एआई और स्मार्टवॉच पार्किंसंस रोग का शीघ्र पता लगा सकते हैं
संक्षेप में
स्मार्टवॉच और एआई के अभिसरण से पार्किंसंस रोग का शीघ्र पता लगाने में सफलता मिली है।
शोधकर्ताओं ने उन व्यक्तियों की पहचान करने के लिए स्मार्टवॉच डेटा का उपयोग किया, जिनमें सात साल बाद चिकित्सकीय रूप से पार्किंसंस का निदान किया जाएगा, जिससे धीमी गति और नींद की गुणवत्ता में कमी का पता चला।
अध्ययन के मुख्य लेखक, डॉ. कैथरीन पील ने मॉडल को सटीक पाया और पार्किंसंस रोग को अन्य स्थितियों से अलग किया जो चलने-फिरने में बाधा डाल सकती हैं।
प्रौद्योगिकी में भविष्य में हमारे जीवन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालने की क्षमता है, जिससे शीघ्र पता लगाने और हस्तक्षेप करने, व्यक्तिगत स्वास्थ्य देखभाल, बेहतर रोग प्रबंधन, व्यक्तियों का सशक्तिकरण, अनुसंधान और स्वास्थ्य देखभाल में प्रगति, रोकथाम और सार्वजनिक स्वास्थ्य और डेटा-संचालित निर्णय लेने में सक्षम बनाया जा सके।
स्मार्टवॉच और एआई का संयोजन बेहतर स्वास्थ्य देखभाल प्रथाओं, निवारक उपायों और डेटा-संचालित निर्णय लेने में योगदान दे सकता है।
स्मार्टवॉच और एआई के अभिसरण ने शोधकर्ताओं को उन व्यक्तियों के बारे में छिपी अंतर्दृष्टि को उजागर करने में सक्षम बनाया है जो पहले अज्ञात थे। अब, इस तकनीक की क्षमता को प्रदर्शित करने वाला एक सम्मोहक मामला सामने आया है।
स्मार्टवॉच डेटा के विश्लेषण के माध्यम से, शोधकर्ताओं ने पार्किंसंस रोग का शीघ्र पता लगाने में एक सफलता हासिल की है. वे ऐसे व्यक्तियों की पहचान करने में सक्षम थे जिनमें सात साल बाद चिकित्सकीय रूप से पार्किंसंस का निदान किया जाएगा। आंकड़ों से पता चला कि निदान से कई साल पहले भी, इन व्यक्तियों में धीमी गति और नींद की गुणवत्ता कम हो गई थी।
इस उपलब्धि को हासिल करने के लिए, शोधकर्ताओं ने पार्किंसंस रोग से पीड़ित लोगों को सामान्य आबादी से अलग करने के लिए एमएल मॉडल को प्रशिक्षित किया। आनुवंशिकी, रक्त रसायन विज्ञान, जीवनशैली, या कब्ज या गंध की हानि जैसे ज्ञात प्रोड्रोमल लक्षणों पर आधारित मॉडल के साथ अपने निष्कर्षों की तुलना करते हुए, स्मार्टवॉच से एक्सेलेरोमेट्री डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल ने पार्किंसंस रोग के निदान में बेहतर प्रदर्शन किया।
अध्ययन के प्रमुख लेखक, डॉ. कैथरीन पील, बीबीसी समाचार को बताया ऐसा प्रतीत होता है कि यह सटीक है और पार्किंसंस रोग को अन्य स्थितियों से अलग करता है जो चलने-फिरने में बाधा डाल सकती हैं, जैसे बुढ़ापा या कमजोरी।
यूके बायोबैंक जैसे डेटासेट के साथ काम करने के लाभ के रूप में, उन्होंने कहा, "हमने अपने मॉडल की तुलना कई अलग-अलग विकारों से की, जिनमें अन्य प्रकार के न्यूरोडीजेनेरेटिव विकार, ऑस्टियोआर्थराइटिस वाले लोग और अन्य आंदोलन विकार शामिल हैं।"
हालाँकि, यह "हमेशा एक व्यक्तिगत और व्यक्तिगत पसंद बनी रहेगी" कि क्या लोगों को लक्षण प्रकट होने से कई साल पहले सूचित किया जाना चाहिए कि उन्हें पार्किंसंस है।
स्मार्टवॉच के माध्यम से एकत्र किए गए डेटा का लाभ उठाकर, व्यक्ति अपने स्वास्थ्य के बारे में मूल्यवान जानकारी प्राप्त कर सकते हैं और संभावित रूप से जल्द ही उचित चिकित्सा सहायता प्राप्त कर सकते हैं।
डॉ. सिरवान दरवीश, रॉटरडैम में इरास्मस यूनिवर्सिटी स्कूल ऑफ मेडिसिन के न्यूरोलॉजी विभाग के एक न्यूरोलॉजिस्ट, पार्किंसंस रोग की शुरुआत और प्रगति का अध्ययन करने के लिए व्यापक शोध समर्पित किया है. 1990 में, विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने नीदरलैंड के पड़ोस ओम्मोर्ड में 55 वर्ष से अधिक आयु के सभी निवासियों के स्वास्थ्य की निगरानी के उद्देश्य से एक व्यापक अध्ययन शुरू किया। इस अध्ययन में, डॉ. दरवीश ने विशेष रूप से एक सौ व्यक्तियों के एक समूह पर ध्यान केंद्रित किया, जिनमें अंततः पार्किंसंस रोग का निदान किया गया था।
डॉ. दरवीश के शोध के आधार पर, यह निर्धारित किया गया है कि पार्किंसंस रोग की विकृति नैदानिक निदान किए जाने से दो दशक से भी पहले प्रकट होती है। ज्यादातर मामलों में, प्रारंभिक लक्षण आधिकारिक निदान तक पहुंचने से लगभग दस साल पहले ध्यान देने योग्य हो जाते हैं। डॉ. दरवीश ग्रैंडस द्वारा व्यक्त की गई चिंता को साझा करते हैं कि पार्किंसंस रोग का निदान अक्सर देर से होता है जब रोग-निवारक उपचार कम प्रभावी होते हैं। इस अप्रभावीता के पीछे संभावित कारण यह है कि रोग की विकृति उस बिंदु पर पहले से ही काफी उन्नत है, निदान के समय तक 60% से अधिक महत्वपूर्ण डोपामिनर्जिक मस्तिष्क कोशिकाएं समाप्त हो चुकी होती हैं।
हालिया शोध की एक सीमा यह है कि स्मार्टवॉच ने केवल एक सप्ताह की गतिविधि रिकॉर्ड की है। हालाँकि, यदि इस दृष्टिकोण को वास्तविक दुनिया की सेटिंग में लागू किया गया था, तो विस्तारित अवधि में निरंतर डेटा संग्रह चेतावनी संकेतों की सटीकता को बढ़ा सकता है। डॉ. सैंडोर के वर्तमान कार्य से पहले, संयुक्त राज्य अमेरिका में वैज्ञानिकों के एक समूह ने स्मार्टवॉच डेटा में पैटर्न की पहचान करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया था। उन्होंने उन रोगियों पर ध्यान केंद्रित करते हुए यूके बायोबैंक के एक नमूने का भी उपयोग किया, जिन्हें पहले ही पार्किंसंस रोग का निदान मिल चुका था। शामिल शोधकर्ताओं में, न्यूरोलॉजिस्ट डॉ. कार्ल फ्राइडल इस बात पर जोर देते हैं कि पार्किंसंस विकसित होने की संभावना वाले व्यक्तियों का पता लगाने के लिए गतिविधि पैटर्न की निगरानी का एक पूरा सप्ताह पर्याप्त है। व्यापक परिप्रेक्ष्य से देखते हुए, डॉ. फ्रिडल इस बात पर जोर देते हैं कि किसी व्यक्ति की गतिविधियों का विश्लेषण करने से उनके स्वास्थ्य और कल्याण के विभिन्न पहलुओं में मूल्यवान अंतर्दृष्टि मिल सकती है। जब पार्किंसंस से जुड़ी उभरती प्रोड्रोमल विशेषताओं, जैसे कि एनोस्मिया, आरईएम नींद की गड़बड़ी और अवसाद के साथ जोड़ा जाता है, तो हमारी बढ़ती एआई दुनिया में पूर्वानुमानित एल्गोरिदम जबरदस्त क्षमता रखते हैं।
स्मार्टवॉच अध्ययन ने 65,000 व्यक्तियों के नमूने से नींद के पैटर्न पर डेटा भी एकत्र किया। एक बार फिर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने नींद की अवधि और गुणवत्ता में बदलाव का पता लगाने की क्षमता का प्रदर्शन किया, दोनों में गतिविधि रिकॉर्डिंग के समय पहले से ही पार्किंसंस रोग का निदान किया गया था और उन लोगों में जिनका वर्षों बाद निदान किया गया था। डॉ. सैंडोर के अनुसार, स्मार्टवॉच के डेटा से पता चला है कि पार्किंसंस के निदान से कई साल पहले व्यक्तियों को रात में अधिक बार जागने और लंबी नींद की अवधि का अनुभव होता है। दिन और रात के डेटा को मिलाकर, एक्सेलेरोमीटर डॉक्टरों को हस्तक्षेप करने और संभावित रूप से बीमारी की प्रगति को धीमा करने का अवसर प्रदान कर सकता है।
ऊपर वर्णित तकनीक, पार्किंसंस रोग का शीघ्र पता लगाने के लिए स्मार्टवॉच और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अभिसरण, भविष्य में हमारे जीवन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालने की क्षमता रखता है। यहां कुछ तरीके दिए गए हैं जिनसे यह तकनीक बदलाव ला सकती है:
- शीघ्र पता लगाना और हस्तक्षेप: स्मार्टवॉच से एकत्र किए गए डेटा का लाभ उठाकर और उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके, व्यक्ति अपनी स्वास्थ्य स्थितियों के बारे में प्रारंभिक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। पार्किंसंस रोग या अन्य समान स्थितियों का शीघ्र पता लगाने से समय पर हस्तक्षेप की अनुमति मिलती है, जिससे संभावित रूप से उपचार के परिणामों और जीवन की गुणवत्ता में सुधार होता है।
- वैयक्तिकृत स्वास्थ्य सेवा: स्मार्टवॉच और एआई का एकीकरण व्यक्तिगत स्वास्थ्य देखभाल समाधान सक्षम बनाता है। स्वास्थ्य डेटा की निरंतर निगरानी और विश्लेषण के साथ, व्यक्ति अपने विशिष्ट स्वास्थ्य पैटर्न और जोखिमों के आधार पर अनुरूप सिफारिशें, हस्तक्षेप और निवारक उपाय प्राप्त कर सकते हैं। इस व्यक्तिगत दृष्टिकोण में समग्र कल्याण और रोग प्रबंधन को बढ़ाने की क्षमता है।
- बेहतर रोग प्रबंधन: एआई-संचालित एल्गोरिदम से लैस स्मार्टवॉच पार्किंसंस रोग या अन्य पुरानी स्थितियों वाले व्यक्तियों को वास्तविक समय पर प्रतिक्रिया और अनुस्मारक प्रदान कर सकती हैं। यह सहायता लक्षणों, दवा शेड्यूल, व्यायाम दिनचर्या और रोग प्रबंधन के अन्य आवश्यक पहलुओं के प्रबंधन में सहायता कर सकती है, जिससे अंततः रोगियों के जीवन की समग्र गुणवत्ता में सुधार होगा।
- व्यक्तियों को सशक्त बनाना: प्रौद्योगिकी व्यक्तियों को उनके स्वास्थ्य और कल्याण में सक्रिय भूमिका निभाने के लिए सशक्त बनाती है। वैयक्तिकृत स्वास्थ्य अंतर्दृष्टि तक पहुंच प्रदान करके, व्यक्ति अपनी जीवनशैली के बारे में सूचित निर्णय ले सकते हैं, समय पर चिकित्सा सहायता ले सकते हैं और अपनी स्वयं की स्वास्थ्य देखभाल यात्रा में सक्रिय रूप से भाग ले सकते हैं।
- अनुसंधान और स्वास्थ्य सेवा में प्रगति: स्मार्टवॉच के माध्यम से एकत्र किए गए और एआई एल्गोरिदम के साथ विश्लेषण किए गए डेटा की विशाल मात्रा प्रगति में योगदान दे सकती है चिकित्सा अनुसंधान. शोधकर्ता रोग की प्रगति में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं, नए बायोमार्कर की पहचान कर सकते हैं और अधिक प्रभावी उपचार विकसित कर सकते हैं। इस तकनीक में चिकित्सा अनुसंधान में तेजी लाने और स्वास्थ्य देखभाल प्रथाओं में सुधार करने की क्षमता है।
- रोकथाम और सार्वजनिक स्वास्थ्य: स्मार्टवॉच और एआई के माध्यम से पार्किंसंस रोग और अन्य स्वास्थ्य स्थितियों का शीघ्र पता लगाने से निवारक उपायों और सार्वजनिक स्वास्थ्य पहल में योगदान मिल सकता है। उच्च जोखिम वाले व्यक्तियों की पहचान करके, स्वास्थ्य सेवा प्रदाता और नीति निर्माता बीमारी के समग्र बोझ को कम करने के लिए लक्षित हस्तक्षेप और रणनीतियों को लागू कर सकते हैं।
- डेटा-चालित निर्णय लेना: स्मार्टवॉच से एकत्र किए गए डेटा का उपयोग स्वास्थ्य देखभाल नीतियों और रणनीतियों को सूचित करने के लिए किया जा सकता है। एकत्रित और अज्ञात डेटा जनसंख्या स्वास्थ्य रुझानों में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है, जिससे स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों को संसाधनों को अधिक प्रभावी ढंग से आवंटित करने, उभरते स्वास्थ्य जोखिमों की पहचान करने और साक्ष्य-आधारित हस्तक्षेप विकसित करने की अनुमति मिलती है।
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