AI दिल के दौरे का निदान करने में मदद कर सकता है?

AI दिल का दौरे के समाधान में कितना कारगर हो सकता है

एक नए अध्ययन के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ विकसित एक नया परीक्षण डॉक्टरों को दिल के दौरे का तेजी से और अधिक सटीक निदान करने में मदद कर सकता है।

Computer Algorithm विकसित करने वाले शोधकर्ताओं को उम्मीद है कि यह व्यस्त A&E (दुर्घटना और आपातकालीन) इकाइयों में अनावश्यक प्रवेश को कम कर सकता है, और नैदानिक ​​​​पूर्वाग्रह को भी रोक सकता है।

सीने में दर्द वाले 10,286 लोगों पर एक परीक्षण में पाया गया कि CoDE-ACS नामक नैदानिक ​​उपकरण, 99.6% की सटीकता के साथ वर्तमान परीक्षण विधियों की तुलना में दोगुने रोगियों में दिल का दौरा पड़ने से बचने में सक्षम था।

Wellcome Leap के समर्थन से स्कॉटलैंड में नैदानिक ​​परीक्षण अब चल रहे हैं जो यह आकलन करने के लिए कि उपकरण अत्यधिक भीड़भाड़ वाले आपातकालीन विभागों पर दबाव कम करता है या नहीं।

प्रोफेसर Nicholas Mills, सेंटर फॉर कार्डियोवास्कुलर साइंस, एडिनबर्ग विश्वविद्यालय में कार्डियोलॉजी के प्रोफेसर, जिन्होंने शोध का नेतृत्व किया, ने कहा: “दिल के दौरे के कारण तीव्र सीने में दर्द वाले रोगियों के लिए, शीघ्र निदान और उपचार जीवन बचाता है। दुर्भाग्य से कई स्थितियां इन सामान्य लक्षणों का कारण बनती हैं, और निदान हमेशा सीधा नहीं होता है। नैदानिक ​​​​निर्णयों का समर्थन करने के लिए डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने से हमारे व्यस्त आपातकालीन विभागों में रोगियों की देखभाल और दक्षता में सुधार की बहुत संभावना है।"

दिल के दौरे के निदान के लिए वर्तमान स्वर्ण मानक रक्त में प्रोटीन ट्रोपोनिन के स्तर को माप रहा है। लेकिन प्रत्येक रोगी के लिए समान सीमा का उपयोग किया जाता है - भले ही स्तर आयु, लिंग और अन्य स्वास्थ्य स्थितियों से प्रभावित होते हैं।

पिछले शोधों से पता चला है कि महिलाओं में पहली बार गलत निदान किए जाने की संभावना 50% अधिक होती है। और जिन लोगों को शुरू में गलत निदान दिया गया था, उनमें 30 दिनों के बाद मरने का 70% अधिक जोखिम था।

लेकिन The British Heart Foundation के अनुसार, जिसने काम को वित्त पोषित किया, नए एल्गोरिथम द्वारा इसे रोका जा सकता था।

Nature Medicine journal में प्रकाशित शोध के अनुसार, CoDE-ACS ने रोगी की विशेषताओं की परवाह किए बिना अच्छा काम किया। इसे स्कॉटलैंड में 10,000 से अधिक रोगियों के डेटा के आधार पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ विकसित किया गया था। यह संभावना का अनुमान लगाने के लिए उम्र, लिंग, ईसीजी परीक्षण के परिणाम, चिकित्सा इतिहास और ट्रोपोनिन स्तर सहित जानकारी का उपयोग करता है कि किसी को दिल का दौरा पड़ा है।

The British Heart Foundation के चिकित्सा निदेशक, प्रोफेसर Sir Nilesh Samani ने कहा: "CoDE-ACS में वर्तमान दृष्टिकोणों की तुलना में अधिक सटीक रूप से दिल के दौरे को नियंत्रित या नियंत्रित करने की क्षमता है। यह आपातकालीन विभागों के लिए परिवर्तनकारी हो सकता है, निदान करने के लिए आवश्यक समय कम कर सकता है, और रोगियों के लिए बहुत बेहतर हो सकता है।"

शेफ़ील्ड विश्वविद्यालय में आपातकालीन चिकित्सा के प्रोफेसर Steve Goodacre ने अध्ययन को दिलचस्प कहा, यह कहते हुए कि "कैसे निदान में सुधार के लिए AI एक सरल नियम के बजाय जटिल विश्लेषण का उपयोग कर सकता है यह अभी तक नहीं दिखाता है कि हम डॉक्टरों को कंप्यूटर से बदल सकते हैं, अनुभवी चिकित्सक जानते हैं कि निदान एक जटिल व्यवसाय है।“