ÖNEN / कृत्रिम बुद्धिमत्ता और चिकित्सीय निर्णय सहायता
हमारे चिकित्सीय अनुभव से
इस अनुभव से जन्मी AI।
संस्थापक और प्रमुख शोधकर्ता Prof. Dr. Abdurrahman Önen की AI-समर्थित बाल मूत्ररोग विज्ञान परियोजना मूल्यांकन, उपचार योजना और लंबी निगरानी को साथ देखती है।2012 — संरचित चिकित्सीय जानकारी और चिकित्सक के अनुभव को जोड़ने के उद्देश्य से यह विकास कार्य शुरू हुआ।
हमारे प्रोजेक्ट का दृष्टिकोण जानें
01
मूल्यांकन
02
उपचार योजना
03
दीर्घकालीन अनुवर्ती देखभाल
प्रो. डॉ. ABDURRAHMAN ÖNEN / संस्थापक और प्रमुख शोधकर्ता
हमारा अपना प्रोजेक्ट, एक व्यापक दृष्टिकोण।
बाल मूत्ररोग विज्ञान में हर जानकारी बच्चे के इतिहास और समय के बदलाव के साथ अर्थ पाती है। हमारी परियोजना का लक्ष्य नैदानिक जैव-सांख्यिकी और लंबे अनुवर्ती डेटा को AI से मिलाकर चिकित्सकीय मूल्यांकन समर्थित करने वाली इलेक्ट्रॉनिक प्रणाली विकसित करना है।
01
मूल्यांकन
संरचित चिकित्सीय जानकारी पर एक साथ इस तरह विचार करना कि चिकित्सक के मूल्यांकन में सहायता मिले।
02
उपचार योजना
चिकित्सीय डेटा और अनुवर्ती जानकारी को इस तरह व्यवस्थित करना कि उपचार योजना में योगदान मिल सके।
03
दीर्घकालीन अनुवर्ती देखभाल
समय के साथ संचित माप और परिणामों को एक साथ जाँचने के उद्देश्य से विकास कार्य।
परियोजना का स्वामित्व, नेतृत्व और विकास दायरा CV के प्रोजेक्ट रिकॉर्ड पर आधारित है। 19 अक्टूबर 2026 की पेशेवर जानकारी के अपडेट में आरंभ वर्ष बताया गया है 2012 जैसा बताया गया है। यह चिकित्सीय प्रदर्शन या नियामक मंज़ूरी का दावा नहीं करता।
हमारा विकास दृष्टिकोण।
क्लिनिकल अनुभव से संरचित जानकारी और वहाँ से शोध तथा मूल्यांकन तक के इस काम में चिकित्सकीय निगरानी और गोपनीयता साथ देखी जाती हैं। चित्र विकास पद्धति बताते हैं; वास्तविक रोगी जाँच या सत्यापित मॉडल परिणाम नहीं दिखाते।
चिकित्सकों और विद्यार्थियों के लिए शैक्षिक संसाधनहमारे प्रोजेक्ट का विकास दृष्टिकोणचिकित्सीय जानकारी · शोध · चिकित्सक की निगरानी
संबंधित वैज्ञानिक साहित्य देखें
संबंधित वैज्ञानिक साहित्य।
क्षेत्र के शोध संदर्भ को जानने के इच्छुक पाठकों के लिए चुने हुए प्रकाशन। ये अध्ययन हमारे अपने प्रोजेक्ट रिकॉर्ड से अलग स्रोत हैं।
बाहरी साहित्य से / 01
अल्ट्रासाउंड से मापन तक
अल्ट्रासाउंड में गुर्दे की सीमा और फैले संग्रह तंत्र को अलग करके माप मानकीकृत करने के लिए डीप लर्निंग विधियों पर अध्ययन हो रहा है।
2021 · व्यवहार्यता शोध
साहित्य से एक उदाहरण
शोध स्रोत पढ़ें अल्ट्रासोनोग्राफी में तरल-गुर्दा क्षेत्र अनुपात के डीप लर्निंग मापन से बाल हाइड्रोनेफ्रोसिस का मूल्यांकन
Lin और सहलेखक · Abdominal Radiology · 2021
DOI: 10.1007/s00261-021-03201-w
- इनपुट
- बच्चों की अल्ट्रासाउंड तस्वीरों में गुर्दे और फैले हुए संग्रह प्रणाली के क्षेत्र।
- शोध का उद्देश्य
- गुर्दे और तरल क्षेत्रों का विभाजन; तरल-गुर्दा क्षेत्र अनुपात का मापन।
- सत्यापन
- व्यवहार्यता अध्ययन; उपलब्ध सार नमूने का आकार या बाहरी सत्यापन नहीं बताता।
सीमा: यह व्यवहार्यता अध्ययन व्यापक चिकित्सीय उपयोग या इस वेबसाइट के किसी मॉडल का प्रदर्शन स्थापित नहीं करता।
स्रोत जाँच: 2026-10-14बाहरी साहित्य से / 02
जोखिम और बदलाव का मॉडल बनाना
हाइड्रोनेफ्रोसिस में अवरोध के जोखिम का मूल्यांकन करने के लिए अल्ट्रासाउंड मापों को आयु और अन्य चिकित्सीय जानकारी से जोड़ने वाले मॉडलों पर शोध हो रहा है। समय के साथ बदलाव का मॉडल बनाना शोध का लक्ष्य है, जिसके लिए अनुवर्ती डेटा से अतिरिक्त सत्यापन आवश्यक है।
2024 · दो संस्थानों में विकास और बाहरी सत्यापन
साहित्य से एक उदाहरण
शोध स्रोत पढ़ें मशीन लर्निंग से बाल हाइड्रोनेफ्रोसिस के सामान्य अल्ट्रासाउंड मापदंडों द्वारा अवरोध जोखिम का पूर्वानुमान
Khondker और सहलेखक · BJU International · 2024
DOI: 10.1111/bju.16159
- इनपुट
- आयु और अल्ट्रासाउंड माप; उसी मूल्यांकन अवधि के निष्कर्ष, जैसे AP व्यास और SFU ग्रेड।
- शोध का उद्देश्य
- मूत्रवर्धक रीनोग्राफी में निकासी समय के अनुसार निर्धारित जोखिम श्रेणियाँ।
- सत्यापन
- 304 बच्चों में विकास/आंतरिक सत्यापन; दूसरे संस्थान के 64 बच्चों में बाहरी सत्यापन।
सीमा: बाहरी नमूने में सबसे अधिक जोखिम वाली श्रेणी नहीं है। क्रमिक अल्ट्रासाउंड इनपुट उपयोग नहीं हुए; यह भविष्य में गुर्दे के नुकसान या ऑपरेशन की ज़रूरत का प्रमाण नहीं है।
स्रोत जाँच: 2026-10-14बाहरी साहित्य से / 03
मूत्र प्रवाह के पैटर्न
यूरोफ्लोमेट्री माप, पेशाब के बाद बचे मूत्र और श्रोणि-तल के निष्कर्षों पर एक साथ विचार करके पैटर्न का अध्ययन हो रहा है। विभिन्न आयु, उपकरणों और केंद्रों में मॉडलों का प्रदर्शन दिखाना आवश्यक है।
2026 · एकल-केंद्र पूर्वव्यापी अध्ययन
साहित्य से एक उदाहरण
शोध स्रोत पढ़ें व्याख्यायोग्य AI तकनीकों के साथ यूरोफ्लोमेट्री डेटा और मशीन लर्निंग द्वारा बच्चों के निचले मूत्र मार्ग की कार्यगत गड़बड़ी का पूर्वानुमान
Dinçel और सहलेखक · International Urology and Nephrology · 2026
DOI: 10.1007/s11255-026-05342-7
- इनपुट
- यूरोफ्लोमेट्री मापों और चिकित्सक द्वारा कोड की गई मूत्राशय क्षमता, पेशाब के पैटर्न तथा श्रोणि-तल गतिविधि की जानकारी का संयुक्त उपयोग।
- शोध का उद्देश्य
- चिकित्सकों द्वारा निर्धारित निचले मूत्र मार्ग की कार्यगत गड़बड़ी की श्रेणियों का मॉडल बनाना।
- सत्यापन
- 2,663 रिकॉर्ड; आंतरिक प्रशिक्षण/परीक्षण विभाजन और क्रॉस-वैलिडेशन वाला एकल-केंद्र पूर्वव्यापी अध्ययन।
सीमा: कुछ इनपुट और लक्ष्य श्रेणियाँ उन्हीं चिकित्सकीय आकलनों पर आधारित हैं; स्वतंत्र स्वचालित निदान क्षमता प्रदर्शित नहीं हुई है। बहुकेंद्रीय बाहरी सत्यापन आवश्यक है और निष्कर्ष आक्रामक यूरोडायनामिक दबाव संकेतों पर लागू नहीं किए जा सकते।
स्रोत जाँच: 2026-10-14बाहरी साहित्य से / 04
रिपोर्ट से शोध डेटा तक
अल्ट्रासाउंड रिपोर्ट के निष्कर्ष समान डेटा क्षेत्रों में बदलने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण पर अध्ययन हो रहा है। संरचित जानकारी की शुद्धता मानव समीक्षा से जाँची जाती है।
2024 · प्रीप्रिंट
साहित्य से एक उदाहरण · प्रीप्रिंट
शोध स्रोत पढ़ें प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण द्वारा नवजात अल्ट्रासाउंड रिपोर्ट के मूत्र मार्ग फैलाव (UTD) वर्गीकरण का उच्च-प्रदर्शन बहुकार्य मॉडल
Hua और सहलेखक · medRxiv · 2024
DOI: 10.1101/2024.01.23.24301680
- इनपुट
- जन्म के शुरुआती दिनों की अल्ट्रासाउंड रिपोर्ट का पाठ; संदर्भ श्रेणियाँ स्थापित करने हेतु रिपोर्ट/तस्वीरों की विशेषज्ञ समीक्षा।
- शोध का उद्देश्य
- रिपोर्ट पाठ से UTD घटकों और वर्गीकरणों का निष्कर्षण।
- सत्यापन
- 2,460 रिपोर्ट; आंतरिक क्रॉस-वैलिडेशन। समीक्षित संस्करण v1 प्रीप्रिंट है।
सीमा: यह संस्करण समकक्ष-समीक्षित लेख के रूप में प्रस्तुत नहीं है। वर्तमान समीक्षित संस्करण, बाहरी सत्यापन और वास्तविक समय का एकीकरण सत्यापित नहीं हुए हैं।
स्रोत जाँच: 2026-10-1401 / रिपोर्ट ↓02 / संरचित निष्कर्ष ↓03 / मानवीय समीक्षा ↓04 / शोध डेटासेट
शोध से चिकित्सीय उपयोग तक
मॉडल का उद्देश्य, अनिश्चितताएँ और सीमाएँ स्पष्ट होनी चाहिए। स्वतंत्र सत्यापन, चिकित्सकीय निगरानी और डेटा गोपनीयता को साथ आँका जाता है।
साहित्य के ये उदाहरण Prof. Dr. Önen के विकास कार्य की स्वीकृति या प्रदर्शन का प्रमाण नहीं हैं। यहाँ व्यक्तिगत मूल्यांकन, रोगी फ़ाइल अपलोड या निदान उपकरण नहीं है।
वैज्ञानिक योगदान
Önen जननांग चोट वर्गीकरण
Önen मूत्राशय–आंत्र कार्यगत गड़बड़ी लक्षण मापनी
Önen बाल मूत्र पथरी एल्गोरिदम
Önen Nephro-Uro Stent; जीवनवृत्त पेटेंट रिकॉर्ड TR201709887B, 2021
बाल मूत्ररोग विज्ञान में कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान और विकास का दृष्टिकोण
TR201709887B, 2021: Nephro-Uro Stent पेटेंट रिकॉर्ड। पेटेंट का अर्थ यह नहीं कि उपकरण हर देश में मंज़ूर है या हर स्थिति के लिए उपयुक्त है।
संबंधित वैज्ञानिक प्रकाशन