AI टेक्नोलॉजी द्वारा दिल की स्थिति देखकर ही डेथ रिस्क का लगाया जा सकेगा अनुमान

9/16/2019 4:29:11 PM

गैजेट डेस्क : आपके स्वास्थ्य के लिए खतरों का अनुमान करने की एआई (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) टेक्नोलॉजी की क्षमता में जल्द ही दिल की घातक स्थिति देखकर ही डेथ रिस्क यानी मौत के जोखिम का अनुमान लगाने का एबिलिटी शामिल होने वाली है। MIT (मैसाचुसेट्स प्रौद्योगिकी संस्थान) के CSAIL के शोधकर्ताओं ने एक मशीन लर्निंग सिस्टम, रिस्ककार्डियो (RiskCardio) विकसित किया है, जो हृदय संबंधी समस्याओं के कारण मृत्यु के जोखिम का अनुमान लगा सकता है जो रक्त प्रवाह को रोकते या कम करते हैं।

 

इसके लिए रिस्ककार्डियो को बस एक 15 मिनट ईसीजी की रीडिंग की आवश्यकता है। एक सैंपल ट्रायल में यह दिल की लगातार धड़कनों के एक सेट के आधार पर खतरे का अनुमान लगाता है। यदि डेटा किसी घटना के 15 मिनट के भीतर कैप्चर किया जाता है, तो RiskCardio यह निर्धारित कर सकता है कि कोई व्यक्ति 30 दिनों के भीतर मर जाएगा या नहीं, या एक साल बाद तक।


 

रिस्ककार्डियो जल्द हो सकता है मेडिकल सर्विस में इस्तेमाल : मेडिकल एक्सपर्ट्स 


 

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इसका कांसेप्ट इस बात पर आधारित है कि दिल की धड़कन के बीच अधिक परिवर्तनशीलता अधिक जोखिम को दर्शाती है। वैज्ञानिकों ने रोगी परिणामों के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके मशीन लर्निंग सिस्टम को प्रशिक्षित किया। यदि कोई रोगी बच गया, तो उनके दिल की धड़कन को अपेक्षाकृत सामान्य माना गया; यदि किसी मरीज की मृत्यु हो जाती है, तो उनकी हृदय गतिविधि को जोखिम भरा माना जाता है। अंतिम डेंजर स्कोर लगातार दिल की धड़कन के प्रत्येक सेट से भविष्यवाणी के औसत से आता है।

 

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अभी रिस्ककार्डियो सिस्टम को लेकर बहुत सारे काम होने हैं, जिसमें टेस्टिंग डेटा को और व्यापक & प्रैक्टिकल बनाने के लिए और अधिक उम्र, जातीय पृष्ठभूमि और लिंग वर्ग को शामिल करना है। रिस्ककार्डियो के डेटा को स्पष्ट रूप से सटीक होने की आवश्यकता है क्योंकि तकनीकी गलतियों के चलते इसके खतरनाक परिणाम हो सकते हैं। 


मेडिकल एक्सपर्ट्स का मानना है कि RiskCardio मेडिकल सर्विस में जल्द इस्तेमाल किया जाता है क्योंकि यह मेडिकल केयर के लिए महत्वपूर्ण साबित हो सकता है। डॉक्टर जल्दी से एक रोगी के स्वास्थ्य का आकलन कर सकते हैं और उपचार के उचित स्तर पर निर्णय ले सकते हैं। CSAIL को यह भी उम्मीद है कि यह सिस्टम के माध्यम से खराब लेबल वाले डेटा को इस सिस्टम में चलाकर कठिन मेडिकल केसो को समझ सकते हैं। 
 


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Edited By

Harsh Pandey

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