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न्यूयॉर्क (एएनआई): एक नए अध्ययन के मुताबिक, वैज्ञानिक कृत्रिम बुद्धि (एआई) का उपयोग करके अपने डीएनए में जीन को देखकर व्यक्तियों में कार्डियोवैस्कुलर बीमारी की भविष्यवाणी करने में सक्षम हो सकते हैं। एट्रियल फाइब्रिलेशन और दिल की विफलता कार्डियोवैस्कुलर बीमारियों के उदाहरण हैं।
रटगर्स इंस्टीट्यूट फॉर हेल्थ, हेल्थ केयर पॉलिसी एंड के कोर फैकल्टी सदस्य जीशान अहमद ने कहा, "हमारे मॉडल के सफल निष्पादन के साथ, हमने दौड़, लिंग और उम्र जैसे जनसांख्यिकीय चर से जुड़े अत्यधिक महत्वपूर्ण हृदय रोग जीनों के जुड़ाव की भविष्यवाणी की।" एजिंग रिसर्च (आईएफएच) और जीनोमिक्स में प्रकाशित अध्ययन के प्रमुख लेखक।
विश्व स्वास्थ्य संगठन के अनुसार, हृदय रोग विश्व स्तर पर मृत्यु का प्रमुख कारण है, फिर भी यह अनुमान लगाया गया है कि 75 प्रतिशत से अधिक समय से पहले हृदय रोग को रोका जा सकता है। एट्रियल फाइब्रिलेशन और दिल की विफलता सभी हृदय रोग से होने वाली मौतों में लगभग 45 प्रतिशत का योगदान करती है।
हृदय रोग निदान, रोकथाम और उपचार में महत्वपूर्ण प्रगति के बावजूद, प्रभावित रोगियों में से लगभग आधे विभिन्न कारणों से निदान प्राप्त करने के पांच साल के भीतर मर जाते हैं। आनुवंशिक और पर्यावरणीय कारकों सहित। शोधकर्ताओं ने कहा कि एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग उन जीनों की पहचान करने की हमारी क्षमता को तेज कर सकता है जिनका हृदय रोग के लिए महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है, जिससे निदान और उपचार में सुधार हो सकता है।
IFH के शोधकर्ताओं ने स्वस्थ रोगियों और हृदय रोग से पीड़ित रोगियों का विश्लेषण किया और एट्रियल फाइब्रिलेशन और दिल की विफलता सहित हृदय रोग की सबसे आम अभिव्यक्तियों से जुड़े जीन की जांच करने के लिए AI और मशीन-लर्निंग मॉडल का उपयोग किया।
उन्होंने जीन के एक समूह की पहचान की जो हृदय रोग से महत्वपूर्ण रूप से जुड़े थे। शोधकर्ताओं ने हृदय रोग के आधार पर नस्ल, लिंग और उम्र के कारकों में भी महत्वपूर्ण अंतर पाया। जबकि आयु और लिंग कारक दिल की विफलता से संबंधित हैं, आयु और दौड़ कारक एट्रियल फाइब्रिलेशन से संबंधित हैं। उदाहरण के लिए, जिन रोगियों की जांच की गई, वे जितने पुराने थे, उनमें हृदय रोग होने की संभावना उतनी ही अधिक थी।
रटगर्स रॉबर्ट वुड जॉनसन मेडिकल स्कूल में मेडिसिन विभाग में सहायक प्रोफेसर अहमद ने कहा, "हृदय रोग की समय पर समझ और सटीक उपचार अंततः मृत्यु दर के उच्च जोखिम को कम करके और जीवन की गुणवत्ता में सुधार करके लाखों लोगों को लाभान्वित करेगा।" .
शोधकर्ताओं ने कहा कि भविष्य के शोध में कार्डियोवैस्कुलर बीमारी वाले मरीजों में जीन के पूर्ण सेट का विश्लेषण करके इस दृष्टिकोण का विस्तार करना चाहिए जो कार्डियोवैस्कुलर बीमारी की संवेदनशीलता से जुड़े महत्वपूर्ण बायोमार्कर और जोखिम कारकों को प्रकट कर सकता है। (एएनआई)
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Rani Sahu
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