नए मॉडल से यह अनुमान लगाया जा सकेगा कि कौन से मरीज में दिल की धड़कन की अनियमितता विकसित हो सकती है


आलिंद विकम्पन (Atrial fibrillation) – एक अनियमित, अक्सर तेजी से हृदय गति – क्रोनिक किडनी रोग (सीकेडी) के रोगियों में आम है और खराब गुर्दे और हृदय संबंधी परिणामों से जुड़ा हुआ है।
एक नया मॉडल जो मशीन लर्निंग का उपयोग करता है, जो एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता (artificial intelligence) है, यह अनुमान लगाने में मदद कर सकता है कि गुर्दे की बीमारी वाले रोगियों को विशेष रूप से दिल की धड़कन अनियमितताओं के विकास का उच्च जोखिम है।
आलिंद विकम्पन – एक अनियमित, अक्सर तेजी से हृदय गति – क्रोनिक किडनी रोग (सीकेडी) के रोगियों में आम है और खराब गुर्दे और हृदय संबंधी परिणामों से जुड़ा हुआ है।
परिणामों के लिए, अमेरिका में वाशिंगटन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने यह देखने के लिए एक अध्ययन किया कि क्या एक नई भविष्यवाणी मॉडल का उपयोग क्रोनिक किडनी रोग वाले रोगियों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है, जो अलिंद विकम्पन के अनुभव के उच्चतम जोखिम में हैं।


टीम ने पहले से प्रकाशित एथ्रियल फाइब्रिलेशन भविष्यवाणी मॉडल की तुलना नैदानिक चर और हृदय मार्करों के आधार पर मशीन लर्निंग (एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता) का उपयोग करके विकसित मॉडल के साथ की थी।
क्रोनिक रीनल इंफ़िशिएंसी कोहॉर्ट (CRIC) में 2,766 प्रतिभागियों पर जानकारी के विश्लेषण में, मशीन लर्निंग पर आधारित मॉडल आलिंद विकम्पन की भविष्यवाणी करने के लिए पहले प्रकाशित मॉडल से बेहतर था।
वाशिंगटन विश्वविद्यालय से अध्ययन के प्रमुख लेखक लीला ज़ेलनिक ने कहा, “इस तरह के एक मॉडल के आवेदन का उपयोग क्रोनिक किडनी रोग के रोगियों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है जो हृदय संबंधी देखभाल से लाभान्वित हो सकते हैं और एथ्रियल फाइब्रिलेशन थेरेपी के नैदानिक परीक्षणों के लिए रोगियों के चयन की पहचान कर सकते हैं”।
एक अध्ययन से आए निष्कर्षों को एएसएन किडनी वीक 2020 के दौरान 19 अक्टूबर से 25 अक्टूबर तक ऑनलाइन प्रस्तुत किया जाना है।

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