अलिंद के साथ एक रोगी के दिल की लय का इतिहास। चित्रण: कार्डियोग्रामफिर भी, स्मार्ट घड़ियों से कुछ व्यावहारिक लाभ हैं। यदि आप गहन शिक्षण अनुप्रयोगों के साथ उनका उपयोग करते हैं और डेटा का विश्लेषण करते हैं, तो चिकित्सा जानकारी वास्तव में उपयोगी है।
याद रखें कि आप अपने चिकित्सक के पास कैसे गए थे - उन्होंने अपने सीने पर स्टेथोस्कोप लगाया और दिल के काम को सुना, शोर और अन्य असामान्यताओं पर ध्यान दिया। जिस स्थिति में आपको हृदय के कार्डियोग्राम या अल्ट्रासाउंड पर भेजा जा सकता है। लेकिन समस्या यह है कि ज्यादातर मामलों में वह किसी भी अतालता को नहीं सुनेंगे, भले ही वह ऐसा हो। बहुत बार, अतालता केवल समय-समय पर प्रकट होती है। वास्तव में, लगभग 25% लोग अपने पूरे जीवन में अतालता विकसित करते हैं, लेकिन हम में
से अधिकांश
इसके बारे में कभी नहीं जान पाएंगे ।
आंकड़ों के अनुसार, 10% स्ट्रोक अपरिवर्तित आलिंद फिब्रिलेशन के साथ रोगियों में होते हैं।
फिटनेस कंगन और दिल की दर माप के साथ अन्य पहनने योग्य गैजेट्स एक पूरी नई दुनिया हैं। कल्पना करें कि आपके हृदय की दर को हर दिन, लगातार मापा जाता है, और एक समस्या के मामले में चिकित्सक एक अधिसूचना प्राप्त करता है। लेकिन साधारण घड़ियों से ऐसे माप कितने सही हैं?
यह परीक्षण करने के लिए, प्रासंगिक मोबाइल एप्लिकेशन के डेवलपर,
कार्डियोग्राम ने सैन फ्रांसिस्को के कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय में कार्डियोलॉजी विभाग के साथ मिलकर
बड़े पैमाने पर अध्ययन किया ।
सबसे पहले, एक तंत्रिका नेटवर्क विकसित किया गया था जो कि एट्रियल फाइब्रिलेशन के डेटा एकत्र किए गए संकेतों के इतिहास में पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया गया था - कार्डिएक अतालता का सबसे आम प्रकार। चित्रण में तंत्रिका नेटवर्क की वास्तुकला को दिखाया गया है।
सेंसर से डेटा प्रत्येक परत के बाद अधिकतम तत्वों (अधिकतम-पूलिंग) की पसंद के साथ अवशिष्ट और संवेदी न्यूरॉन्स की चार परतों में आता है। आउटपुट को चार अवशिष्ट द्विदिश LSTM परतों में भेजा जाता है। अंत में, फ़िल्टर लंबाई 1 के साथ एक एकल संकेंद्रण परत प्रत्येक समय कदम पर एक अनुमानित अनुमान उत्पन्न करता हैतंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए, हमने कार्डियोग्राम मोबाइल एप्लिकेशन के उपयोगकर्ताओं से डेटा का उपयोग किया। उन्हें 200 AliveCor मोबाइल कार्डियोग्राफ भेजे गए। उपयोगकर्ताओं ने एट्रियल फाइब्रिलेशन के लिए सकारात्मक या नकारात्मक परिणाम के साथ 6,338 कार्डियोग्राम दर्ज किए। प्रशिक्षण के बाद, तंत्रिका नेटवर्क ऐप्पल वॉच के सामान्य आंकड़ों के आधार पर पूर्वानुमान की गणना करने में सक्षम था। एक पूर्व-प्रशिक्षण के रूप में, तंत्रिका नेटवर्क ने कार्डियोग्राम उपयोगकर्ताओं से 139 मिलियन हृदय गति माप भी संसाधित किए।
इस तरह के प्रशिक्षण के बाद, निदान की सटीकता अन्य प्रकार के निदानों की तुलना में अधिक थी। अध्ययन के परिणाम, सैन फ्रांसिस्को में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय ने कार्डियोलॉजिस्ट
हार्ट रिदम सोसाइटी के एक सम्मेलन में प्रस्तुत किया।
कार्डियोवर्जन से पहले और बाद में 51 रोगियों में अलिंद फिब्रिलेशन की मान्यता सटीकता का परीक्षण किया गया था - अतालता (वर्तमान या रासायनिक तरीकों से डिफिब्रिलेशन) वाले रोगियों में एक समान हृदय ताल बहाल करने की प्रक्रिया।
ऐप्पल वॉच एप्लीकेशन से ऐप्पल वॉच से हार्ट रेट डेटा पर तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के बाद, एयूसी (वक्र के नीचे का क्षेत्र) 0.97 था, जिसने
98.04% की संवेदनशीलता और 90%% की विशिष्टता के साथ अलिंद के कंपन का निर्धारण किया ! ये उत्कृष्ट संकेतक हैं, इस तथ्य को देखते हुए कि ऐप्पल वॉच चीन में इकट्ठा किया जाने वाला एक सरल इलेक्ट्रॉनिक उपकरण है, जो बहुत गलत जानकारी देता है, यह वास्तविक चिकित्सा उपकरणों के बगल में नहीं है। हालांकि, यहां तक कि ये डेटा निदान के लिए पर्याप्त हैं।
दिल की दर के माप के साथ "स्मार्ट घड़ियों" को अभी तक व्यापक लोकप्रियता नहीं मिली है, हालांकि, लगभग हर कोई इस गैजेट का खर्च उठा सकता है। हृदय गति के आँकड़े एकत्र करना अपने आप में दिलचस्प है। बस यह देखें कि संकेतक कैसे बदलते हैं, आप अधिकतम दिल की दर के सापेक्ष चौथे और पांचवें क्षेत्र में कितनी बार प्रवेश करते हैं - और उसके बाद सामान्य हृदय गति कितनी जल्दी बहाल होती है।
16:00 बजे एक महत्वपूर्ण बैठक के लिए देर से ड्राइविंग, देर से ड्राइविंग। चित्रण: कार्डियोग्राम
पागल कसरत। चित्रण: कार्डियोग्राम
टेनिस का खेल। चित्रण: कार्डियोग्रामडेटा माइनिंग हार्ट रेट आँकड़े चिकित्सा में तंत्रिका नेटवर्क का एकमात्र अनुप्रयोग नहीं है। दिसंबर 2016 में, एक Google शोध टीम ने
नेत्ररोग विशेषज्ञों की तुलना में अधिक सटीकता के साथ मधुमेह संबंधी रेटिनोपैथी (मधुमेह की सबसे गंभीर जटिलताओं में से एक का पता लगाया जाता है) का पता लगाने के लिए तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित किया। एक महीने बाद, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने
प्रकृति में एक वैज्ञानिक लेख प्रकाशित किया कि कैसे एक तंत्रिका नेटवर्क घावों की तस्वीरों से त्वचा के कैंसर के मामलों की पहचान करता है।
एट्रियल फाइब्रिलेशन का पता लगाना, दवा पर लागू होने के रूप में गहरी सीखने की एक और महत्वपूर्ण उपलब्धि है। कार्डियोग्राम विशेषज्ञों को भरोसा है कि आलिंद फिब्रिलेशन के अलावा, तंत्रिका नेटवर्क स्मार्ट घड़ियों के साथ एकत्र आंकड़ों के अनुसार अन्य हृदय रोगों का पता लगा सकता है। एकमात्र प्रश्न प्रशिक्षण है। हम सुदृढीकरण के साथ स्व-सीखने के विकल्प पर भी विचार करते हैं, जब उपयोगकर्ता एक बटन पर क्लिक करते हैं, उदाहरण के लिए एक आतंक हमले का संकेत देते हैं। समय के साथ, तंत्रिका नेटवर्क एक आतंक हमले के संकेतों को उजागर करेगा और अपने दम पर इसका पता लगाने में सक्षम होगा।