हेल्थ रिपोर्ट 2022 : हेल्थ के मामले में दुनिया में किस तरह की रही हलचल
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (artificial intelligence) से AS के निदान में मिलेगी मदद
नई दिल्ली।टीम डिजिटल : Ankylosing Spondylitis(AS) का जल्दी पता लगाना विशेषज्ञों के लिए चुनौती बनी हुई है लेकिन एक नए अध्ययन ने नई आशा का संचार किया है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (New technology) की मदद से अब AS का पता लगाना आसान हो जाएगा। अगर इसमें आशा के मुताबिक सफलता मिलती है तो early diagnosis के रास्ते खुल जाएंगे और मरीजों को विकलांगता (disability) से बचाने में मदद मिलेगी।
एक अध्ययन (latest study on ankylosing spondylitis) में पाया गया है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) पर आधारित एक नया एल्गोरिदम (A new algorithm based on Artificial Intelligence) चिकित्सकों को एकाइलोजिंग स्पॉन्डिलाइटिस (एएस) के पहले के निदान तक पहुंचने में मदद कर सकता है।
शोधकर्ताओं के मुताबिक केवल मानक रक्त परीक्षणों से प्राप्त जनसांख्यिकीय और नैदानिक डेटा का उपयोग करते हुए यह करना संभव होगा। जिसमें अधिक महंगी और कम व्यापक रूप से उपलब्ध इमेजिंग तकनीकों की आवश्यकता नहीं होती है।
चीन के शोधकर्ताओं के मुताकबिक एल्गोरिदम चिकित्सकों को नैदानिक दक्षता को बढ़ाने में मदद करेगा और रोगियों को जल्द से जल्द व्यवस्थित उपचार प्राप्त करने की राह निकालेगा। शोधकर्ताओं ने पहले से उपयोग होने वाले उपकरणों की आवश्यकता के बिना ही AS को पहले और अधिक
सटीक रूप से पहचानने में मदद करने के लिए एक उपकरण के रूप में अपना एल्गोरिदम विकसित किया। एल्गोरिथ्म रक्त के नमूनों से प्राप्त नियमित प्रयोगशाला मापों पर आधारित है। इसे मशीन लर्निंग का उपयोग करने के लिए खासतौर से विकसित किया गया है। यह एक प्रकार का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हैं, जो प्राप्त डेटा के आधार पर रोग है या नहीं यह पता लगाने में सक्षम है।
शोधकर्ताओं ने 2012 और 2021 के बीच चीन में गुआंग्शी मेडिकल यूनिवर्सिटी (Guangxi Medical University) के पहले संबद्ध अस्पताल में एएस के निदान वाले रोगियों के नैदानिक डेटा का उपयोग किया। इसके अलावा उन रोगियों के डेटा का भी उपयोग किया, जो इस बीमारी से प्रभावित नहीं थे। इन्होंने एक नियंत्रण समूह के रूप में कार्य किया। मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम को कसौटी पर कसने के लिए 258 रोगियों और 247 नियंत्रणों के पहले समूह को शामिल किया गया। ताकि नैदानिक और जनसांख्यिकीय जानकारी के आधार पर एएस निदान से संबधित जानकारी सामने आ सके।
Study के परिणाम आए सामने :
एएस रोगियों और नियंत्रण समूह के बीच जनसांख्यिकीय और रक्त परीक्षण के स्तर की एक श्रृंखला भिन्न थी। शोधकर्ताओं ने पाया कि यह प्रक्रिया निदान के मामले में उपयोगी जानकारियों को सामने लाने में सक्षम है। ये कारक कुल प्रोटीन, एल्ब्यूमिन, लाल रक्त कोशिका की गिनती, हीमोग्लोबिन, औसत प्लेटलेट मात्रा, क्रिएटिनिन, एस्पार्टेट एमिनोट्रांस्फरेज (एएसटी), और एरिथ्रोसाइट अवसादन दर (ईएसआर) के लिंग और रक्त माप पर आधारित थे।
इस अध्ययन मेें शामिल विशेष रूप से, एएस समूह के अधिकांश रोगी पुरुष थे। ईएसआर, सूजन का एक मार्कर, एएस के नमूनों में बढ़ा हुआ पाया गया था। मीन प्लेटलेट वॉल्यूम, रक्त के थक्के में शामिल छोटी रक्त कोशिकाओं के उत्पादन का एक संकेतक एएस मरीजों में कम पाया गया। कुल
प्रोटीन और एल्ब्यूमिन, दोनों का उपयोग क्लिनिक में पोषण या जलयोजन की स्थिति की निगरानी के लिए किया जाता है। यह भी बढा हुआ पाया गया। एएसटी, लीवर एंजाइम जो अक्सर लीवर की समस्याओं का निदान करने के लिए उपयोग किया जाता है, एएस रोगियों में नियंत्रण के सापेक्ष कम हो गया था, जबकि क्रिएटिनिन, संभावित गुर्दे की शिथिलता का एक मार्कर, बढ़ गया था।
इन नौ कारकों को भविष्यवाणी एल्गोरिथ्म में शामिल किया गया था। परिणामों से यह खुलासा हुआ कि इसने एएस निदान की भविष्यवाणी करने की अपनी क्षमता का बेहतर प्रदर्शन किया। जो 0.88 के क्षेत्र-अंडर-द-वक्र (एयूसी) मान तक पहुंच गया। एयूसी मान, 0-1 से लेकर, एक भविष्यवाणी एल्गोरिथ्म कितना अच्छा प्रदर्शन कर सकता है, यह बताता है कि 1 अर्थ यह हर बार सही भविष्यवाणी करता है और 0 का अर्थ है कि यह हर बार गलत है।
इस मॉडल को विकसित होने के बाद, 90 अतिरिक्त एएस रोगियों के “सत्यापन” समूह और बिना रोग वाले 113 मरीजों पर इसका फिर से परीक्षण किया गया। एल्गोरिथम ने रोगियों के इस समूह में समान रूप से प्रदर्शन किया, जो 0.83 के एयूसी तक पहुंच गया। मॉडल का एक दूसरा, सरलीकृत संस्करण, जिसमें हीमोग्लोबिन और कुल प्रोटीन को छोड़कर, नौ कारकों में से केवल सात के लिए जिम्मेदार था, नौ-कारक मॉडल के समान प्रदर्शन किया। शोधकर्ताओं के मुताबिक इससे दो भविष्यवाणी मॉडल स्थापित करने में सफलता हासिल हुई, जो अच्छे प्रदर्शन, उच्च सटीकता और उपयोग की सादगी के फायदे पेश करते हैं।”
अध्ययन करने वाले विशेषज्ञों ने यह पाया कि इस मॉडल का उपयोग निदान करने में चिकित्सकों की सहायता कर सकता है। टीम इस नतीजे पर पहुंची कि भविष्य के अध्ययनों में, नैदानिक चर की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करने का प्रयास किया जाएगा ताकि हमारे नैदानिक मॉडल का व्यापक आबादी में अधिक सटीक उपयोग किया जा सके। जानकारों का कहना है कि आने वाले समय में अगर अन्य कसौटियों पर भी यह अध्ययन खडी उतरती है तो Ankylosing Spondylitis के समय से पहले निदान के मामले में मील का पत्थर साबित होगी।
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