किंग्स्टन विश्वविद्यालय, लंदन के शोधकर्ताओं द्वारा किए गए एक अध्ययन ने निर्धारित किया है कि कृत्रिम बुद्धि-संचालित नेत्र स्कैन का उपयोग जल्दी और सटीक रूप से भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है कि क्या किसी व्यक्ति को हृदय रोग का उच्च जोखिम है।
परिणाम रक्त परीक्षण या रक्तचाप माप की आवश्यकता के बिना कैमरों का उपयोग करके तेजी से और आसान हृदय जांच का मार्ग प्रशस्त कर सकते हैं।
कार्डियोवैस्कुलर, कोरोनरी, दिल की विफलता और स्ट्रोक समेत परिसंचरण संबंधी बीमारियां दुनिया भर में बीमारी और मौत के प्रमुख कारणों में से एक हैं, और अब ब्रिटेन में हर मौत के लिए जिम्मेदार हैं। हालांकि विभिन्न जोखिम ढांचे मौजूद हैं, वे हमेशा उन लोगों की सटीक पहचान करने में सक्षम नहीं होते हैं जो संचार संबंधी बीमारियों से विकसित होंगे या मरेंगे।
अध्ययन के हिस्से के रूप में, कंप्यूटर विजन की किंग्स्टन यूनिवर्सिटी की प्रोफेसर सारा बर्मन और पोस्टडॉक्टोरल शोधकर्ता रोशन वेलिकला ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) एल्गोरिदम विकसित किया, जो रेटिना की छवि विशेषताओं, जैसे रक्त वाहिकाओं की रेटिना की चौड़ाई और उनकी वक्रता को मज़बूती से माप सकता है। .
सेंट जॉर्ज, लंदन विश्वविद्यालय, मूरफील्ड्स आई हॉस्पिटल में NIHR बायोमेडिकल रिसर्च सेंटर और UCL इंस्टीट्यूट ऑफ ऑप्थल्मोलॉजी के साथ-साथ कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय में MRC एपिडेमियोलॉजी यूनिट के सहयोगियों के सहयोग से, यह प्रदर्शित करते हुए कि ये AI- आधारित चित्र हो सकते हैं हृदय रोग और स्ट्रोक के जोखिम को निर्दिष्ट करें और संवहनी स्वास्थ्य के लिए पारंपरिक जोखिम दबावों के लिए एक वैकल्पिक भविष्य कहनेवाला बायोमार्कर के रूप में कार्य करें। परिणाम पत्रिका "ब्रिटिश जर्नल ऑफ ऑप्थल्मोलॉजी" में प्रकाशित किए गए हैं।
प्रोफेसर बर्मन ने कहा, "इस शोध के लिए धन्यवाद, हमने दिखाया है कि एक एआई-संचालित आंख स्कैन जो नियमित रूप से सड़क पर एक नेत्र रोग विशेषज्ञ द्वारा नहीं किया जा सकता है, कार्डियोवैस्कुलर जोखिम के मानक उपाय के रूप में अच्छा है।" "हर कोई जो यूके में एक ऑप्टिशियन के पास जाता है, एक आंख स्कैन के लिए साइन अप करता है और जीपी द्वारा रक्त परीक्षण की आवश्यकता वाले मानक तरीकों के विपरीत, इस प्रकार की स्क्रीनिंग के लिए केवल रेटिना की एक छवि और कुछ डेटा की आवश्यकता होती है, जैसे रोगी का उम्र, वह धूम्रपान करता है या नहीं, और उसके चिकित्सा इतिहास से संबंधित कुछ प्रश्न।
"यह विधि, जो गैर-आक्रामक तरीके से व्यापक आबादी की जांच करने की अनुमति देगी जो जोखिम में पाए जाने वाले लोगों के लिए प्रारंभिक निवारक उपचार का कारण बन सकती है, इसमें काफी संभावनाएं हैं।"
शोधकर्ताओं ने संवहनी स्वास्थ्य और मृत्यु की भविष्यवाणी करने के लिए ज्ञात जोखिम कारकों के साथ रेटिना वास्कुलचर की इमेजिंग की क्षमता का आकलन करने के लिए क्वार्ट्ज नामक एक पूरी तरह से स्वचालित एआई-संचालित एल्गोरिदम विकसित किया। एल्गोरिथ्म एक मिनट से भी कम समय में रेटिना की एक छवि का मूल्यांकन कर सकता है।
88.052 से 40 वर्ष की आयु के 69 यूके बायोबैंक प्रतिभागियों की रेटिनल छवियों को एल्गोरिथम के साथ स्कैन किया गया था, विशेष रूप से पोत की चौड़ाई, पोत क्षेत्र और मॉडल विकसित करने के लिए वक्रता की डिग्री को देखते हुए। फिर इन मॉडलों को यूरोपियन प्रॉस्पेक्टिव इन्वेस्टिगेशन इनटू कैंसर (ईपीआईसी)-नॉरफोक अध्ययन से 7.411 से 48 वर्ष की आयु के 92 प्रतिभागियों की रेटिना छवियों पर लागू किया जाता है।
क्वार्ट्ज के प्रदर्शन की तुलना फ्रामिंघम जोखिम दबावों के व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले ढांचे से की गई थी। प्रतिभागियों के स्वास्थ्य का औसतन सात से नौ वर्षों तक पालन किया गया है, और यह समझा जाता है कि उम्र, लिंग, धूम्रपान की स्थिति, चिकित्सा इतिहास और रेटिनल वास्कुलचर के आधार पर एक गैर-इनवेसिव जोखिम स्कोर ने फ्रामिंघम ढांचे के साथ ही काम किया। .
