एआई एल्गोरिदम उच्च जोखिम वाले हृदय रोगियों की पहचान करने में मदद कर सकता है: अध्ययन

 

नई दिल्ली: हाइपरट्रॉफिक कार्डियोमायोपैथी (HCM) नामक हृदय रोग के एक प्रकार का अध्ययन कर रहे अमेरिकी शोधकर्ताओं की एक टीम ने कहा कि उन्होंने इस स्थिति वाले रोगियों की तेज़ी से और अधिक विशिष्ट रूप से पहचान करने और डॉक्टर से मिलने के दौरान अधिक ध्यान देने के लिए उन्हें उच्च जोखिम के रूप में चिह्नित करने के लिए एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) एल्गोरिदम को कैलिब्रेट किया है।

इस एल्गोरिदम को, जिसे विज़ एचसीएम के रूप में जाना जाता है, पहले खाद्य एवं औषधि प्रशासन (एफडीए) द्वारा इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम (ईसीजी) पर एचसीएम का पता लगाने के लिए अनुमोदित किया गया था।

 एनईजेएम एआई पत्रिका में प्रकाशित माउंट सिनाई अध्ययन, एल्गोरिदम के निष्कर्षों को संख्यात्मक संभावनाएं प्रदान करता है।

उदाहरण के लिए, जबकि एल्गोरिदम ने पहले "संदिग्ध एचसीएम के रूप में चिह्नित" या "एचसीएम का उच्च जोखिम" कहा हो सकता है, माउंट सिनाई अध्ययन इस तरह की व्याख्याओं की अनुमति देता है, "आपके पास एचसीएम होने की लगभग 60 प्रतिशत संभावना है," माउंट सिनाई फस्टर हार्ट हॉस्पिटल में मशीन लर्निंग के निदेशक जोशुआ लैम्पर्ट ने कहा।

 परिणामस्वरूप, जिन रोगियों को पहले HCM का निदान नहीं किया गया था, वे अपने व्यक्तिगत रोग जोखिम को बेहतर ढंग से समझने में सक्षम हो सकते हैं, जिससे तेजी से और अधिक व्यक्तिगत मूल्यांकन हो सकता है, साथ ही संभावित रूप से अचानक हृदय मृत्यु जैसी जटिलताओं को रोकने के लिए उपचार भी हो सकता है, खासकर युवा रोगियों में।

"यह चिकित्सकों और रोगियों को अधिक सार्थक जानकारी प्रदान करके उपन्यास डीप-लर्निंग एल्गोरिदम को नैदानिक ​​अभ्यास में अनुवाद करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है।

 चिकित्सक अपने नैदानिक ​​कार्यप्रवाह को बेहतर बना सकते हैं, यह सुनिश्चित करके कि उच्चतम जोखिम वाले रोगियों को सॉर्टिंग टूल का उपयोग करके उनकी नैदानिक ​​कार्य सूची में सबसे ऊपर पहचाना जाता है," माउंट सिनाई में इकाहन स्कूल ऑफ मेडिसिन में मेडिसिन (कार्डियोलॉजी, और डेटा-ड्रिवेन और डिजिटल मेडिसिन) के सहायक प्रोफेसर लैम्पर्ट ने कहा।

HCM दुनिया भर में 200 लोगों में से एक को प्रभावित करता है और हृदय प्रत्यारोपण का एक प्रमुख कारण है।

 हालाँकि, कई रोगियों को तब तक पता नहीं चलता कि उन्हें यह बीमारी है जब तक कि उनमें लक्षण दिखाई न दें और बीमारी पहले से ही गंभीर हो सकती है।

"यह अध्ययन व्यावहारिक कार्यान्वयन विज्ञान को सर्वोत्तम रूप से दर्शाता है, यह दर्शाता है कि हम कैसे जिम्मेदारी से और सोच-समझकर उन्नत एआई उपकरणों को वास्तविक दुनिया के नैदानिक ​​कार्यप्रवाह में एकीकृत कर सकते हैं," सह-वरिष्ठ लेखक गिरीश एन नादकर्णी, विंडरिच आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मानव स्वास्थ्य विभाग के अध्यक्ष और हासो प्लैटनर इंस्टीट्यूट फॉर डिजिटल हेल्थ के निदेशक ने कहा।