AI से लीवर रोग का शीघ्र निदान संभव- Study

NEW DELHI नई दिल्ली: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड का उपयोग करके प्रारंभिक चरण के मेटाबॉलिक-एसोसिएटेड स्टेटोटिक लिवर डिजीज (MASLD) का सटीक पता लगा सकता है, शनिवार को एक अध्ययन में पाया गया।MASLD - दुनिया की सबसे आम पुरानी लिवर डिजीज है, जिसका क्लीनिकल बोझ बहुत ज़्यादा है - तब होती है, जब लिवर में वसा का उचित प्रबंधन नहीं किया जाता है। हाल के वर्षों में MASLD का वैश्विक प्रचलन बढ़ रहा है।

यह अक्सर मोटापे, टाइप-2 मधुमेह और असामान्य कोलेस्ट्रॉल के स्तर जैसी अन्य सामान्य बीमारियों से भी जुड़ा होता है।चूंकि यह स्थिति जल्दी ही लिवर रोग के अधिक गंभीर रूपों में बदल सकती है, इसलिए इसका शीघ्र निदान महत्वपूर्ण है। हालाँकि, यह अक्सर बाद के चरणों तक पता नहीं चल पाता है, क्योंकि यह प्रारंभिक चरणों में लक्षणहीन रहता है, जिससे निदान चुनौतीपूर्ण हो जाता है।

अमेरिका के वाशिंगटन विश्वविद्यालय की प्रमुख लेखिका एरियाना स्टुअर्ट ने कहा, "MASLD के मानदंडों को पूरा करने वाले रोगियों का एक महत्वपूर्ण अनुपात बिना निदान के रह जाता है।" "यह चिंताजनक है, क्योंकि प्रारंभिक निदान में देरी से लिवर रोग के उन्नत रूप में विकसित होने की संभावना बढ़ जाती है।" टीम ने अमेरिका में तीन साइटों से इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड में इमेजिंग निष्कर्षों का विश्लेषण करने के लिए एक एआई एल्गोरिदम का उपयोग किया। जबकि 834 मरीज़ MASLD के मानदंडों को पूरा करते थे, केवल 137 के रिकॉर्ड में आधिकारिक MASLD-संबंधित निदान था।

इससे 83 प्रतिशत मरीज़ों का निदान नहीं हो पाया, जबकि उनके इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड में डेटा से पता चलता था कि वे MASLD के मानदंडों को पूरा करते हैं।स्टुअर्ट ने कहा कि अध्ययन "दिखाता है कि कैसे AI पारंपरिक नैदानिक ​​अभ्यास की सीमाओं को संबोधित करने के लिए चिकित्सक के वर्कफ़्लो को पूरक कर सकता है।"अध्ययन को लिवर मीटिंग में प्रस्तुत किया जाएगा, जिसे अमेरिकन एसोसिएशन फॉर द स्टडी ऑफ़ लिवर डिजीज़ द्वारा आयोजित किया जाएगा।पिछले अध्ययनों से पता चला है कि AI का उपयोग लिवर फाइब्रोसिस का पता लगाने और गैर-अल्कोहल फैटी लिवर रोग (NAFLD) का निदान करने के लिए किया जा सकता है। यह फोकल लिवर घावों को अलग करने, हेपेटोसेलुलर कैंसर का निदान करने, क्रोनिक लिवर रोग (CLD) का पूर्वानुमान लगाने और प्रत्यारोपण विज्ञान को सुविधाजनक बनाने में भी मदद कर सकता है।