अमेरिकी शोधकर्ताओं ने एक नया आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मॉडल विकसित किया है जो अचानक हृदय की मृत्यु के उच्च जोखिम वाले रोगियों की पहचान करने में वर्तमान नैदानिक दिशानिर्देशों को बेहतर बनाता है।
एआई प्रणाली, जिसे वेंट्रिकुलर अतालता जोखिम स्तरीकरण (MAARs) के लिए मल्टीमॉडल एआई के रूप में जाना जाता है, कार्डियस एमआरआई छवियों को एकीकृत करता है, जो कि छिपे हुए चेतावनी संकेतों का पता लगाने के लिए रोगी स्वास्थ्य रिकॉर्ड की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ एक विस्तृत श्रृंखला के साथ एकीकृत करता है, कार्डियोवस्कुलर जोखिम भविष्यवाणी में एक नए स्तर की पेशकश करता है, शिन्हुआ समाचार एजेंसी ने बताया।
नेचर कार्डियोवस्कुलर रिसर्च जर्नल में प्रकाशित अध्ययन, हाइपरट्रॉफिक कार्डियोमायोपैथी पर केंद्रित – सबसे आम विरासत में मिली हृदय की स्थिति में से एक और युवा लोगों में अचानक हृदय की मृत्यु का एक प्रमुख कारण।
जॉन्स हॉपकिंस विश्वविद्यालय में कार्डियोलॉजी में एआई का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित करते हुए, एक शोधकर्ता ने कहा, “वर्तमान में हमारे पास उनके जीवन के प्रमुख मरीज हैं क्योंकि वे संरक्षित हैं और अन्य जो अपने जीवन के बाकी हिस्सों के लिए डिफिब्रिलेटर के साथ काम कर रहे हैं, बिना किसी लाभ के,” जॉन्स हॉपकिंस विश्वविद्यालय में कार्डियोलॉजी में एआई का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित करने वाले वरिष्ठ लेखक नतालिया ट्रेनोवा ने कहा।
“हमारे पास बहुत अधिक सटीकता के साथ भविष्यवाणी करने की क्षमता है कि क्या एक मरीज अचानक हृदय की मृत्यु के लिए बहुत अधिक जोखिम में है या नहीं,” ट्रेनोवा ने कहा।
अमेरिका और यूरोप में उपयोग किए जाने वाले नैदानिक दिशानिर्देशों में वर्तमान में जोखिम वाले रोगियों की पहचान करने में केवल 50 प्रतिशत की अनुमानित सटीकता है।
इसके विपरीत, MAARS मॉडल ने 89 प्रतिशत की समग्र सटीकता का प्रदर्शन किया, और 40 से 60 वर्ष की आयु के रोगियों के लिए 93 प्रतिशत – सबसे बड़े जोखिम में समूह।
एआई मॉडल दिल के निशान के पैटर्न के लिए विपरीत-संवर्धित एमआरआई स्कैन का विश्लेषण करता है-कुछ ऐसा जो चिकित्सकों को पारंपरिक रूप से व्याख्या करना मुश्किल पाया गया है। इस पहले से किए गए डेटा के लिए गहरी सीखने को लागू करके, मॉडल अचानक हृदय की मृत्यु के प्रमुख भविष्यवाणियों की पहचान करता है।
“हमारे अध्ययन से पता चलता है कि एआई मॉडल हमारे वर्तमान एल्गोरिदम की तुलना में उच्चतम जोखिम में उन लोगों की भविष्यवाणी करने की हमारी क्षमता को बढ़ाता है और इस तरह नैदानिक देखभाल को बदलने की शक्ति है,” जॉन्स हॉपकिंस कार्डियोलॉजिस्ट के सह-लेखक जोनाथन क्रिसपिन ने कहा।
टीम ने अधिक रोगियों पर नए मॉडल का परीक्षण करने और अन्य प्रकार के हृदय रोगों के साथ उपयोग करने के लिए नए एल्गोरिथ्म का विस्तार करने की योजना बनाई है, जिसमें कार्डियक सारकॉइडोसिस और अतालता सही वेंट्रिकुलर कार्डियोमायोपैथी शामिल हैं।
