स्व-शिक्षित एल्गोरिदम हृदय विफलता की भविष्यवाणी कर सकता है

एक नए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) आधारित कंप्यूटर एल्गोरिदम ने इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम (ईसीजी) में सूक्ष्म परिवर्तनों की पहचान करने में सक्षम है और यह भविष्यवाणी कर सकता है कि कोई व्यक्ति हृदय विफलता का अनुभव कर रहा है या नहीं। इस एल्गोरिदम को माउंट सिनाई अस्पताल में विकसित किया गया था, और इस शोध को अमेरिकन कॉलेज ऑफ कार्डियोलॉजी: कार्डियोवास्कुलर इमेजिंग जर्नल में प्रकाशित किया गया था।

बेंजामिन एस ग्लिक्सबर्ग, पीएचडी, जेनेटिक्स और जेनोमिक साइंसेज के सहायक प्रोफेसर हैं, माउंट सिनाई में हासो प्लाटनर इंस्टीट्यूट फॉर डिजिटल हेल्थ के सदस्य हैं, और इस अध्ययन के वरिष्ठ लेखक हैं।

“हमने दिखाया कि डीप-लर्निंग एल्गोरिदम ईसीजी वेवफॉर्म डेटा से हृदय के दोनों तरफ रक्त पंपिंग समस्याओं को पहचान सकते हैं,” ग्लिक्सबर्ग ने कहा। “आम तौर पर, इस तरह की हृदय स्थितियों का निदान करने के लिए महंगी और समय लेने वाली प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है। हमें उम्मीद है कि यह एल्गोरिदम हृदय विफलता के निदान में तेजी लाने में मदद करेगा।”

एआई के साथ नए अवसर

चिकित्सकों ने परंपरागत रूप से एक इकोकार्डियोग्राम का उपयोग किया है, जो एक इमेजिंग तकनीक है, यह आकलन करने के लिए कि क्या रोगी हृदय विफलता का अनुभव कर रहा है। हालांकि, ये श्रमसाध्य हैं और केवल कुछ अस्पतालों में ही उपलब्ध हैं।

एआई इस संबंध में नए अवसर पैदा कर रहा है, जिसमें शोध सुझाव देता है कि इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम एक प्रभावी विकल्प हो सकता है। हाल के शोध से पता चलता है कि एक गहरा शिक्षा एल्गोरिदम हृदय के बाएं वेंट्रिकल में कमजोरी का पता लगा सकता है। माउंट सिनाई से नए शोध में एक ऐसे एल्गोरिदम के विकास का वर्णन किया गया है जो बाएं वेंट्रिकल की ताकत का आकलन करता है, साथ ही दाएं वेंट्रिकल का भी।

गिरीश एन नडकर्णी, एमडी, एमपीएच, सीपीएच, माउंट सिनाई में इकाहन स्कूल ऑफ मेडिसिन में मेडिसिन के एसोसिएट प्रोफेसर हैं, डेटा-ड्रिवन और डिजिटल मेडिसिन (डी4एम) विभाग के प्रमुख हैं, और इस शोध के वरिष्ठ लेखक हैं।

“हालांकि आकर्षक, परंपरागत रूप से यह चिकित्सकों के लिए ईसीजी का उपयोग करके हृदय विफलता का निदान करना चुनौतीपूर्ण रहा है। यह आंशिक रूप से इसलिए है क्योंकि इन मूल्यांकनों के लिए कोई स्थापित नैदानिक मानदंड नहीं है और क्योंकि ईसीजी पढ़ाई में कुछ परिवर्तन मानव आंख के लिए बहुत सूक्ष्म होते हैं,” डॉ नडकर्णी ने कहा। “यह अध्ययन ईसीजी डेटा के भीतर छिपी हुई जानकारी को खोजने में एक रोमांचक कदम का प्रतिनिधित्व करता है जो बेहतर स्क्रीनिंग और उपचार परिदृश्यों को एक tương đối सरल और व्यापक रूप से उपलब्ध परीक्षण का उपयोग करके बनाने में मदद कर सकता है।”

मशीन को प्रोग्रामिंग और परीक्षण

शोधकर्ताओं ने एक कंप्यूटर को रोगी ईसीजी और लिखित रिपोर्टों से निकाले गए डेटा को पढ़ने के लिए प्रोग्राम किया, जिसमें बाद वाला कंप्यूटर के लिए एक मानक डेटा सेट के रूप में कार्य करता था ताकि यह कमजोर दिलों की पहचान कर सके।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) कार्यक्रमों के साथ, कंप्यूटर लिखित शब्दों से यह डेटा निकाल सकता था। 同 समय, न्यूरल नेटवर्क छवियों में पैटर्न की खोज कर सकते थे, जो तब एल्गोरिदम में शामिल किए जा सकते थे ताकि यह पंपिंग ताकत को पहचान सके।

“हम राज्य की कला को आगे बढ़ाना चाहते थे ताकि हम आसानी से और सस्ते में पूरे हृदय को समझने में सक्षम एआई विकसित कर सकें,” डॉ वैद ने कहा।

मशीन ने 700,000 ईसीजी और इकोकार्डियोग्राम रिपोर्टों का विश्लेषण किया, जो चार अलग-अलग अस्पतालों से आए थे। एक पांचवें अस्पताल का उपयोग यह परीक्षण करने के लिए किया गया था कि एल्गोरिदम एक अलग प्रयोगात्मक सेटिंग में कैसा प्रदर्शन करेगा।

“इस अध्ययन का एक संभावित लाभ यह है कि यह दुनिया की सबसे विविध रोगी आबादी में से एक के 700,000 ईसीजी से एक में से सबसे बड़ा संग्रह है,” डॉ नडकर्णी ने कहा।

एल्गोरिदम ने स्वस्थ या कमजोर बाएं वेंट्रिकल वाले रोगियों की भविष्यवाणी करने में एक प्रभावी क्षमता का प्रदर्शन किया, और यह 94 प्रतिशत सटीक था जो रोगियों में स्वस्थ ईजेक्शन अंश की भविष्यवाणी करता था, जो कि प्रति धड़कन के साथ वेंट्रिकल द्वारा पंप किए जाने वाले तरल पदार्थ की मात्रा है। एल्गोरिदम 87 प्रतिशत सटीक था जो 40 प्रतिशत से कम ईजेक्शन अंश वाले रोगियों की भविष्यवाणी करता था।

एक क्षेत्र जिसमें अभी भी काम करने की आवश्यकता है वह है उन रोगियों की भविष्यवाणा करना जिनके पास थोड़ा कमजोर दिल है। एल्गोरिदम की सटीकता दर केवल 73 प्रतिशत थी जब यह 40 और 50 प्रतिशत के बीच ईजेक्शन अंश वाले रोगियों की भविष्यवाणी करने की बात आती थी।

एल्गोरिदम ईसीजी से दाएं वाल्व की कमजोरी का भी पता लगा सकता था, जिसमें यह 84 प्रतिशत सटीक था जब यह उन रोगियों की भविष्यवाणा करने की बात आती थी जिनके पास कमजोर दाएं वाल्व थे।

“हमारे परिणाम सुझाव देते हैं कि यह एल्गोरिदम अंततः डॉक्टरों को हृदय के दोनों तरफ विफलता का सही निदान करने में मदद कर सकता है,” डॉ वैद ने कहा।

इस शोध का एक और बड़ा बिंदु यह था कि यह सुझाव देता है कि एआई सभी रोगियों में, नस्ल और लिंग की परवाह किए बिना, हृदय की कमजोरी का पता लगाने में प्रभावी हो सकता है।

“हमारे परिणाम सुझाव देते हैं कि यह एल्गोरिदम नैदानिक अभ्यासकर्ताओं को विभिन्न रोगियों द्वारा अनुभव की जाने वाली हृदय विफलता से लड़ने में मदद करने के लिए एक उपयोगी उपकरण हो सकता है,” डॉ ग्लिक्सबर्ग ने कहा। “हम वास्तविक दुनिया की सेटिंग में इसकी प्रभावशीलता का परीक्षण करने के लिए सावधानी से संभावित परीक्षणों को डिजाइन करने की प्रक्रिया में हैं।”