नई दिल्ली : चेहरे की थर्मल इमेजिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस- AI के संयोजन का उपयोग करके कोरोनरी धमनी रोग (coronary artery disease risk) के जोखिम का सटीक पता लगाया जा सकता है, यह बात बीएमजे हेल्थ एंड केयर इंफॉर्मेटिक्स पत्रिका में प्रकाशित शोध में सामने आई है. प्लाक के निर्माण के कारण, coronary artery disease हृदय की प्रमुख रक्त वाहिकाओं में क्षति या बीमारी है और इससे दिल का दौरा पड़ सकता है.
चीन के बीजिंग में सिंघुआ विश्वविद्यालय के नेतृत्व में शोधकर्ताओं ने दिखाया कि थर्मल इमेजिंग उस वस्तु द्वारा उत्सर्जित अवरक्त विकिरण (infrared radiation emitted by object) का पता लगाकर वस्तु की सतह पर तापमान वितरण और भिन्नता को कैप्चर करती है. एआई के साथ मिलकर, थर्मल इमेजिंग रोग आकलन के लिए एक आशाजनक उपकरण के रूप में उभरा है क्योंकि यह त्वचा के तापमान पैटर्न से असामान्य रक्त परिसंचरण और सूजन के क्षेत्रों की पहचान कर सकता है.
शोधकर्ताओं ने कहा कि यह गैर-आक्रामक है, वास्तविक समय माप देता है, और पारंपरिक तरीकों की तुलना में अधिक प्रभावी है जिन्हें नैदानिक अभ्यास के लिए अपनाया जा सकता है. दूसरी ओर, कोरोनरी हृदय रोग के निदान के लिए वर्तमान दिशा-निर्देश जोखिम कारकों के संभाव्यता आकलन पर निर्भर करते हैं,जो अक्सर सटीक या व्यापक रूप से लागू नहीं होते हैं, साथ ही ईसीजी रीडिंग, एंजियोग्राम और रक्त परीक्षण भी शामिल हैं, जो समय लेने वाले और आक्रामक होते हैं.
अध्ययन में संदिग्ध हृदय रोग वाले 460 लोगों में से, चेहरों की नई थर्मल इमेजिंग का उपयोग करके और एआई-सहायता प्राप्त इमेजिंग मॉडल के माध्यम से सत्यापन करके, 322 प्रतिभागियों (70 प्रतिशत) में कोरोनरी धमनी रोग होने की पुष्टि की गई. पूर्वपरीक्षण जोखिम आकलन की तुलना में कोरोनरी धमनी रोग की भविष्यवाणी करने में यह दृष्टिकोण लगभग 13 प्रतिशत बेहतर था.
टीम ने कहा, "थर्मल इमेजिंग आधारित [कोरोनरी धमनी रोग] भविष्यवाणी भविष्य में होने वाले शोध के अवसरों का सुझाव देती है." उन्होंने कहा, "बायोफिजियोलॉजिकल-आधारित स्वास्थ्य आकलन पद्धति के रूप में, [यह] पारंपरिक नैदानिक उपायों से परे रोग-प्रासंगिक जानकारी प्रदान करता है जो [एथेरोस्क्लेरोटिक कार्डियोवैस्कुलर रोग] और संबंधित पुरानी स्थिति के आकलन को बढ़ा सकता है," उन्होंने बड़े अध्ययनों का आह्वान किया. cvd , AI use , coronary artery disease risk , thermal imaging .
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