मैमोग्राम से AI के जरिए हृदय रोग का जोखिम पता ^{CEFR B2}

एक बहुसंख्यक अध्ययन में शोधकर्ताओं ने दिखाया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके मैमोग्राम की तस्वीरों से स्तन धमनियों में कैल्सियम जमा (ब्रेस्ट आर्टेरियल कैल्सिफिकेशन, BAC) की सटीक पहचान संभव है, और यह हृदय तथा परिसंचरक रोग के भविष्य के जोखिम से जुड़ा हुआ पाया गया। अध्ययन का नेतृत्व हैरी त्रिवेदी ने Emory University School of Medicine में किया।

शोध में 123,762 महिलाओं के डेटा का विश्लेषण था, जिनकी आयु 40–79 वर्ष थी और मैमोग्राम के समय किसी को ज्ञात हृदय रोग नहीं था। टीम ने AI टूल्स से BAC को अनुपस्थित, हल्का, मध्यम और गंभीर में वर्गीकृत किया और इन वर्गों के लिए कार्डियोवैस्कुलर घटनाओं की तुलना की। रिपोर्ट के अनुसार हल्की कैल्सिफिकेशन में जोखिम लगभग 30% अधिक, मध्यम में 70% से अधिक और गंभीर में दो से तीन गुना अधिक था।

त्रिवेदी ने बताया कि BAC धमनियों के कठोर होने का संकेत देता है और इसे दिल का दौरा, हृदय विफलता, स्ट्रोक तथा मृत्यु के उच्च जोखिम से जोड़ा गया है। उन्होंने कहा कि BAC और हृदय रोग का सम्बन्ध दशकों से ज्ञात था, पर AI अब इसे सटीकता से मापकर समय के साथ परिवर्तनों को ट्रैक कर सकता है।

शोध में यह भी कहा गया कि महिलाएँ 40 वर्ष से मैमोग्राम शुरू करें क्योंकि 50 से कम उम्र की महिलाओं को अक्सर जोखिम में नहीं माना जाता और वे स्क्रीनिंग से छूट जाती हैं; इसलिए युवा महिलाओं में यह संबंध मिलना महत्वपूर्ण है। परिणाम European Heart Journal में प्रकाशित हुए और अध्ययन का फंडिंग नेशनल इंस्टिट्यूट्स ऑफ हेल्थ ने दी।

• शोधकर्ता: हैरी त्रिवेदी और टीम
• डेटा: 123,762 महिलाओं का विश्लेषण
• प्रकाशन: European Heart Journal