उच्च जोखिम वाले रोगियों में गठिया, ल्यूपस का शीघ्र पता लगाने के लिए New AI विधि
Delhi दिल्ली। एक अध्ययन में पाया गया है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) रुमेटॉइड आर्थराइटिस और ल्यूपस जैसी ऑटोइम्यून बीमारियों का शुरुआती पता लगाने में महत्वपूर्ण रूप से मदद कर सकता है, खासकर उच्च जोखिम वाले रोगियों में, जिससे बेहतर परिणाम मिल सकते हैं। ऑटोइम्यून बीमारियों वाले लोगों में, प्रतिरक्षा प्रणाली गलती से उनके शरीर की स्वस्थ कोशिकाओं और ऊतकों पर हमला करती है। कुछ प्रसिद्ध बीमारियों में टाइप 1 मधुमेह, मल्टीपल स्केलेरोसिस, ल्यूपस और रुमेटॉइड आर्थराइटिस शामिल हैं। पेन स्टेट कॉलेज ऑफ मेडिसिन के शोधकर्ताओं के नेतृत्व वाली टीम ने कहा कि प्रारंभिक निदान महत्वपूर्ण है और इससे उपचार और बेहतर रोग प्रबंधन में सुधार हो सकता है।
मशीन लर्निंग, जो कि AI का एक प्रकार है, का उपयोग करते हुए, टीम ने एक नई विधि विकसित की जो प्रीक्लिनिकल लक्षणों वाले लोगों में ऑटोइम्यून बीमारी की प्रगति की भविष्यवाणी कर सकती है। इन बीमारियों में अक्सर निदान से पहले एक प्रीक्लिनिकल चरण शामिल होता है जो हल्के लक्षणों या रक्त में कुछ एंटीबॉडी द्वारा चिह्नित होता है। जेनेटिक प्रोग्रेसन स्कोर या GPS नामक विधि प्रीक्लिनिकल से रोग चरणों तक की प्रगति की भविष्यवाणी कर सकती है। अध्ययन में, टीम ने रूमेटाइड अर्थराइटिस और ल्यूपस की प्रगति की भविष्यवाणी करने के लिए वास्तविक दुनिया के डेटा का विश्लेषण करने के लिए जीपीएस का उपयोग किया।
मौजूदा मॉडलों की तुलना में, यह पद्धति हल्के लक्षणों को निर्धारित करने में 25 से 1,000 प्रतिशत अधिक सटीक पाई गई, जो उन्नत रोग चरण में चले जाएंगे, निष्कर्षों से पता चला। पेन स्टेट कॉलेज ऑफ मेडिसिन के प्रोफेसर, डेजियांग लियू ने कहा, "अधिक प्रासंगिक आबादी को लक्षित करके - पारिवारिक इतिहास वाले लोग या जो शुरुआती लक्षणों का अनुभव कर रहे हैं - हम बीमारी के लिए सबसे अधिक जोखिम वाले रोगियों की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर सकते हैं।" लियू ने कहा कि इससे "उपयुक्त उपचारों की पहचान करने में भी मदद मिल सकती है जो रोग की प्रगति को धीमा करने में सक्षम हो सकते हैं"। लियू ने कहा कि जीपीएस का उपयोग करके रोग की प्रगति की सटीक भविष्यवाणी प्रारंभिक हस्तक्षेप, लक्षित निगरानी और व्यक्तिगत उपचार निर्णयों को सक्षम कर सकती है, जिससे रोगी के परिणामों में सुधार हो सकता है।