എയർവേ നിയന്ത്രണത്തിലെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ അവസ്ഥ, ഈ വിഷയത്തിൽ ഏറ്റവും പുതിയ മുന്നേറ്റങ്ങൾ, അതിന്റെ സാധ്യതയുള്ള ചികിത്സാ പ്രയോഗങ്ങൾ എന്നിവയെല്ലാം അടുത്തിടെ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഒരു ആഖ്യാന അവലോകനത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (എഐ) എന്നറിയപ്പെടുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസിന്റെ ഒരു ഉപമേഖല മനുഷ്യ അറിവ് പകർത്തുന്നതിനും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. സമീപ വർഷങ്ങളിൽ ഇത് നാടകീയമായി വികസിച്ചു, കൂടുതലും കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ശക്തിയിലെയും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിലെയും പുരോഗതിയുടെ ഫലമായി. മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എംഎൽ), ഡീപ് ലേണിംഗ് (ഡിഎൽ), വിദഗ്ദ്ധ സംവിധാനങ്ങൾ, ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ്, വോയ്സ് റെക്കഗ്നിഷൻ, പിക്ചർ ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ എന്നിവ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ആവർത്തന ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ (ആർഎൻഎൻ), ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ (എഎൻഎൻ), കൺവലൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ (സിഎൻഎൻ) തുടങ്ങിയ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ ഡിഎൽ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എം എൽ) അൽഗോരിതം പരിശീലനവും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഡിഎൽ ഉപയോഗിച്ച് ഇമേജുകൾ കണ്ടെത്തുകയും അസാധാരണമായ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്യുന്നു, ആവശ്യമുള്ള ഫലം ലഭിക്കുന്നതുവരെ, എഎൻഎന്നുകൾ അതിനോട് പൊരുത്തപ്പെട്ട ശേഷം പ്രക്രിയ തുടരുന്നു. സീക്വൻസ് പ്രവചനം, റോബോട്ട് നിയന്ത്രണം, വോയ്സ് റെക്കഗ്നിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, ബ്രെയിൻ-കമ്പ്യൂട്ടർ ഇന്റർഫേസ് എന്നിവയ്ക്കായി ആർഎൻഎനുകൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവയ്ക്കായി സിഎൻഎൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

അനസ്തേഷ്യയിലെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മുഴുവൻ പെരിഓപ്പറേറ്റീവ് കെയർ ചക്രത്തിലുടനീളം അനസ്തെറ്റിക് ചികിത്സയുടെ ഗുണനിലവാരം വർദ്ധിപ്പിക്കാനും വിഭവ കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കാനും രോഗിയുടെ സുരക്ഷ സംരക്ഷിക്കാനും ശ്രമിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, വ്യക്തമായ മാനദണ്ഡങ്ങളുടെയും രീതികളുടെയും സാന്നിധ്യത്തിൽ പോലും അപര്യാപ്തമായ ശ്വസന പരിചരണം മാരകമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾക്ക് കാരണമായേക്കാം. പ്രവചനത്തിനും ആസൂത്രണത്തിനുമായി ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിൽ പ്രാവീണ്യം നേടുന്നതിലൂടെ എയർവേ നിയന്ത്രണത്തിലെ നിലവിലെ സമീപനങ്ങളെ മറികടക്കാൻ കഴിയും.

എയർവേസുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രശ്നങ്ങളുടെ മികച്ച അറിവ്, പ്രതിരോധം, നിയന്ത്രണം എന്നിവയ്ക്ക് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സഹായിച്ചേക്കാം, ഇത് എയർവേ വിലയിരുത്തലിനെയും മാനേജ്മെന്റിനെയും വെല്ലുവിളിക്കുന്നതിന് പ്രത്യേകിച്ചും സഹായകരമാണ്. മുഖഭാവം, ശബ്ദ സവിശേഷതകൾ, ശീലം, അറിയപ്പെടാത്ത മറ്റ് വശങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള ആത്മനിഷ്ഠ ഘടകങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തി ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഇൻറ്റുബേഷൻ പ്രവചിക്കാൻ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (എഐ) അന്വേഷിച്ചു. ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ശ്വാസനാളങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള നിലവിലെ സമീപനങ്ങൾക്ക് ദുർബലവും മിതവുമായ വിവേചനപരമായ കഴിവുണ്ട്.

പ്രശ്നകരമായ ഇൻറ്റുബേഷനുകൾ മുൻകൂട്ടി കാണുന്നതിന് വീഡിയോ-അസിസ്റ്റഡ് ലാറിംഗോസ്കോപ്പുകൾ (വിഎൽ), ഫേഷ്യൽ, വോയ്സ് ഫീച്ചർ വിശകലനം തുടങ്ങിയ നിരവധി രീതികൾ ഗവേഷകർ സൃഷ്ടിച്ചിട്ടുണ്ട്. ഹയാസാകയുടെയും മറ്റുള്ളവരുടെയും സിഎൻഎൻ മോഡൽ, തവോലാറയുടെയും മറ്റുള്ളവരുടെയും അർദ്ധ മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠന രീതി, ക്യുൻഡെറ്റിന്റെയും മറ്റുള്ളവരുടെയും ആക്രമണാത്മകമല്ലാത്ത ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഫെയ്സ് അനാലിസിസ് സിസ്റ്റം, ഷൗവും സഹപ്രവർത്തകരും നടത്തിയ ഗ്രേഡിയന്റ് ബൂസ്റ്റിംഗ് സമീപനം എന്നിവ ഏറ്റവും പ്രതീക്ഷ നൽകുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മോഡലുകളിൽ ചിലതാണ്.

സംസാര സവിശേഷതകളെക്കുറിച്ചുള്ള പഠനം വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ ശ്വാസനാളങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിൽ സാധ്യത കാണിച്ചിട്ടുണ്ട്. പ്രശ്നകരമായ ശ്വസനനാളങ്ങളുടെ പ്രവചനത്തെ കൃത്യമായി നയിക്കുന്ന ഒരു മൂല്യനിർണ്ണയ മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കാൻ സ്വരാക്ഷരങ്ങളുടെയും ഫോർമന്റുകളുടെയും അഞ്ച് ശബ്ദ സവിശേഷതകൾ ഉപയോഗിച്ചു. എന്നിരുന്നാലും, പ്രശ്നകരമായ ശ്വസനമാർഗ്ഗങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിൽ സ്പീച്ച് ടെക്നോളജിയുടെ ഭാവി പ്രവർത്തനം സാധൂകരിക്കുന്നതിന്, വൈവിധ്യമാർന്ന ജനസംഖ്യ ഉൾപ്പെടുന്ന മൾട്ടിസെന്ററിക് ഗവേഷണം ആവശ്യമാണ്.

ശ്വാസകോശ ഇൻറ്റുബേഷന് ആവശ്യമായ സമയത്തിന്റെ അളവ് കുറയ്ക്കുന്നതിനും ഗ്ലോറ്റിക് അപ്പർച്ചറിന്റെ ഇമേജ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും വീഡിയോ ലാറിൻഗോസ്കോപ്പുകൾ (വിഎൽ) ഉപയോഗിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, വിഎൽ സമീപനം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സാധ്യതയുള്ള രണ്ട് മേഖലകളുണ്ട്: ദ്വിമാന (2 ഡി) സ്ക്രീൻ വിഷ്വലൈസേഷൻ വഴി ഡെപ്ത് പെർസെപ്ഷൻ ദുർബലമാകുന്നു, ഇത് ചിലപ്പോൾ പരാജയപ്പെടുകയോ വൈകുകയോ ചെയ്യാം. കൂടാതെ, എൻഡോട്രാഷ്യൽ ഇൻറ്റുബേഷൻ നടപ്പിലാക്കുന്നവർക്ക് ഒരേസമയം നിരവധി ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയണം.

തത്സമയ ഇൻപുട്ട് ഉപയോഗിച്ച് അപ്പർ എയർവേ ഘടന ദൃശ്യവൽക്കരണം മെച്ചപ്പെടുത്താനുള്ള ശ്രമത്തിൽ, ഗവേഷകർ ഇപ്പോൾ ഉപയോഗത്തിലുള്ള വിഎല്ലുകളിലേക്ക് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അധിഷ്ഠിത അൽഗോരിതങ്ങൾ സമന്വയിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിച്ചു. ഓറൽ കാവിറ്റി സവിശേഷതകൾ വിഭജിക്കുന്നതിനായി ഒരു ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മോഡൽ സൃഷ്ടിക്കാൻ അടിയന്തര ഇൻറ്റുബേഷനുകളിൽ ലഭിച്ച വിഎൽ ചിത്രങ്ങൾ അടുത്തിടെ നടത്തിയ ഒരു ഗവേഷണം ഉപയോഗിച്ചു. വോക്കൽ കോർഡുകൾ, എപ്പിഗ്ലോട്ടിസ്, ക്രിക്കോയ്ഡ് തരുണാസ്ഥി എന്നിവയ്ക്കായി സിഎൻഎൻ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കോൺഫിഗർഡ് മാസ്ക് ആർ സിസ്റ്റം മികച്ച കൃത്യതയും ഉയർന്ന പ്രത്യേകതയും കാണിച്ചു.

വിഎൽ ഉപകരണങ്ങളെക്കുറിച്ചും അനുബന്ധ ആഴത്തിലുള്ള പഠന മുന്നേറ്റങ്ങളെക്കുറിച്ചും കൂടുതൽ ഗവേഷണം നടത്തേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ത്രിമാന ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിലൂടെയും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഇന്റർഫേസ് ഉപയോഗിക്കുന്ന തത്സമയ ഫീഡ്ബാക്ക് സംവിധാനത്തിലൂടെയും എയർവേ ഘടനകളുടെ രൂപകൽപ്പന വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിൽ ഭാവി പഠനങ്ങൾ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കണം. ഫ്ലെക്സിബിൾ ഫൈബർഓപ്റ്റിക് ഇൻറ്റുബേഷനുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനും നയിക്കുന്നതിനും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്ന പഠനങ്ങളൊന്നുമില്ലെങ്കിലും, ഇത് ഗവേഷണത്തിന് കൗതുകകരമായ ഒരു മേഖലയായി തോന്നുന്നു.

ആദ്യത്തെ റോബോട്ടിക് സഹായത്തോടെയുള്ള എൻഡോട്രാഷ്യൽ ഇൻട്യൂബേഷൻ ഒരു മാനെക്വിനിൽ നടത്തി. എയർവേ മാനേജ്മെന്റിൽ റോബോട്ടിക് സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിച്ചു. ആർ ആർ എ ഐ എസ്, ഇന്റുബോട്ട്, കെപ്ലർ ഇൻറ്റുബേഷൻ റോബോട്ട് സിസ്റ്റം (കെ ഐ എസ്) എന്നിവ കൂടുതൽ കണ്ടുപിടുത്തങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ആശുപത്രിക്ക് പുറത്തുള്ള ഇൻറ്റുബേഷനുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന്, വാങ് എക്സും സഹപ്രവർത്തകരും കോംപാക്റ്റ്, അഡാപ്റ്റബിൾ, പോർട്ടബിൾ റോബോട്ടിക് അസിസ്റ്റഡ് റിമോട്ട് ഇൻറ്റുബേഷൻ സിസ്റ്റം (ആർആർഎഐഎസ്) സൃഷ്ടിച്ചു. ഒരു വീഡിയോ എൻഡോസ്കോപ്പിനെ ജോയ്സ്റ്റിക്കുമായി സംയോജിപ്പിക്കുകയും ഗ്ലോട്ടിസിലേക്ക് എൻഡോസ്കോപ്പ് ടിപ്പ് നയിക്കുന്നതിനുള്ള മാനുവൽ, ഓട്ടോമാറ്റിക് കൺട്രോൾ മോഡുകൾ ഉള്ള റോബോട്ടിക് എൻഡോസ്കോപ്പ് ഓട്ടോമേറ്റഡ് വിയ ലാറിഞ്ചിയൽ ഇമേജിംഗ് ഫോർ ട്രാക്കിയൽ ഇൻറ്റുബേഷൻ (റിയൽറ്റി) സിസ്റ്റം ബിറോയും സഹപ്രവർത്തകരും ചേർന്ന് നടത്തിയ പ്രൂഫ് ഓഫ് കൺസെപ്റ്റ് പഠനത്തിന് വിഷയമായിരുന്നു.

മെഡിക്കേഷൻ നിർവഹണത്തിന്റെ നിയന്ത്രണത്തിനും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ട്. ക്ലോസ്ഡ്-ലൂപ്പ് അനസ്തേഷ്യ ഡെലിവറി സിസ്റ്റങ്ങൾ തത്സമയം മരുന്ന് വിതരണം നിയന്ത്രിക്കാൻ ഒരു ബിസ്പെക്ട്രൽ സൂചിക ഉപയോഗിക്കുന്നു. സ്വമേധയാ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്ന സിസ്റ്റങ്ങളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, രോഗിയുടെ ഫിസിയോളജിക്കൽ പ്രതികരണങ്ങൾ തുടർച്ചയായി നിരീക്ഷിക്കുന്നതിലൂടെയും അനസ്തേഷ്യയുടെ നില സ്വയം നിയന്ത്രിച്ചുകൊണ്ടും മെഡിക്കേഷൻ ഡോസുകൾ കൂടുതൽ കൃത്യമായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തും ഈ സംവിധാനങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. വലിയ രോഗി ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് അധിക നിയന്ത്രണ ഘടകങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ക്ലോസ്ഡ്-ലൂപ്പ് കൺട്രോൾ അൽഗോരിതങ്ങൾ അനസ്തെറ്റിക് അഡ്മിനിസ്ട്രേഷന്റെ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തിയേക്കാം.

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്) അൾട്രാസൗണ്ട്- അല്ലെങ്കിൽ സിടി-ഗൈഡഡ് നാവിഗേഷൻ ഉപകരണങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, കൃത്യമായ എൻഡോട്രാച്ചിയൽ ട്യൂബ് പ്ലേസ്മെന്റും എൻഡോട്രാച്ചൽ ഇൻറ്റുബേഷൻ സമയത്ത് എയർവേ അനാട്ടമിയിൽ തത്സമയ സഹായവും നൽകാൻ കഴിയും. ഓട്ടോമേഷനും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അൽഗോരിതങ്ങളും സമന്വയിപ്പിക്കുന്ന തത്സമയ ക്ലിനിക്കൽ ഡാറ്റ ശ്വാസനാള തടസ്സങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും ഒരുപക്ഷേ അന്നനാളവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പരിക്കുകൾ പോലുള്ള അപ്രതീക്ഷിത പ്രശ്നങ്ങൾ തടയാനും സഹായിക്കും. റോബോട്ടിക് സംവിധാനങ്ങൾ നടത്തിയ പ്രക്രിയകളെക്കുറിച്ച് ഉടനടി ഫീഡ്ബാക്ക് നൽകുമെന്നതിനാൽ, വിദൂര സൈറ്റുകളിൽ തത്സമയ വീഡിയോ കോൺഫറൻസുകളും ടെലി-മെന്ററിംഗും നടത്താൻ അവ സാധ്യമാക്കിയേക്കാം. എയർവേ നിയന്ത്രണത്തിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അധിഷ്ഠിത പരിഹാരങ്ങളുടെ ഫലപ്രാപ്തി വിലയിരുത്തുന്നതിന്, കൂടുതൽ മൾട്ടിസെന്ററിക് കർശനമായ ക്ലിനിക്കൽ പരീക്ഷണങ്ങളും താരതമ്യ പഠനങ്ങളും ആവശ്യമാണ്.

എയർവേ മാനേജ്മെന്റിനെക്കുറിച്ചുള്ള ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അധിഷ്ഠിത ഗവേഷണം ഗണ്യമായ മുന്നേറ്റം നടത്തിയിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, ഉയർന്ന ചെലവ്, സാധ്യമായ പക്ഷപാതം, ധാർമ്മികവും നിയമപരവുമായ ആശങ്കകൾ എന്നിവ കാരണം ഇതിന് ഇപ്പോഴും പ്രായോഗിക ഉപയോഗമില്ല. ഈ തടസ്സങ്ങൾ മറികടക്കുന്നതിന് ഇനിപ്പറയുന്ന ഘടകങ്ങൾ കണക്കിലെടുക്കണം: ഡാറ്റ പ്രയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള പൂർണ്ണമായ അറിവുള്ള അനുമതി; ഡാറ്റ സ്വകാര്യതയും സുരക്ഷയും; പക്ഷപാതരഹിത അൽഗോരിതങ്ങൾ; ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പമുള്ള ഒരു ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഇന്റർഫേസും.