AI एल्गोरिदम मांसपेशियों के विकास की निगरानी करने में किया मदद
मैसाचुसेट्स: शोधकर्ताओं ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता और अब तक के सबसे बड़े बाल मस्तिष्क एमआरआई डेटासेट का उपयोग करके बढ़ते युवाओं में मांसपेशियों के द्रव्यमान पर नज़र रखने के लिए एक विकास चार्ट तैयार किया है। मास जनरल ब्रिघम हेल्थकेयर सिस्टम के संस्थापक सदस्य, ब्रिघम और महिला अस्पताल के नेतृत्व में नए अध्ययन से पता चला कि उनका कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित उपकरण मांसपेशी द्रव्यमान संकेतकों का आकलन और ट्रैक करने के लिए एक मानकीकृत, सटीक और विश्वसनीय तरीका प्रदान करने वाला पहला है। नियमित एमआरआई पर. उनके निष्कर्ष आज नेचर कम्युनिकेशंस में प्रकाशित हुए।
“बाल कैंसर के मरीज अक्सर कम मांसपेशियों के साथ संघर्ष करते हैं, लेकिन इसे मापने का कोई मानक तरीका नहीं है। हमें टेम्पोरलिस मांसपेशियों की मोटाई को मापने और एक मानकीकृत संदर्भ बनाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने के लिए प्रेरित किया गया था,” वरिष्ठ लेखक बेन कन्न, एमडी, एक विकिरण ने कहा। ब्रिघम के विकिरण ऑन्कोलॉजी विभाग और मास जनरल ब्रिघम के मेडिसिन कार्यक्रम में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में ऑन्कोलॉजिस्ट।
“हमारी पद्धति ने एक विकास चार्ट तैयार किया है जिसका उपयोग हम विकासशील बच्चों के भीतर मांसपेशियों की मोटाई को जल्दी और वास्तविक समय में ट्रैक करने के लिए कर सकते हैं। इसके माध्यम से, हम यह निर्धारित कर सकते हैं कि क्या वे एक आदर्श सीमा के भीतर बढ़ रहे हैं।” मनुष्यों में दुबली मांसपेशी द्रव्यमान जीवन की गुणवत्ता, दैनिक कार्यात्मक स्थिति से जुड़ा हुआ है, और यह समग्र स्वास्थ्य और दीर्घायु का संकेतक है।
सरकोपेनिया या कम दुबली मांसपेशियों जैसी स्थितियों वाले व्यक्तियों को पहले मरने का खतरा होता है, या अन्यथा विभिन्न बीमारियों से ग्रस्त होने का खतरा होता है जो उनके जीवन की गुणवत्ता को प्रभावित कर सकते हैं। ऐतिहासिक रूप से, दुबली मांसपेशियों को ट्रैक करने का कोई व्यापक या व्यावहारिक तरीका नहीं है, बॉडी मास इंडेक्स (बीएमआई) माप के डिफ़ॉल्ट रूप के रूप में कार्य करता है।
बीएमआई का उपयोग करने में कमजोरी यह है कि हालांकि यह वजन पर विचार करता है, लेकिन यह इंगित नहीं करता है कि उस वजन का कितना हिस्सा मांसपेशियों का है। दशकों से, वैज्ञानिक जानते हैं कि खोपड़ी के बाहर टेम्पोरलिस मांसपेशी की मोटाई शरीर में दुबली मांसपेशियों से जुड़ी होती है।
हालाँकि, इस मांसपेशी की मोटाई को क्लिनिक में वास्तविक समय में मापना मुश्किल है और असामान्य मोटाई से सामान्य का निदान करने का कोई तरीका नहीं था। पारंपरिक तरीकों में आम तौर पर मैन्युअल माप शामिल होते हैं, लेकिन ये प्रथाएं समय लेने वाली होती हैं और मानकीकृत नहीं होती हैं।
इसे संबोधित करने के लिए, अनुसंधान टीम ने बोस्टन चिल्ड्रन्स रेडियोलॉजी विभाग के सहयोग से बोस्टन चिल्ड्रन्स हॉस्पिटल/डाना-फ़ार्बर कैंसर इंस्टीट्यूट में इलाज किए गए बाल चिकित्सा मस्तिष्क ट्यूमर वाले रोगियों के एमआरआई स्कैन के लिए अपनी गहन शिक्षण पाइपलाइन लागू की।
टीम ने टेम्पोरलिस मांसपेशियों की मोटाई (आईटीएमटी) की गणना करने और मांसपेशियों के लिए सामान्य-संदर्भ विकास चार्ट विकसित करने के लिए 4 से 35 वर्ष की आयु के व्यक्तियों के 23,852 सामान्य स्वस्थ मस्तिष्क एमआरआई का विश्लेषण किया।
एमआरआई परिणामों को प्रतिशतक और श्रेणियों के साथ लिंग-विशिष्ट iTMT सामान्य वृद्धि चार्ट बनाने के लिए एकत्रित किया गया था। उन्होंने पाया कि iTMT रोगियों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सटीक है और प्रशिक्षित मानव विशेषज्ञों के विश्लेषण के बराबर है।
कन्न ने कहा, “विचार यह है कि इन विकास चार्टों का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है कि मरीज की मांसपेशियों का द्रव्यमान सामान्य सीमा के भीतर है या नहीं, उसी तरह जैसे ऊंचाई और वजन वृद्धि चार्ट आमतौर पर डॉक्टर के कार्यालय में उपयोग किए जाते हैं।”
संक्षेप में, नई पद्धति का उपयोग उन रोगियों का आकलन करने के लिए किया जा सकता है जो पहले से ही नियमित मस्तिष्क एमआरआई प्राप्त कर रहे हैं जो बाल चिकित्सा कैंसर और न्यूरोडीजेनेरेटिव रोगों जैसी चिकित्सा स्थितियों को ट्रैक करते हैं।
टीम को उम्मीद है कि टेम्पोरलिस मांसपेशियों की तुरंत और मात्रात्मक रूप से निगरानी करने की क्षमता चिकित्सकों को उन रोगियों के लिए तुरंत हस्तक्षेप करने में सक्षम बनाएगी जो मांसपेशियों के नुकसान के लक्षण प्रदर्शित करते हैं, और इस प्रकार सरकोपेनिया और कम मांसपेशी द्रव्यमान के नकारात्मक प्रभावों को रोकते हैं।
सीमाओं में से एक स्कैन गुणवत्ता पर एल्गोरिदम की निर्भरता में निहित है, और एक उप-इष्टतम रिज़ॉल्यूशन माप और परिणामों की व्याख्या को कैसे प्रभावित कर सकता है। एक और कमी संयुक्त राज्य अमेरिका और यूरोप के बाहर उपलब्ध एमआरआई डेटासेट की सीमित मात्रा है जो एक सटीक वैश्विक तस्वीर दे सकती है।
कन्न ने कहा, “भविष्य में, हम यह पता लगाना चाहेंगे कि क्या iTMT की उपयोगिता अधिक रोगियों के लिए नियमित आधार पर एमआरआई कराने को उचित ठहराने के लिए पर्याप्त होगी।”
“हम अधिक चुनौतीपूर्ण और परिवर्तनशील मामलों पर प्रशिक्षण देकर मॉडल के प्रदर्शन में सुधार करने की योजना बना रहे हैं। आईटीएमटी के भविष्य के अनुप्रयोग हमें रुग्णता को ट्रैक करने और भविष्यवाणी करने की अनुमति दे सकते हैं, साथ ही उन रोगियों में महत्वपूर्ण शारीरिक स्थितियों को प्रकट कर सकते हैं जिन्हें हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है।”
