AI बीमारियों का जल्द पता लगाने की कुंजी हो सकता है: यह वह प्रोजेक्ट है जिसमें Microsoft सहयोग कर रहा है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उन क्षेत्रों में से एक है जिसमें Microsoft कुछ समय के लिएअधिक रुचि दिखा रहा है। हमने देखा, उदाहरण के लिए, यह लोब के साथ कैसे किया गया था, नवीनतम उदाहरण जो इस प्रवृत्ति पर प्रकाश डालने और आशुलिपिकों का काम करता है, टेक्सन कंपनी एक्सओएक्ससीओ का अधिग्रहण है, जो कृत्रिम बुद्धि और चैटबॉट्स के क्षेत्र में लक्षित विकास सॉफ्टवेयर प्रदाता है, Microsoft में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपाध्यक्ष लिली चेंग द्वारा संचालित एक घोषणा।

एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जिसमें इसे लागू करने की संभावनाओं की एक विशाल श्रृंखला हो सकती है, स्वास्थ्य के क्षेत्र में से एक होने से लाभ हो सकता हैAI की उपस्थिति। हमने इसे तब देखा जब हमने एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग करके मानव प्रतिरक्षा प्रणाली को डिकोड करने के लिए अनुकूली जैव प्रौद्योगिकी के साथ माइक्रोसॉफ्ट की साझेदारी के बारे में जाना, एक साझेदारी जो अब फिर से बढ़ रही है।

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लेकिन आइए हम खुद को एक ऐसी स्थिति में रखें। परियोजना का प्रारंभिक उद्देश्य, बेहद दिलचस्प, यह सुविधा देना है कि एक साधारण रक्त परीक्षण के माध्यम से और एआई और स्वचालित सीखने की मदद से, विभिन्न प्रकार की बीमारियों और विकारों का पता लगाया जा सकता है एक्स स्थिति, कैंसर या किसी भी विकार की उपस्थिति की प्रारंभिक चेतावनी इसके प्रभावी ढंग से इलाज के लिए महत्वपूर्ण हो सकती है।"

अब हमें पता चला है कि एडेप्टिव बायोटेक्नोलॉजीज के साथ यह साझेदारी एंटीजन मैपिंग प्रोजेक्ट के वैश्विक विस्तार के साथ साझेदारी का विस्तार करते हुए एक कदम और आगे बढ़ गई है। लक्ष्य 25,000 लोगों तक की प्रतिरक्षा प्रणाली के अनुक्रमण को प्राप्त करना है, एक ऐसा कार्य जिसके लिए शोधकर्ताओं, बायोबैंक और रोगी समूहों के साथ सहयोग सभी के लिए खोल दिया गया है दुनिया।

परियोजना महत्वाकांक्षी है, क्योंकि इसे पूरा करने के लिए इसे बड़ी मात्रा में डेटा के प्रबंधन की आवश्यकता होती है जिसके उपयोग की आवश्यकता होती है टी कोशिकाएं एंटीजन को कैसे बांधती हैं, इसके मॉडल के लिए नए एल्गोरिथम दृष्टिकोण। ऐसा परिदृश्य जिसमें क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर और एआई दोनों परिणामी डेटा को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

प्रारंभिक निदान

अभी हम अध्ययन की जाने वाली शीर्ष पांच स्थितियों को जानते हैं: टाइप 1 मधुमेह, सीलिएक रोग, डिम्बग्रंथि के कैंसर, अग्नाशय के कैंसर, और लाइम रोगवे, जैसा कि हम देख सकते हैं, महत्वपूर्ण बीमारियाँ हैं, जो आज आम हैं, इसलिए उनका संभावित इलाज या कम से कम उपचार एक अभूतपूर्व प्रगति होगी।

ये रोग कुछ अलग-अलग भूमिकाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं जो टी कोशिकाएं ऑटोइम्यून बीमारियों, कैंसर और संक्रमण को नियंत्रित करने या पैदा करने में निभाती हैं। सिद्धांत रूप में, प्रारंभिक उद्देश्य प्रतिजन मानचित्र का डिकोडिंग है, जो लंबी अवधि में एक सार्वभौमिक निदान देना संभव बनाता है और लक्षित इम्यूनोथैरेपी और टीके डिजाइन करने के लिए एक नया मंच प्रदान करेगा।

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