Anestesi telah menjadi bagian dari kedokteran sejak tahun 1800-an dan telah menjadi bagian penting dari perawatan kesehatan. Berkat anestesi, dokter dapat melakukan prosedur yang lebih invasif yang dapat menyelamatkan nyawa dan meningkatkan mata pencaharian kita. Bahkan sesuatu yang biasa seperti mendapatkan saluran akar dapat dibuat lebih baik dengan bantuan obat penenang.
Rekomendasi Swab Test Jakarta
Saat ini, hampir 60.000 orang Amerika menerima anestesi setiap hari saat mereka menjalani prosedur medis. Ahli anestesi harus menghitung secara manual berapa banyak yang harus diterima individu per dosis untuk mencapai keadaan tidak sadar yang diinginkan. Tetapi bagaimana jika ada cara yang lebih baik, lebih akurat, dan efisien untuk menentukan dosis ideal untuk seseorang?
Peneliti MIT baru-baru ini mengajukan makalah ke Konferensi Internasional tentang Kecerdasan Buatan dalam Kedokteran (AIME) yang berusaha menjawab pertanyaan itu melalui penelitian yang menyelidiki potensi penggunaan pembelajaran penguatan mendalam pada pasien yang menjalani anestesi untuk prosedur medis.
Mengambil Pendekatan Simulasi
Dalam makalah mereka, tim peneliti MIT berfokus pada obat Propofol, yang paling umum digunakan pada pasien yang menjalani prosedur medis yang memerlukan sedasi atau anestesi umum.
Sejauh ini, peneliti MIT belum menguji pembelajaran mendalam untuk mengontrol tingkat ketidaksadaran pasien di bawah anestesi dalam pengaturan klinis. Sebaliknya, para peneliti mengembangkan dan melatih jaringan saraf dalam untuk mengontrol dosis anestesi menggunakan pembelajaran penguatan menggunakan lingkungan simulasi.
Para peneliti dapat menjelaskan beberapa pasien dengan fitur dan karakteristik yang berbeda dengan melatih jaringan saraf yang mereka kembangkan pada data pasien yang disimulasikan.
Kasus Penggunaan Potensial
Peristiwa simulasi memberi para peneliti bukti bahwa jaringan saraf canggih mereka lebih unggul daripada metode sebelumnya untuk mengukur keadaan tidak sadar pada pasien. Ini mengungguli pengontrol proporsional-integral-derivatif (PID) yang digunakan sebelumnya untuk menentukan dosis anestesi yang ideal untuk pasien.
Pendekatan para peneliti menggunakan jaringan saraf memiliki dua keuntungan yang berbeda. Pertama, memungkinkan peningkatan kemampuan untuk mengukur variabel klinis dalam pengamatan karena hubungan antara variabel input dan dosis yang dianjurkan. Kedua, karena jaringan saraf dalam memungkinkan peneliti untuk membuat model dengan input data yang berkelanjutan, metode ini menghasilkan kebijakan kontrol yang lebih koheren daripada kebijakan sebelumnya, yang berbasis tabel.
Apakah Ini Masa Depan Anestesi?
Mendasarkan dosis anestesi pada data yang lebih personal yang datang langsung dari gelombang otak individu dapat memberikan akurasi yang lebih besar bagi ahli anestesi yang ingin pasien mencapai tingkat ketidaksadaran tertentu saat menjalani prosedur medis. Tetapi apakah penelitian ini merupakan awal dari masa depan perawatan kesehatan?
Jawaban itu akan sangat tergantung pada apa yang terjadi dalam studi klinis terkontrol jika penelitian ini dibiarkan maju untuk pengujian pada manusia. Tim peneliti berharap untuk memindahkan uji coba mereka ke pengaturan klinis dan menguji jaringan saraf pada manusia segera. Jika mereka memiliki hasil yang sama dalam pengaturan klinis seperti yang mereka lakukan di lingkungan simulasi, kita mungkin melihat pekerjaan mereka digunakan di lapangan di masa depan.
Swab Test Jakarta yang nyaman