ಲಂಡನ್‌ನ ಕಿಂಗ್ಸ್ಟನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಸಂಶೋಧಕರು ನಡೆಸಿದ ಅಧ್ಯಯನವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ-ಚಾಲಿತ ಕಣ್ಣಿನ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಹೃದ್ರೋಗದ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿದೆಯೇ ಎಂದು ಊಹಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಿದೆ.
ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ರಕ್ತ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಅಥವಾ ರಕ್ತದೊತ್ತಡ ಮಾಪನಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಕ್ಯಾಮರಾಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸುಲಭವಾಗಿ ಹೃದಯರಕ್ತನಾಳದ ತಪಾಸಣೆಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡಬಹುದು.
ಹೃದಯರಕ್ತನಾಳದ, ಪರಿಧಮನಿಯ, ಹೃದಯ ವೈಫಲ್ಯ ಮತ್ತು ಪಾರ್ಶ್ವವಾಯು ಸೇರಿದಂತೆ ರಕ್ತಪರಿಚಲನಾ ಕಾಯಿಲೆಗಳು ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತ ಅನಾರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಸಾವಿನ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರಣಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಈಗ UK ಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ಸಾವಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ವಿವಿಧ ಅಪಾಯದ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದರೂ, ರಕ್ತಪರಿಚಲನಾ ಕಾಯಿಲೆಗಳಿಂದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಅಥವಾ ಸಾಯುವವರನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಅವು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಮರ್ಥವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ಅಧ್ಯಯನದ ಭಾಗವಾಗಿ, ಕಿಂಗ್ಸ್ಟನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಪ್ರೊಫೆಸರ್ ಸಾರಾ ಬರ್ಮನ್ ಮತ್ತು ಪೋಸ್ಟ್‌ಡಾಕ್ಟರಲ್ ಸಂಶೋಧಕ ರೋಶನ್ ವೆಲಿಕಲಾ ಅವರು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು, ಇದು ರಕ್ತನಾಳಗಳ ರೆಟಿನಾದ ಅಗಲ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ವಕ್ರತೆಯಂತಹ ರೆಟಿನಾದ ಚಿತ್ರದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಅಳೆಯಬಹುದು. .
ಲಂಡನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಸೇಂಟ್ ಜಾರ್ಜ್, ಮೂರ್‌ಫೀಲ್ಡ್ಸ್ ಐ ಹಾಸ್ಪಿಟಲ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಎನ್‌ಐಎಚ್‌ಆರ್ ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಸೆಂಟರ್ ಮತ್ತು ಯುಸಿಎಲ್ ಇನ್‌ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಆಫ್ ನೇತ್ರವಿಜ್ಞಾನದ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳ ಸಹಯೋಗದೊಂದಿಗೆ, ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಎಂಆರ್‌ಸಿ ಎಪಿಡೆಮಿಯಾಲಜಿ ಯುನಿಟ್, ಈ ಎಐ ಆಧಾರಿತ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಬಹುದು. ಹೃದಯರಕ್ತನಾಳದ ಕಾಯಿಲೆ ಮತ್ತು ಪಾರ್ಶ್ವವಾಯು ಅಪಾಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ ಮತ್ತು ನಾಳೀಯ ಆರೋಗ್ಯಕ್ಕೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಅಪಾಯದ ಒತ್ತಡಗಳಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಬಯೋಮಾರ್ಕರ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. »ಬ್ರಿಟಿಷ್ ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ನೇತ್ರವಿಜ್ಞಾನ» ನಿಯತಕಾಲಿಕದಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಗಿದೆ.
"ಈ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ಬೀದಿಯಲ್ಲಿ ನೇತ್ರಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಂದ ವಾಡಿಕೆಯಂತೆ ನಡೆಸಲಾಗದ AI-ಚಾಲಿತ ಕಣ್ಣಿನ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಹೃದಯರಕ್ತನಾಳದ ಅಪಾಯದ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಅಳತೆಯಂತೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ತೋರಿಸಿದ್ದೇವೆ" ಎಂದು ಪ್ರೊಫೆಸರ್ ಬಾರ್ಮನ್ ಹೇಳಿದರು. "UK ಯಲ್ಲಿ ದೃಗ್ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ಬಳಿಗೆ ಹೋಗುವ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಕಣ್ಣಿನ ಸ್ಕ್ಯಾನ್‌ಗೆ ಸೈನ್ ಅಪ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು GP ಯಿಂದ ರಕ್ತ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಈ ರೀತಿಯ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್‌ಗೆ ರೆಟಿನಾದ ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯಂತಹ ಕೆಲವು ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ವಯಸ್ಸು, ಅವನು ಧೂಮಪಾನ ಮಾಡುತ್ತಾನೋ ಇಲ್ಲವೋ ಮತ್ತು ಅವನ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಇತಿಹಾಸಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕೆಲವು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು.
"ಆಕ್ರಮಣಶೀಲವಲ್ಲದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಶಾಲ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ತಪಾಸಣೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವ ಈ ವಿಧಾನವು ಹೆಚ್ಚು ಅಪಾಯದಲ್ಲಿರುವವರಿಗೆ ಮುಂಚಿನ ತಡೆಗಟ್ಟುವ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಇದು ಗಣನೀಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ."
ನಾಳೀಯ ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಮರಣವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ತಿಳಿದಿರುವ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳ ಜೊತೆಗೆ ರೆಟಿನಾದ ನಾಳಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಸಂಶೋಧಕರು QUARTZ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ AI- ಚಾಲಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಒಂದು ನಿಮಿಷಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ರೆಟಿನಾದ ಒಂದು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು.
88.052 ರಿಂದ 40 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ 69 ಯುಕೆ ಬಯೋಬ್ಯಾಂಕ್ ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ರೆಟಿನಾದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹಡಗಿನ ಅಗಲ, ಹಡಗಿನ ಪ್ರದೇಶ ಮತ್ತು ವಕ್ರತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನೋಡಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು. ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಂತರ 7.411 ರಿಂದ 48 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ 92 ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ರೆಟಿನಾದ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಯುರೋಪಿಯನ್ ಪ್ರಾಸ್ಪೆಕ್ಟಿವ್ ಇನ್ವೆಸ್ಟಿಗೇಷನ್ ಇನ್ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ (EPIC)-ನಾರ್ಫೋಕ್ ಅಧ್ಯಯನದಿಂದ.
QUARTZ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಫ್ರೇಮಿಂಗ್ಹ್ಯಾಮ್ ಅಪಾಯದ ಒತ್ತಡಗಳ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಚೌಕಟ್ಟಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗಿದೆ. ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ಸರಾಸರಿ ಏಳರಿಂದ ಒಂಬತ್ತು ವರ್ಷಗಳವರೆಗೆ ಅನುಸರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ, ಧೂಮಪಾನದ ಸ್ಥಿತಿ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ರೆಟಿನಾದ ನಾಳಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆಕ್ರಮಣಶೀಲವಲ್ಲದ ಅಪಾಯದ ಸ್ಕೋರ್ ಇದು ಫ್ರೇಮಿಂಗ್ಹ್ಯಾಮ್ ಚೌಕಟ್ಟಿನಂತೆಯೇ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಯಲಾಗಿದೆ. .
