গ্রাফিকাল সারাংশ। ক্রেডিট: প্যাটার্ন (2024)। DOI: 10.1016/j.patter.2024.100970
অ্যাট্রিয়াল ফাইব্রিলেশন হল বিশ্বব্যাপী সবচেয়ে সাধারণ কার্ডিয়াক অ্যারিথমিয়া, যা প্রায় প্রভাবিত করে 2019 সালে ফলোয়ারের সংখ্যা 59 মিলিয়নে পৌঁছেছে. এই অনিয়মিত হৃদস্পন্দন হৃদযন্ত্রের ব্যর্থতা, ডিমেনশিয়া এবং স্ট্রোকের ঝুঁকির সাথে যুক্ত। এটি স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থার জন্য একটি উল্লেখযোগ্য বোঝা তৈরি করে, এটির প্রাথমিক সনাক্তকরণ এবং চিকিত্সাকে একটি প্রধান লক্ষ্য করে তোলে।
লাক্সেমবার্গ বিশ্ববিদ্যালয়ের লাক্সেমবার্গ সেন্টার ফর সিস্টেম বায়োমেডিসিনের (এলসিএসবি) গবেষকরা সম্প্রতি একটি আবিষ্কার করেছেন। গভীর শিক্ষার মডেল স্বাভাবিক হৃদপিণ্ডের ছন্দ থেকে অ্যাট্রিয়াল ফাইব্রিলেশনে রূপান্তরের পূর্বাভাস দিতে সক্ষম। এটি প্রায় 80% নির্ভুলতার সাথে গড়ে শুরু হওয়ার 30 মিনিট আগে একটি প্রাথমিক সতর্কতা জারি করে। এই ফলাফল, প্রকাশ বৈজ্ঞানিক জার্নালে প্যাটার্নপ্রাথমিক হস্তক্ষেপ এবং ভাল রোগীর ফলাফল সক্ষম করার জন্য পরিধানযোগ্য প্রযুক্তির অন্তর্ভুক্তির পথ প্রশস্ত করা।
অ্যাট্রিয়াল ফাইব্রিলেশনের সময়, হৃৎপিণ্ডের উপরের চেম্বারগুলি অনিয়মিতভাবে স্পন্দিত হয় এবং ভেন্ট্রিকলের সাথে সিঙ্কের বাইরে থাকে। হার্টের স্বাভাবিক ছন্দ পুনরুদ্ধারের জন্য নিবিড় হস্তক্ষেপের প্রয়োজন হতে পারে, স্বাভাবিক সাইনাসের ছন্দ পুনরুদ্ধার করার জন্য হার্টকে ধাক্কা দেওয়া থেকে শুরু করে মিথ্যা সংকেত সৃষ্টিকারী নির্দিষ্ট জায়গাগুলি সরিয়ে ফেলা পর্যন্ত।
অ্যাট্রিয়াল ফাইব্রিলেশন শুরু হওয়ার পূর্বাভাস দিতে সক্ষম হওয়া রোগীদের তাদের হৃদযন্ত্রের ছন্দ স্থিতিশীল রাখতে প্রতিরোধমূলক ব্যবস্থা গ্রহণ করতে দেয়। যাইহোক, হার্ট রেট এবং ইলেক্ট্রোকার্ডিওগ্রাম (ইসিজি) ডেটা বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে বর্তমান পদ্ধতিগুলি আক্রমণ করার আগে শুধুমাত্র অ্যাট্রিয়াল ফাইব্রিলেশন সনাক্ত করতে পারে এবং প্রাথমিক সতর্কতা প্রদান করতে পারে না।
“বিপরীতভাবে, আমাদের কাজ এই পদ্ধতির থেকে দূরে সরে যায় এবং আরও দূরদর্শী ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলের দিকে চলে যায়,” LCSB এর সিস্টেম কন্ট্রোল গ্রুপের প্রধান অধ্যাপক জর্জ গনকালভস ব্যাখ্যা করেন।
“আমরা একটি গভীর শিক্ষার মডেলকে প্রশিক্ষণের জন্য হার্ট রেট ডেটা ব্যবহার করেছি যা বিভিন্ন পর্যায়গুলি সনাক্ত করতে পারে – সাইনাস রিদম, অ্যাট্রিয়াল ফাইব্রিলেশন – এবং অ্যাট্রিয়াল ফাইব্রিলেশনের কাছে যাওয়ার সময় রোগীর 'ঝুঁকি সম্ভাব্যতা' গণনা করে।” একটি নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ড অতিক্রম না হওয়া পর্যন্ত, একটি প্রাথমিক সতর্কতা প্রদান করে।
R-to-R ব্যবধান (RRI) হল একটি স্ট্যান্ডার্ড ইলেক্ট্রোকার্ডিওগ্রামে পরপর দুটি তরঙ্গের শিখরগুলির মধ্যে সময়কাল।ছবির উৎস: LCSB/University of Luxembourg
এই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেল, যাকে WARN (Atrial Fibrillation Warning) বলা হয়, তাংজি হাসপাতালে (উহান, চীন) 350 জন রোগীর কাছ থেকে সংগ্রহ করা 24-ঘন্টা রেকর্ডের উপর প্রশিক্ষিত এবং পরীক্ষা করা হয়েছিল এবং অ্যাট্রিয়াল ফাইব্রিলেশন শুরু হওয়ার 30 মিনিট আগে একটি প্রাথমিক সতর্কতা জারি করা হয়েছিল। সুনির্দিষ্ট। পূর্ববর্তী অ্যারিথমিয়া পূর্বাভাস প্রচেষ্টার তুলনায়, WARN হল প্রথম পদ্ধতি যা অ্যারিথমিয়া হওয়ার আগে সতর্কতা প্রদান করে।
“আরেকটি আকর্ষণীয় দিক হল যে আমাদের মডেল শুধুমাত্র R থেকে R বিরতি ব্যবহার করে উচ্চ কার্যকারিতা অর্জন করে (মূলত শুধুমাত্র হার্ট রেট ডেটা) যা সহজেই পরিধান করা যায় এবং সাশ্রয়ী মূল্যের পালস সিগন্যাল রেকর্ডার যেমন স্মার্টওয়াচগুলি থেকে পাওয়া যায়,” ডাক্তার বলেছেন। মারিনো গাভিডিয়া প্রকাশনার প্রথম লেখক এবং তার পিএইচডি চলাকালীন এই প্রকল্পে কাজ করেছেন। সিস্টেম কন্ট্রোল গ্রুপ এবং পিএইচডি প্রশিক্ষণ ইউনিট CriTiCS (নীচের বক্স দেখুন)।
প্রকল্পের সাথে জড়িত একজন এলসিএসবি গবেষক ডঃ আর্থার মন্টানারি যোগ করেছেন: “এই ডিভাইসগুলি রোগীদের দৈনন্দিন ব্যবহারের জন্য উপলব্ধ, তাই আমাদের অনুসন্ধানগুলি রিয়েল-টাইম পর্যবেক্ষণ এবং প্রাথমিক সতর্কতার জন্য আরামদায়ক পরিধানযোগ্য ডিভাইসগুলি বিকাশের সম্ভাবনা উন্মুক্ত করে।”
উপরন্তু, গবেষকদের দ্বারা তৈরি গভীর শিক্ষার মডেল স্মার্টওয়াচ থেকে ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য স্মার্টফোনে প্রয়োগ করা যেতে পারে। এই কম কম্পিউটেশনাল খরচ এটি পরিধানযোগ্য প্রযুক্তিতে একীকরণের জন্য আদর্শ করে তোলে।
দীর্ঘমেয়াদী লক্ষ্য হ'ল রোগীদের তাদের হৃদযন্ত্রের ছন্দ ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ করতে এবং চিকিত্সা গ্রহণ করতে সক্ষম করা দ্রুত সতর্কতা অ্যান্টিঅ্যারিথমিক ওষুধ গ্রহণের জন্য পর্যাপ্ত সময় দিতে পারে বা আক্রমণ প্রতিরোধ করতে কিছু লক্ষ্যযুক্ত থেরাপি ব্যবহার করতে পারে অ্যাট্রিয়াল ফাইব্রিলেশন.এর ফলে জরুরি হস্তক্ষেপ কমবে এবং উন্নতি হবে রোগীর ফলাফল.
“আগামীতে, আমরা ব্যক্তিগতকৃত মডেলগুলি বিকাশের দিকে মনোনিবেশ করব৷ প্রতিদিন ব্যবহার করা সহজ স্মার্টওয়াচগুলি একজন ব্যক্তির হৃদয়ের গতিশীলতা সম্পর্কে ক্রমাগত নতুন তথ্য প্রদান করে, যা আমাদেরকে সেই রোগীর জন্য নির্দিষ্ট মডেলটিকে আগের সতর্কতার সাথে সাড়া দেওয়ার জন্য ক্রমাগত পরিমার্জন এবং পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়ার অনুমতি দেয়৷ বর্ধিত কর্মক্ষমতা অর্জন,” অধ্যাপক গনসালভেস উপসংহারে. “অবশেষে, এই পদ্ধতিটি এমনকি নতুন ক্লিনিকাল ট্রায়াল এবং উদ্ভাবনী থেরাপিউটিক হস্তক্ষেপের দিকে নিয়ে যেতে পারে।”
অধিক তথ্য:
মারিনো গাভিডিয়া এট আল।, অ্যাট্রিয়াল ফাইব্রিলেশনের প্রাথমিক সতর্কতার জন্য গভীর শিক্ষা ব্যবহার করে, প্যাটার্ন (2024)। DOI: 10.1016/j.patter.2024.100970
দ্বারা প্রদান করা হয়
লুক্সেমবার্গ বিশ্ববিদ্যালয়
উদ্ধৃতি: গবেষকরা কার্ডিয়াক অ্যারিথমিয়া হওয়ার 30 মিনিট আগে পূর্বাভাস দিতে সক্ষম গভীর শিক্ষার মডেল তৈরি করেন (এপ্রিল 22, 2024), 22 এপ্রিল, 2024 সংগৃহীত https://medicalxpress.com/news/2024-04 -deep-capable-cardiac-arrythmia- minutes.html
এই নথিটি কপিরাইট দ্বারা সুরক্ষিত। ব্যক্তিগত অধ্যয়ন বা গবেষণার উদ্দেশ্যে ন্যায্য লেনদেনের স্বার্থ ছাড়া লিখিত অনুমতি ছাড়া কোনো অংশ পুনরুত্পাদন করা যাবে না। বিষয়বস্তু শুধুমাত্র রেফারেন্স জন্য.
