शुरुआत से 30 मिनट पहले हृदय संबंधी अनियमितता की भविष्यवाणी करने के लिए एआई-मॉडल विकसित किया गया
नई दिल्ली: शोधकर्ताओं ने एक नया एआई-आधारित मॉडल विकसित किया है जो अनियमित दिल की धड़कन या कार्डियक अतालता की शुरुआत से लगभग 30 मिनट पहले भविष्यवाणी कर सकता है।
शोधकर्ताओं ने पाया कि मॉडल सामान्य कार्डियक लय से एट्रियल फाइब्रिलेशन में संक्रमण की भविष्यवाणी करने में 80 प्रतिशत सटीक साबित हुआ, कार्डियक अतालता का सबसे आम प्रकार जिसमें हृदय के ऊपरी कक्ष (एट्रिया) अनियमित रूप से धड़कते हैं और समन्वय से बाहर हो जाते हैं निचले वाले (निलय)।
लक्ज़मबर्ग विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं सहित टीम ने कहा कि उनका एआई-मॉडल, जो प्रारंभिक चेतावनी देता है, स्मार्टवॉच पर रिकॉर्ड किए गए डेटा को संसाधित करने के लिए स्मार्टफोन में आसानी से स्थापित किया जा सकता है। उन्होंने कहा कि चेतावनियाँ रोगियों को उनकी हृदय गति को स्थिर रखने के लिए निवारक उपाय करने की अनुमति दे सकती हैं। यह अध्ययन जर्नल पैटर्न्स में प्रकाशित हुआ है।
मॉडल को विकसित करने के लिए, टीम ने इसे चीन के वुहान के टोंगजी अस्पताल में 350 रोगियों से एकत्र की गई 24 घंटे की रिकॉर्डिंग पर प्रशिक्षित किया। मॉडल, जिसे शोधकर्ताओं ने WARN (वार्निंग ऑफ एट्रियल फाइब्रिलेशनएन) नाम दिया है, डीप-लर्निंग पर आधारित है, एक प्रकार का मशीन-लर्निंग एआई एल्गोरिदम जो भविष्यवाणियां करने के लिए पिछले डेटा से पैटर्न सीखता है।
डीप-लर्निंग अधिक विशिष्ट है क्योंकि इसकी निर्णय लेने की प्रक्रिया में कई परतें हैं।
शोधकर्ताओं ने पाया कि WARN अलिंद फिब्रिलेशन की शुरुआत से औसतन 30 मिनट पहले प्रारंभिक चेतावनी देता है, और यह शुरुआत से दूर चेतावनी प्रदान करने वाली पहली विधि है, उन्होंने कहा।
"हमने एक गहन शिक्षण मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए हृदय गति डेटा का उपयोग किया जो विभिन्न चरणों को पहचान सकता है - (सामान्य) साइनस लय, प्री-एट्रियल फाइब्रिलेशन और एट्रियल फाइब्रिलेशन - और 'खतरे की संभावना' की गणना करता है कि रोगी के पास एक आसन्न प्रकरण होगा , "लक्ज़मबर्ग सेंटर फॉर सिस्टम्स बायोमेडिसिन (एलसीएसबी), लक्ज़मबर्ग विश्वविद्यालय के जॉर्ज गोंकाल्वेस और अध्ययन के संबंधित लेखक ने कहा।
गोनक्लेव्स ने कहा, जब आलिंद फिब्रिलेशन के करीब पहुंचता है, तो संभावना तब तक बढ़ जाती है जब तक कि यह एक विशिष्ट सीमा को पार नहीं कर लेता, जिससे प्रारंभिक चेतावनी मिलती है।
शोधकर्ताओं ने कहा, कम कम्प्यूटेशनल लागत होने के कारण, एआई-मॉडल "पहनने योग्य प्रौद्योगिकियों में एकीकरण के लिए आदर्श है"।
एलसीएसबी शोधकर्ता, अध्ययन लेखक आर्थर मोंटानारी ने कहा, "इन उपकरणों का उपयोग मरीजों द्वारा दैनिक आधार पर किया जा सकता है, इसलिए हमारे परिणाम आरामदायक पहनने योग्य उपकरणों से वास्तविक समय की निगरानी और प्रारंभिक चेतावनियों के विकास की संभावनाएं खोलते हैं।"
