Анагаах ухааны цахим сургалт
Яагаад
Цахим сургалт гэж?
Хэзээ ч, хаана ч үзэх боломжтой
Хэзээ ч, хаана ч үзэх боломжтой
Та ажил, гэр, сургууль мөн жижүүрт хонох үедээ интернэт холболт бүхий ямар ч төрлийн төхөөрөмж ашиглан суралцах боломжтой.
Цаг хугацаа, мөнгийг тань хэмнэнэ
Цаг хугацаа, мөнгийг тань хэмнэнэ
Та байгаа газраасаа цахимаар суралцсанаар цаг хугацаа төдийгүй, мөнгөө хэмнэж өөрт хэрэгцээтэй сургалтыг авах боломжтой.
Сургалтыг та өөрөө удирдана
Сургалтыг та өөрөө удирдана
Цахим сургалтаар та багшаа, сургалтын аргаа, сургалтын хурдыг, сургалтын сэдэв болон дэс дараалал зэргийг бүрэн удирдах боломжтой.
Танд санал болгох
Багцын мэдээлэл

6 сарын багц

69,900₮

6 сард нэг удаа төлнө

  • 2 багц цагийн сургалт үнэгүй
  • Багцад хамаарах бүх хичээлүүд
  • Танхимын сургалтын хөнгөлөлт - 10% *
* 1 удаа хөнгөлөлтийг ашиглана
Багц авах

1 жилийн багц

99,900₮

Жилд нэг удаа төлнө

  • 3 багц цагийн сургалт үнэгүй
  • Багцад хамаарах бүх хичээлүүд
  • Онцлох хичээлүүд
  • Танхимын сургалтын хөнгөлөлт - 20% *
* 1 удаа хөнгөлөлтийг ашиглана
Багц авах
Сүүлийн үеийн
Нийтлэлүүд
Сонсголын шванномагийн ховор тохиолдол
2025 оны 2-р сарын 20

Сонсголын шванномагийн ховор тохиолдол

Сонсголын Шваннома нь гавлын VIII хос мэдрэлийн үүдэвчийн салаанаас гаралтай, удаан ургалттай, хоргүй хавдар юм. Толгой, хүзүүнд тохиолдох нийт хоргүй хавдрын 35%-ийг эзэлж жилд дунджаар 10.4 сая тохиолдол шинээр бүртгэгддэг. Ихэвчлэн 30-60 насныханд хүйс хамааралгүй оношлогдоно. Нийт тохиолдлын 90-ээс дээш хувьд нэг талын мэдрэлийг дарж ганц нэгээр үүсэх ба хэрэв хоёр талыг эсвэл олон тоотой бол нейрофиброматоз II хэвшинжтэй холбоотой байж болно. Ихэнх судалгаануудаас үзвэл утасны хэрэглээ тархины хавдар (сонсголын шваннома багтана) үүсгэхэд нөлөөлнө гэж үзжээ. Мөн дуу чимээний бохирдол сонсголын шваннома үүсгэх эрсдэлийг нэмэгдүүлдэг байна. Ихэнхдээ дотор акустик сувагт үүсэж бага тархи-гүүрний өнцгийг (БГӨ) хамарна. Хавдрын хэмжээ, байршлаас хамаарч эмнэлзүйн илрэл ялгаатай бөгөөд мэс засал эмчилгээний дараа ихэнхдээ дахидаггүй. Эмнэлзүйд нэг талын давшингуй явцтай сонсгол бууралт, чих шуугилт илрэх ба хавдрын хэмжээ томрохын хэрээр бусад гавлын хос мэдрэлүүдийн дарагдлын шинжүүд (нүүрний саа, тэнцвэр алдагдал, толгой өвдөх) ажиглагдана. Сонсголын шванномаг нэн тэргүүнд менингиомагаас ялган оношлох шаардлагатай ба эд судлал болон иммунохистохимийн шинжилгээг хийж ялгана. Хистологид шванномаг илтгэх өвөрмөц Антони А – эсжилт ихтэй бүс ба эсүүд нь хашаа шиг эгнэн байрласан, бөөмүүд нь сунасан бүтэцтэй, Антони Б- сийрэг эсүүдийн бөөгнөрөл үүсгэсэн, цитоплзам нь салс ихтэй харагдахаас гадна сонсголын шванномагийн үед илүүтэй ажиглагдана.Эмнэлзүйн тохиолдол29 настай, эмэгтэй. Зовуурь: 2 чихний сонсгол буурна, шуугина, 2 нүд чилж өвдөнө, зүүн нүд анигдахгүй хуурайшна, 2 нүдний урдуур хар юм хөвнө, толгой эргэнэ, тэнцвэр алдагдана гэнэ. Мэдрэлийн эмчийн үзлэгээр нистагм (+), зүүн духны үрчлээ тэнэгэр, зүүн нүд анигдахгүй, зүүн хацраар хий алдана, зүүн амны булан унжсан, хэл баруун тийш татагдсан байв.Өвчний түүх: Архаг хууч өвчингүй, нэг жилийн өмнөөс чих шуугиж, толгой эргэн, тэнцвэр алдагдаж эхэлсэн. Зургаан сарын өмнө сонсгол шалгуулахад 2 чихний сонсгол буурсан байв. Хоёр сарын өмнө ...-ийн СРТ-ийн шинжилгээнд харуулж зүүн дотор чихний сувагт цагаан будаа шиг орчны эдээс сайтар зааглагдсан үүсгэвэр тодорхойлогдсон, зүүн талын XII мэдрэл хавагнаж зузаарсан тул Шваннома (Зураг 1A) гэж оношлогдож ...Э-т чихний дотор сувгаар дамжуулан хавдрыг авах мэс засал эмчилгээ хийгдсэн. Дотор сувгаар дамжуулан (translabyrinthine) хавдрыг авах мэс засал нь чихний ар хэсэгт зүслэг хийж арьс өөхөн эдээс чөлөөлж, хөхлөг сэртэнг авч (мастоидэктоми) , дотор чихний хөндийг араас нь нээн, дотор чихний сувгийг өрөмдөж хавдрыг гаргаж авдаг мэс засал юм. 3 см-с бага хэмжээтэй хавдрыг авахад тохиромжтой ба ойр орчмын сонсгол болон бусад мэдрэлийг гэмтээдэггүй, хүндрэл багатай мэс заслын сонголт юм. Лабораторийн шинжилгээнд: HGB 10.8¯, HCT 34.7¯, MCV 76.9¯ цус багадалтын шинжтэй. Эд судлалын шинжилгээнд: Мэс заслаар авагдсан 4 ш 0.8х0.5х0.4 cм, 0.7х0.4х0.3 cм, 0.2х0.2х0.2 cм, 0.2х0.2х0.2 cм хэмжээтэй цайвар шаргал, зөөлөн эд ирж хистологид харахад тод будагдсан татагдсан бөөмтэй ээрүүл эсүүдээс бүрдсэн, үхжил болон митоз хуваагдал ажиглагдаагүй (Зураг 1B, C). Хашаа шиг эгнэн, шигүү байрласан ээрүүл эсүүд (Антони А) болон миксойд сийрэг (Антони В) эсгүй зураглалтай. Бусад ээрүүл эст хавдруудаас ялган оношлохын тулд Иммунохистохимийн S-100 эсрэгбиеэр эерэг будагдсан тул мэдрэлийн эсээс гаралтай, Шваннома гэж дүгнэсэн (Зураг 1D).Зураг 1. (A) Зүүн дотор чихний сувагт цагаан будааны ширхэг шиг орчны эдээс сайтар зааглагдсан үүсгэвэр (дугуйлж тэмдэглэсэн), зүүн талын XII мэдрэл хавагнаж зузаарсан (сумаар тэмдэглэсэн). Эд судлалын шинжилгээнд (В) нэгэн төрлийн татагдсан бөөмтэй ээрүүл хэлбэрийн эсүүд хашаа шиг эгнэн байрласан (Антони А) болон миксойд сийрэг эсгүй (Антони В) хэсгүүдтэй (ХЭ, х10). (С) Эдгээр эсүүдийн бөөм нь татагдсан, долгионтсон бөгөөд митоз хуваагдал, үхжил ажиглагдаагүй (x40). (Г) Иммунохистохимийн S-100 эсрэгбиеэр цитоплазмын будагдалттай тул эерэг гэж үнэлсэн (x10).Хэлцэмж: Шванномын 60%-аас дээш тохиолдлууд гавлын VIII хос мэдрэлээс гаралтай байдаг бол энэхүү тохиолдолд гавлын VII, VIII, XII хос мэдрэлийг хамарсан эмнэлзүйн шинж илэрсэн. Шваннома оношлогдсон 12 хүнд XII мэдрэл, 10 хүнд IX, X мэдрэл тус тус гэмтэж, 4 хүнд нүүрний саа, 4 хүнд бага тархи болон пирамид дарагдлын шинжүүд илэрсэн байна. Өөр нэг судалгаанд нэг талын сонсгол бууралт 80%, нэг талын чих шуугилт 6.3%, тэнцвэр алдагдах, толгой эргэх, толгой өвдөх шинж тус тус 3.8%, 3.4%, 2% илэрчээ. Сонсголын шванномаг эмчилсэн 1000 тохиолдол бүхий судалгаанаас үзвэл, VIII мэдрэлийн чихний дунгийн мэдрэл нийт тохиолдлын 95%-д гэмтэж, сонсгол алдагдал, чих шуугилт илэрсэн бол үүдэвчийн мэдрэл 61%, хөнгөнөөс дунд зэргийн тэнцвэр алдагдал, V мэдрэл 17%, нүүр бадайрах, өвдөх шинж, VII мэдрэл 6% , нүүрний саа, амт алдагдах, нүд хуурайших зэрэг шинжүүд илэрсэн. Дунджаар жилд 1.9 мм-ээр томрох ба 80-ээс дээш хувьд бага тархи-гүүрний өнцөгт тохиолдоно. Тодосгогчтой СРТ-аар жижиг хэмжээтэй хавдруудыг оношлох боломжтой ба тодосгогчгүй СРТ болон КТ-оор зарим тохиолдолд жижиг хавдрууд харагдахгүй байх магадлалтай.Эд судлалын шинжилгээнд ээрүүл эст хавдрууд болох Шваннома, Лейомиома, Нейрофиброма зэргийг өөр хооронд нь ялган оношлох хэрэгтэй болдог. Энгийн хематоксилин эозины будгийн аргаар дангаар нь ялгахад хүндрэлтэй байдаг тул нэмэлт иммунохистохимийн эсрэгбие ашиглах шаардлагатай болдог. Шванномаг Антони А болон Б зураглалаар нь нейрофибромагаас ялган оношилж болно. Мөн иммунохистохимийн S100 эерэгбие Шванномын эсүүдийн цитоплазмд тархмал, тод будагддаг бол нейрофиброма дээр сул, захын мэдрэлийн бүрхүүлээс гаралтай хортой хавдрын (ЗМБГХХ) тохиолдлын 50-60%-д сөрөг будагдана.CD34 эерэгбие нь нейрофиброма болон Шванномын Антони А зураглал дээр эерэг будагдана. Гэхдээ CD34 эерэг будагдалт нь өвөрмөц бус буюу бусад олон төрлийн хавдрууд (фибробласт, миофибробласт, фибро-хистоцит, судас, мэдрэл, өөх, гөлгөр булчин, нөсөөт болон эпителийн гаралтай хавдрууд)-ын үед эерэг гарах тул захын мэдрэлийн бүрхүүлээс гаралтай (ЗМБГХ) хавдруудыг оношлох өвөрмөц маркер болж чаддаггүй. Sox10 нь ЗМБГХ-ыг мезенхимээс гаралтай хавдраас ялгахад тусална. Sox10, Калретин нь Шванномаг нейрофиброма болон менингиомаас ялган оношлоход тустай. Мөн Sox10 нь Шванномаг фибросаркома, лейомиосаркома болон синовиал саркомагаас тус тус ялгана. Бусад нестин, EGFR, p16, Ki-67 биомаркерууд нь ЗМБГХХ-ыг Шваннома болон нейрофибромагаас ялгана. Иймээс эд судлалын шинжилгээнд өвөрмөц хавдруудын ялган оношилгоонд батлах эсвэл үгүйсгэх зорилгоор иммунохистохимийн эсрэгбие ашиглах шаардлагатай байна.Дүгнэлт: Шваннома нь эмнэлзүйд нэг талын сонсгол алдагдлаар илэрч дүрс оношилгоогоор эрт үедээ оношлогдох боломжтой тавилан сайтай хавдар юм. Гэхдээ эд судлалын шинжилгээ, иммунохистохимийн эерэгбиеийн тусламжтай оношийг баталгаажуулах нь цаашдын эмчилгээнд ач холбогдолтой.Эмнэлзүйн тохиолдлыг бичсэн:Э.Халиун1, Э.Энхжин1, П.Гантуяа1, З.Ганцэцэг1, Д.Нямдулам1, М.Уугантамир1, А.Цэнд-Аюуш3, Э. Жаргалхүү3, Б . Халиун4, Ш.Тунгалагтамир5, Б.Уранчимэг2, З.Энхзул2, Э.Баярмаа1,2, , Л.Саямаа1,21 -АШУҮИС, БАС, Эмгэг Судлал, Шүүх Эмнэлгийн Тэнхим, 2- АШУҮИС, МЯЭ, Эмгэг судлалын тасаг, 3 -АШУҮИС, МЯЭ, Чих хамар хоолойн тасаг, 4 -АШУҮИС, МЯЭ, Дүрс оношилгооны тасаг, 5 -АШУҮИС, МЯЭ, Мэдрэл судлалын тасаг

Дэлгэрэнгүй
Хиймэл оюун ухаан - Эмч бидний нүдээр
2026 оны 2-р сарын 5

Хиймэл оюун ухаан - Эмч бидний нүдээр

Хиймэл оюун ухаан (AI) эрүүл мэндийн салбарт эрчимтэй нэвтэрч, ялангуяа "Их хэлний загвар" (Large Language Models - LLM) хэмээх технологи нь бидний өдөр тутмын эмнэлзүйн практик, сургалт, судалгааны ажилд чухал хэрэгсэл болон гарч ирж байна. Гэхдээ үүнийг аюулгүй, үр дүнтэй ашиглахын тулд бид энэ технологи хэрхэн яаж ажилладаг, бас ямар үед "алдаж" болдгийг зайлшгүй ойлгох хэрэгтэй байна. Энэхүү нийтлэлээрээ бид хиймэл оюун ухааны боломж болон хязгаарлагдмал талуудыг эмнэлзүйн бодит жишээн дээр тулгуурлан тайлбарлахыг зорилоо.ГОЛ АНХААРАХ ЗҮЙЛСХиймэл оюун ухааныг сургаж буй тэр их өгөгдөл дотор хүний буруутай үйл ажиллагаанаас үүдэлтэй өрөөсгөл мэдээллүүд (bias) байх боломжтой бөгөөд энэ нь AI-ийн хариултыг ч мөн өрөөсгөл болгох эрсдэлтэйг бид ойлгох хэрэгтэй. Энгийнээр хэлбэл, AI бол өгүүлбэрийг гүйцээхийн тулд дараагийн үг нь юу байх вэ гэдгийг магадлалын онолоор таамагладаг систем юм. Хэрэв сургалтын дата нь дутуу, хоёрдмол утгатай, эсвэл бидний асуусан асуулт түүний мэдлэгийн хүрээнээс гадуур байвал AI нь статистик тооцоололдоо тулгуурлан "тааж" эхэлдэг. Энэ үед маш үнэмшилтэй боловч огт худал мэдээллийг (үүнийг мэргэжлийн хэллэгээр "hallucinations" буюу “зохиох” гэдэг) зохиож ярих аюултай.Түүнчлэн, эмч та асуултаа хэрхэн томьёолж буй нь хариултад шууд нөлөөлдөг гэдгийг анхаараарай. Тиймээс эмнэлзүйн нэг асуудлыг хоёр өөр хэлбэрээр асууж, хариултууд нь хоорондоо таарч байгаа эсэхийг шалгаж байх нь зүйтэй. Их хэлний загварууд нь бидний шийдвэр гаргах хурдыг нэмэгдүүлж чадах ч аюулгүй, ёс зүйтэй эмчилгээ, үйлчилгээг явуулахын тулд эцсийн шийдвэрийг заавал "хүн" буюу эмнэлгийн мэргэжилтэн та өөрөө хянаж байх ёстой.Өнөөдөр бид ChatGPT, Gemini зэрэг автоматжуулсан туслахууд, эсвэл Open Evidence гэх мэт шийдвэр гаргахад дэмжлэг үзүүлэх хэрэгслүүдийг өдөр тутамдаа ашиглаж байна. Бид бүгдээрээ “програмист” байх албагүй ч, хэзээ AI-д итгэх, хэзээ эргэлзэх, хэзээ түүнийг хэрхэн яаж ашиглахаа мэддэг байхын тулд энэ технологийн мөн чанарыг бага ч болов гадарладаг байх шаардлагатай болжээ. Ингээд хамтдаа энэ технологи яаж хөгжсөн, яаж ажилладаг, мөн "эмнэлгээс бус уушгины хатгалгаа" (CAP)-ны жишээн дээр ямар эрсдэл дагуулж болохыг дэлгэрэнгүй харцгаая. ХИЙМЭЛ ОЮУН УХААНЫ ХӨГЖЛИЙН ТҮҮХХиймэл оюун ухаан нь энгийн дүрэмд суурилсан системээс эхлээд машин сургалт (machine learning), лавшруулсан сургалт (deep learning), улмаар өнөөгийн их хэлний загварууд хүртэл хөгжиж ирсэн. Энэ бүхэн эмнэлзүйн шийдвэр гаргахад, тухайлбал уушгины хатгалгаатай өвчтөнд антибиотик сонгоход хэрхэн тусалдгийг харьцуулж үзье.Дүрэмд суурилсан системүүд нь яг л нарийвчилсан алгоритм, схемтэй адил юм. Бид компьютерт "ХЭРЭВ өвчтөн 65-аас дээш настай БӨГӨӨД бөөрний асуудалтай бол, ИЙМ ҮЕД антибиотик X-ийг санал болго" гэсэн хатуу зааварчилгааг оруулж өгнө. Энэ системийн гол дутагдал нь уян хатан бус байдал юм. Шинэ удирдамж гарах, эсвэл дүрэмд заагаагүй шинж тэмдэг илрэх үед систем гацаж, дахин гараар програмчлах шаардлага гардаг байв.Дараа нь уламжлалт машин сургалтын системүүд гарч ирсэн. Энэ системд бид хатуу дүрэм тулгахын оронд олон мянган өвчтөний түүхийг өгч сургадаг. Жишээ нь, уушгины хатгалгаатай мянга мянган өвчтөний нас, шинж тэмдэг, хавсарсан эмгэг болон ямар антибиотик үр дүнтэй байсан тухай өгөгдлийг компьютерт оруулна. Компьютер эдгээр өгөгдөл дундаас өөрөө зүй тогтлыг олж, ямар хүчин зүйлс нийлээд эмчилгээний сайн үр дүнд хүргэж байгааг тооцоолдог. Гэхдээ энд нэг сул тал бий: хэрэв бид сургалтын өгөгдөлд ховор тохиолдох генетикийн эмгэгийг оруулахаа мартсан бол систем ирээдүйд түүнийг огт таньж, тооцоолж чадахгүй гэсэн үг.Харин одоогийн Лавшруулсан сургалтын (Deep Learning) системүүд бол хүний тархитай илүү төстэй ажилладаг хамгийн дэвшилтэт хэлбэр юм. Энэ нь өгөгдлийг заавал эмхэлж цэгцлэх шаардлагагүйгээр, шууд "түүхийгээр" нь боловсруулдаг. Уушгины хатгалгааны жишээн дээр бол энэ систем цээжний рентген зургыг (эсвэл дүгнэлтийг) харж, эмч сувилагчийн бичсэн тэмдэглэл, лабораторийн шинжилгээний хариу гээд бүх мэдээллийг нэгтгэн уншиж, аль нь чухал болохыг өөрөө шийднэ гэсэн үг. Лавшруулсан сургалтын давуу тал нь асар их мэдээлэл дундаас хүний нүдэнд өртөхөөргүй нарийн зүй тогтлыг олж харах ба гэхдээ яг яагаад ийм шийдвэр гаргаснаа тайлбарлаж чаддаггүй "хар хайрцаг" шиг байдаг нь эмнэлзүйн чухал шийдвэр гаргахад эрсдэлтэй байгаа юм.ОРОЛТ БА ГАРАЛТ (FEATURES IN, LABELS OUT)Энд бид "Features" (оролт буюу өгөгдлүүд) ба "Labels" (гаралт буюу үр дүн) гэсэн ойлголтыг тодруулах хэрэгтэй. "Features" гэдэг нь өвчтөний нас, хавсарсан өвчин, өвчний хүндрэлийн үе шат зэрэг антибиотик сонгоход туслах мэдээллүүд юм. Харин "Label" гэдэг нь бидний таамаглах гээд байгаа үр дүн буюу тухайн өвчтөнд хамгийн үр дүнтэй байсан эмчилгээ юм.Энд нэг чухал анхааруулга бий: AI-ийн сурч байгаа "үр дүн" нь бодит үнэн гэхээсээ илүүтэй тухайн үед эмч нар юу хийж байсныг тусгадаг. Хэрэв түүхэнд эмч нар нотолгоонд суурилсан хамгийн сайн эмийг биш, зүгээр л өөрсдийн зуршлаар "Антибиотик X"-ийг их бичдэг байсан бол AI систем "Антибиотик X бол хамгийн сайн эмчилгээ юм байна" гэж буруу сурч, түүнийгээ л дуурайх болно.МАШИН СУРГАЛТЫН ТӨРЛҮҮДБид "Зааварчилгаатай сургалт" (Supervised learning)-аар AI-д өвчтөний шинж тэмдэг болон зөв эмчилгээг хоёуланг нь үзүүлж сургадаг. Харин "Зааварчилгаагүй сургалт" (Unsupervised learning)-ын үед бид зөв хариуг хэлж өгдөггүй, систем өөрөө өгөгдөл дундаас бүлэг, зүй тогтлыг хайдаг. Энэ нь уушгины хатгалгааны бидний мэдэхгүй шинэ дэд бүлгүүдийг илрүүлэхэд тусалж магадгүй. Гурав дахь төрөл нь "Хүчжүүлсэн сургалт" (Reinforcement learning) бөгөөд энэ нь яг л шатар тоглож сурахтай адил туршилт, алдаа болон хариу үйлдэл дээр суралцдаг. Эмчилгээний явцад гарч буй өөрчлөлтөд тохируулан динамик зөвлөгөө өгөхөд энэ арга ирээдүйтэй юм.ХИЙМЭЛ ОЮУН УХААНЫ АНАТОМ БА ФИЗИОЛОГИОрчин үеийн их хэлний загварын (ChatGPT, Gemini гэх мэт) суурь нь "Трансформер" гэх бүтэц юм. Энэ бүтэц нь үгсийг дарааллаар нь бус, өгүүлбэр доторх үг хоорондын хамаарлыг ойлгоход чиглэдэг "Анхаарал хандуулах механизм" (Attention mechanism)-тай байдаг.Үүнийг энгийнээр тайлбарлая. Та өглөөний обходын үеэр резидент эмчийн яриаг сонсож байна гэж төсөөл. Та бүх үгийг сонсохын зэрэгцээ "онош тавихад чухал түлхүүр үгс"-ийг шүүж авч, хооронд нь холбож боддог. Яг үүн шиг, AI нь "Өвчтөн ханиалгаж байгаа бөгөөд цээжний зурагт шинэ нэвчдэстэй байгаа нь уушгины хатгалгаа байх магадлалтай" гэсэн өгүүлбэрийг уншихдаа "шинэ нэвчдэс", "ханиалга" гэх үгс хоорондоо хүчтэй холбоотойг ойлгож, эмнэлзүйн дүгнэлт хийдэг.Гэхдээ болгоомжлох зүйл бий. Трансформерууд нь үгүйсгэсэн утгыг (negation) ойлгохдоо заримдаа алдаа гаргадаг. Хэрэв эмч "Өвчтөн ханиалгаж байгаа ч халуураагүй, амьсгаадаагүй" гэж бичвэл AI нь "ханиалга" болон "хатгалгаа" гэдэг үгсийн статистик холбоог хэт чухалчилж, "халуураагүй" гэдэг үгүйсгэлийг анзаарахгүйгээр хатгалгаа байх магадлал өндөр гэж буруу дүгнэж мэднэ. AI нь бидэн шиг логикоор сэтгэдэггүй, харин үгсийн хоорондох статистик магадлалыг л тооцдог гэдгийг санаарай. Жишээ нь, кортикостероид хэрэглэж буй өвчтөн халуурахгүй байж болдгийг эмч бид мэднэ (физиологийн нөлөө). Харин AI-д үүнийг тусгайлан зааж өгөөгүй бол "халуураагүй юм чинь хатгалгаа биш" гэж магадлалыг буруу тооцоолох эрсдэлтэй.ХИЙМЭЛ ОЮУН УХААН ХЭРХЭН СУРАЛЦДАГ ВЭ?Суурь сургалт (Pretraining):Энэ нь яг л анагаахын оюутан, резидент олон жилийн турш сурах бичиг, судалгааны ажил уншиж ерөнхий мэдлэгтэй болдогтой адил юм. AI интернэт дэх асар их мэдээллийг уншиж өвчин, шинж тэмдэг, эмчилгээний ерөнхий зүй тогтлыг сурдаг. Гэхдээ сурах бичигт байхгүй шинэ өвчин, эсвэл ховор тохиолдлыг AI мэдэхгүй байж болно. Жишээ нь, 2024 оны сүүл хүртэлх мэдээллээр сургасан AI нь АНУ-д гарсан шувууны ханиадны (H5N1) сүүлийн үеийн тохиолдлуудыг мэдэхгүй тул үнээний фермийн ажилчинд илэрсэн томуу төст шинж тэмдгийг оношлохдоо үүнийг орхигдуулах магадлалтай. Мөн Chlamydia psittaci зэрэг ховор хатгалгааны талаарх өгөгдөл бага бол AI түүнийг оношийн жагсаалтад оруулахгүй орхих эрсдэлтэй.Нарийн тохируулга (Fine-tuning):Ерөнхий мэдлэгтэй болсон AI-г тусгай салбарт мэргэшүүлэхийг нарийн тохируулга (fine-tuning) гэнэ. Яг л дотрын эмч цаашаа зүрх судлалаар нарийсч суралцаж байгаатай адил. Жишээ нь, "цээжээр өвдөөгүй ч тропонин ихэссэн" өвчтөнийг оношлохдоо ерөнхий AI шууд л зүрхний шигдээс гэж магадгүй (учир нь энэ нь нийтлэг тохиолдол). Харин нарийн тохируулга хийсэн AI нь ийм тохиолдолд миокардит, уушгины эмболи, бөөрний дутагдал зэрэг өвөрмөц шалтгаануудыг илүү зөв эрэмбэлж чадна.Эх сурвалж ашиглан хариулт боловсруулах (RAG):Энэ бол AI өөрийн цээжилсэн мэдээлэлдээ найдахын оронд, эмнэлзүйн удирдамж, найдвартай мэдээллийн сангаас хариултыг хайж олж ирдэг арга юм. Яг л эмч шийдвэр гаргахаасаа өмнө ном, удирдамж сөхөж хардаг шиг. Гэхдээ энд ч эрсдэл бий. Хэрэв өвчтөний түүхэнд "пенициллиний хөнгөн харшилтай" гэж байвал удирдамж левофлоксацин зөвлөж магадгүй. Харин AI "хөнгөн" гэдгийг буруу үнэлж, солбицох урвал багатай цефалоспориныг санал болгож магадгүй. Энэ нь өвчтөний аюулгүй байдлаас илүү статистик магадлалыг барьсантай холбоотой алдаа юм. ХИЙМЭЛ ОЮУН УХААНЫ БОЛЗОШГҮЙ ЭРСДЭЛҮҮДХиймэл оюуны “зохиож бичих” чадвар (Hallucinations):AI заримдаа огт байхгүй зүйлийг маш итгэлтэйгээр зохиож бичдэг. Хэрэв таны асуулт түүний мэдлэгээс хэтэрсэн эсвэл өгөгдөл нь дутуу байвал AI зүгээр л "тааж" эхэлнэ. Жишээ нь, шинэ антибиотикийн гаж нөлөөг асуухад эмнэлзүйн судалгаанд огт дурдагдаагүй гаж нөлөөг жагсааж бичиж мэднэ. Тиймээс их хэлний загварын боловсруулсан хариултыг эмнэлзүйн практикт шууд ашиглахаасаа өмнө анхдагч эх сурвалжтай нь тулгаж, давхар нягтлах зайлшгүй шаардлагатай.Та асуултаа асуухдаа: "Зөвхөн мэргэжлийн нийгэмлэгүүдийн удирдамж дахь мэдээлэлд үндэслэж хариулна уу. Хэрэв мэдэхгүй бол мэдэхгүй гэдгээ бич. Эх сурвалж, ном зүйг зохиож бичиж болохгүй" гэх мэтээр маш тодорхой зааварчилгаа өгөх нь зүйтэй. Ингэж хязгаарлаж өгөх нь хиймэл оюуны "хийдэл" буюу худал мэдээлэл зохиох эрсдэлийг бууруулахад туслах хэдий ч бүрэн арилгаж чадахгүй гэдгийг мөн анхаарах хэрэгтэй. Асуулт тавих урлаг (Prompt Sensitivity):Таны асуулт хэрхэн тавигдсанаас хамаарч хариулт эрс өөр гарч болно. "Насанд хүрэгчдийн уушгины хатгалгааны үед ямар антибиотик сонгох вэ?" гэж асуух, "Макролидийн тэсвэржилт манай бүс нутагт өндөр байгаа учир энэ үед ямар антибиотик сонгох вэ?" гэж асуухад AI тэс өөр зөвлөмж гаргана. Тиймээс эмнэлзүйн чухал шийдвэр гаргахдаа асуултаа 2-3 янзаар асууж, хариулт нь тогтвортой байгаа эсэхийг нягтлах (triangulate) хэрэгтэй.ИРЭЭДҮЙН ТУСЛАХУУД: АГЕНТ ГЭЖ ЮУ ВЭ?Зөвхөн асуултад хариулаад зогсохгүй, бие даан үйлдэл хийдэг AI-г "Агент" гэнэ. Жишээ нь, бөөрний дутагдалтай, олон эм уудаг, хатгалгаатай өвчтөн ирлээ гэж бодъё. Агент AI нь эмнэлзүйн удирдамжийг хайж олоод, өвчтөний шинжилгээнээс бөөрний үйл ажиллагааг шалгаж, эмийн харилцан үйлчлэлийг тооцоолсны үндсэн дээр тухайн өвчтөнд яг тохирох тун, эмийг санал болгох чадвартай. Энэ нь нарийн төвөгтэй ажлыг хөнгөвчлөх ирээдүйтэй чиглэл юм.ДҮГНЭЛТБид энэхүү нийтлэлээрээ хиймэл оюун ухаан, тэр дундаа их хэлний загварын ажиллах зарчим, анхаарал хандуулах механизм, сургалтын үе шатууд болон гарч болзошгүй алдаануудыг эмнэлзүйн жишээн дээр тайлбарлахыг хичээлээ.Технологийн энэхүү гайхамшигт дэвшлийг зөв ойлгосноор эмч та хиймэл оюун ухааны өгч буй мэдээлэлд шүүмжлэлтэй хандаж, түүнийг өдөр тутмын ажилдаа ухаалгаар ашиглах боломж бүрдэх юм. Эцэст нь, AI биднийг орлох бус, харин бидний мэдлэг чадварыг нэмэгдүүлж, өвчтөндөө илүү аюулгүй, үр дүнтэй тусламж үзүүлэхэд хүчирхэг хамтрагч, туслах байж болох юм.

Дэлгэрэнгүй
Венийн судасны өргөсөл - товч тойм
2025 оны 4-р сарын 4

Венийн судасны өргөсөл - товч тойм

54 настай, 70 кг жинтэй эрэгтэй, хоёр хөлийн судас бүдүүрсэн гэсэн зовиуртай өрхийн эмчдээ хандсан. Бүдүүрэл нь сүүлийн 15 жилийн турш аажмаар бүдүүрч товойсон гэв (Зураг 1). Оройн цагаар шилбэний урд хэсэг болон шагай орчмоор загатнаж, хавагнадаг бөгөөд шөнө хөлөө өргөж унтахаар зовиурууд багасдаг гэж хэлсэн. Асуумжаар хөлөөр өвдөх, венийн судасны тромбоз, хөлний гэмтэл, бусад эмгэг зэргийг үгүйсгэсэн. Мөн түүний ээж, 2 дүү нь венийн судасны өргөсөлтэй байсан. Тэрээр даралтат оймс (20-30 мм.муб) өмсөж үзсэн боловч өмсөхөд төвөгтэй, эвгүй байсан тул хэрэглэхээ больжээ.Зураг 1. Хоёр хөлний венийн судасны өргөсөл.Өрхийн эмч асуумж, зовиурт үндэслэн түүнийг судасны мэс засалчид илгээсэн. Допплер хэт авиан шинжилгээгээр гуяны болон saphenous венийн судас мэдэгдэхүйц өргөсч, рефлюкс илэрсэн хэдий ч гүний венийн тромбозын шинж илрээгүй. Мэс засалч хоёр хөлний өргөссөн венийн судсанд радио долгионт аблаци (РДА) эмчилгээ хийсэн ба судасны байдал мэс заслын дараа илтэд сайжирсан (Зураг 2). Долоо хоногийн дараа давтан допплер хийхэд гүний венийн тромбоз илрээгүй.Зураг 2. Хоёр хөлөнд радио долгионт аблаци хийсний дараа венийн судасны өргөсөл мэдэгдэхүйц сайжирсан байдал.ХӨЛИЙН ВЕНИЙН СУДАСНЫ ӨРГӨСӨЛВенийн судасны өргөсөл нь венийн архаг өвчний түгээмэл тохиолддог эмнэлзүйн илрэл юм. Доод мөчдөд ихэвчлэн их ба бага saphenous вен болон тэдгээрийн салааг хамардаг ба 3 мм ба түүнээс дээш голчтой өргөсөлтийг венийн судасны өргөсөл гэж тооцдог.Хөлний венийн судасны өргөсөл нь судасны хавхлагын дутмагшил, бөглөрөл, эсвэл эдгээрийн хослолоос үүдэлтэйгээр венийн даралт ихсэж улмаар судас өргөсөлт явагдах ба ингэснээр венийн хэвийн урсгал алдагддаг. Венийн судас өргөсөхөд нөлөөлөх эрсдэлт хүчин зүйлсэд удаан хугацаагаар зогсох, алхах шаардлагатай ажил мэргэжлүүд, мөн венийн тромбозын өгүүлэмж, гэмтэл зэрэг олон шалтгаанууд багтана.Венийн архаг эмгэгийг эмнэлзүй, шалтгаан, хэлбэр, эмгэг жамыг (CEAP) үндэслэн ангилдаг (Зураг 3). Уг ангилалаар харагдах байдлаар нь C0 (харагдахгүй, тэмтрэгдэхгүй) -ээс C6 (венийн шархлаа) хүртэл үнэлэх ба уг өвчтний венийн судасны өргөслийг C3 гэж үнэлсэн.Зураг 3. CEAP ангилалҮнэлгээВенийн судас өргөссөн үед ямар нэгэн шинж тэмдэггүй байж болох ба эсвэл хөлөөр өвдөх, хүндрэх, хавагнах, хуурайших, загатнах, арьсны өөрчлөлт, шархлаа үүсэх зэрэг эмнэлзүйн шинж тэмдэг илэрч болно. Венийн судас өргөссөн өвчтөнийг үзэхдээ өргөслийн хэлбэр, тархалтыг үнэлэх нь чухал. Шинж тэмдэг бүхий венийн судасны өргөсөлтэй, умдагны дээд хэсэг эсвэл хэвлийн ханын венийн судас өргөссөн өвчтөнүүд, мөн хөл нь хүндэрч, дүүрч, хавагнаж, эрээн шилбээр өвддөг бол ташаа-гуяны венийн бөглөрлийг сэжиглэж допплер хэт авиан шинжилгээгээр зайлшгүй үнэлэх шаардлагатай. Гуяны дотор талын эсвэл гадна бэлэг эрхтний венийн судас өргөссөн, аарцгийн венийн зогсонгишлын шинж тэмдэг (жишээ нь, аарцгийн архаг өвдөлт, сарын тэмдгийн үеийн өвдөлт, бэлгийн хавьтлын үеийн өвдөлт, шээс ойр ойрхон хүрэх) илэрсэн тохиолдолд аарцгийн венийн эмгэгийг допплероор үнэлэх шаардлагатай. Хуухнагийн венийн судас өргөсөх нь төмсөгний венийн дутмагшил, ‘nutcracker’ хам шинж (дээд чацархайн артери ба гол судасны хооронд зүүн бөөрний венийн судас дарагдах), доод хөндийн венийн гэмтэл, эсвэл бөөрний хавдрыг илтгэж болно.Өнгөт допплер хэт авиан шинжилгээ нь венийн судасны өргөсөлтэй өвчтөнүүдэд гүний болон өнгөц венийн тромбозийг үгүйсгэх зорилгоор зайлшгүй хийдэг оношилгоо юм.Венийн архаг дутмагшлыг ялган оношлоход тунгалгийн хаван, зүрхний зогсонгишлын дутагдал, бөөрний өвчин зэргийг харгалзан үзэх хэрэгтэй.Эмчилгээний сонголтуудВенийн судасны өргөсөлийг эмчлээгүй тохиолдолд венийн шархлаа, өвдөлттэй болох, эсвэл ихэнхдээ гоо сайхны талаас асуудал үүсч болно. Доод мөчний венийн архаг өвчний эмчилгээ нь CEAP ангилал болон Венийн Эмнэлзүйн Хүндрэлийн Оноонд (Venous Clinical Severity score) суурилсан өвчний хүндрэлийн зэргээс хамаардаг.Венийн судасны өргөслийн эмчилгээ нь ихэвчлэн дунд зэргийн даралттай оймс (20-30 мм.муб) өмсөж хэвших, жин хасах, хөлийг өндөрлөх зэрэг амьдралын хэв маягийн өөрчлөлтөөс эхэлдэг. Даралттай оймс өмсөх нь шинж тэмдгийг сайжруулж, хаванг хянаж, босоо байрлал дахь венийн даралтыг бууруулах ач холбогдолтой. Гэсэн хэдий ч даралтат оймс өмсөх нь венийн судасны өргөслийн үндсэн эмчилгээ гэж үзэх хангалттай нотолгоо байдаггүй. Даралттай оймс хэрэглэхийг зөвлөхдөө өвчтөнд артерийн судасны эмгэг хавсарч байгаа эсэхийг шалгах нь зүйтэй бөгөөд даралтат оймс нь артерийн судсыг дарж, ишемийг дордуулж болзошгүй. Мөн практикт тухгүй байдлаас болж, даралттай оймсыг тогтмол хэрэглэх байдал нь харьцангуй бага байдаг байна (37% хүртэл).Эхний эмчилгээнд үр дүнгүй эсвэл их/бага saphenous венийн аксиал рефлюкстэй, зовиур бүхий өвчтнүүдийг судсан дотуурх эмчилгээ (лазер болон радио долгионт аблаци ба судас хөлдөөх (склеротерапи)) эсвэл нээлттэйгээр венийн мэс засал (боох эсвэл тайрах) хийлгэх зорилгоор судасны мэс заслын эмчид илгээнэ. Мэс заслын төрлийг венийн гэмтлийн хэмжээ, байршил, тархалтад үндэслэн сонгоно.Радио долгионт аблацийн дараа судасны харагдац 70% орчим сайжирдаг бөгөөд өвчтөн эмчилгээний дараа 7-10 хоног даралтат оймс өмсөж, хөдөлгөөнийг аль болох эрт хийснээр уг эмчилгээний үр дүн нэмэгддэг. Радио долгионт аблацийн хүндрэлүүдэд гүний венийн тромбоз, халууны нөлөөгөөр үүссэн тромбын тэлэлт, эсвэл ховор тохиолдолд уушгины эмболи зэрэг багтана. Уг ажилбарын дараа 1 долоо хоногийн дотор допплер шинжилгээ хийхийг зөвлөх ёстой.Эх сурвалж: Cleveland Clinic Journal of Medicine July 2024,

Дэлгэрэнгүй
Түгээмэл
Асуулт хариулт