चीनी एक्सपर्ट्स ने एक एडवांस्ड मशीन लर्निंग मॉडल बनाया है जो आम लैब टेस्ट की मदद से दिल की कमज़ोर पंपिंग की वजह से होने वाले हार्ट फेलियर की सही पहचान कर सकता है।
अंतर्राष्ट्रीय मीडिया रिपोर्ट्स के मुताबिक, मेडिकल एक्सपर्ट्स का कहना है कि कार्डियोलॉजी के क्षेत्र में यह क्रांतिकारी डेवलपमेंट है। साथ ही उनका यह भी मानना है कि इस सुविधा के चलन में आने से अस्पतालों पर बोझ कम करने में मदद मिल सकती है।
गुआंग्शी मेडिकल यूनिवर्सिटी के रिसर्चर्स ने इस मॉडल की परफॉर्मेंस को टेस्ट करने के लिए 1,480 मरीज़ों के डेटा का इस्तेमाल किया। एक्सपर्ट्स का कहना है कि इस टेक्नोलॉजी का मकसद अलग-अलग तरह के हार्ट फेलियर में साफ तौर पर फर्क करना है ताकि मरीज़ों का समय पर और बेहतर तरीके से इलाज किया जा सके।
रिसर्च के दौरान, एक्सपर्ट्स ने 6 अलग-अलग एल्गोरिदम में 13 रूटीन लैब इंडिकेटर्स को टेस्ट किया। नतीजों से पता चला कि दिल के मरीज़ों में खास प्रोटीन, ब्लड यूरिया नाइट्रोजन और यूरिक एसिड का लेवल अलग-अलग होता है, जिससे डॉक्टरों के लिए बीमारी का नेचर पता लगाना बहुत आसान हो जाता है।
एक्सपर्ट्स के मुताबिक, रैंडम फॉरेस्ट और XG बूस्ट मॉडल ने डायग्नोसिस में सबसे अच्छा परफॉर्मेंस दिखाया है। इन मॉडल्स की मदद से डॉक्टर यह पता लगा सकते हैं कि किन मरीज़ों को इकोकार्डियोग्राफी जैसे मुश्किल मेडिकल टेस्ट की तुरंत ज़रूरत है, जिससे अस्पतालों पर बोझ कम करने में मदद मिल सकती है।
रिसर्चर्स ने कहा है कि यह मॉडल मरीज़ों की शुरुआती जांच में बहुत मददगार हो सकता है, हालांकि, उन्होंने यह भी साफ़ किया है कि इस टेक्नोलॉजी को अभी इकोकार्डियोग्राफी का रिप्लेसमेंट नहीं माना जाना चाहिए, बल्कि इसे बीमारी का पता लगाने में मदद करने वाला शुरुआती सहायक मेडिकल डिवाइस मानना ज़्यादा सही है।
पेपर के लेखकों ने साफ़ तौर पर कहा, “इस मॉडल को बाहरी और प्रॉस्पेक्टिव वैलिडेशन होने तक एक अतिरिक्त ट्राइएज टूल के तौर पर देखा जाना चाहिए, न कि इकोकार्डियोग्राफ़िक फ़िनोटाइपिंग के विकल्प के तौर पर।”
भविष्य में, इस मॉडल के और बाहरी वैलिडेशन के बाद, इसे बड़े पैमाने पर क्लिनिकल प्रैक्टिस में शामिल किया जा सकता है। यह टेक्नोलॉजी दिल की बीमारियों का समय पर इलाज करने और दुनिया भर में मरीज़ों की जान बचाने में एक अहम मील का पत्थर साबित होगी, जिससे मेडिकल सेक्टर में डिजिटल इनोवेशन को और बढ़ावा मिलेगा।
