दिल का दौरा, भविष्यवाणी और रोकथाम रेटिना वाहिकाओं और कृत्रिम बुद्धि के लिए धन्यवाद
रेटिनल वाहिकाएं दिल के दौरे के जोखिम का अनुमान लगाने में मदद कर सकती हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आधारित स्क्रीनिंग सिस्टम का परीक्षण किया गया
आंख को देखो और दिल को देखो। वैज्ञानिकों ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रणाली विकसित की है जो नेत्र रोग विशेषज्ञ या ऑप्टिशियन की सामान्य यात्रा के दौरान लिए गए स्कैन का विश्लेषण कर सकती है और दिल के दौरे के उच्च जोखिम वाले रोगियों की पहचान कर सकती है।
रेटिनल वाहिकाओं और दिल के दौरे की संभावना: लीड्स विश्वविद्यालय का अध्ययन
कोई जादू नहीं: शोधकर्ताओं ने महसूस किया कि रेटिना की छोटी रक्त वाहिकाओं में परिवर्तन एक व्यापक संवहनी विकार का संकेत है, जिसमें हृदय की समस्याएं भी शामिल हैं।
यूनिवर्सिटी ऑफ लीड्स (यूके) द्वारा किए गए शोध में, 'डीप लर्निंग' नामक एल्गोरिदम के एक जटिल सेट का उपयोग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम को 'प्रशिक्षित' करने के लिए किया गया था ताकि रेटिनल स्कैन को स्वचालित रूप से पढ़ा जा सके और उन लोगों की पहचान की जा सके, जो अगले वर्ष में हो सकते हैं। दिल का दौरा पड़ा है।
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सटीकता: 70/80%
वैज्ञानिक पत्रिका नेचर मशीन इंटेलिजेंस के एक लेख में, शोधकर्ताओं ने बताया कि एआई सिस्टम 70 से 80 प्रतिशत सटीकता प्राप्त करता है।
रेटिनल स्कैन के विश्लेषण में डीप लर्निंग का उपयोग हृदय रोग के शुरुआती लक्षणों की जांच करने के तरीके को बदल सकता है।
प्रोफेसर एलेक्स फ्रेंगी, जो धारण करते हैं कुर्सी लीड्स विश्वविद्यालय में कम्प्यूटेशनल मेडिसिन के और एलन ट्यूरिंग इंस्टीट्यूट में एक ट्यूरिंग फेलो हैं, उन्होंने अध्ययन का पर्यवेक्षण किया और नोट किया: 'हृदय संबंधी विकार, जिनमें दिल का दौरा शामिल है, दुनिया भर में शुरुआती मौत का प्रमुख कारण है और यूके में दूसरा सबसे बड़ा हत्यारा है।
यह नई तकनीक क्रांतिकारी साबित हो सकती है क्योंकि रेटिनल स्कैन सस्ते होते हैं और नियमित रूप से कई नेत्र प्रथाओं में किए जाते हैं।
एक स्वचालित परिणाम के रूप में, जिन रोगियों के बीमार पड़ने का खतरा होता है उन्हें हृदय संबंधी समस्याओं के विशेषज्ञों के पास भेजा जाता है। इसके अलावा, हृदय रोग के शुरुआती लक्षणों की प्रगति का पता लगाने के लिए भी स्कैन का उपयोग किया जा सकता है।
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दिल के दौरे को रोकने के उद्देश्य से ओकुलर रेटिना का अध्ययन करना
दुनिया भर के वैज्ञानिकों ने लीड्स अध्ययन में सहयोग किया, जबकि यूके बायोबैंक ने डेटा प्रदान किया।
ब्रिटिश शोधकर्ताओं में से एक, क्रिस गेल ने कहा कि इस एआई टूल के साथ 'हम पहले किसी भी कार्डियोवैस्कुलर विकारों के लिए निवारक उपचार शुरू कर सकते हैं'।
गहन शिक्षण प्रक्रिया के दौरान, एआई प्रणाली ने पांच हजार से अधिक लोगों के रेटिनल और हार्ट स्कैन का विश्लेषण किया और रेटिनल पैथोलॉजी और रोगियों के हृदय में परिवर्तन के बीच संबंध की पहचान की।
वही एआई सिस्टम, लेखक समझाते हैं, रेटिनल स्कैन से बाएं वेंट्रिकल के आकार और पंपिंग दक्षता की गणना कर सकते हैं, दिल के चार कक्षों में से एक।
एक बढ़े हुए वेंट्रिकल को हृदय रोग के बढ़ते जोखिम से जोड़ा जाता है।
इस डेटा के साथ उम्र और लिंग सहित अन्य रोगी विशेषताओं तक विस्तारित होने के साथ, एआई सिस्टम अगले 12 महीनों में दिल के दौरे के जोखिम के बारे में भविष्यवाणी करने में सक्षम है।
आम तौर पर एक रोगी के बाएं वेंट्रिकल पंपिंग की सीमा और पर्याप्तता एकोकार्डियोग्राफी या दिल की चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग द्वारा प्राप्त की जाती है।
हालाँकि, ये नैदानिक तकनीकें महंगी या अनुपलब्ध हो सकती हैं।
रोधगलन, रेटिना वाहिकाओं और संवहनी स्थिति
लीड्स शोध पर टिप्पणी करते हुए, मिलान में मोनज़िनो कार्डियोलॉजी संस्थान में अतालता विज्ञान विभाग के निदेशक प्रोफेसर क्लाउडियो टोंडो कहते हैं कि यह कोई नई बात नहीं है।
"कम से कम यह नहीं है कि रेटिनल स्तर पर रक्त वाहिकाओं की स्थिति का आकलन संवहनी विकृति की उपस्थिति या कम से कम संभावना है कि व्यक्ति को कार्डियोपैथी और / या वास्कुलोपैथी विकसित करने के जोखिम पर विचार किया जा सकता है"।
वह समझाता है: 'रेटिनल वाहिकाओं का वास्तविक समय में मूल्यांकन किया जा सकता है और किसी विषय की संवहनी स्थिति का संकेत दे सकता है।
लीड्स का यह अध्ययन इस बात का एक और प्रदर्शन है कि कैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चिकित्सकों को निवारक कार्यों में सुधार करने और चिकित्सीय रणनीतियों की आशा करने के साथ-साथ बड़े पैमाने पर कार्डियोवास्कुलर प्रोफिलैक्सिस उपायों को लागू करने में मदद कर सकता है।
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एआई अच्छा है, लेकिन डॉक्टर की व्याख्या की जरूरत है
प्रोफेसर टोंडो एक चेतावनी जारी करते हैं: 'हालांकि, सावधान रहें, क्योंकि रेटिनल जहाजों में कार्डियक कोरोनरी जहाजों के समान रचनात्मक संगठन नहीं होता है, इसलिए रेटिनल जहाजों के विश्लेषण से प्राप्त डेटा को अन्य नैदानिक चर, जैसे परिचितता, जीवनशैली के साथ एकीकृत किया जाना चाहिए। , और आहार एक प्रभावी रोकथाम एल्गोरिथम बनाने के लिए।
इसके अलावा, उन रोगियों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एल्गोरिदम का परीक्षण करना दिलचस्प होगा, जिनके पास पहले से ही कार्डियोवैस्कुलर घटना है और देखें कि क्या यह कार्डियोवैस्कुलर जोखिम का पर्याप्त संकेत देगा।
निष्कर्ष में एक चेतावनी शामिल है: 'कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अनुप्रयोग चिकित्सा में और हृदय संबंधी क्षेत्र में भी अधिक से अधिक 'नियमित' हो जाएगा, लेकिन व्याख्या को क्षेत्र के विशेषज्ञों, यानी डॉक्टरों पर छोड़ देना चाहिए, न कि इंजीनियरों और / या कंप्यूटर वैज्ञानिक '।
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