नई मशीन एल्गोरिदम नियमित बोन स्कैन से हृदय और फ्रैक्चर के जोखिम की कर सकती है पहचान

Australian ऑस्ट्रेलियाई : कनाडाई शोधकर्ताओं ने एक अत्याधुनिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विकसित किया है जो नियमित बोन डेंसिटी स्कैन का उपयोग करके हृदय रोग और फ्रैक्चर के जोखिम की तेजी से पहचान करने में सक्षम है।

ऑस्ट्रेलिया के एडिथ कोवान विश्वविद्यालय (ईसीयू) के शोधकर्ताओं द्वारा कनाडा के मैनिटोबा विश्वविद्यालय के साथ मिलकर विकसित किया गया यह नवाचार नियमित ऑस्टियोपोरोसिस जांच के दौरान अधिक व्यापक और पहले निदान का मार्ग प्रशस्त कर सकता है, जिससे लाखों वृद्धों के लिए परिणाम बेहतर हो सकते हैं, सिन्हुआ समाचार एजेंसी ने बताया।स्वचालित प्रणाली वर्टेब्रल फ्रैक्चर असेसमेंट (वीएफए) छवियों का विश्लेषण करके एब्डॉमिनल एओर्टिक कैल्सीफिकेशन (एएसी) का पता लगाती है - जो दिल के दौरे, स्ट्रोक और गिरने से जुड़ा एक प्रमुख मार्कर है।

पारंपरिक रूप से, एएसी का आकलन करने के लिए प्रशिक्षित विशेषज्ञ द्वारा प्रति छवि लगभग पांच से छह मिनट की आवश्यकता होती है। नया एल्गोरिदम हजारों छवियों के लिए उस समय को एक मिनट से भी कम कर देता है, जिससे बड़े पैमाने पर स्क्रीनिंग कहीं अधिक कुशल हो जाती है, ऐसा कहा गया।

ECU की शोध फेलो कैसंड्रा स्मिथ ने कहा कि नियमित अस्थि स्कैन से गुजरने वाली लगभग 58 प्रतिशत वृद्ध महिलाओं में AAC का मध्यम से उच्च स्तर दिखा, उनमें से कई को हृदय संबंधी जोखिम के बारे में पता नहीं था।स्मिथ ने कहा, "महिलाओं को हृदय रोग के लिए कम जांच और कम उपचार के रूप में पहचाना जाता है।"स्मिथ ने कहा, "जिन लोगों में AAC होता है, उनमें कोई लक्षण नहीं दिखते हैं और AAC के लिए विशिष्ट जांच किए बिना, यह निदान अक्सर अनदेखा हो जाता है। अस्थि घनत्व स्कैन के दौरान इस एल्गोरिदम को लागू करने से महिलाओं में निदान की संभावना बहुत बेहतर होती है।"

ECU के मार्क सिम द्वारा किए गए आगे के शोध से पता चला कि AAC न केवल हृदय संबंधी जोखिम का संकेतक है, बल्कि गिरने और फ्रैक्चर का एक मजबूत भविष्यवक्ता भी है। वास्तव में, AAC ने अस्थि खनिज घनत्व और पिछले गिरने के इतिहास जैसे पारंपरिक गिरने के जोखिम कारकों को पीछे छोड़ दिया।सिम ने कहा, "आपकी धमनियों में कैल्सीफिकेशन जितना अधिक होगा, गिरने और फ्रैक्चर का जोखिम उतना ही अधिक होगा।" उन्होंने कहा कि चिकित्सक आमतौर पर गिरने के आकलन में संवहनी स्वास्थ्य को नजरअंदाज कर देते हैं, और यह एल्गोरिदम इसे बदल देता है।

"हमारे विश्लेषण से पता चला कि एएसी गिरने के जोखिमों में बहुत मजबूत योगदानकर्ता था और वास्तव में अन्य कारकों की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण था जिन्हें चिकित्सकीय रूप से गिरने के जोखिम कारकों के रूप में पहचाना जाता है।"

सिम ने कहा कि नई मशीन एल्गोरिदम, जब अस्थि घनत्व स्कैन पर लागू होती है, तो चिकित्सकों को रोगियों के संवहनी स्वास्थ्य के बारे में अधिक जानकारी दे सकती है, जो गिरने और फ्रैक्चर के लिए एक कम पहचाना जाने वाला जोखिम कारक है।