एआई मॉडल ने NAFLD रोगियों में मधुमेह जोखिम के लिए 0.89 AUC हासिल किया

हाल ही में एक अध्ययन में यह दिखाया गया है कि एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल गैर-अल्कोहलिक वसा यकृत रोग (NAFLD) वाले रोगियों में प्रकार 2 मधुमेह (T2D) के विकास के जोखिम का प्रभावी ढंग से अनुमान लगा सकता है। यह शोध चीन के दो स्वतंत्र अस्पतालों में किया गया था, जिसमें मॉडल ने बाहरी मान्यता के दौरान 0.89 का प्रभावशाली क्षेत्र (AUC) हासिल किया, जो इसके नैदानिक उपयोग की संभावनाओं को दर्शाता है।

इस अध्ययन का पृष्ठभूमि NAFLD की बढ़ती प्रचलन में है, जो अक्सर चयापचय विकारों और T2D के बढ़ते जोखिम से जुड़ी होती है। चुनौती यह रही है कि यह सटीक रूप से पहचानना कि कौन से रोगी मधुमेह विकसित करने के लिए सबसे अधिक संवेदनशील हैं, क्योंकि कई चयापचय और सूजन कारक इस जोखिम में योगदान करते हैं। शोधकर्ताओं ने मशीन लर्निंग का उपयोग करके इन रोगियों के बीच जोखिम वर्गीकरण में सुधार करने का प्रयास किया।

भविष्य में, शोधकर्ताओं ने इस मॉडल की प्रभावशीलता को विभिन्न जनसंख्याओं और नैदानिक सेटिंग्स में मान्य करने के लिए आगे के संभावित अध्ययनों की आवश्यकता पर जोर दिया। वे मानकीकृत अनुवर्ती अवधि और पूर्वनिर्धारित भविष्यवाणी क्षितिज की आवश्यकता की बात करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि मॉडल को नियमित प्रथाओं में विश्वसनीय रूप से एकीकृत किया जा सके, अंततः NAFLD वाले रोगियों के लिए मधुमेह जोखिम वर्गीकरण को बढ़ावा देने में मदद मिले।