နှလုံးခုန်နှုန်းအကျပ်အတည်း

Obermeyer က ရုတ်တရက် နှလုံးသေဆုံးခြင်း၏ လှောင်ပြောင်မှုမှာ ကုသမှုသည် ရှိနှင့်ပြီးဖြစ်သည် - ဆရာဝန်များသည် အချိန်မီ လိုအပ်သည်များကို စိတ်ချယုံကြည်စွာ ခွဲခြား၍မရပါ။ Implantable cardioverter-defibrillators (ICDs) များသည် နှလုံးခုန်နှုန်းကို စောင့်ကြည့်ပြီး အန္တရာယ်ရှိသော ပုံစံများကို တွေ့ရှိသောအခါ တုန်လှုပ်မှုကို ထုတ်ပေးသည့် ရင်ဘတ်တွင် သေးငယ်သော ကိရိယာများဖြစ်သည်။

ပြဿနာက နှစ်ပိုင်းရှိတယ်။ ပထမဦးစွာ၊ စံထုတ်ပယ်ခြင်း-အပိုင်းပိုင်းစမ်းသပ်မှုတွင် လူနာများအား ပိုမိုပါဝင်ပတ်သက်သည့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအကဲဖြတ်မှုတစ်ခုခံယူရန် လိုအပ်သည်—နောက်ဆုံးတွင် သားကောင်အများစုသည် ၎င်းတို့လိုအပ်သည်ကို မသိခဲ့ကြပါ။ ဒုတိယ၊ လက်ရှိစမ်းသပ်မှုများဖြင့် အလံပြထားသည့် လူနာများတွင် ထည့်သွင်းထားသော အစားထိုး အစားထိုးမှု သုံးပုံနှစ်ပုံသည် အမှန်တကယ် မည်သည့်အခါမျှ မီးမလောင်ဖူးဟု ဆိုလိုသည်မှာ လူနာများသည် ၎င်းတို့ မကြုံရနိုင်သော အရေးပေါ်အခြေအနေအား တားဆီးရန် ထိုးဖောက်၊ ငွေကုန်ကြေးကျခံ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို ခံယူကြသည်။

“အဲဒီလူတွေရဲ့ အစိတ်အပိုင်းတချို့မှာ၊ အချိန်မီသိခဲ့ရင် အဲဒီသေဆုံးမှုတွေကို တားဆီးနိုင်မှာပါ” ဟု Obermeyer က ပြောကြားခဲ့သည်။ "ဒီအရာတွေကို ရှာဖွေဖို့ ပိုကောင်းတဲ့ AI ကိရိယာတွေ ရှိသေးရင် ကြိုတင်ကာကွယ်နိုင်တဲ့ ရုတ်တရက် နှလုံးခုန်ရပ်ပြီး သေဆုံးသွားတဲ့ လူတွေကြောင့် အသက်ဆုံးရှုံးရတာတွေ အများကြီးရှိပါတယ်။"

##ဘာတွေဆက်ဖြစ်မလဲ။

စီမံကိန်း၏နောက်ထပ်အဆင့်ကို စတင်နေပြီဖြစ်သည်။ Obermeyer သည် ဆေးရုံ EKG ဒေတာဘေ့စ်များပေါ်တွင် အယ်လဂိုရီသမ်ကို ဖြန့်ကျက်ရန် ဆွီဒင်၊ ထိုင်ဝမ်နှင့် အမေရိကန်ရှိ ကျန်းမာရေးစနစ်များနှင့် လုပ်ဆောင်နေသည်။ စကင်န်ဖတ်ခြင်းစနစ်တွင် အန္တရာယ်များသည်ဟု အလံပြထားသည့်အတွက်၊ ဆရာဝန်များသည် လူနာများအား အသိပေးပြီး ၎င်းတို့၏နှလုံးကို စဉ်ဆက်မပြတ်စောင့်ကြည့်ပေးသည့် ဖာထေးခြင်းရွေးချယ်ခွင့်ကို ပေးဆောင်မည်ဖြစ်သည်။ ထိုစောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်းဒေတာသည် သုတေသီများအား နှလုံးအတွင်းမှ ဇီဝကမ္မယန္တရားအား ကောင်းစွာနားလည်နိုင်စေရန် ကူညီပေးနိုင်ပြီး - နှင့် နောက်ဆုံးတွင် အသက်ကယ်နိုင်ချေရှိသော အတွင်းပိုင်းနှလုံးခုန်ဆွစက်ကို နေရာချထားပေးနိုင်သည်။

အဆိုပါလေ့လာမှုသည် AI ကိရိယာအမှန်တကယ်တွေ့ရှိခဲ့သည်များကိုသုတေသနအသစ်အတွက်တံခါးဖွင့်ပေးသည်။ ၎င်းတွင် တပ်ဆင်ထားသည့် လှိုင်းပုံစံပုံစံများသည် နှလုံးရုတ်တရက်နှင့် ပြင်းထန်စွာ ပျက်စီးသွားခြင်းများနှင့် ဆက်စပ်နေသော်လည်း တိကျသော ဇီဝကမ္မဗေဒဆိုင်ရာ ယန္တရားသည် မရှင်းမလင်းဖြစ်နေဆဲဖြစ်သည် — စဉ်ဆက်မပြတ် စောင့်ကြည့်နေသည့် မေးခွန်းကို အဖွဲ့မှ အဖြေပေးမည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။

Obermeyer သည် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်အန္တရာယ်ကို အကဲဖြတ်ရန် စိတ်ပါဝင်စားသူများအနေဖြင့် အခြေခံအချက်အလက်များနှင့် အီးမေးလ်လိပ်စာကို တင်သွင်းနိုင်ကာ သုတေသနအဖွဲ့အား EKG ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ၎င်းတို့ထံ ဆက်သွယ်နိုင်စေမည့် ဝဘ်ဆိုဒ်ကိုလည်း တည်ဆောက်ခဲ့သည်။ အဆိုပါပရောဂျက်သည် AI နှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ သုတေသနများဆုံရာတွင် လုပ်ဆောင်နေသော Dandelion Health နှင့် Nightingale Open Science တို့၏ ပူးတွဲတည်ထောင်ခဲ့သော Obermeyer အဖွဲ့အစည်းနှစ်ခု၏ လုပ်ငန်းကို ရေးဆွဲထားသည်။

၎င်း၏လက်ငင်းလက်တွေ့သက်ရောက်မှုများအပြင် လေ့လာမှုသည် ဆေးပညာတွင် AI နှင့်ပတ်သက်သည့် ကျယ်ပြန့်သောအချက်ကို အလေးပေးဖော်ပြသည်- နည်းပညာ၏အကြီးမားဆုံးတန်ဖိုးမှာ ဆရာဝန်များကို အစားထိုးခြင်းမဟုတ်သော်လည်း လူ့မျက်စိဖြင့်မမြင်နိုင်သောပုံစံများကို ထုတ်ဖော်ပြသခြင်း—နားလည်ပြီးသည်နှင့်တစ်ပြိုင်နက် အသက်ထောင်ပေါင်းများစွာကို နှစ်စဉ်ကယ်တင်နိုင်သည့်ပုံစံများ။

Obermeyer က "ဒီကိရိယာတွေကနေ ထွက်ပေါ်လာတဲ့ သိပ္ပံပညာကို လုပ်ဆောင်တဲ့ နည်းလမ်းသစ်တစ်ခုလည်း ရှိလာမှာဖြစ်ပြီး အဲဒါက ဘယ်လိုစဖြစ်လာမလဲဆိုတာကို စဉ်းစားရတာ ပျော်စရာပါပဲ" ဟု Obermeyer က ပြောကြားခဲ့သည်။

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →