नींद के पैटर्न से दिल की बीमारी का जोखिम जानने में AI की भूमिका
एक नए अध्ययन में दिखाया गया है कि नींद के दौरान दिल की गतिविधि से अगले 10 वर्षों में हृदय स्वास्थ्य का पूर्वानुमान लगाया जा सकता है।
AI नींद के ECG डेटा का उपयोग करके दिल की विफलता और स्ट्रोक के जोखिम का अनुमान लगा सकता है।
अध्ययन में लगभग 16,000 मरीज शामिल थे और इसके परिणाम महत्वपूर्ण पूर्वानुमान क्षमताओं को दर्शाते हैं।
नींद के ECG डेटा को शामिल करने से पारंपरिक हृदय रोग जोखिम मॉडल में सुधार होता है।
हाल के शोध से पता चलता है कि किसी व्यक्ति के सोने के दौरान दिल की गतिविधि उनके भविष्य के हृदय स्वास्थ्य के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान कर सकती है। जर्नल SLEEP में प्रकाशित एक अध्ययन दर्शाता है कि नींद के दौरान एकल इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम (ECG) लीड के माध्यम से कैप्चर की गई दिल की विद्युत गतिविधि का विश्लेषण करके, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) अगले दस वर्षों में दिल की विफलता, अनियमित धड़कन, स्ट्रोक या यहां तक कि मृत्यु की संभावना का अनुमान लगा सकता है।
यह शोध एमोरी यूनिवर्सिटी के वैज्ञानिकों द्वारा किया गया था, जिसमें मैसाचुसेट्स जनरल अस्पताल में एक नींद अध्ययन में भाग लेने वाले लगभग 16,000 मरीजों के डेटा का उपयोग किया गया। AI प्रणाली को इस व्यापक डेटा सेट पर प्रशिक्षित किया गया, जिसमें नींद के दौरान ECG रिकॉर्डिंग शामिल थी। प्रशिक्षण के बाद, AI को एमोरी यूनिवर्सिटी अस्पताल और बेथ इस्राएल डिकोनिस मेडिकल सेंटर से लगभग 23,000 और मरीजों के डेटा पर परीक्षण किया गया। परिणामों ने दिखाया कि AI प्रतिभागियों को उनके दीर्घकालिक हृदय संबंधी जोखिम स्तरों के आधार पर वर्गीकृत कर सकता है।
अध्ययन के परिणामों ने चिंताजनक आंकड़े प्रस्तुत किए: AI के जोखिम स्कोर में प्रत्येक मानक विचलन वृद्धि के लिए, एट्रियल फिब्रिलेशन का जोखिम 103 से 172 प्रतिशत, स्ट्रोक का जोखिम 19 से 40 प्रतिशत, और दिल की विफलता का जोखिम 69 से 133 प्रतिशत बढ़ गया। इसके अलावा, AI की भविष्यवाणियों ने किसी भी कारण से मृत्यु का जोखिम 65 से 82 प्रतिशत अधिक दिखाया। उल्लेखनीय है कि केवल एक समूह ने भविष्य के दिल के दौरे का जोखिम काफी बढ़ा हुआ दिखाया।
इस शोध के निहितार्थ गहरे हैं, विशेष रूप से सार्वजनिक स्वास्थ्य और रोगी देखभाल के लिए। पारंपरिक हृदय रोग जोखिम आकलन अक्सर नींद के दौरान उपलब्ध महत्वपूर्ण डेटा को नजरअंदाज कर देते हैं। नींद के अध्ययन से ECG डेटा को एकीकृत करके, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता उन व्यक्तियों की पहचान कर सकते हैं जो हृदय रोगों के लिए उच्च जोखिम में हैं, इससे पहले कि लक्षण प्रकट हों। यह सक्रिय दृष्टिकोण रोगियों के लिए जल्दी हस्तक्षेप और बेहतर स्वास्थ्य परिणामों की ओर ले जा सकता है।
आगे देखते हुए, शोधकर्ताओं ने इन निष्कर्षों को मान्य करने और AI-संचालित विश्लेषणों को नियमित नैदानिक प्रक्रियाओं में एकीकृत करने के महत्व पर जोर दिया। जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी विकसित होती है, यह हृदय संबंधी जोखिमों के आकलन के तरीके को क्रांतिकारी बनाने की क्षमता रखती है, विशेष रूप से उन रोगियों के लिए जिनमें नींद विकार होते हैं। भविष्य के अध्ययन इन भविष्यवाणी मॉडल को परिष्कृत कर सकते हैं, अंततः हृदय रोग जोखिम आकलनों की सटीकता में सुधार कर सकते हैं और रोगी देखभाल रणनीतियों को बेहतर बना सकते हैं।
