के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक गहन-शिक्षण मॉडल मेडिसिन में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआईएम) कार्यक्रम एक छाती के एक्स-रे का उपयोग करके दिल के दौरे या स्ट्रोक से मृत्यु के 10 साल के जोखिम की भविष्यवाणी कर सकते हैं।
वर्तमान में, एथेरोस्क्लेरोटिक हृदय रोग (ASCVD) जोखिम स्कोर का उपयोग करके इस जोखिम का अनुमान लगाया जाता है। इस सांख्यिकीय मॉडल में आयु, लिंग, जाति, सिस्टोलिक ब्लड प्रेशर, उच्च रक्तचाप उपचार, धूम्रपान और टाइप 2 मधुमेह की स्थिति और रक्त परीक्षण सहित कई इनपुट पैरामीटर की आवश्यकता होती है। 7.5% या उससे अधिक के जोखिम वाले मरीजों को स्टेटिन दवा की सिफारिश की जाती है। अक्सर, हालांकि, ये सभी चर रोगी के इलेक्ट्रॉनिक रिकॉर्ड में उपलब्ध नहीं होते हैं।
इस कमी को दूर करने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक डीप-लर्निंग मॉडल बनाया, जो नियमित छाती रेडियोग्राफ़ से प्रमुख प्रतिकूल हृदय संबंधी घटनाओं के 10 साल के जोखिम का अनुमान लगा सकता है। इस सप्ताह में आरएसएनए 2022, उत्तरी अमेरिका के रेडियोलॉजिकल सोसायटी की वार्षिक बैठक, प्रमुख लेखक जैकब वीस टीम के कार्यों को प्रस्तुत किया।
"हमारा डीप-लर्निंग मॉडल मौजूदा छाती के एक्स-रे छवियों का उपयोग करके हृदय रोग के जोखिम की जनसंख्या-आधारित अवसरवादी जांच के लिए एक संभावित समाधान प्रदान करता है," वीस बताते हैं। "इस प्रकार की स्क्रीनिंग का उपयोग उन व्यक्तियों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है जो स्टैटिन दवा से लाभान्वित होंगे लेकिन वर्तमान में अनुपचारित हैं।"
वीस और उनके सहयोगियों ने 147,497 प्रतिभागियों के 40,643 चेस्ट एक्स-रे का उपयोग करके अपना सीएक्सआर-सीवीडी जोखिम मॉडल विकसित किया। पीएलसीओ कैंसर स्क्रीनिंग परीक्षण. उन्होंने 11,430 बाह्य रोगियों के एक स्वतंत्र समूह का उपयोग करके इसके प्रदर्शन का परीक्षण किया, जिनका मास जनरल ब्रिघम में नियमित छाती का एक्स-रे था और वे संभावित रूप से स्टेटिन थेरेपी के लिए पात्र थे। 10.3 वर्षों की औसत अनुवर्ती कार्रवाई के दौरान, इनमें से 9.6% रोगियों को एक प्रमुख प्रतिकूल हृदय संबंधी घटना का सामना करना पड़ा, जिसमें मॉडल-अनुमानित जोखिम और देखी गई घटनाओं के बीच महत्वपूर्ण संबंध था।
पर्याप्त डेटा उपलब्ध वाले 2401 रोगियों में, टीम ने स्टैटिन पात्रता तय करने के लिए स्थापित नैदानिक मानक के साथ सीएक्सआर-सीवीडी जोखिम मॉडल के पूर्वानुमानात्मक मूल्य की तुलना भी की। रोगियों के इस सबसेट में, मॉडल ने नैदानिक मानक के समान प्रदर्शन प्रदर्शित किया।
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"इस दृष्टिकोण की सुंदरता यह है कि आपको केवल एक एक्स-रे की आवश्यकता होती है, जिसे दुनिया भर में लाखों बार प्राप्त किया जाता है," वीस कहते हैं। "हमने लंबे समय से माना है कि एक्स-रे पारंपरिक नैदानिक निष्कर्षों से परे जानकारी प्राप्त करते हैं, लेकिन हमने इस डेटा का उपयोग नहीं किया है क्योंकि हमारे पास मजबूत, विश्वसनीय तरीके नहीं हैं। एआई में प्रगति अब इसे संभव बना रही है।”
वीस ने नोट किया कि मॉडल को मान्य करने के लिए एक नियंत्रित यादृच्छिक परीक्षण सहित अतिरिक्त शोध की आवश्यकता है, जो अंततः चिकित्सकों के लिए निर्णय-समर्थन उपकरण के रूप में काम कर सकता है।
