हॉपकिंस के शोधकर्ताओं ने कार्डियक अरेस्ट की भविष्यवाणी के लिए एआई तकनीक विकसित की

जॉन्स हॉपकिन्स विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक नई कृत्रिम-खुफिया-आधारित तकनीक कथित तौर पर भविष्यवाणी कर सकती है कि क्या और कब एक मरीज की हृदय गति रुकने से मृत्यु हो सकती है। विश्वविद्यालय के अनुसार, रोगग्रस्त रोगियों के दिल और रोगी पृष्ठभूमि की कच्ची छवियों पर प्रशिक्षित तकनीक डॉक्टर की भविष्यवाणियों में सुधार करती है और संभावित रूप से नैदानिक ​​​​निर्णय लेने में क्रांतिकारी बदलाव ला सकती है और अचानक और घातक हृदय अतालता वाले रोगियों के जीवित रहने की संभावना को बढ़ा सकती है।

शोधकर्ताओं ने नेचर कार्डियोवास्कुलर रिसर्च में प्रकाशित “दिल में स्कारिंग के गहन शिक्षण विश्लेषण का उपयोग करके अतालता अचानक मृत्यु उत्तरजीविता भविष्यवाणी” नामक एक पेपर में अपने निष्कर्षों का दस्तावेजीकरण किया।

यूनिवर्सिटी प्रेस स्टेटमेंट में पेपर के वरिष्ठ लेखक नतालिया ट्रायनोवा ने कहा, “अतालता के कारण अचानक हृदय की मृत्यु दुनिया भर में होने वाली सभी मौतों का 20% है और हम इस बारे में बहुत कम जानते हैं कि यह क्यों हो रहा है या यह कैसे बताया जाए कि कौन जोखिम में है।” . ट्रायनोया विश्वविद्यालय में बायोमेडिकल इंजीनियरिंग और मेडिसिन के प्रोफेसर हैं।

“ऐसे मरीज हैं जिन्हें अचानक हृदय की मृत्यु का कम जोखिम हो सकता है, उन्हें डिफाइब्रिलेटर की आवश्यकता हो सकती है, जिनकी उन्हें आवश्यकता नहीं हो सकती है और फिर उच्च जोखिम वाले रोगी होते हैं जिन्हें उपचार की आवश्यकता नहीं होती है और वे अपने जीवन के प्रमुख समय में मर सकते हैं। हमारा एल्गोरिदम क्या कर सकता है यह निर्धारित करता है कि हृदय की मृत्यु के लिए जोखिम में कौन है और यह कब होगा, डॉक्टरों को यह तय करने की इजाजत देता है कि क्या किया जाना चाहिए, “ट्रायनोया ने समझाया।

अनुसंधान दल ने हृदय रोग से पीड़ित प्रत्येक रोगी के लिए व्यक्तिगत रूप से उत्तरजीविता मूल्यांकन का निर्माण करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया। ये आकलन कथित तौर पर 10 वर्षों में अचानक हृदय की मृत्यु की संभावना का अनुमान लगा सकते हैं, और तब भी जब ऐसा होने की सबसे अधिक संभावना है।

दिल की बीमारी के कारण होने वाले कार्डियक स्कारिंग के संकेत के रूप में डीप लर्निंग टेक्नोलॉजी को सर्वाइवल स्टडी ऑफ कार्डिएक एरिथिमिया रिस्क (SSCAR) नाम दिया गया, जिसके परिणामस्वरूप अक्सर अतालता होती है। शोधकर्ताओं ने जॉन्स हॉपकिन्स अस्पताल में सैकड़ों वास्तविक रोगियों (कार्डियक स्कारिंग के साथ) से विपरीत-संवर्धित हृदय छवियों का उपयोग किया ताकि एल्गोरिदम को नग्न आंखों से दिखाई न देने वाले पैटर्न और रिश्तों का पता लगाया जा सके।

विश्वविद्यालय के अनुसार, वर्तमान नैदानिक ​​​​हृदय छवि विश्लेषण मात्रा और द्रव्यमान जैसे केवल साधारण निशान सुविधाओं को निकालता है। इसका मतलब यह है कि वे गंभीर रूप से कम उपयोग करते हैं जो नए एल्गोरिदम ने महत्वपूर्ण डेटा के रूप में प्रदर्शित किया है।

शोधकर्ताओं ने 10 साल के मानक डेटा से सीखने के लिए एक दूसरे तंत्रिका नेटवर्क को भी प्रशिक्षित किया जिसमें रोगी की उम्र, वजन, नस्ल और नुस्खे दवा के उपयोग जैसे 22 कारक शामिल थे।

विश्वविद्यालय की रिपोर्ट है कि एल्गोरिदम की भविष्यवाणियां डॉक्टरों की तुलना में हर उपाय पर काफी अधिक सटीक थीं और उन्हें संयुक्त राज्य भर में 60 स्वास्थ्य केंद्रों से एक अलग और स्वतंत्र रोगी समूह के साथ परीक्षणों में मान्य किया गया था।

ट्रायनोया के अनुसार, इस गहन-सीखने की अवधारणा को चिकित्सा के अन्य क्षेत्रों के लिए विकसित किया जा सकता है जो दृश्य निदान पर निर्भर करते हैं।