एक नए अध्ययन में शोधकर्ताओं ने इकोकार्डियोग्राम का आकलन करने के कंप्यूटर Key elements को पढ़ाया है, एक ऐसा एडवांस जो मनुष्यों द्वारा अब तक की अन्यथा व्यापक प्रक्रिया को सरल बना सकता है।
चेहरे की पहचान कार्यक्रमों और स्वयं ड्राइविंग कारों के पीछे टेक्नोलॉजी में टैप करते हुए, एक नए अध्ययन में शोधकर्ताओं ने इकोकार्डियोग्राम का आकलन करने के कंप्यूटर Key elements को पढ़ाया है।
Advance man द्वारा अब तक की एक और व्यापक प्रक्रिया को सरल बना सकता है।
शोधकर्ताओं ने छवियों और संभावित Heart problems को पहचानने के लिए एल्गोरिदम बनाए, जो आमतौर पर इकोकार्डियोग्रामों को कैप्चर करते हैं, जिनमें विस्तारित कक्ष, कम पंपिंग फ़ंक्शन और यहां तक कि कुछ असामान्य बीमारियां भी शामिल हैं।
कंप्यूटर ने परिसंचरण पत्रिका में सोमवार को प्रकाशित अध्ययन के लेखकों के मुताबिक हजारों इकोकार्डियोग्राम छवियों को सटीक रूप से पहचाना और उन पर माप के साथ आया जो "मैनुअल Measurements के साथ तुलनात्मक (Comparative) या बेहतर" थे।
इकोकार्डियोग्राम अंगों के हर हिस्से के स्नैपशॉट बनाने के लिए ध्वनि तरंगों का उपयोग करके डॉक्टरों को Heart work का मूल्यांकन करने में मदद करते हैं।
क्योंकि वे Radiation नहीं देते हैं और चिकित्सा कार्यालय में आसानी से दिए जा सकते हैं, वे दिल की बीमारी का Diagnosis करने के लिए एक लोकप्रिय इमेजिंग विकल्प हैं।
लेकिन, डॉ। राहुल देव, अध्ययन के वरिष्ठ लेखक ने कहा कि वे पर्याप्त नहीं किए गए हैं क्योंकि परिणामों का आकलन करने की प्रक्रिया लंबी और कर लग रही है।
"यह सबकुछ इकट्ठा करने और उस सारी जानकारी की व्याख्या करने के लिए कठिन हो सकता है। डेटा प्राप्त करने और इसकी व्याख्या करने के लिए आपको दोनों सिरों पर विशेषज्ञों की आवश्यकता होती है, इसलिए यह अक्सर एक ऐसा उपकरण बन जाता है जिसका उपयोग पहले से ही लक्षण या जब (हृदय) रोग हो एक बहादुर आइडिया के मुख्य डेटा वैज्ञानिक देवो ने दिल की बीमारी से लड़ने के नए तरीकों को खोजने के लिए केंद्रित एक संगठन ने कहा, "पहले से ही प्रगति की तरह है।" इसे अमेरिकन हार्ट एसोसिएशन द्वारा आंशिक रूप से वित्त पोषित किया जाता है।
उन्होंने कहा कि डायबिटीज और हाई ब्लड प्रेशर, कार्डियोवैस्कुलर बीमारी के लिए रिस्क फैक्टर, अक्सर किसी भी लक्षण की शुरुआत से पहले Heart की Muscles के वर्षों की संरचना और कार्य को बदलते हैं।
"हम यह जानना चाहते थे कि पहले के स्तर पर अध्ययन कैसे किया जाए ... पहले गंभीर मामलों को उठाएं, भले ही लोगों के पास कोई लक्षण न हो।"
कैलिफ़ोर्निया विश्वविद्यालय सैन फ्रांसिस्को डेटाबेस से 10 वर्षों में एकत्रित 14 035 ईकोकार्डियोग्राम देखकर, शोधकर्ताओं ने प्रत्येक परीक्षण कक्ष के 23 विचारों को प्रत्येक परीक्षण से कंप्यूटर एल्गोरिदम में खिलाया।
उन्होंने कब्जा कर लिया प्रत्येक विशिष्ट, पहचान योग्य छवि के लिए लेबल भी प्रदान किए।
परिणाम कार्यक्रमों का एक सेट था, अंत में, स्वतंत्र रूप से पहचान की गई छवियों, माप प्रदान की गई और संभावित समस्याओं को देखा।
देव ने कहा कि स्वचालित इकोकार्डियोग्राम व्याख्या परीक्षणों को "लोकतांत्रिक" करने में मदद कर सकती है, जिससे उन्हें प्राथमिक देखभाल कार्यालयों या ग्रामीण इलाकों जैसे कार्डियोलॉजिस्ट और अन्य चिकित्सा विशेषज्ञों की कमी के लिए अधिक सेटिंग्स में आयोजित करने की इजाजत मिलती है।
एक अध्ययन के मुताबिक 2001 से 2011 तक अमेरिकी अस्पतालों में अनुमानित 7.7 मिलियन इकोकार्डियोग्राम प्रदर्शन किए गए थे, एक अवधि में परीक्षणों का उपयोग 3.41% की औसत वार्षिक दर से बढ़ता है।
न्यू यॉर्क शहर के मोंटेफियोर मेडिकल सेंटर में कार्डियोलॉजी के प्रमुख डॉ मारियो गार्सिया ने कहा, इकोकार्डियोग्राम का आकलन करने की प्रक्रिया अब भी एक लंबा सफर तय है, इससे पहले मानव विशेषज्ञता की आवश्यकता नहीं है।
"Diagnosis पर पहुंचने और Treatment पर निर्णय लेने के लिए, आपको न केवल छवियों की व्याख्या की आवश्यकता है, बल्कि आपको रोगी के लक्षणों को जानने की आवश्यकता है और यह उपलब्ध अन्य चिकित्सा जानकारी के साथ शामिल है - जैसे रोगी के ब्लड प्रेशर, और क्या है अन्य परीक्षणों का आयोजन किया गया है? " गार्सिया ने कहा, जो अध्ययन का हिस्सा नहीं था।
गार्सिया, जो अपने अस्पताल का अनुमान लगाता है, एक वर्ष में 25,000 से 30,000 ईकोकार्डियोग्राम के बीच कहीं भी आयोजित करता है, ने कहा कि अध्ययन में स्वचालित माप की एक्यूरेसी टेक्नोलॉजी में "वास्तविक प्रगति" का प्रदर्शन करती है, लेकिन रोग का पता लगाने मूर्ख नहीं है।
"आप निदान का सही समय 85% कर सकते हैं, लेकिन यदि आप गलत हैं तो आप अन्य 15% में क्या करते हैं?" उसने कहा। "दवा में 15% त्रुटि स्वीकार्य दर नहीं है।"
गार्सिया ने पिछले कई दशकों में शेयर बाजार के स्वचालन की तुलना में इसकी तुलना की।
उन्होंने कहा, "शेयर बाजार में डेटा प्राप्त करने के लिए कंप्यूटर का विकास महत्वपूर्ण था," लेकिन उन्होंने यह निर्णय लिया कि क्या वास्तव में निवेश करने के लिए उस डेटा का उपयोग करना है, फिर भी एक इंसान की आवश्यकता है। "
चेहरे की पहचान कार्यक्रमों और स्वयं ड्राइविंग कारों के पीछे टेक्नोलॉजी में टैप करते हुए, एक नए अध्ययन में शोधकर्ताओं ने इकोकार्डियोग्राम का आकलन करने के कंप्यूटर Key elements को पढ़ाया है।
Advance man द्वारा अब तक की एक और व्यापक प्रक्रिया को सरल बना सकता है।
शोधकर्ताओं ने छवियों और संभावित Heart problems को पहचानने के लिए एल्गोरिदम बनाए, जो आमतौर पर इकोकार्डियोग्रामों को कैप्चर करते हैं, जिनमें विस्तारित कक्ष, कम पंपिंग फ़ंक्शन और यहां तक कि कुछ असामान्य बीमारियां भी शामिल हैं।
इकोकार्डियोग्राम अंगों के हर हिस्से के स्नैपशॉट बनाने के लिए ध्वनि तरंगों का उपयोग करके डॉक्टरों को Heart work का मूल्यांकन करने में मदद करते हैं।
क्योंकि वे Radiation नहीं देते हैं और चिकित्सा कार्यालय में आसानी से दिए जा सकते हैं, वे दिल की बीमारी का Diagnosis करने के लिए एक लोकप्रिय इमेजिंग विकल्प हैं।
लेकिन, डॉ। राहुल देव, अध्ययन के वरिष्ठ लेखक ने कहा कि वे पर्याप्त नहीं किए गए हैं क्योंकि परिणामों का आकलन करने की प्रक्रिया लंबी और कर लग रही है।
"यह सबकुछ इकट्ठा करने और उस सारी जानकारी की व्याख्या करने के लिए कठिन हो सकता है। डेटा प्राप्त करने और इसकी व्याख्या करने के लिए आपको दोनों सिरों पर विशेषज्ञों की आवश्यकता होती है, इसलिए यह अक्सर एक ऐसा उपकरण बन जाता है जिसका उपयोग पहले से ही लक्षण या जब (हृदय) रोग हो एक बहादुर आइडिया के मुख्य डेटा वैज्ञानिक देवो ने दिल की बीमारी से लड़ने के नए तरीकों को खोजने के लिए केंद्रित एक संगठन ने कहा, "पहले से ही प्रगति की तरह है।" इसे अमेरिकन हार्ट एसोसिएशन द्वारा आंशिक रूप से वित्त पोषित किया जाता है।
उन्होंने कहा कि डायबिटीज और हाई ब्लड प्रेशर, कार्डियोवैस्कुलर बीमारी के लिए रिस्क फैक्टर, अक्सर किसी भी लक्षण की शुरुआत से पहले Heart की Muscles के वर्षों की संरचना और कार्य को बदलते हैं।
"हम यह जानना चाहते थे कि पहले के स्तर पर अध्ययन कैसे किया जाए ... पहले गंभीर मामलों को उठाएं, भले ही लोगों के पास कोई लक्षण न हो।"
कैलिफ़ोर्निया विश्वविद्यालय सैन फ्रांसिस्को डेटाबेस से 10 वर्षों में एकत्रित 14 035 ईकोकार्डियोग्राम देखकर, शोधकर्ताओं ने प्रत्येक परीक्षण कक्ष के 23 विचारों को प्रत्येक परीक्षण से कंप्यूटर एल्गोरिदम में खिलाया।
उन्होंने कब्जा कर लिया प्रत्येक विशिष्ट, पहचान योग्य छवि के लिए लेबल भी प्रदान किए।
परिणाम कार्यक्रमों का एक सेट था, अंत में, स्वतंत्र रूप से पहचान की गई छवियों, माप प्रदान की गई और संभावित समस्याओं को देखा।
देव ने कहा कि स्वचालित इकोकार्डियोग्राम व्याख्या परीक्षणों को "लोकतांत्रिक" करने में मदद कर सकती है, जिससे उन्हें प्राथमिक देखभाल कार्यालयों या ग्रामीण इलाकों जैसे कार्डियोलॉजिस्ट और अन्य चिकित्सा विशेषज्ञों की कमी के लिए अधिक सेटिंग्स में आयोजित करने की इजाजत मिलती है।
एक अध्ययन के मुताबिक 2001 से 2011 तक अमेरिकी अस्पतालों में अनुमानित 7.7 मिलियन इकोकार्डियोग्राम प्रदर्शन किए गए थे, एक अवधि में परीक्षणों का उपयोग 3.41% की औसत वार्षिक दर से बढ़ता है।
न्यू यॉर्क शहर के मोंटेफियोर मेडिकल सेंटर में कार्डियोलॉजी के प्रमुख डॉ मारियो गार्सिया ने कहा, इकोकार्डियोग्राम का आकलन करने की प्रक्रिया अब भी एक लंबा सफर तय है, इससे पहले मानव विशेषज्ञता की आवश्यकता नहीं है।
गार्सिया, जो अपने अस्पताल का अनुमान लगाता है, एक वर्ष में 25,000 से 30,000 ईकोकार्डियोग्राम के बीच कहीं भी आयोजित करता है, ने कहा कि अध्ययन में स्वचालित माप की एक्यूरेसी टेक्नोलॉजी में "वास्तविक प्रगति" का प्रदर्शन करती है, लेकिन रोग का पता लगाने मूर्ख नहीं है।
"आप निदान का सही समय 85% कर सकते हैं, लेकिन यदि आप गलत हैं तो आप अन्य 15% में क्या करते हैं?" उसने कहा। "दवा में 15% त्रुटि स्वीकार्य दर नहीं है।"
गार्सिया ने पिछले कई दशकों में शेयर बाजार के स्वचालन की तुलना में इसकी तुलना की।
उन्होंने कहा, "शेयर बाजार में डेटा प्राप्त करने के लिए कंप्यूटर का विकास महत्वपूर्ण था," लेकिन उन्होंने यह निर्णय लिया कि क्या वास्तव में निवेश करने के लिए उस डेटा का उपयोग करना है, फिर भी एक इंसान की आवश्यकता है। "
