हार्ट अटैक सर्वाइवर्स की मृत्यु दर की भविष्यवाणी करने के लिए एआई मॉडल

जनता से रिश्ता वेबडेस्क। दिल्ली के जीबी पंत अस्पताल और हार्वर्ड मेडिकल स्कूल के कार्डियोलॉजिस्ट के सहयोग से इंद्रप्रस्थ इंस्टीट्यूट ऑफ इंफॉर्मेशन टेक्नोलॉजी (IIIT) -दिल्ली द्वारा विकसित एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता या मशीन-लर्निंग मॉडल, इसे बदलने का वादा करता है।

मॉडल, जो ऑनलाइन उपलब्ध है, को आईआईआईटी-दिल्ली की डॉ अनुभा गुप्ता द्वारा विकसित किया गया है। यह एक मरीज की 31 प्रमुख विशेषताओं का विश्लेषण करके दिल का दौरा पड़ने के 30 दिनों के भीतर सर्व-मृत्यु दर के जोखिम का अनुमान लगा सकता है।

इनमें उम्र, लिंग, हृदय रोग का पारिवारिक इतिहास, उपचार का इतिहास, अस्पताल पहुंचने में लगने वाला समय और एंजियोप्लास्टी करने में लगने वाला समय शामिल है।

जी बी पंत अस्पताल में कार्डियोलॉजी के प्रोफेसर डॉ मोहित गुप्ता, जो परियोजना के प्रमुख अन्वेषक थे, ने टीओआई को बताया कि मृत्यु दर का अनुमान लगाने के लिए वर्तमान में इस्तेमाल किए जाने वाले मॉडल ज्यादातर पश्चिमी आबादी में मान्य हैं।

"यह पहली बार एक एल्गोरिदम या मॉडल है जो भारतीय आबादी के लिए अद्वितीय जोखिम कारकों की पहचान करता है, उदाहरण के लिए देरी से प्रस्तुति और एंजियोप्लास्टी की कमी, विकसित की गई है," उन्होंने कहा। उन्होंने कहा कि मॉडल की सटीकता को मान्य करने के लिए किए गए अध्ययन के परिणाम इंटरनेशनल जर्नल ऑफ कार्डियोलॉजी में प्रकाशित किए गए हैं।

डॉ गुप्ता ने कहा कि जी बी पंत एक रजिस्ट्री चला रहे हैं जो उत्तर भारत के सभी दिल के दौरे के रोगियों के डेटा को जोड़ती है। STEMI मामलों में मृत्यु दर की भविष्यवाणी करने के लिए मॉडल को रजिस्ट्री से 3,191 STEMI रोगियों के डेटा का उपयोग करके विकसित किया गया था।

"30 दिनों में, मृत्यु दर 7.7% थी। सत्यापन डेटासेट पर, मशीन लर्निंग मॉडल 85% से अधिक मामलों में सभी कारणों से मृत्यु की संभावना को सही ढंग से उठा सकता है, "डॉ गुप्ता ने कहा।

फोर्टिस एस्कॉर्ट्स हार्ट इंस्टीट्यूट के चेयरमैन डॉ अशोक सेठ ने कहा कि यह अध्ययन एक मील का पत्थर था। "विकसित देशों में एसटीईएमआई मामलों में अस्पताल में मृत्यु दर 4-5% के करीब पहुंच रही है। आईआईआईटी-दिल्ली और जीबी पंत अस्पताल द्वारा विकसित मॉडल भारत में भी मृत्यु दर को कम करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण के रूप में काम कर सकता है। यह रोगियों के जोखिम स्कोर के आधार पर एसटीईएमआई के मामलों की जांच करने और हस्तक्षेप, चिकित्सा चिकित्सा या एंजियोप्लास्टी को प्राथमिकता देने में मदद कर सकता है।

TIMI (मायोकार्डिअल इन्फ्रक्शन में थ्रोम्बोलिसिस) और GRACE (एक्यूट कोरोनरी इवेंट्स की ग्लोबल रजिस्ट्री) स्कोर, भारत में STEMI मामलों में जोखिम स्तरीकरण के लिए वर्तमान में उपयोग किए जाने वाले दो सबसे लोकप्रिय मॉडल विकसित और विदेशों में मान्य किए गए थे। "भारत में, एसटीईएमआई मामलों में सभी कारणों से मृत्यु दर का एक प्रमुख कारक अस्पताल में भर्ती होने में देरी है। साथ ही, कई परिधीय अस्पतालों में एंजियोप्लास्टी की सुविधा उपलब्ध नहीं है। इसलिए, वे केवल चिकित्सा उपचार देते हैं और रोगी को रेफर करते हैं। इन सभी कारकों को विदेशों में विकसित मॉडलों में उतनी मजबूती से नहीं माना जाता है। स्वदेशी मॉडल स्थानीय कारकों को ध्यान में रखता है, "डॉक्टरों का कहना है