AI एक उच्च-पिंजल में प्रवेश कर रहा है
AI गर्भनिरोधित छवि का अध्ययन किया जा रहा है, गर्भनिपरेशन, प्रोपरेशन, प्रोपरेशन, प्रोटेशनल गवाही, तथा उपचार की घोषणा । IVF विशेषज्ञ के रूप में प्रारंभ- मंच के रूप में और सावधानी की सलाह देते हैं जब अधिकांश इग्निटेंस अतिविष्ट डेटा. [1]
भ्रूण चयन विशेष रूप से संवेदनशील है क्योंकि नैदानिक रूप से सार्थक परिणाम कोई आकर्षक स्कोर या भ्रूणविज्ञानी के बीच बेहतर सहमति नहीं है। यह एक स्वस्थ जीवित जन्म है जबकि उपचार के बोझ, एकाधिक गर्भावस्था और अपरिहार्य नुकसान को कम करना है। चयन में उपयोग किए जाने वाले किसी भी मॉडल का मूल्यांकन संपूर्ण उपचार पथ के भीतर किया जाना चाहिए, जिसमें रोगी की आयु, प्रयोगशाला अभ्यास, स्थानांतरण रणनीति और यह संभावना शामिल है कि कई भ्रूण उपयुक्त हो सकते हैं।
- अलग - अलग काम, प्रोटेस्टंट भविष्यवाणी से आते हैं ।
- पारिभाषित करें कि मॉडल भ्रूण के आधार पर न्याय करता है या नहीं.
- प्रतिनियुक्त छवि पर सामान्य जीवन और सुरक्षा की दरों पर सामान्य रूप से निर्भर करती है ।
समय- स्माल इमेजिंग साबित करने के लिए एक ही नहीं है AI लाभ
चिल्डर में बार-बार तस्वीर के भ्रूणों को म्यूटर से हटाने के बिना. सॉफ्टवेयर तब उन छवियों को सीखने के लिए morcutors नियमों या मशीन पर लागू कर सकते हैं. एक सहवासी नौ बेतरतीब परीक्षाओं की समीक्षा 2,955 पति - पत्नी में जन्म के बारे में अनिश्चितता मिली या कई तुलनाओं के लिए जारी गर्भ में हैं. एक तुलना के लिए, एक पारंपरिक जीवन या निरंतर जीना दर 35% अनुमानित सीमा के अनुरूप 27% को 40% समय की बारिश और गंभीरता से जाँच के साथ, कम अनंत सबूत को प्रतिबिम्बित करते हैं. [2]
ये खोज साबित नहीं करते कि हर नए एल्गोरिथ्म का कोई फायदा नहीं है। वे दिखाते हैं कि क्यों उपकरण विन्यास, एल्गोरिथ्म और भावी परीक्षण के मामले में क्यों लागू होता है। एक निश्चित मॉडल ऐतिहासिक डेटा में शामिल होने के लिए अभी भी रोगी परिणाम सीखने में असफल हो सकता है जब एक भ्रूण चुनने के लिए इस्तेमाल किया जाता है। गर्भ में बदलते हालात, छवि व्यवस्थाओं या धैर्य को भी कम कर सकते हैं।
- यह जानने के लिए कि क्या मूल्यांकन भावी था और क्या एल्गोरिथ्म ने देखरेख की.
- जाँच कीजिए कि क्या तुलना करनेवाले मौजूदा विशेषज्ञ भ्रूणों के काम को दर्शाता है या नहीं ।
- संस्करण- विशिष्ट प्रदर्शन तथा बाहरी आधारभूत प्रक्रिया की माँग करता है.
डॉक्टरी जाँच के बाद ही यह दावा किया जाना चाहिए
यदि कोई प्रणाली ब्लास्टोसिस्ट विकास की भविष्यवाणी करने का दावा करती है, तो वह एंडपॉइंट दावे का परीक्षण कर सकता है लेकिन बेहतर जीवित जन्म स्थापित नहीं कर सकता है। यदि यह यूप्लोइड भ्रूणों को प्राथमिकता देने का दावा करती है, तो सत्यापन के लिए एक उपयुक्त संदर्भ और इस बात की व्याख्या की आवश्यकता होती है कि परीक्षण त्रुटि को कैसे संभाला जाता है। यदि यह जीवित जन्म बढ़ाने का दावा करती है, तो एक संभावित तुलनात्मक अध्ययन को जीवित जन्म और प्रासंगिक नुकसान को मापना चाहिए। ASRM में उल्लेख है कि एक बड़े यादृच्छिक परीक्षण ने नैदानिक गर्भावस्था के लिए एल्गोरिथम भ्रूण चयन की मानक आकृति विज्ञान के गैर-हीनता का प्रदर्शन नहीं किया और अधिक संभावित साक्ष्य के लिए कहता है। [1]
पुनः प्राप्त करें AI जिन परीक्षाओं का सामना करना पड़ता है, उन्हें रिपोर्ट करने के स्तरों पर चलना चाहिए । CONSORT-AI सवाल पूछने के लिए सवाल AI हस्तक्षेप, उपयोक्ता कौशल, इनपुट तथा आउटपुट नियंत्रण, मानव संचार तथा त्रुटि मामलों को हस्तक्षेप करने के लिए जरूरी है. ये विवरण चूंकि एक मॉडल बर्ताव को तब भी बदल सकता है जब इसकी संख्या आउटपुट असक्रिय हो. [5]
- मूल परिणाम तथा उपसमूह पुनःप्रयोगों को स्वतंत्र करता है.
- रिपोर्ट में आउटपुट असफल हो गए, भ्रूण - विज्ञानीों के साथ मतभेद और मतभेद ।
- भरोसा अंतराल तथा कैलिब्रोला इस्तेमाल करें, अकेले नहीं.
उचितता को वितरणिक संतुलन से ज़्यादा ज़रूरी है
एक मॉडल शायद भ्रूण के बजाय भ्रूण - संबंधी स्थितियों से सम्बन्धित छवि विशेषताओं को अनजाने में प्रयोग करे । WHO'कोल' AI मार्गदर्शन के लिए केवल न केवल मेरी, सुरक्षा, पारदर्शिता, जवाबदेही, पूर्णता और स्थिरता की ज़रूरत होती है । [6]
मरीज़ को पता होना चाहिए कि जब एक जाँच - पड़तालिक एल्गोरिथ्म भौतिक प्रभावों या उपचार को बढ़ावा देती है, क्या डेटा प्रयोग करती है, क्या यह है, चाहे छवियों का भविष्य मॉडल विकास में योगदान देती है, और कौनसे विकल्प मौजूद हैं । FDA उसी तरह, मसीही कलीसिया में भी कुछ ऐसे ही सिद्धांत दिए गए हैं, जो दिखाते हैं कि उन्हें अपने अंदर सुधार करने की ज़रूरत है । [4]
- द्वितीय मॉडल विकास के लिए डाटा प्रमाणित करें तथा अनुमति दें.
- जाँचें कि क्या प्रदर्शन फ़िक्सर, उपकरण या मरीज़ समूह में भिन्न है.
- इंसान की जाँच और चुनौती का एक अहम तरीका बताइए ।
एक सावधान गोद लिया मानक
शिशुओं पर एक विशेषज्ञ AI पहले री-क्लीशन स्थिति निर्धारित करनी चाहिए तथा क्या प्रस्ताव अधिकारीों से मेल खाता है या वैध संकेत. यह तब स्थानीय अनुमोदन उपयोगकर्ता, प्रशिक्षण, दस्तावेज़ ज़िम्मेदारी, प्रदर्शन परिणामों को संचालित करेगा और पूर्व-निप्रीकरण आधार के साथ प्रदर्शन की तुलना करें. ESHRE पर अच्छा अभ्यास सुझाव IVF जोड़-इन्स पर पारदर्शी जानकारी और सबूत आधारित मूल्यांकन पर ज़ोर दिया जाता है इससे पहले कि सहवास तकनीक से पहले। [3]
यह सही स्थिति न तो स्वचालित रूप से अस्वीकार करना और न ही समय - समय पर उत्साह । AI लेकिन, यदि एक व्यक्ति को यह पता लगाने की ज़रूरत है कि वह अपने जीवन में किस प्रकार सुधार कर सकता है, तो उसे शायद अपने स्वास्थ्य को सुधारने की ज़रूरत हो ।
- कौन सा धैर्यपूर्ण परिणाम भावी तुलना में बेहतर हुआ है?
- क्या सबूत इस संस्करण के लिए स्वतंत्र और विशिष्ट हैं?
- मॉडल अद्यतन कैसे किया जाता है?
- क्या फ़्यूफ्सन को पता है और फिर से पूरे समूह के साथ संगति करने के लिए जवाब दे सकता है?
अब तक इसका प्रमाण क्या नहीं दिया जा सकता
- बहुत भ्रूण- अप शोध चयन के लिए निष्क्रिय और असुरक्षित है और साइट-पर्पर-उनकी गड़बड़ी.
- रिल्शन में समय- चिह्न, समय-शोथनीनी और AI चयन अलग-अलग हस्तक्षेप कर रहे हैं.
- गर्भ में पल रहे बच्चे और लंबे समय तक सुरक्षित रहने के लिए गर्भ और गर्भ में पल रहे गर्भ में पल रहे बच्चे की जगह नहीं ले रहे हैं.
- रापा मॉडल अद्यतन तैनात्ड संस्करण के लिए प्रमाण प्रकाशित कर सकते हैं।
ध्यान देने के योग्य सवाल
- है AI प्रशासन के लिए इस्तेमाल किया जा रहा है, विशेषता नियंत्रण या एक इंस्टैम्प चयन निर्णय?
- क्या सही अनुवाद वर्तमान देख - रेख के विरुद्ध तर्कसंगत रूप से योग्य था?
- क्या सबूतों में बच्चे पैदा होते हैं, सुरक्षा और इलाज के अच्छे नतीजे मिलते हैं?
- यह कैसे पता चला है कि मरीज़ को किस तरह जानकारी दी जाती है और कैसे इस आउटपुट को नष्ट कर सकता है?
- इलाज के बाद भ्रूण की छवियों और उससे जुड़ी जानकारी का क्या होता है?
स्रोत रेकॉर्ड
इस समीक्षा में प्रयोग किए गए सबूत
स्रोत चिकित्सा अधिकार के लिए चुना गया था, विधिवादी और ट्रेसी. मूल मार्गदर्शन, सार्वजनिक निर्देश या अनुसंधान प्रकाशन के लिए.
- [1]विडियो - व्यवस्था में कला की बुनियादी समझ: एक समिति की राय
पुनःसमंजित चिकित्सा के लिए अमेरिका समाज 2026
- [2]
- [3]शिशु चिकित्सा में जोड़ने के लिए अच्छे अभ्यास
मानव रीमर और ऎमंमंपिजील की यूरोपीय संस्था 2023
- [4]मशीन सीखने के लिए पारदर्शिता - सक्षम चिकित्सीय उपकरण: म्यूटिंग सिद्धांत
US स्वास्थ्य और नशीले पदार्थों का प्रशासन, कनाडा MHRA · 2024
- [5]CONSORT-AI एक्सटेंशन
प्रकृति चिकित्सा 2020
- [6]स्वास्थ्य के लिए कृत्रिम बुद्धि और कृत्रिम बुद्धि की बनावट
विश्व स्वास्थ्य संगठन world. kgm 2021
यह साक्ष्य संश्लेषण सामान्य जानकारी के लिए है। यह किसी स्थिति का निदान नहीं करता है या किसी योग्य स्वास्थ्य पेशेवर से देखभाल का स्थान नहीं लेता है। उपचार के विकल्प व्यक्तिगत इतिहास, जांच, स्थानीय मार्गदर्शन और सूचित प्राथमिकता पर निर्भर करते हैं। आपातकालीन या तेजी से बिगड़ते लक्षणों के लिए तत्काल स्थानीय चिकित्सा मूल्यांकन की आवश्यकता है।