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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हार्ट अटैक के खतरे की भविष्यवाणी करेगा

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हार्ट अटैक के खतरे की भविष्यवाणी करेगा (Artificial intelligence will predict the risk of heart attack)

इस अध्ययन के लिए, 20,000 से अधिक व्यक्तियों का डेटा एकत्र किया गया था और इसने आशाजनक परिणाम दिखाए। ब्रिगहैम और हार्वर्ड मेडिकल स्कूल में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (Artificial Intelligence) इन मेडिसिन (एआईएम) कार्यक्रम के निदेशक, ह्यूगो एर्ट्स के संवाददाता ने कहा, कोरोनरी धमनी कैल्शियम की जानकारी लगभग हर उस मरीज के लिए उपलब्ध हो सकती है, जिसे चेस्ट सीटी स्कैन करवाया जाता है, लेकिन इसे केवल इसलिए निर्धारित नहीं किया जाता है क्योंकि हर मरीज के लिए ऐसा करने में बहुत अधिक समय लगता है। हमने एक एल्गोरिथ्म विकसित किया है जो  पहचान कर सकता है। एक स्वचालित तरीके से जोखिम वाले व्यक्ति।

अपने सहयोगियों के साथ, प्रमुख लेखक रोमन ज़ेलेज़निक, एमएससी, एआईएम में एक डेटा वैज्ञानिक ने कोरोनरी कैल्शियम को स्कोर करके हृदय संबंधी घटनाओं की स्वचालित रूप से और सटीक भविष्यवाणी करने के लिए गहरी सीखने की प्रणाली विकसित की। हालाँकि यह उपकरण वर्तमान में केवल अनुसंधान उद्देश्यों के लिए उपयोग किया जाता है, जांचकर्ताओं ने इसे खुला स्रोत बना दिया है और किसी को भी उपयोग करने के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है।

ज़ेलेज़निक ने कहा कि गहरी शिक्षा प्रणाली बहुत कुछ करती है जो एक मानव कैल्शियम की मात्रा निर्धारित करने के लिए करता है।

फ्रैमिंघम हार्ट स्टडी (एफएचएस) के डेटा का उपयोग करके, एक दीर्घकालिक स्पर्शोन्मुख सामुदायिक काउहोट अध्ययन, टीम ने गहन शिक्षण प्रणाली को प्रशिक्षित किया। इसके अलावा, गहरी सीखने की प्रणाली को तब तीन अन्य अध्ययन केंद्रों पर लागू किया गया था, जिनमें फेफड़े के कैंसर की जांच करने वाले सीटी (एनएलएसटी: नेशनल लंग स्क्रीनिंग ट्रायल) वाले भारी धूम्रपान करने वाले मरीज शामिल हैं, स्थिर सीने में दर्द वाले रोगियों में कार्डिएक सीटी (PROMISE: प्रोग्रेसिव मल्टिसेटर इमेजिंग अध्ययन) सीने में दर्द), और कार्डियक सीटी (ROMICAT-II: रूल आउट मायोकार्डियल इन्फ्रक्शन) जिसका उपयोग कंप्यूटर असिस्टेड टोमोग्राफी ट्रायल द्वारा किया जाता है, जिसमें सीने में तेज दर्द होता है।

FHS, PROMISE और ROMICAT में सीटी इमेजिंग के प्रमुख अन्वेषक, MGH में CIRC के निदेशक, Udo हॉफमैन, एमडी, ने कहा कि इस अध्ययन का एक अनूठा पहलू तीन राष्ट्रीय हृदय, फेफड़े और रक्त संस्थान द्वारा वित्त पोषित उच्च का समावेश है। -क्वालिटी इमेज और रिजल्ट ट्रायल जो क्लिनिकल सेटिंग्स में इन परिणामों की सामान्यीकरण क्षमता को मजबूत करते हैं।

गहरी सीखने की प्रणाली से प्राप्त स्वचालित कैल्शियम स्कोर मानव विशेषज्ञों से मैनुअल कैल्शियम स्कोर के साथ अत्यधिक संबंधित है। स्वचालित स्कोर ने दिल के दौरे जैसी बड़ी प्रतिकूल हृदय घटना के जोखिम की भी स्वतंत्र रूप से भविष्यवाणी की।

वर्तमान दिशानिर्देशों में, कोरोनरी धमनी कैल्शियम स्कोर एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है जिसे दिल के दौरे को रोकने के लिए एक स्टेटिन लेना चाहिए।

अध्ययन के सह-लेखक, माइकल लू, एमडी, एमपीएच, एमजीएच के कार्डियोवास्कुलर इमेजिंग रिसर्च सेंटर में कृत्रिम बुद्धि के निदेशक ने कहा, “यह हमारे लिए एआई का उपयोग करके इन छाती सीटी से अतिरिक्त मूल्य प्राप्त करने का एक अवसर है। कोरोनरी धमनी कैल्शियम स्कोर रोगियों और चिकित्सकों को सूचित करने में मदद कर सकता है, स्टैटिन लेने के बारे में व्यक्तिगत निर्णय। क्लीनिकल  ​​दृष्टिकोण से, हमारा दीर्घकालिक लक्ष्य। इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड में इस गहन शिक्षण प्रणाली को लागू करना, उच्च जोखिम वाले रोगियों की स्वचालित रूप से पहचान करना है। “

स्रोत: मेडिंडिया (Artificial Intelligence)

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