यूएस एफडीए ने लीवर रोग की दवा के विकास में तेजी लाने में मदद करने वाले पहले एआई उपकरण को मान्यता दी

फ़ाइल फ़ोटो: अमेरिकी खाद्य एवं औषधि प्रशासन ने डॉक्टरों को दवा परीक्षणों में फैटी लीवर रोग के गंभीर रूप का आकलन करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किए गए पहले एआई उपकरण को योग्य बना लिया है।

फ़ाइल फ़ोटो: अमेरिकी खाद्य एवं औषधि प्रशासन ने डॉक्टरों को दवा परीक्षणों में फैटी लीवर रोग के गंभीर रूप का आकलन करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किए गए पहले एआई उपकरण को योग्य बना लिया है। | फोटो साभार: रॉयटर्स

एजेंसी ने सोमवार को कहा कि अमेरिकी खाद्य एवं औषधि प्रशासन ने डॉक्टरों को दवा परीक्षणों में फैटी लीवर रोग के गंभीर रूप का आकलन करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किए गए पहले कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण को योग्य बना लिया है।

अब, यह उपकरण उपयोग के योग्य संदर्भ के लिए किसी भी दवा विकास कार्यक्रम में उपयोग के लिए सार्वजनिक रूप से उपलब्ध होगा।

क्लाउड-आधारित प्रणाली, जिसे AIM-NASH कहा जाता है, डॉक्टरों को वसा निर्माण, सूजन और घाव जैसी बीमारियों के लक्षणों का आकलन करने में मदद करने के लिए यकृत ऊतक की छवियों का विश्लेषण करती है।

एफडीए ने कहा कि इस उपकरण से मेटाबोलिक डिसफंक्शन से जुड़े स्टीटोहेपेटाइटिस या एमएएसएच के लिए नैदानिक ​​​​परीक्षणों को सुव्यवस्थित करने की उम्मीद है, एक ऐसी स्थिति जो लाखों अमेरिकियों को प्रभावित करती है और यकृत की विफलता या कैंसर का कारण बन सकती है।

वर्तमान में, कई विशेषज्ञ स्वतंत्र रूप से लीवर बायोप्सी की समीक्षा करते हैं, एक प्रक्रिया जो धीमी और कभी-कभी असंगत होती है, एजेंसी ने कहा, यह उपकरण मूल्यांकन को मानकीकृत करने में मदद कर सकता है और रोगियों के लिए नए एमएएसएच उपचार लाने के लिए आवश्यक समय और संसाधनों को कम कर सकता है।

ड्रग डेवलपर तेजी से एआई प्रौद्योगिकियों को अपना रहे हैं, उद्योग विशेषज्ञों का अनुमान है कि ऐसे तरीकों से तीन से पांच वर्षों के भीतर विकास की समयसीमा और लागत में कम से कम आधी कटौती हो सकती है।

AIM-NASH लिवर बायोप्सी की छवियों का विश्लेषण करने के लिए AI एल्गोरिदम का उपयोग करता है और एक मानक स्कोरिंग प्रणाली के आधार पर स्कोर प्रदान करता है, जो फिर अंतिम व्याख्या के लिए डॉक्टरों के पास जाता है।

एफडीए ने कहा कि योग्यता उन अध्ययनों पर आधारित थी जो दिखाते हैं कि एआईएम-एनएएसएच-सहायता प्राप्त परिणाम व्यक्तिगत विशेषज्ञों द्वारा किए गए आकलन के बराबर थे।