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
Эмч мэргэжилтнүүд 24 цагаар ажиллах нь зөв үү?
2026 оны 3-р сарын 28

Эмч мэргэжилтнүүд 24 цагаар ажиллах нь зөв үү?

Энэ сэдвээр Их Британийн Анагаах Ухааны Сэтгүүл (BMJ) дээр нийтлэгдсэн хоёр эмчийн маш сонирхолтой мэтгэлцээнийг та бүхэндээ хүргэе.ТИЙМ: Эмч хүн 24 цагаар ажиллах нь зөв — Доктор Стивен С. СтэйнУрт цагаар ажиллах нь өвчтөнд сөрөг нөлөөгүй бөгөөд харин ч эмч хүнд байх ёстой мэргэжлийн хариуцлагыг төлөвшүүлдэг гэж доктор Стивен бат зогсож байна. Тэрээр энэ асуудлыг хөндөхдөө хэд хэдэн чухал өнцгийг гаргаж ирсэн юм. Үүнд: 24 цагийн ээлж өвчтөнд болон суралцагч эмч нарт хэрхэн нөлөөлдөг вэ, мөн төгсөөд бие даасан эмч болох үед гарах бодит ачаалалд урьдчилан бэлтгэж чадах уу гэх асуултууд багтана.Саяхнаас АНУ-д резидент эмч нарын ажлын цагийн хязгаарыг эргэн харж, нэгдүгээр дамжааны резидентүүдийн нэг ээлжинд ажиллах дээд хугацааг 16 байсныг 24 цаг болгон нэмэгдүүлсэн нь багагүй маргаан дагуулсан билээ. Өмнө нь хэрэгжиж байсан "богиносгосон цагийн хуваарь" нь залуу эмч нарын ажлыг хэт шахаж, улмаар стресст оруулан, ажлаас халшрах хам шинжид (burnout) өртөх эрсдэлийг улам бүр нэмэгдүүлж байна гэж үзсэн хэрэг л дээ.Энэхүү шийдвэр нь зүгээр ч нэг таамаг байсангүй. АНУ-ын Мэс засалчдын коллеж зэрэг байгууллагууд 138 мянга гаруй өвчтөнийг хамруулсан өргөн цар хүрээтэй судалгаа хийж, 24 цагаар ажиллах нь мэс заслын дараах хүндрэл болон эндэгдлийн түвшинг огт нэмэгдүүлээгүй болохыг тогтоожээ. Өөрөөр хэлбэл, урт цагийн ээлж өвчтөний аюулгүй байдалд сөргөөр нөлөөлдөггүйг батлах хамгийн хүчтэй нотолгоо нь энэ болсон юм.Тэгвэл урт ээлж залуу эмч нарт өөрсдөд нь хэрхэн нөлөөлдөг вэ? Мэдээж хэрэг, 24 цаг тасралтгүй ажиллах үед тэд ядарч туйлдах үе мундахгүй гарна. Гэхдээ яг энэ бэрхшээл л тэднийг ирээдүйд бие даасан эмч болоод үүрэх асар том хариуцлагад бэлтгэдэг давуу талтай. Учир нь өвчтөнийг орхиж явахгүйгээр тусламж үйлчилгээг тасралтгүй үзүүлэх амлалт бол эмчийн ёс зүй, төлөвшлийн хамгийн үнэ цэнтэй хэсэг шүү дээ.Цагийн хязгаарлалтын талаар хийсвэрээр мэтгэлцэгчид ихэнхдээ бодит амьдралыг орхигдуулдаг талтай. Жишээлбэл, хүнд мэс заслын дараах эгзэгтэй үед хагалгаа хийсэн эмч нь л өвчтөнийхөө биеийн онцлог, анатоми, юу хийгдсэнийг хамгийн сайн мэддэг. Гэтэл мэс засалч "миний 12 цаг дууссан" гээд гэр рүүгээ явчихаад, оронд нь огт өөр эмч ирж хүндрэлийг хариуцан авна гэдэг төсөөлөхөд ч бэрх, утгагүй хэрэг юм. Тиймээс өвчтөндөө хамгийн сайн тусламжийг үзүүлэхийн тулд эмч нар 24 цагаар бэлэн байх шаардлагатай нүүр тулдаг. Иймд өөрийнхөө ядаргааг хэрхэн удирдах арга барилд ахлах эмчийнхээ хяналт дор эртнээс суралцах нь хамгийн зөв гарц хэмээн тэрээр дүгнэжээ.ҮГҮЙ: Энэ хуваарь үнэхээр буруу — Доктор Майкл ФаркухарГэвч дээрх үзэл баримтлалтай доктор Майкл Фаркухар огт санал нийлэхгүй байгаа бөгөөд нойр дутагдал гэдэг ямар аймшигтай хор уршигтай болохыг хатуу сануулж байна.Нэгэн цагт Наполеон Бонапартаас хүн хэдэн цаг унтах ёстойг асуухад "Эр хүн зургаа, эмэгтэй хүн долоо, тэнэг хүн найман цаг унтах ёстой" хэмээн хариулсан гэдэг. Гэвч хүн төрөлхтөн өдрөөр сэрүүн байж, шөнө унтаж амрах байгалийн хуультай. Бид өдрийн цагаар хэвийн, бүтээмжтэй ажиллахын тулд шөнөдөө зайлшгүй 7-8 цаг чанартай нойр авах хэрэгцээтэй байдаг.Нойр дутагдаж эхлэхэд л ядаргааны шинж тэмдгүүд тэр дорхноо илэрдэг нь нууц биш. Бид ядарч, бие хөндүүрлэн дотор муухайрахаас гадна анхаарал сарниж, амархан бухимддаг болно. Нарийн төвөгтэй нөхцөл байдалд дүн шинжилгээ хийх, эрсдэлийг тооцоолох чадвар эрс муудах бөгөөд хамгийн аюултай нь эмч хүнд байх ёстой хамгийн чухал чанар болох "өрөвдөх сэтгэл" хүртэл мохож эхэлдэг байна.Үүгээр ч зогсохгүй, 16-18 цаг сэрүүн байсан хүний хариу үйлдэл үзүүлэх хурд нь яг л "согтууруулах ундаа хэрэглэсэн үедээ жолоо барьж буй хүнийхтэй" ижил түвшинд хүртлээ доройтдог гэвэл та итгэх үү? 16 цагийн дараагаас таны тархи болон биеийн бүх эсүүд нойрыг шаардаж, түүнийг эсэргүүцэн өөрийгөө хүчлэх тусам биед учрах хор хөнөөл нь улам нэмэгдсээр байдаг.Нийгэмд "Агуу хүмүүс бага унтдаг" гэх төөрөгдөл маш их тархсан байдаг нь бас нэгэн асуудал юм. Наполеоноос гадна Черчилль, Тетчер зэрэг түүхэн хүмүүс өдөрт ердөө 4-хөн цаг унтдаг байсан хэмээн гайхагддаг ч, бодит байдал дээр тэд өдрийн цагаар дуг хийж нойроо нөхдөг байв. Тэдэнд зүгээр л бусдаас илүү хүчтэй, "супер хүн" мэт харагдах нь улс төрийн хувьд ашигтай байсан хэрэг.Энэхүү домог мэт ярианаас үүдэн анагаахын салбарт ч бид өөрсдийгөө "хэчнээн ядарсан ч тусламж үзүүлж чаддаг онцгой баатрууд" хэмээн төсөөлөх хандлага тогтчихсон. Гэвч үнэндээ бид бол энгийн л нэг хүмүүс шүү дээ. Биднээс онцгой нөхцөлд онцгой гавьяа шаарддаг нь үнэн ч гэлээ, бид хүний л нэгэн адил физиологийн хэрэгцээгээ үл тоох ямар ч боломжгүй юм.Тиймээс эрүүл мэндийн тогтолцоо нь бидний энэ хүнлэг онцлогт тохирсон байх ёстой. Эмнэлэг 24 цаг тасралтгүй ажиллах шаардлагатай юу гэвэл тийм. Гэхдээ энэхүү нүсэр тогтолцоо ядарч туйлдсан, нойргүй эмч нар дээр тогтох ёсгүй. Харин ч сайн амарсан, эрч хүчтэй багуудын хооронд өвчтөнийг шилжүүлж, жинхэнэ чанартай тусламж үйлчилгээг үзүүлэхэд чиглэх учиртай.Одоогийн 24 цагийн ээлж бол эмч нарт өгч буй давхар хүнд цохилт юм. Учир нь энэ хуваарь биднийг хүний бие тэсвэрлэх хэмжээнээс хамаагүй удаан хугацаагаар нойргүй байлгаж, давхар хүний хамгийн их ядардаг, хамгийн эмзэг үе болох шөнийн цагаар хүчлэн ажиллуулдаг.Эцэст нь хэлэхэд, өөрсдийгөө жирийн нэгэн хүн гэдгийг хүлээн зөвшөөрч, өвчтөнүүдтэйгээ ижил тав тух, амралт, нойр хэрэгтэйгээ мэдрэхээс ичих зүйл огтхон ч байхгүй. Харин ч эмнэлгийн тогтолцоог эмч нарын энэхүү "супер" байдалд найдаж урсгалд нь орхих нь хамгийн ичгэвтэр бөгөөд аюултай хэрэг. Учир нь эцсийн дүндээ эмч нар ч, эмнэлгийн тогтолцоо ч бүхлээрээ сүйрэх болно.Иймд эмч нар 24 цагийн ээлжээр ажиллах ёстой юу гэсэн асуултад доктор Фаркухар "ҮГҮЙ" гэж шийдэмгий хариулж байна. Нойрны дутагдал бидний ажил болоод өвчтөнд хэрхэн гүн гүнзгий нөлөөлдгийг хүлээн зөвшөөрч, нойроо хууран ямар ч хор уршиггүй мэт царайлан ажиллах тэнэглэлээ одоо л зогсоох цаг болжээ.(Нэмэлт мэдээлэл: Их Британийн эмч нарын ажлын цагийн дүрэм буюу Европын удирдамжийн дагуу тэндхийн эмч нар долоо хоногт дунджаар хамгийн ихдээ 48 цаг ажиллах, өдөрт тасралтгүй 11 цаг амрах, мөн долоо хоногт дор хаяж 1 өдөр бүрэн амрах эрхтэй байхаар хуульчлагдсан байдаг).

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
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
Түгээмэл
Асуулт хариулт