एक फिटबिट एक दिन सिर्फ अपने सर्जरी के बाद बे में रखने में मदद कर सकता है। अनुसंधान आज पाता है कि पहनने योग्य डेटा एक हटाए गए परिशिष्ट के बाद बच्चों के स्वास्थ्य समस्याओं के जोखिम की भविष्यवाणी कर सकता है।
शिकागो में वैज्ञानिकों ने अध्ययन किया, जो उनके एपेंडेक्टोमी के बाद फिटबिट्स से सौ से अधिक बच्चों से लैस थे। एक विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए एल्गोरिथ्म का उपयोग करते हुए, FitBits ने सटीक रूप से पता लगाया कि क्या बच्चे पोस्टऑपरेटिव जटिलताओं का विकास करेंगे, अक्सर दिन पहले उन्हें औपचारिक रूप से निदान किया जाता था। निष्कर्ष बताते हैं कि वियरबल्स को चिकित्सा देखभाल छोड़ने वाले लोगों के लिए एक विश्वसनीय प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली में बदल सकता है, विशेष रूप से बच्चों को, शोधकर्ताओं का कहना है।
“इस काम में सटीक, वास्तविक समय, सर्जरी के बाद बच्चों में वसूली की दूरस्थ निगरानी को सक्षम करने के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ हैं,” शर्ली रयान एबिलबैब के एक शोध वैज्ञानिक मेगन ओ’ब्रायन ने अध्ययन किया, गिज़्मोडो ने बताया।
रॉबर्ट एफ। कैनेडी जूनियर के हर अमेरिकी को पहनने योग्य उपयोग करने के अजीब सपने को छोड़कर, वैज्ञानिक वास्तव में इन उपकरणों के लिए क्षमता के बारे में उत्साहित हैं। बायोमेट्रिक डेटा एक पहनने योग्य एकत्र कर सकता है, जैसे कि हमारे हृदय गति या नींद के पैटर्न, हमारे समग्र स्वास्थ्य के लिए महत्वपूर्ण सुराग हो सकते हैं। इन मार्करों के सूक्ष्म व्यवधानों की तलाश करके, आशा यह है कि हम किसी व्यक्ति की बीमारी या मौजूदा स्थिति के सामान्य से जल्द ही सामान्य रूप से फ्लेयर-अप को पकड़ सकते हैं।
ओ’ब्रायन ने नोट किया कि सर्जरी से गुजरने वाले बच्चों में नई स्वास्थ्य समस्याओं का जोखिम अपेक्षाकृत अधिक है। उदाहरण के लिए, एपेंडेक्टोमी की सबसे आम जटिलताओं में से एक, सर्जरी साइट पर संक्रमण है। और वयस्कों की तुलना में, बच्चे कम इच्छुक या संवाद करने में सक्षम हो सकते हैं जब वे फिर से बीमार महसूस कर रहे हों।
इस नए अध्ययन के लिए शर्ली रयान एबिलिटीलाब में ओ’ब्रायन और उनके सहयोगियों ने शर्ली रयान एबिलिटीलाब ने एएनएन और रॉबर्ट एच। लुरी चिल्ड्रन हॉस्पिटल ऑफ शिकागो और बर्मिंघम में अलबामा विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के साथ मिलकर काम किया।
103 बच्चों (3 से 18 वर्ष की आयु) को एक फिटबिट दिया गया था (या तो इंस्पायर एचआर या इंस्पायर 2) को उनके परिशिष्ट को हटाए जाने के बाद 21 दिनों तक पहनने के लिए। शोधकर्ताओं ने हृदय की दर और गतिविधि सहित पहनने वाले द्वारा एकत्र किए गए विशिष्ट स्वास्थ्य डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म बनाया। उन्होंने इन सरल मैट्रिक्स से परे देखने के लिए एआई मॉडल को प्रशिक्षित किया; इसके बजाय, इसने उन्हें अपने आंतरिक शरीर की घड़ी (एक सामान्य उदाहरण हमारे सर्कैडियन लय) के अनुसार एक बच्चे के विशिष्ट बायोरहाइथ की गणना करने के लिए इस्तेमाल किया। शोधकर्ताओं ने तब मॉडल का उपयोग किया था ताकि पूर्वव्यापी भविष्यवाणी की जा सके कि क्या बच्चे फिर से बीमार हो गए।
एल्गोरिथ्म ने 91% बच्चों की सही पहचान की, जिन्हें पोस्टऑपरेटिव जटिलताओं का निदान किया गया था (यह संवेदनशीलता दर के रूप में जाना जाता है), ऐसा होने से तीन दिन पहले तक। यह उन बच्चों की पहचान करने में भी 74% सटीक था, जिन्हें अनुवर्ती देखभाल (इसकी विशिष्टता दर) की आवश्यकता नहीं थी।
शोधकर्ताओं ने अपने पेपर में लिखा, “हमारे निष्कर्ष बताते हैं कि पहनने योग्य-व्युत्पन्न बायोरिथ्म पोस्टऑपरेटिव रिकवरी का मूल्यांकन करने के लिए एक आशाजनक, विनीत विधि प्रदान करते हैं,” शोधकर्ताओं ने अपने पेपर में लिखा है। प्रकाशित बुधवार को विज्ञान अग्रिमों में।
जबकि इस अध्ययन ने केवल एपेंडेक्टोमी रोगियों को देखा, शोधकर्ताओं का कहना है कि इस दृष्टिकोण का उपयोग सर्जरी की एक विस्तृत श्रृंखला से बच्चों की वसूली को ट्रैक करने के लिए किया जा सकता है और संभवतः स्पष्ट व्यवहार या शारीरिक परिवर्तनों द्वारा चिह्नित गैर-सर्जिकल स्थितियों का पता लगाने के लिए भी। वे यह भी तर्क देते हैं कि इसे आसानी से मौजूदा उपकरणों के साथ जोड़ा जा सकता है ताकि वे होने से पहले लोगों की स्वास्थ्य समस्याओं की भविष्यवाणी कर सकें।
“एल्गोरिथ्म को एक चिकित्सक-अनुकूल डैशबोर्ड में एकीकृत किया जा सकता है जो दैनिक सारांश, ऑन-डिमांड रिपोर्ट, और एक बच्चे की देखभाल टीम के लिए वास्तविक समय के अलर्ट को वितरित करता है, डेटा-चालित उपचार सहायता प्रदान करता है और रोगियों के साथ अधिक सक्रिय अनुवर्ती को सक्षम करता है,” ओ’ब्रायन ने कहा। “इस तरह, ये उपकरण परिवारों के लिए अधिक कुशल स्वास्थ्य सेवा सगाई का समर्थन कर सकते हैं और पोस्ट-डिस्चार्ज देखभाल में इक्विटी में सुधार कर सकते हैं।”
यह अध्ययन एक बड़े का केवल एक हिस्सा है चार साल की परियोजना नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ द्वारा वित्त पोषित। शोधकर्ताओं के अगले कदम में सीधे अपने एल्गोरिथ्म का परीक्षण करना शामिल होगा, जो बच्चों के लिए वास्तविक समय की चेतावनी प्रणाली के रूप में उनके परिशिष्ट को हटा दिया जाएगा।
