नई दिल्ली: एक अध्ययन में पाया गया है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) विशेष रूप से उच्च जोखिम वाले रोगियों में रुमेटीइड गठिया और ल्यूपस जैसी ऑटोइम्यून बीमारियों का शीघ्र पता लगाने में महत्वपूर्ण सहायता कर सकता है, जिससे बेहतर परिणाम मिलते हैं।
ऑटोइम्यून बीमारियों वाले लोगों में, प्रतिरक्षा प्रणाली गलती से उनके शरीर की स्वस्थ कोशिकाओं और ऊतकों पर हमला करती है। कुछ प्रसिद्ध बीमारियों में टाइप 1 मधुमेह, मल्टीपल स्केलेरोसिस, ल्यूपस और रुमेटीइड गठिया शामिल हैं।
पेन स्टेट कॉलेज ऑफ मेडिसिन के शोधकर्ताओं के नेतृत्व वाली टीम ने कहा कि शीघ्र निदान महत्वपूर्ण है और इससे उपचार और बेहतर रोग प्रबंधन में सुधार हो सकता है।
मशीन लर्निंग, एक प्रकार की एआई का उपयोग करते हुए, टीम ने एक नई विधि विकसित की जो प्रीक्लिनिकल लक्षणों वाले लोगों में ऑटोइम्यून बीमारी की प्रगति की भविष्यवाणी कर सकती है।
इन बीमारियों में अक्सर निदान से पहले एक प्रीक्लिनिकल चरण शामिल होता है जो हल्के लक्षणों या रक्त में कुछ एंटीबॉडी की विशेषता होती है।
जेनेटिक प्रोग्रेसन स्कोर या जीपीएस नामक विधि, प्रीक्लिनिकल से रोग चरणों तक प्रगति की भविष्यवाणी कर सकती है।
अध्ययन में, टीम ने रुमेटीइड गठिया और ल्यूपस की प्रगति की भविष्यवाणी करने के लिए वास्तविक दुनिया के डेटा का विश्लेषण करने के लिए जीपीएस का उपयोग किया।
निष्कर्षों से पता चला कि मौजूदा मॉडलों की तुलना में, हल्के लक्षणों को निर्धारित करने में यह पद्धति 25 से 1,000 प्रतिशत तक अधिक सटीक पाई गई, जो उन्नत रोग चरण में चले जाएंगे।
पेन स्टेट कॉलेज ऑफ के प्रोफेसर डेजियांग लियू ने कहा, “अधिक प्रासंगिक आबादी को लक्षित करके – ऐसे लोग जिनका पारिवारिक इतिहास है या जो शुरुआती लक्षणों का अनुभव कर रहे हैं – हम बीमारी के उच्चतम जोखिम वाले रोगियों की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर सकते हैं।” दवा। लियू ने कहा कि इससे “उपयुक्त उपचारों की पहचान करने में भी मदद मिल सकती है जो बीमारी की प्रगति को धीमा करने में सक्षम हो सकते हैं”।
लियू ने कहा, जीपीएस का उपयोग करके रोग की प्रगति की सटीक भविष्यवाणी प्रारंभिक हस्तक्षेप, लक्षित निगरानी और व्यक्तिगत उपचार निर्णयों को सक्षम कर सकती है, जिससे रोगी के परिणामों में सुधार हो सकता है।
