क्या आपको दिल का दौरा पड़ेगा? नई तकनीक भविष्यवाणी कर सकती है कि क्या और कब



26 अप्रैल, 2022 – COVID-19 से होने वाली मौतों ने हाल ही में अधिक ध्यान आकर्षित किया है, लेकिन हृदय रोग अमेरिका में मृत्यु का प्रमुख कारण बना हुआ है, इस वर्ष 300,000 से अधिक अमेरिकियों की अचानक हृदय गति रुकने से मृत्यु हो जाएगी (जिसे अचानक हृदय की मृत्यु या एससीडी भी कहा जाता है) , जब दिल अचानक काम करना बंद कर देता है। ये घटनाएं अचानक और अक्सर बिना किसी चेतावनी के होती हैं, जिससे भविष्यवाणी करना लगभग असंभव हो जाता है। लेकिन यह बदल सकता है, जॉन्स हॉपकिन्स विश्वविद्यालय में अध्ययन के तहत 3 डी इमेजिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) तकनीक के लिए धन्यवाद। वहां, शोधकर्ता दिल के अधिक सटीक और व्यक्तिगत मॉडल बनाने के लिए काम कर रहे हैं – और न केवल कोई दिल, आपका दिल, अगर आपको हृदय रोग है। जॉन्स हॉपकिन्स के शोध वैज्ञानिक और एआई की क्षमता पर एक नए अध्ययन के पहले लेखक डैन पोपेस्कु कहते हैं, “अभी, एक चिकित्सक केवल यह कह सकता है कि रोगी को अचानक मृत्यु का खतरा है या नहीं।” अचानक कार्डियक अरेस्ट की भविष्यवाणी करने के लिए। “इस नई तकनीक के साथ, आप समय के साथ किसी घटना की संभावना की अधिक सूक्ष्म भविष्यवाणियां कर सकते हैं।” दूसरा तरीका रखो: एआई के साथ, चिकित्सक न केवल यह अनुमान लगाने में सक्षम हो सकते हैं कि किसी को अचानक कार्डियक अरेस्ट का खतरा है, बल्कि यह भी कि ऐसा होने की सबसे अधिक संभावना है। वे आपके दिल की विद्युत “तारों” पर अधिक स्पष्ट और अधिक व्यक्तिगत नज़र का उपयोग करके ऐसा कर सकते हैं। आपका दिल, कंडक्टरआपका दिल केवल एक मेट्रोनोम नहीं है जो हर धड़कन के साथ ऊतकों को रक्त पंप करने की एक स्थिर धारा रखने के लिए जिम्मेदार है। यह एक संवाहक भी है जिसके माध्यम से महत्वपूर्ण ऊर्जा प्रवाहित होती है। हृदय की धड़कन बनाने के लिए, विद्युत आवेग ऊपर से नीचे की ओर प्रवाहित होते हैं। स्वस्थ हृदय कोशिकाएं इस बिजली को निर्बाध रूप से रिले करती हैं। लेकिन सूजन या पिछले दिल के दौरे से क्षतिग्रस्त दिल में, निशान ऊतक ऊर्जा प्रवाह को अवरुद्ध कर देगा। जब एक विद्युत आवेग एक घायल क्षेत्र का सामना करता है, तो संकेत अनिश्चित हो सकता है, सेट ऊपर से नीचे पथ को बाधित कर सकता है और अनियमित दिल की धड़कन पैदा कर सकता है ( अतालता), जो किसी की अचानक हृदय की मृत्यु के खतरे को बढ़ा देती है। 3D में हृदय को देखना आज के परीक्षण हृदय के श्रृंगार में कुछ अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, एमआरआई स्कैन क्षतिग्रस्त क्षेत्रों को प्रकट कर सकता है। पीईटी स्कैन सूजन दिखा सकते हैं। और ईकेजी दिल के विद्युत संकेतों को बीट से बीट तक रिकॉर्ड कर सकते हैं। लेकिन ये सभी प्रौद्योगिकियां केवल एक स्नैपशॉट प्रदान करती हैं, जो एक समय में हृदय स्वास्थ्य को दर्शाती हैं। वे भविष्य की भविष्यवाणी नहीं कर सकते। यही कारण है कि जॉन्स हॉपकिन्स के वैज्ञानिक किसी व्यक्ति के दिल की 3डी डिजिटल प्रतिकृतियां विकसित करने के लिए आगे बढ़ रहे हैं, जिन्हें कम्प्यूटेशनल हार्ट मॉडल के रूप में जाना जाता है। कम्प्यूटेशनल मॉडल कंप्यूटर-सिम्युलेटेड प्रतिकृतियां हैं जो गणित, भौतिकी और कंप्यूटर विज्ञान को जोड़ती हैं। ये मॉडल लंबे समय से आसपास हैं और निर्माण से लेकर अर्थशास्त्र तक कई क्षेत्रों में उपयोग किए जाते हैं। हृदय चिकित्सा में, ये मॉडल डिजिटल “कोशिकाओं” से भरे होते हैं, जो जीवित कोशिकाओं की नकल करते हैं और विभिन्न विद्युत गुणों के साथ प्रोग्राम किए जा सकते हैं, जो निर्भर करता है इस पर कि वे स्वस्थ हैं या रोगग्रस्त हैं। “वर्तमान में उपलब्ध इमेजिंग और परीक्षण (एमआरआई, पीईटी, ईकेजी) स्कारिंग का कुछ प्रतिनिधित्व देते हैं, लेकिन आप इसका अनुवाद नहीं कर सकते कि समय के साथ क्या होने वाला है,” नतालिया ट्रायनोवा, पीएचडी, कहते हैं बायोमेडिकल इंजीनियरिंग के जॉन्स हॉपकिन्स विभाग। “कम्प्यूटेशनल हृदय मॉडल के साथ, हम दिल की एक गतिशील डिजिटल छवि बनाते हैं। हम तब डिजिटल छवि को एक विद्युत उत्तेजना दे सकते हैं और यह आकलन कर सकते हैं कि हृदय कैसे प्रतिक्रिया करने में सक्षम है। तब आप बेहतर अनुमान लगा सकते हैं कि क्या होने वाला है।” कम्प्यूटरीकृत 3डी मॉडल का अर्थ हृदय की स्थितियों के लिए बेहतर, अधिक सटीक उपचार भी है। उदाहरण के लिए, एट्रियल फ़िबिलीशन के रूप में जाना जाने वाला एक प्रकार के अतालता के लिए एक सामान्य उपचार पृथक, या कुछ हृदय ऊतक को जलाना है। पृथक्करण अतालता पैदा करने वाले अनियमित विद्युत आवेगों को रोकता है, लेकिन यह अन्यथा स्वस्थ हृदय कोशिकाओं को भी नुकसान पहुंचा सकता है। एक व्यक्तिगत कम्प्यूटेशनल हृदय मॉडल डॉक्टरों को अधिक सटीक रूप से देखने की अनुमति दे सकता है कि किसी विशिष्ट रोगी के लिए किन क्षेत्रों का इलाज किया जाना चाहिए और क्या नहीं। डीप लर्निंग एआई का उपयोग करना स्वास्थ्य परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए ट्रायनोवा के सहयोगी पोपेस्कु भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए कम्प्यूटरीकृत हृदय मॉडल के साथ और अधिक करने के लिए गहन शिक्षा और एआई लागू कर रहे हैं। नेचर कार्डियोवास्कुलर रिसर्च में हाल के एक पेपर में, शोध दल ने दिखाया कि उनके एल्गोरिदम ने 269 रोगियों के स्वास्थ्य का आकलन किया और भविष्यवाणी करने में सक्षम था 10 साल पहले तक अचानक कार्डियक अरेस्ट की संभावना। “यह वास्तव में पहली बार है, जहां तक ​​​​हम जानते हैं, जहां गहरी सीखने की तकनीक एक सफल तरीके से दिल के निशान का विश्लेषण करने के लिए सिद्ध हुई है,” पोपेस्कु कहते हैं। पोपेस्कु और ट्रेयानोवा का कहना है कि एआई एल्गोरिदम 3डी कम्प्यूटेशनल हार्ट मॉडल से रोगी डेटा जैसे एमआरआई, जातीयता, आयु, जीवन शैली और अन्य नैदानिक ​​​​जानकारी के साथ जानकारी एकत्र करता है। इन सभी आंकड़ों का विश्लेषण करने से सटीक और सुसंगत अनुमान लगाया जा सकता है कि यदि रोगी अचानक मृत्यु के जोखिम में हैं तो वे कितने समय तक जीवित रह सकते हैं। “आप गलत होने का जोखिम नहीं उठा सकते। यदि आप गलत हैं, तो आप वास्तव में एक मरीज के जीवन की गुणवत्ता को नाटकीय रूप से प्रभावित कर सकते हैं,” पोपेस्कु कहते हैं। “चिकित्सक निर्णय लेने की प्रक्रिया में इस तकनीक का उपयोग करने से बेहतर निदान और पूर्वानुमान में विश्वास प्रदान करेंगे।” जबकि वर्तमान अध्ययन विशेष रूप से एक विशेष प्रकार के हृदय रोग वाले रोगियों के बारे में था, पोपेस्कु का कहना है कि उनके एल्गोरिदम को अन्य का आकलन करने के लिए भी प्रशिक्षित किया जा सकता है। स्वास्थ्य की स्थिति।तो आप इसे एक शोध अध्ययन के बाहर कब इस्तेमाल करते हुए देख सकते हैं? ट्रायनोवा ने भविष्यवाणी की है कि दिल के मॉडल की 3डी इमेजिंग 2 साल में उपलब्ध हो सकती है, लेकिन पहले इस तकनीक का और अधिक नैदानिक ​​परीक्षणों में परीक्षण किया जाना चाहिए – जिनमें से कुछ अभी हो रहे हैं। एआई को हृदय मॉडल में जोड़ने के लिए अधिक अध्ययन और एफडीए अनुमोदन की आवश्यकता होगी, इसलिए समयरेखा कम स्पष्ट है। लेकिन शायद सबसे बड़ी बाधा यह है कि अनुमोदन के बाद, चिकित्सकों और देखभाल करने वालों द्वारा तकनीकों को अपनाने और उपयोग करने की आवश्यकता होगी। “जवाब देने के लिए बहुत कठिन सवाल है, ‘डॉक्टर एआई उपकरणों के साथ पूरी तरह से कब सहज होंगे?’ और मुझे जवाब नहीं पता, “पोपेस्कु कहते हैं। “निर्णय लेने की प्रक्रिया में सहायता के रूप में एआई का उपयोग कैसे करें यह कुछ ऐसा है जो वर्तमान में सिखाया नहीं जाता है।” .



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