अध्ययन: एआई उपकरणों का उपयोग करके 5 प्रकार की हृदय विफलता के जोखिम की भविष्यवाणी की

लंदन: भारतीय मूल के एक शोधकर्ता के नेतृत्व में एक नए अध्ययन के अनुसार, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) उपकरणों का उपयोग करके व्यक्तिगत रोगियों के लिए भविष्य के जोखिम की भविष्यवाणी करने के लिए संभावित रूप से इस्तेमाल किए जा सकने वाले दिल की विफलता के पांच उपप्रकारों की पहचान की गई है।

दिल की विफलता एक छतरी शब्द है जब हृदय शरीर के चारों ओर रक्त को ठीक से पंप करने में असमर्थ होता है। दिल की विफलता को वर्गीकृत करने के वर्तमान तरीके सटीक भविष्यवाणी नहीं करते हैं कि रोग की प्रगति की संभावना कैसे है।

अध्ययन के लिए, लैंसेट डिजिटल हेल्थ में प्रकाशित, यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन के शोधकर्ताओं ने 30 वर्ष या उससे अधिक आयु के 300,000 से अधिक लोगों से विस्तृत अज्ञात रोगी डेटा को देखा, जिन्हें 20 वर्षों की अवधि में ब्रिटेन में दिल की विफलता का निदान किया गया था।

कई मशीन लर्निंग विधियों का उपयोग करते हुए, उन्होंने पांच उपप्रकारों की पहचान की: शुरुआती शुरुआत, देर से शुरुआत, अलिंद फिब्रिलेशन संबंधित (अलिंद फिब्रिलेशन एक ऐसी स्थिति है जो अनियमित हृदय ताल पैदा करती है), चयापचय (मोटापे से जुड़ा हुआ है लेकिन हृदय रोग की कम दर के साथ), और कार्डियोमेटाबोलिक (मोटापा और हृदय रोग से जुड़ा हुआ)।

शोधकर्ताओं ने निदान के बाद वर्ष में रोगियों के मरने के जोखिम में उपप्रकारों के बीच अंतर पाया। एक वर्ष में सर्व-कारण मृत्यु दर जोखिम थे: प्रारंभिक शुरुआत (20 प्रतिशत), देर से शुरुआत (46 प्रतिशत), एट्रियल फाइब्रिलेशन संबंधित (61 प्रतिशत), चयापचय (11 प्रतिशत), और कार्डियोमेटाबोलिक (37 प्रतिशत) .

टीम ने एक ऐप भी विकसित किया है जिसका उपयोग चिकित्सक संभावित रूप से यह निर्धारित करने के लिए कर सकते हैं कि दिल की विफलता वाले व्यक्ति का कौन सा उपप्रकार है, जो संभावित रूप से भविष्य के जोखिम की भविष्यवाणी में सुधार कर सकता है और रोगियों के साथ चर्चा को सूचित कर सकता है।

"हमने बीमारी के संभावित पाठ्यक्रम को बेहतर ढंग से समझने और रोगियों को इसके बारे में बताने के उद्देश्य से दिल की विफलता को वर्गीकृत करने के तरीके में सुधार करने की मांग की। वर्तमान में, बीमारी कैसे बढ़ती है, व्यक्तिगत रोगियों के लिए भविष्यवाणी करना कठिन है। कुछ लोग कई वर्षों तक स्थिर रहेंगे। , जबकि अन्य जल्दी खराब हो जाते हैं," यूसीएल के स्वास्थ्य सूचना विज्ञान संस्थान के प्रमुख लेखक प्रोफेसर अमिताभ बनर्जी ने कहा।

"दिल की विफलता के प्रकारों के बीच बेहतर अंतर भी अधिक लक्षित उपचारों का कारण बन सकता है और हमें संभावित उपचारों के बारे में अलग तरीके से सोचने में मदद कर सकता है। इस नए अध्ययन में, हमने कई मशीन सीखने के तरीकों और कई डेटासेट का उपयोग करके पांच मजबूत उपप्रकारों की पहचान की," उन्होंने कहा। जोड़ा गया।

अगला कदम, बनर्जी ने कहा, यह देखना है कि क्या दिल की विफलता को वर्गीकृत करने का यह तरीका मरीजों के लिए व्यावहारिक अंतर ला सकता है - क्या यह जोखिम की भविष्यवाणी में सुधार करता है और चिकित्सकों द्वारा प्रदान की जाने वाली सूचना की गुणवत्ता, और क्या यह रोगियों के उपचार को बदलता है।

उन्होंने कहा, "हमें यह भी जानने की जरूरत है कि क्या यह लागत प्रभावी होगा। हमने जो ऐप डिजाइन किया है, उसका नैदानिक परीक्षण या आगे के शोध में मूल्यांकन करने की जरूरत है, लेकिन नियमित देखभाल में मदद कर सकता है।"