এখন, ইউসি বার্কলে গবেষকরা রুটিন হার্ট স্ক্যানে পূর্বে উপেক্ষিত সতর্কতা সংকেত সনাক্ত করেছেন যা একটি মারাত্মক ঘটনা ঘটার আগে ঝুঁকিতে থাকা লোকেদের সনাক্ত করা সহজ করে তুলতে পারে।
আবিষ্কারটি সুইডেনে সংগৃহীত 440,000 এরও বেশি ইলেক্ট্রোকার্ডিওগ্রাম বা ইকেজিতে প্রশিক্ষিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে করা হয়েছিল। মৃত্যুর শংসাপত্রের তথ্যের সাথে এই স্ক্যানগুলিতে রেকর্ড করা বৈদ্যুতিক নিদর্শনগুলির তুলনা করে, গবেষকরা একটি AI সিস্টেমকে সুস্থ ব্যক্তি, পরিচিত হৃদরোগের ঝুঁকিযুক্ত রোগীদের এবং শেষ পর্যন্ত হঠাৎ কার্ডিয়াক কারণে মারা যাওয়া ব্যক্তিদের মধ্যে সূক্ষ্ম পার্থক্য সনাক্ত করতে শিখিয়েছিলেন।
তারপরে দলটি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং তাইওয়ান থেকে হাজার হাজার অতিরিক্ত রোগীর রেকর্ড ব্যবহার করে প্রযুক্তিটি মূল্যায়ন করে, প্যাটার্নগুলি বিভিন্ন জনসংখ্যার উচ্চতর ঝুঁকিতে থাকা ব্যক্তিদের নির্ভরযোগ্যভাবে সনাক্ত করতে পারে কিনা তা পরীক্ষা করে।
AI লুকানো হার্টের ঝুঁকি সনাক্ত করে যা স্ট্যান্ডার্ড টেস্ট মিস করে
ফলাফলগুলি পরামর্শ দেয় যে এআই দুর্বল রোগীদের চিকিত্সকরা সাধারণত যে প্রচলিত পরীক্ষার উপর নির্ভর করে তার চেয়ে আরও কার্যকরভাবে সনাক্ত করতে পারে। বর্তমান স্ক্রীনিং পদ্ধতিগুলি মূলত প্রতিটি সংকোচনের সাথে হৃদপিণ্ড কতটা রক্ত পাম্প করে তার উপর ফোকাস করে, একটি পরিমাপ ব্যবহার করা হয় যে কেউ একটি ইমপ্লান্ট করা ডিফিব্রিলেটর থেকে উপকৃত হতে পারে কিনা।
এই ঐতিহ্যগত পরিমাপ ব্যবহার করে, ডাক্তাররা 4.6% এর বার্ষিক আকস্মিক কার্ডিয়াক মৃত্যুর হার সহ রোগীদের একটি গ্রুপ সনাক্ত করতে পারেন। AI সিস্টেম, তবে, 7% বার্ষিক মৃত্যুর হার সহ একটি গোষ্ঠীকে চিহ্নিত করেছে, যা গুরুতর বিপদের সম্মুখীন রোগীদের আলাদা করার একটি বৃহত্তর ক্ষমতা প্রদর্শন করে।
গুরুত্বপূর্ণভাবে, অ্যালগরিদম উচ্চতর ঝুঁকিতে থাকা মানুষের বৃহত্তর জনসংখ্যাকেও স্বীকৃতি দিয়েছে, সহ হাজার হাজার যারা সাধারণভাবে বিদ্যমান চিকিৎসা নির্দেশিকাগুলির অধীনে উদ্বেগ প্রকাশ করবে না। এই ব্যক্তিদের অধিকাংশই প্রচলিত পদ্ধতি ব্যবহার করে অপেক্ষাকৃত কম ঝুঁকি হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হবে।
আরেকটি বড় সুবিধা হল যে AI সিস্টেম সাধারণ EKG চিত্রগুলির সাথে কাজ করে, যা ইতিমধ্যে সারা বিশ্বের হাসপাতাল এবং চিকিৎসা কেন্দ্রগুলিতে নিয়মিতভাবে সংগ্রহ করা হয়। এর মানে হল প্রযুক্তিটি সম্পূর্ণ নতুন ধরনের মেডিকেল পরীক্ষার প্রয়োজন ছাড়াই স্ক্রীনিংকে উন্নত করতে পারে।
নেচারে প্রকাশিত ফলাফলগুলি অবশেষে চিকিত্সকদেরকে একটি ইমপ্লান্টেড ডিফিব্রিলেটর গ্রহণ করা উচিত সে সম্পর্কে আরও সচেতন সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করতে পারে। হার্টের অভ্যন্তরে কী পরিবর্তনগুলি বৈদ্যুতিক নিদর্শনগুলি তৈরি করে যা এআই চিনতে শিখেছে সে সম্পর্কে তারা একটি কৌতূহলী বৈজ্ঞানিক প্রশ্নও উত্থাপন করে।
ইউসি বার্কলে স্কুল অফ পাবলিক হেলথের সহযোগী অধ্যাপক এবং গবেষণার প্রধান লেখক জিয়াদ ওবারমেয়ার বলেন, "চিকিৎসা সংক্রান্ত সিদ্ধান্তগুলি সত্যিই কঠিন, এবং আমি মনে করি যে এআই আমার জন্য এত উত্তেজনাপূর্ণ।" "আমরা কেবল আরও ভাল সিদ্ধান্ত নিতে পারি না, তবে এই রোগীদের হৃদপিণ্ড বন্ধ হওয়ার আগে তাদের সাথে আসলে কী ঘটছে তা বুঝতেও শুরু করি।"
কেন হঠাৎ কার্ডিয়াক মৃত্যু ভবিষ্যদ্বাণী করা এত কঠিন
হঠাৎ কার্ডিয়াক অ্যারেস্ট হার্ট অ্যাটাক থেকে আলাদা। হার্ট অ্যাটাক ঘটে যখন হার্টের অংশে রক্ত প্রবাহ বন্ধ হয়ে যায় বা গুরুতরভাবে সীমাবদ্ধ হয়ে যায়। বিপরীতে, হৃদস্পন্দনকে সমন্বয়কারী বৈদ্যুতিক সংকেতগুলির ব্যর্থতার ফলে কার্ডিয়াক অ্যারেস্ট হয়।
তাত্ক্ষণিক সিপিআর এবং একটি স্বয়ংক্রিয় বাহ্যিক ডিফিব্রিলেটর থেকে বৈদ্যুতিক শক কখনও কখনও হৃদয়ের ছন্দ পুনরুদ্ধার করতে পারে। যাইহোক, মোটামুটি 90% লোক যারা হাসপাতালের বাইরে হঠাৎ কার্ডিয়াক অ্যারেস্টের সম্মুখীন হয় কয়েক মিনিটের মধ্যে মারা যায়, যা ঝুঁকিতে থাকা ব্যক্তিদের প্রাথমিক স্বীকৃতি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ করে তোলে।
ওবারমেয়ারের জন্য, একজন জরুরী চিকিত্সক যার গবেষণায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, ওষুধ এবং স্বাস্থ্য নীতির সমন্বয় রয়েছে, হঠাৎ কার্ডিয়াক মৃত্যু ওষুধের সবচেয়ে হতাশাজনক অমীমাংসিত সমস্যাগুলির মধ্যে একটি।
কারণ ভুক্তভোগীরা প্রায়শই সতর্কতা ছাড়াই মারা যায়, গবেষকদের কাছে সীমিত সুযোগ রয়েছে হৃদপিণ্ডের অভ্যন্তরে কী ঘটে তা থেমে যাওয়ার আগেই পর্যবেক্ষণ করার। একটি ময়নাতদন্ত অবরুদ্ধ রক্তনালী, শক্ত টিস্যু বা অন্যান্য কাঠামোগত অস্বাভাবিকতা উন্মোচন করতে পারে, তবে এটি সম্পূর্ণরূপে প্রকাশ করতে পারে না যে মৃত্যুর দিকে অগ্রসর হওয়া মুহুর্তগুলিতে হৃদয় কীভাবে কাজ করছিল।
"একটি জিনিস যা সমস্যাটিকে খুবই দুঃখজনক করে তোলে, কিন্তু AI এর জন্য খুব উপযুক্ত, তা হল আমাদের এই সমস্যার প্রতিকার আছে," ওবারমেয়ার বলেন। "আপনি যদি জানতেন যে আপনি তাদের মধ্যে একজন যারা মারা যাচ্ছেন, আপনি একজন কার্ডিওলজিস্টের কাছে যাবেন এবং আপনি একটি ডিফিব্রিলেটর ইমপ্লান্ট করাবেন। সমস্যা হল যে ডাক্তাররা খুব দেরি হওয়ার আগে বুঝতে পারেন না যে কার একজনের প্রয়োজন।"
বর্তমান হার্ট রিস্ক স্ক্রীনিং এর সমস্যা
চিকিত্সকরা বর্তমানে প্রতিটি স্পন্দনের সাথে হৃদপিণ্ড কতটা কার্যকরভাবে রক্ত বের করে তা পরিমাপের উপর অনেক বেশি নির্ভর করে। যে রোগীদের হৃৎপিণ্ড একটি নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ডের নীচে পাম্প করে তারা একটি ইমপ্লান্টযোগ্য কার্ডিওভারটার ডিফিব্রিলেটরের জন্য প্রার্থী হিসাবে বিবেচিত হতে পারে, এমন একটি ডিভাইস যা একটি বিপজ্জনক হৃদযন্ত্রের তাল বিকাশের সময় বৈদ্যুতিক শক দিতে পারে।
কিন্তু এই পরিমাপ পাওয়ার জন্য সাধারণত আরও ব্যাপক চিকিৎসা মূল্যায়ন প্রয়োজন। অনেক লোক যারা অবশেষে হঠাৎ কার্ডিয়াক অ্যারেস্টের সম্মুখীন হন তারা কখনই এই জাতীয় পরীক্ষা পান না কারণ তাদের সন্দেহ করার কোন সুস্পষ্ট কারণ নেই যে তারা বিপদে আছে।
উচ্চ ঝুঁকি হিসাবে চিহ্নিত রোগীদের জন্যও পদ্ধতির সীমাবদ্ধতা রয়েছে। এই রোগীদের মধ্যে প্রায় দুই-তৃতীয়াংশ ইমপ্লান্ট করা ডিফিব্রিলেটরকে কখনই শক দেওয়ার প্রয়োজন হয় না। ফলস্বরূপ, অনেক ব্যক্তি সম্ভাব্য মারাত্মক জরুরী অবস্থার জন্য ব্যয়বহুল, আক্রমণাত্মক পদ্ধতির মধ্য দিয়ে যায় যা কখনই ঘটতে পারে না।
একই সময়ে, ঝুঁকিপূর্ণ হিসাবে স্বীকৃত নয় এমন হাজার হাজার মানুষ প্রতি বছর অপ্রত্যাশিতভাবে মারা যায়।
ওবারমেয়ার বলেন, "সেই লোকেদের কিছু অংশে, আমরা যদি সময়মতো তা জানতাম তবে আমরা সেই মৃত্যুগুলি প্রতিরোধ করতে পারতাম।" "আকস্মিক কার্ডিয়াক ডেথের কারণে মারা যাওয়া লোকদের থেকে অনেক প্রাণ হারিয়ে যাচ্ছে যা প্রতিরোধ করা যায় যদি আমাদের কাছে এই জিনিসগুলি খুঁজে পাওয়ার জন্য আরও ভাল এআই সরঞ্জাম থাকে।"
গবেষকরা আশা করেন যে আরও সঠিক সতর্কতা চিহ্নগুলি সনাক্ত করা ডাক্তারদের সাহায্য করতে পারে রোগীদের প্রতি প্রতিরোধমূলক চিকিত্সা নির্দেশ করতে সাহায্য করতে পারে।
কীভাবে গবেষকরা মারাত্মক হার্ট প্যাটার্নগুলি চিনতে AI-কে প্রশিক্ষণ দিয়েছেন
অ্যালগরিদম বিকাশের জন্য বিশ্বের বিভিন্ন প্রান্ত থেকে সংগৃহীত চিকিৎসা তথ্যের তিনটি স্বাধীন সংগ্রহের প্রয়োজন।
গবেষকরা সুইডেনের ইউনিফাইড হেলথ কেয়ার সিস্টেম থেকে ছয় বছরের ইকেজি রেকর্ডিং দিয়ে শুরু করেছিলেন। এই স্ক্যানগুলিকে মৃত্যুর শংসাপত্রের সাথে সংযুক্ত করে, তারা রোগীদের বৈদ্যুতিক নিদর্শনগুলি পরীক্ষা করতে পারে যারা পরবর্তীতে হঠাৎ কার্ডিয়াক মৃত্যুর সম্মুখীন হয় এবং অন্যান্য রোগীদের সাথে তাদের তুলনা করতে পারে।
AI রেকর্ডিংগুলিতে স্পাইক, তরঙ্গ এবং অন্যান্য বৈশিষ্ট্যগুলির সংমিশ্রণগুলি সনাক্ত করতে শিখেছে যা বর্ধিত ঝুঁকির সাথে যুক্ত বলে মনে হয়েছিল। সিস্টেমটি প্রশিক্ষিত হওয়ার পরে, দলটি দুটি অতিরিক্ত ডেটাসেটের বিরুদ্ধে এটি পরীক্ষা করে: একটি সান দিয়েগো হাসপাতাল সিস্টেম থেকে দুই বছরের বেনামী EKG রেকর্ড এবং তাইপেই থেকে রোগীর ডেটার একটি পৃথক সংগ্রহ।
এই আন্তর্জাতিক পরীক্ষাটি গবেষকদের মূল্যায়ন করতে সাহায্য করেছে যে অ্যালগরিদমের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ক্ষমতা সুইডিশ জনসংখ্যার বাইরে এটি বিকাশের জন্য ব্যবহৃত হয়েছে কিনা।
"ভাল AI ভাল ডেটা দিয়ে শুরু হয়," বলেছেন ওবারমেয়ার, যিনি যৌথ UCSF-UC বার্কলে কম্পিউটেশনাল প্রিসিশন হেলথ প্রোগ্রামেরও অংশ। "দুর্ভাগ্যবশত, এই গবেষণার জন্য আমরা যে ডেটা ব্যবহার করেছি তার মতো ডেটা অ্যাক্সেস করা অবিশ্বাস্যভাবে কঠিন। আজ কেন এত কম ক্লিনিকাল AI ব্যবহার হচ্ছে তার একটি বড় অংশ।"
তথ্য প্রাপ্তি এবং সংগঠিত করা নিজেই একটি বিশাল উদ্যোগ ছিল। ওবারমেয়ারের মতে, ডেটাসেটগুলি একত্রিত করতে প্রায় 10 বছর সময় লেগেছিল এবং তিনি যে দুটি সংস্থাকে প্রতিষ্ঠা করতে সাহায্য করেছিলেন তার অবদান জড়িত ছিল, ড্যান্ডেলিয়ন হেলথ এবং নাইটিংগেল ওপেন সায়েন্স। উভয় সংস্থাই ডেটা এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার আরও ভাল অ্যাক্সেসের মাধ্যমে চিকিৎসা গবেষণাকে এগিয়ে নিতে কাজ করে।
"এটি বার্কলেতে থাকা অসাধারণ বিলাসিতাগুলির মধ্যে একটি," ওবারমেয়ার বলেছিলেন। "আপনি এই প্রকল্পগুলি অনুসরণ করতে পারেন যেগুলি কেবল একটি ধীরগতির বার্ন এবং তারপরে -- আশা করি -- যখন তারা ফিনিশিং লাইন অতিক্রম করবে তখন একটি বড় রিটার্ন পাবে।"
লুকানো হার্ট সিগন্যাল থেকে জীবন রক্ষাকারী চিকিৎসা পর্যন্ত
গবেষকরা ইতিমধ্যেই অন্বেষণ শুরু করেছেন কীভাবে সিস্টেমটি প্রকৃত স্বাস্থ্যসেবা সেটিংসে ব্যবহার করা যেতে পারে।
Obermeyer হাসপাতাল EKG ডাটাবেসে অ্যালগরিদম চালু করতে সুইডেন, তাইওয়ান এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের চিকিৎসা ব্যবস্থার সাথে সহযোগিতা করছে। লক্ষ্য হল উচ্চতর ঝুঁকির লক্ষণগুলির জন্য বিদ্যমান হার্ট স্ক্যানগুলি পরীক্ষা করা এবং অতিরিক্ত পর্যবেক্ষণ থেকে উপকৃত হতে পারে এমন রোগীদের সনাক্ত করা।
প্রস্তাবিত পদ্ধতির অধীনে, চিকিত্সকরা এমন রোগীদের সাথে যোগাযোগ করবেন যাদের EKGs একটি উচ্চ-ঝুঁকির মূল্যায়ন পায় এবং তাদের একটি প্যাচ পরার সুযোগ দেয় যা ক্রমাগত তাদের হৃদযন্ত্রের বৈদ্যুতিক কার্যকলাপ রেকর্ড করে।
এই দীর্ঘ রেকর্ডিংগুলি AI দ্বারা সনাক্ত করা সতর্কতা সংকেতের জন্য দায়ী জৈবিক প্রক্রিয়া সম্পর্কে মূল্যবান সূত্র প্রদান করতে পারে। এই প্রক্রিয়াগুলি বোঝা গবেষকদের ব্যাখ্যা করতে সাহায্য করতে পারে কেন নির্দিষ্ট হৃদয় হঠাৎ মারাত্মক বৈদ্যুতিক ব্যাঘাত ঘটাতে বেশি ঝুঁকিপূর্ণ।
কিছু রোগীর জন্য, অতিরিক্ত তথ্য শেষ পর্যন্ত একটি ইমপ্লান্টেড ডিফিব্রিলেটর পাওয়ার সুপারিশ সমর্থন করতে পারে, সম্ভাব্যভাবে হঠাৎ এবং অন্যথায় অপ্রত্যাশিত মৃত্যু প্রতিরোধ করে।
Obermeyer একটি ওয়েবসাইট তৈরি করেছে যেখানে তাদের নিজস্ব ঝুঁকি সম্পর্কে শিখতে আগ্রহী ব্যক্তিরা মৌলিক ব্যক্তিগত তথ্য এবং একটি ইমেল ঠিকানা প্রদান করতে পারে। প্রযুক্তিটি আরও ব্যাপকভাবে উপলব্ধ হলে গবেষণা দলটি EKG বিশ্লেষণ সম্পর্কে তাদের সাথে যোগাযোগ করতে পারে।
এআই কি মানুষের হৃদয় সম্পর্কে নতুন গোপনীয়তা প্রকাশ করতে পারে?
আকস্মিক কার্ডিয়াক মৃত্যু প্রতিরোধের উন্নতির সম্ভাবনার বাইরে, আবিষ্কারটি হাইলাইট করে যে কীভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিজ্ঞানীদের চিকিৎসা রহস্য অনুসন্ধান করতে সাহায্য করতে পারে যা প্রচলিত পদ্ধতির প্রতিরোধ করেছে।
চিকিত্সার প্রয়োজন হতে পারে এমন রোগীদের সহজভাবে সনাক্ত করার পরিবর্তে, অ্যালগরিদম হৃদযন্ত্রের ক্রিয়াকলাপের নিদর্শনগুলি উন্মোচিত করেছে যা গবেষকরা এখনও পুরোপুরি বুঝতে পারেননি। এই সংকেতগুলি অধ্যয়ন করার ফলে হঠাৎ কার্ডিয়াক মৃত্যুর জন্য দায়ী বৈদ্যুতিক ব্যাঘাতের নতুন অন্তর্দৃষ্টি হতে পারে এবং প্রতিরোধের জন্য সম্ভাব্য অতিরিক্ত সুযোগগুলি প্রকাশ করতে পারে।
ওবারমেয়ার বিশ্বাস করেন যে পূর্বে অচেনা জৈবিক নিদর্শনগুলি উন্মোচন করার এই ক্ষমতা ওষুধের ক্ষেত্রে এআই-এর সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অবদানগুলির মধ্যে একটি হয়ে উঠতে পারে, যা চিকিত্সকদের আরও ভাল সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করার সময় গবেষণার জন্য নতুন দিকনির্দেশনা উন্মুক্ত করে।
"এই সরঞ্জামগুলি থেকে বেরিয়ে আসা বিজ্ঞান করার একটি নতুন উপায়ও হতে চলেছে," ওবারমেয়ার বলেছিলেন, "এবং এটি কীভাবে ঘটতে শুরু করে সে সম্পর্কে চিন্তা করা মজাদার।"
