মিনিটের চেয়ে কয়েক সেকেন্ডে হার্ট স্ক্যান বিশ্লেষণ করে, 27,000-এরও বেশি রোগীর মৃত্যুর পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে এআই বিশেষজ্ঞ চিকিত্সকদের থেকে কিছুটা এগিয়েছে, কিন্তু গবেষকরা সতর্ক করেছেন যে এর ক্লিনিকাল সুবিধাগুলির এখনও সম্ভাব্য বৈধতা প্রয়োজন।
অধ্যয়ন: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার পারফরম্যান্স বনাম ক্লিনিশিয়ান বাম-ভেন্ট্রিকুলার সেগমেন্টেশন অফ কার্ডিয়াক এমআরআই মৃত্যুর পূর্বাভাসের জন্য: একটি পূর্ববর্তী, বহুকেন্দ্রিক, প্রগনোস্টিক অধ্যয়ন। ইমেজ ক্রেডিট: Reshetnikov_art/Shutterstock.com
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআইকার্ডিয়াক থেকে বাম-ভেন্ট্রিকুলার ইজেকশন ভগ্নাংশের প্রাপ্ত পরিমাপ এমআরআই স্ক্যানগুলি চিকিত্সক দ্বারা প্রাপ্ত পরিমাপের তুলনায় সর্বজনীন মৃত্যুর হারের পূর্বাভাস দিয়েছে, একটি পূর্ববর্তী গবেষণায় প্রকাশিত হয়েছে ল্যানসেট ডিজিটাল হেলথ. ফলাফলগুলি পরামর্শ দেয় যে AI কার্ডিয়াক ফাংশন মূল্যায়নকে প্রবাহিত করতে সাহায্য করতে পারে, যদিও এর ক্লিনিকাল সুবিধাগুলির জন্য আরও তদন্তের প্রয়োজন হয়।
কার্ডিয়াক এমআরআই মৃত্যুর পূর্বাভাস কিভাবে এআই উন্নত করতে পারে?
বাম-ভেন্ট্রিকুলার ইজেকশন ভগ্নাংশ হ’ল কার্ডিয়াক ফাংশনের একটি মূল পরিমাপ, যা ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং ঝুঁকি স্তরবিন্যাসে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। কার্ডিয়াক এমআরআই কার্ডিয়াক ফাংশন মূল্যায়নের জন্য সোনার মান হিসাবে বিবেচিত হয়, তবে চিকিত্সকদের দ্বারা ম্যানুয়াল চিত্র বিভাজন পর্যবেক্ষকের পরিবর্তনশীলতার বিষয়, যা পরিমাপের নির্ভুলতা সীমিত করতে পারে।
পূর্ববর্তী গবেষণা পরামর্শ দেয় যে AI পরিমাপের পরিবর্তনশীলতা কমাতে পারে, নির্ভুলতা উন্নত করতে পারে এবং ইমেজ-প্রসেসিং সময়কে উল্লেখযোগ্যভাবে ছোট করতে পারে। যাইহোক, এই সুবিধাগুলি ক্লিনিকাল ফলাফলের আরও ভাল ভবিষ্যদ্বাণীতে অনুবাদ করে কিনা তা অসম্পূর্ণভাবে বোঝা যায়।
বর্তমান গবেষণায় তদন্ত করা হয়েছে যে কার্ডিয়াক এমআরআই স্ক্যান থেকে ইজেকশন ভগ্নাংশের AI-প্রাপ্ত পরিমাপ এবং অন্যান্য বাম-ভেন্ট্রিকুলার প্যারামিটারগুলি সর্বজনীন মৃত্যুর পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে বিশেষজ্ঞ চিকিত্সকের পরিমাপকে ছাড়িয়ে যায় কিনা।
AI বিশেষজ্ঞ চিকিত্সকদের তুলনায় মৃত্যুর হার কিছুটা ভাল ভবিষ্যদ্বাণী করে
পূর্ববর্তী গবেষণায় যুক্তরাজ্য এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের দুটি কেন্দ্রে 27,382 জন রোগীর কার্ডিয়াক এমআরআই করা হয়েছিল। 5.6 বছরের মধ্যবর্তী ফলো-আপের সময়, 13% মারা গেছে।
AI-প্রাপ্ত ইজেকশন ভগ্নাংশ চিকিত্সক-উত্পন্ন পরিমাপের তুলনায় সর্বজনীন মৃত্যুর জন্য ভাল পরিসংখ্যানগত মডেল ফিট এবং সামান্য ভাল বৈষম্য দেখিয়েছে।
বয়স এবং লিঙ্গের জন্য সামঞ্জস্য করার আগে, AI-ভিত্তিক মডেলটি 0.669-এর একটি C-সূচক অর্জন করেছে, যা ক্লিনিশিয়ান পরিমাপের জন্য 0.637 এর তুলনায়। সামঞ্জস্যের পরে, পার্থক্যটি যথাক্রমে 0.781 এবং 0.777 এর C-সূচক মান সহ উল্লেখযোগ্যভাবে সংকুচিত হয়। যদিও পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ, মৃত্যুবৈষম্যের উন্নতি সামান্য ছিল।
ক্লিনিশিয়ান পরিমাপ যথেষ্ট উন্নত মডেল ফিট ধারণকারী একটি মডেলে AI-প্রাপ্ত ইজেকশন ভগ্নাংশ যোগ করা। বিপরীতভাবে, একটি AI-ভিত্তিক মডেলে ক্লিনিশিয়ান পরিমাপ যুক্ত করা শুধুমাত্র সামান্য উন্নতি করেছে। এই ফলাফলগুলি পরামর্শ দেয় যে AI পরিমাপগুলি চিকিত্সক পরিমাপের দ্বারা প্রদত্ত প্রগনোস্টিক তথ্যের বেশিরভাগই, তবে সমস্ত নয়।
এআই অ্যালগরিদম কার্ডিয়াক এমআরআই স্ক্যানগুলিকে যথেষ্ট দ্রুত প্রক্রিয়াজাত করে, প্রতি রোগীর জন্য প্রায় 3-4 সেকেন্ডের প্রয়োজন হয়। তুলনায়, ক্লিনিশিয়ান সেগমেন্টেশন একটি পূর্ববর্তী গবেষণায় প্রতি রোগীর 13 মিনিটের মধ্যম নিয়েছিল।
যাইহোক, এআই পরিমাপ ত্রুটি-মুক্ত ছিল না। 600 জন রোগীর এলোমেলোভাবে নির্বাচিত নমুনায়, 1% ত্রুটির হারের সাথে মিল রেখে ছয়টি ক্ষেত্রে বিভাজন ত্রুটি ঘটেছে। চরম ইজেকশন ভগ্নাংশ পরিমাপ সহ স্ক্যানগুলির মধ্যে ত্রুটিগুলি যথেষ্ট বেশি ঘন ঘন ছিল, বিশেষত খুব কম মান, যা ক্লিনিশিয়ান তদারকির গুরুত্ব তুলে ধরে।
AI এছাড়াও চিকিত্সকদের কাছ থেকে পদ্ধতিগতভাবে ভিন্ন পরিমাপ তৈরি করেছে, 62.1% এর তুলনায় 57.8% নিম্ন মধ্যম ইজেকশন ভগ্নাংশ সহ। যাইহোক, অধ্যয়নটি প্রতিষ্ঠিত হয়নি যে কোন পরিমাপগুলি একটি স্বাধীন রেফারেন্স স্ট্যান্ডার্ডের বিপরীতে আরও বেশি শারীরবৃত্তীয়ভাবে সঠিক ছিল।
ছোট ভবিষ্যদ্বাণীমূলক লাভ AI এর প্রতিশ্রুতি এবং সীমাবদ্ধতাগুলিকে হাইলাইট করে
ফলাফলগুলি কার্ডিয়াক এমআরআই বিশ্লেষণকে ত্বরান্বিত করতে, চিকিত্সকদের কাজের চাপ কমাতে এবং মৃত্যুর ঝুঁকির পূর্বাভাসকে পরিমিতভাবে উন্নত করতে AI এর সম্ভাব্যতা তুলে ধরে।
বৃহৎ রোগীর জনসংখ্যা জুড়ে প্রয়োগ করা হলে প্রগনোস্টিক পারফরম্যান্সের ছোট উন্নতিগুলি সম্ভাব্যভাবে মূল্যবান হতে পারে। যাইহোক, পর্যবেক্ষণ করা পার্থক্যের ক্লিনিকাল গুরুত্ব অনিশ্চিত রয়ে গেছে।
গবেষকরা বিভিন্ন কার্ডিয়াক অবস্থার মধ্যে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক কর্মক্ষমতা পরীক্ষা করেছেন।
অবস্ট্রাকটিভ করোনারি আর্টারি ডিজিজে আক্রান্ত রোগীদের ক্ষেত্রে, এআই-প্রাপ্ত ইজেকশন ভগ্নাংশ চিকিত্সক পরিমাপের চেয়ে ভাল মৃত্যুহার মডেল ফিট দেখায়। ক্লিনিশিয়ান থেকে প্রাপ্ত পরিমাপের সাথে AI পরিমাপ যুক্ত করা মডেলটিকে আরও উন্নত করেছে, যেখানে AI-প্রাপ্ত পরিমাপে ক্লিনিশিয়ান পরিমাপ যুক্ত করা হয়নি।
নন-ইস্কেমিক কার্ডিওমায়োপ্যাথির রোগীদের ক্ষেত্রে, AI মডেল ফিট করার ক্ষেত্রে একটি ছোট সুবিধা দেখিয়েছে, কিন্তু ক্লিনিশিয়ান পরিমাপের সাথে AI-প্রাপ্ত ইজেকশন ভগ্নাংশ যোগ করা ভবিষ্যদ্বাণীতে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নতি করেনি।
বিপরীতে, হাইপারট্রফিক কার্ডিওমাইওপ্যাথি রোগীদের ক্ষেত্রে ক্লিনিশিয়ান থেকে প্রাপ্ত ইজেকশন ভগ্নাংশটি কিছুটা ভাল করে। গবেষকরা পরামর্শ দিয়েছেন যে AI অ্যালগরিদমের বিভাজন পদ্ধতি হাইপারট্র্যাবিকুলেশন এবং বর্ধিত প্যাপিলারি পেশী সহ নির্দিষ্ট শারীরবৃত্তীয় বৈশিষ্ট্যগুলি সম্পূর্ণরূপে ক্যাপচার করতে পারে না।
যাইহোক, বাম-ভেন্ট্রিকুলার ভলিউম পরিমাপ সাধারণত এই উপগোষ্ঠীতে মৃত্যুহারের দুর্বল ভবিষ্যদ্বাণীকারী ছিল, এআই বা চিকিত্সকরা সেগুলি পেয়েছেন কিনা তা নির্বিশেষে।
সামগ্রিক ফলাফলগুলি পূর্ববর্তী গবেষণার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ যা তীব্র COVID-19 আক্রান্ত রোগীদের ইকোকার্ডিওগ্রাফি থেকে AI-প্রাপ্ত ইজেকশন ভগ্নাংশ ব্যবহার করে আরও ভাল মৃত্যুর পূর্বাভাস প্রতিবেদন করেছে।
গবেষণাটি বাস্তব-বিশ্বের ইমেজিং অবস্থার অধীনে এআই-ভিত্তিক প্রগনোস্টিক সরঞ্জামগুলির মূল্যায়নের জন্য বড় আকারের ক্লিনিকাল ডেটাসেটের সম্ভাব্যতাও তুলে ধরে। তবুও, বেশ কয়েকটি সীমাবদ্ধতা বিবেচনার প্রয়োজন।
বিশ্লেষণটি পূর্ববর্তী ছিল এবং কারণ-নির্দিষ্ট মৃত্যুর ডেটা অন্তর্ভুক্ত করেনি। ক্লিনিশিয়ান সেগমেন্টেশন কৌশলগুলির পার্থক্যগুলিও এআই-এর পর্যবেক্ষণ সুবিধাতে অবদান রাখতে পারে। অধিকন্তু, গবেষকরা পরিসংখ্যানগত মডেল ফিট এবং মৃত্যুর বৈষম্য মূল্যায়ন করেছেন কিন্তু ঝুঁকি ক্রমাঙ্কন বা AI-নির্দেশিত পরিমাপ ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত বা রোগীর ফলাফলগুলিকে উন্নত করে কিনা তা মূল্যায়ন করেননি।
যদিও গবেষণায় যুক্তরাজ্য এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র উভয়ের রোগীদের অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে, বেশিরভাগ অংশগ্রহণকারীরা একটি ইউকে কেন্দ্র থেকে এসেছেন এবং লেখকরা জাতিগত গোষ্ঠী জুড়ে কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করেননি। বেশ কিছু লেখক গবেষণায় ব্যবহৃত সেগমেন্টেশন প্রযুক্তির সাথে যুক্ত কোম্পানি MycardiumAI-এর সাথে আর্থিক সম্পর্কও প্রকাশ করেছেন।
গবেষকরা উপসংহারে পৌঁছেছেন যে AI-প্রাপ্ত ইজেকশন ভগ্নাংশ চিকিত্সক তত্ত্বাবধানের সাথে প্রথম-লাইন পরিমাপ পদ্ধতি হিসাবে কার্যকর হতে পারে। যাইহোক, এর ক্লিনিকাল ইউটিলিটি, খরচ-কার্যকারিতা এবং রোগীর যত্নের উপর প্রভাব স্থাপনের জন্য সম্ভাব্য অধ্যয়ন প্রয়োজন।
