ನವದೆಹಲಿ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಆರೋಗ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಮಹತ್ವ ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ನಡುವೆ, AI-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ ಸ್ಟೆತೊಸ್ಕೋಪ್ಗಳು ಹೃದಯ ಕಾಯಿಲೆಗಳ ಆರಂಭಿಕ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನೆರವಾಗಬಲ್ಲವು ಎಂಬುದನ್ನು ದಿ ಲ್ಯಾನ್ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾದ ಹೊಸ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಧ್ಯಯನ ತೋರಿಸಿದೆ.
ಸ್ಪೇನ್ನ ಸಂಶೋಧಕರ ತಂಡ ನಡೆಸಿದ ಈ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರಯೋಗದಲ್ಲಿ, ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಆರೈಕೆ ಕೇಂದ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಹೃದಯ ವೈಫಲ್ಯ, ಅನಿಯಮಿತ ಹೃದಯ ಲಯ (ಅರಿಥ್ಮಿಯಾ) ಮತ್ತು ಹೃದಯ ಕವಾಟ ಸಂಬಂಧಿತ ಕಾಯಿಲೆಗಳ ಆರಂಭಿಕ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು AI-ಸಕ್ರಿಯ ಸ್ಟೆತೊಸ್ಕೋಪ್ ಸಹಕಾರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ.
ಅಧ್ಯಯನದ ಪ್ರಕಾರ, ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಹೃದಯ ಸಂಬಂಧಿ ಕಾಯಿಲೆಗಳ ಪತ್ತೆ ವೇಗವಾಗಿ ಹಾಗೂ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನಡೆದಿದೆ. AI ಸ್ಟೆತೊಸ್ಕೋಪ್ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೊಸ ಹೃದಯ ವೈಫಲ್ಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಸುಮಾರು ಎರಡು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪತ್ತೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಅನಿಯಮಿತ ಹೃದಯ ಲಯದ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮೂರು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಗುರುತಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ.
ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಆರೈಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಕೆಲಸದ ಒತ್ತಡ ಮತ್ತು ಸೀಮಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, AI ಆಧಾರಿತ ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಲ್ಲವು ಎಂದು ಸಂಶೋಧಕರು ಅಭಿಪ್ರಾಯಪಟ್ಟಿದ್ದಾರೆ. ಆದರೆ ಇಂತಹ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ದಿನನಿತ್ಯದ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹದಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸುವುದು ಸವಾಲಿನ ವಿಷಯವಾಗಿಯೇ ಉಳಿದಿದೆ ಎಂದು ಅಧ್ಯಯನದ ಪ್ರಮುಖ ಲೇಖಕರಾದ ಸ್ಪೇನ್ನ ಸ್ಯಾಂಟಿಯಾಗೊ ಡಿ ಕಾಂಪೊಸ್ಟೆಲಾ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಸೆರ್ಗಿಯೊ ಸಿಂಜಾ-ಸಂಜುರ್ಜೊ ತಿಳಿಸಿದ್ದಾರೆ.
‘ಟ್ರೈಕಾರ್ಡರ್’ ಹೆಸರಿನ ಈ ಪ್ರಯೋಗವು, ರಾಷ್ಟ್ರಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನಡೆಸಲಾದ ಮೊದಲ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಅನುಷ್ಠಾನ ಅಧ್ಯಯನವಾಗಿದ್ದು, ಯುಕೆಯ 205 NHS ಸಾಮಾನ್ಯ ಚಿಕಿತ್ಸಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು 15 ಲಕ್ಷಕ್ಕೂ ಅಧಿಕ ನೋಂದಾಯಿತ ರೋಗಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು.
AI-ಸಕ್ರಿಯ ಸ್ಟೆತೊಸ್ಕೋಪ್ನಲ್ಲಿ ಹೃದಯ ವೈಫಲ್ಯ, ಅನಿಯಮಿತ ಹೃದಯ ಲಯ ಮತ್ತು ಹೃದಯ ಕವಾಟ ಕಾಯಿಲೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂರು ವಿಭಿನ್ನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಿಸಲಾಗಿದೆ. 12 ತಿಂಗಳ ಅಧ್ಯಯನ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯರು ಸುಮಾರು 13,000 AI ನೆರವಿನ ಹೃದಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಿದರು.
ಒಟ್ಟಾರೆ ಹೃದಯ ವೈಫಲ್ಯ ಪತ್ತೆ ದರಗಳು AI ಬಳಕೆಯ ಗುಂಪು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಆರೈಕೆಯ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಹೋಲಿಕೆಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಉಪಗುಂಪು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ AI ಸ್ಟೆತೊಸ್ಕೋಪ್ ಬಳಸಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ರೋಗಿಗಳಲ್ಲಿ ಪತ್ತೆ ದರವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುವುದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ.
ಅಧ್ಯಯನವು AI ಆಧಾರಿತ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸ್ಟೆತೊಸ್ಕೋಪ್ಗಳು ದಿನನಿತ್ಯದ ಆರೈಕೆಯಲ್ಲಿ ಹೃದಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮೊದಲ ಹಂತದಲ್ಲೇ ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯಕವಾಗಬಹುದು ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಇದರ ನೈಜ ಪ್ರಯೋಜನ ವೈದ್ಯರ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಕಾರ್ಯವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಏಕೀಕರಣದ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸಂಶೋಧಕರು ಎಚ್ಚರಿಸಿದ್ದಾರೆ.
ಕೆಲವು ಚಿಕಿತ್ಸಾಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಲಕ್ರಮೇಣ AI ಸ್ಟೆತೊಸ್ಕೋಪ್ ಬಳಕೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿರುವುದಾಗಿ ವರದಿಯಾಗಿದ್ದು, ದಿನನಿತ್ಯದ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಮರ್ಪಕ ಏಕೀಕರಣದ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಪ್ರಮುಖ ಅಡೆತಡೆಗಳೆಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ.
