AI ने ECG में हृदय रोग पहचानने की प्रक्रिया को बदल दिया

इम्पीरियल कॉलेज लंदन के शोधकर्ताओं ने एक नवीन AI मॉडल विकसित किया है जो नियमित इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम (ECG) का विश्लेषण दो सेकंड से कम समय में कर सकता है। यह उन्नत तकनीक हृदय रोग के महत्वपूर्ण संकेतों की पहचान करने का लक्ष्य रखती है, जिसमें हृदय की पंपिंग क्षमता में कमी और एओर्टिक वाल्व रोग शामिल हैं। इस मॉडल का त्वरित विश्लेषण उन रोगियों को चिह्नित करने की प्रक्रिया को सरल बना सकता है जिन्हें आगे की जांच की आवश्यकता है, जिससे प्रारंभिक पहचान और उपचार के विकल्पों में सुधार हो सकता है।

ब्रिटिश हार्ट फाउंडेशन (BHF) ने इस शोध के बारे में जानकारी दी, जिसमें 10.6 मिलियन ECGs और संबंधित क्लिनिकल रिपोर्टों का उपयोग किया गया। इस अध्ययन में 5,442 और 61,520 व्यक्तियों के दो रोगी समूह शामिल थे। निष्कर्षों से पता चला कि AI मॉडल ने पंपिंग क्षमता में कमी के लिए क्रमशः 77% और 81% और एओर्टिक स्टेनोसिस के लिए 90% और 80% की पहचान दर हासिल की। ये आशाजनक परिणाम मॉडल की क्षमता को उजागर करते हैं, हालांकि BHF ने जोर दिया कि यह स्वतंत्र रूप से रोग की पुष्टि या खारिज करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है।

वर्तमान में, लंदन और ब्रिस्टल में 590 NHS रोगियों पर AI उपकरण का परीक्षण किया जा रहा है, जिसका लक्ष्य इस तकनीक को लगभग दो वर्षों के भीतर नियमित क्लिनिकल प्रथाओं में एकीकृत करना है। हालांकि, यह समयसीमा आगे की अनुसंधान और नियामक अनुमोदनों के अधीन है। इस AI मॉडल का तत्काल लाभ मौजूदा ECG परीक्षणों को बढ़ाने में है, जो चिकित्सकों को अतिरिक्त अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है जो जोखिम में रहने वाले रोगियों के लिए समय पर हस्तक्षेप की अनुमति दे सकता है।

इस तकनीक के प्रभाव व्यक्तिगत रोगी देखभाल से परे हैं; दुनिया भर में लगभग एक बिलियन ECGs हर साल किए जाते हैं। इन परीक्षणों में AI स्क्रीनिंग को शामिल करके, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता उन अंतर्निहित मुद्दों की पहचान कर सकते हैं जो तुरंत स्पष्ट नहीं हो सकते हैं, जिससे रोगी के परिणामों में सुधार हो सकता है। जल्दी से चिंताओं को चिह्नित करने की क्षमता आगे की जांच के लिए रेफरल को सुविधाजनक बना सकती है, जैसे कि इकोकार्डियोग्राम, जिससे आवश्यक उपचार में तेजी आ सकती है।

आगे देखते हुए, इस AI मॉडल की सफलता इस पर निर्भर करेगी कि इसे क्लिनिकल वर्कफ्लो में कैसे एकीकृत किया जाता है और अलर्ट उत्पन्न होने के बाद फॉलो-अप प्रक्रियाओं की प्रभावशीलता पर। भविष्य के अध्ययन को यह आकलन करने की आवश्यकता होगी कि क्या AI के अलर्ट समय पर पुष्टि परीक्षणों और रोगियों के लिए बेहतर उपचार परिणामों की ओर ले जाते हैं। जैसे-जैसे स्वास्थ्य सेवा उद्योग AI अनुप्रयोगों का अन्वेषण जारी रखता है, यह मॉडल कार्डियोलॉजी में नैदानिक क्षमताओं को बढ़ाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है।