एआई टूल स्मार्टवॉच का उपयोग करके वयस्कों में संरचनात्मक हृदय रोग का पता लगाता है

अमेरिकन हार्ट एसोसिएशन में प्रस्तुत किए जाने वाले एक प्रारंभिक अध्ययन के अनुसार, एक सटीक स्मार्टवॉच पर सिंगल-लीड इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम (ईसीजी) सेंसर के साथ जोड़ा गया एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एल्गोरिथ्म संरचनात्मक हृदय रोगों, जैसे कमजोर पंपिंग क्षमता, क्षतिग्रस्त वाल्व या मोटी हृदय की मांसपेशियों का नैदानिक ​​​​रूप से निदान करता है। वैज्ञानिक सत्र 2025,

शोधकर्ताओं ने कहा कि यह पहला संभावित अध्ययन है जो दिखाता है कि एआई एल्गोरिदम एक स्मार्टवॉच के पीछे और डिजिटल क्राउन पर सिंगल-लीड ईसीजी सेंसर से लिए गए उपायों के आधार पर कई संरचनात्मक हृदय रोगों का पता लगा सकता है।

“लाखों लोग स्मार्टवॉच पहनते हैं, और वर्तमान में उनका उपयोग मुख्य रूप से हृदय ताल समस्याओं जैसे एट्रियल फ़िब्रिलेशन का पता लगाने के लिए किया जाता है। दूसरी ओर, संरचनात्मक हृदय रोग आमतौर पर एक इकोकार्डियोग्राम के साथ पाए जाते हैं, हृदय का एक उन्नत अल्ट्रासाउंड इमेजिंग परीक्षण जिसके लिए विशेष उपकरण की आवश्यकता होती है और यह नियमित जांच के लिए व्यापक रूप से उपलब्ध नहीं है,” येल न्यू हेवन अस्पताल में आंतरिक चिकित्सा निवासी और कार्डियोवस्कुलर डेटा साइंस (CarDS) के एक शोध सहयोगी, एमडी, एमपीएच, अध्ययन लेखक आर्य अमिनोरोराया ने कहा। येल स्कूल ऑफ मेडिसिन में लैब। न्यू हेवन, कनेक्टिकट में चिकित्सा विभाग।

“हमारे अध्ययन में, हमने पता लगाया कि क्या वही स्मार्टवॉच जो लोग हर दिन पहनते हैं, वे गंभीर जटिलताओं या हृदय संबंधी घटनाओं के बढ़ने से पहले ही इन छिपी हुई संरचनात्मक हृदय रोगों का पता लगाने में मदद कर सकते हैं।”

शोधकर्ताओं ने 110,000 से अधिक वयस्कों से 266,000 से अधिक 12-लीड ईसीजी रिकॉर्डिंग का उपयोग करके एआई एल्गोरिदम विकसित किया। डेटा की इस लाइब्रेरी के आधार पर, उन्होंने एकल-लीड ईसीजी से संरचनात्मक हृदय रोग की पहचान करने के लिए एक एल्गोरिदम विकसित किया जिसे स्मार्टवॉच सेंसर का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है। इस उद्देश्य के लिए, शोधकर्ताओं ने ईसीजी के 12 लीडों में से केवल एक को अलग किया, जो स्मार्टवॉच पर सिंगल-लीड ईसीजी जैसा दिखता है।

उन्होंने ईसीजी सिग्नलिंग या “शोर” में यादृच्छिक हस्तक्षेप के लिए भी जिम्मेदार ठहराया जो वास्तविक दुनिया की स्मार्टवॉच का उपयोग करके एकल-लीड ईसीजी की रिकॉर्डिंग के दौरान उत्पन्न हो सकता है। एआई मॉडल को तब सामुदायिक अस्पतालों में देखभाल चाहने वाले लोगों के डेटा के साथ-साथ ब्राजील के जनसंख्या-आधारित अध्ययन के डेटा का उपयोग करके बाहरी रूप से मान्य किया गया था। फिर, टीम ने संभावित रूप से 600 प्रतिभागियों को भर्ती किया, जिन्होंने वास्तविक दुनिया की सेटिंग में एल्गोरिदम की सटीकता को मापने के लिए स्मार्टवॉच का उपयोग करके 30-सेकंड, सिंगल-लीड ईसीजी किया।

विश्लेषण में पाया गया:

• अस्पताल के उपकरणों से प्राप्त एकल-लीड ईसीजी का उपयोग करते हुए, एआई मॉडल संरचनात्मक हृदय रोग वाले और बिना संरचनात्मक हृदय रोग वाले लोगों को अलग करने में बहुत प्रभावी था, मानक प्रदर्शन पैमाने पर 92% स्कोर किया (जहां 100% सही है)।
• स्मार्टवॉच से प्राप्त सिंगल-लीड ईसीजी वाले 600 प्रतिभागियों में से, एआई मॉडल ने संरचनात्मक हृदय रोग का पता लगाने के लिए 88% पर उच्च प्रदर्शन बनाए रखा।
• एआई एल्गोरिदम ने हृदय रोग (86% संवेदनशीलता) वाले अधिकांश लोगों की सटीक पहचान की और हृदय रोग (99% नकारात्मक पूर्वानुमानित मूल्य) को खारिज करने में अत्यधिक सटीक था।

“अपने आप में, एक सिंगल-लीड ईसीजी सीमित है; यह स्वास्थ्य देखभाल सेटिंग्स में उपलब्ध 12-लीड ईसीजी परीक्षण को प्रतिस्थापित नहीं कर सकता है। हालांकि, एआई के साथ, यह महत्वपूर्ण हृदय स्थितियों की जांच करने के लिए पर्याप्त शक्तिशाली हो जाता है,” अध्ययन के वरिष्ठ लेखक और कारडीएस लैब के निदेशक, एमडी, एमएस, रोहन खेड़ा ने कहा। “इससे कई लोगों के पास पहले से मौजूद उपकरणों का उपयोग करके बड़े पैमाने पर संरचनात्मक हृदय रोग की शीघ्र जांच संभव हो सकती है।”

पृष्ठभूमि, विवरण और डिज़ाइन का अध्ययन करें:

• शोधकर्ताओं ने एकल-लीड ईसीजी से संरचनात्मक हृदय रोग का पता लगाने के लिए एआई-ईसीजी एल्गोरिदम विकसित करने के लिए 2015 और 2023 के बीच येल न्यू हेवन अस्पताल में परीक्षण और उपचार प्राप्त करने वाले 110,006 रोगियों से 266,054 ईसीजी के डेटाबेस का उपयोग किया।
• यह देखने के लिए कि उन्हें संरचनात्मक हृदय रोग है या नहीं, एल्गोरिदम का हृदय अल्ट्रासाउंड स्कैन से मिलान किया गया।
• एआई मॉडल को तब चार सामुदायिक अस्पतालों में देखभाल चाहने वाले 44,591 वयस्कों और जनसंख्या-आधारित ईएलएसए-ब्रासील अध्ययन के 3,014 प्रतिभागियों में मान्य किया गया था। ब्राजीलियन लॉन्गिट्यूडिनल स्टडी ऑफ एडल्ट हेल्थ (ईएलएसए-ब्रासील) इस बारे में महत्वपूर्ण जानकारी इकट्ठा करता है कि पुरानी बीमारियाँ कैसे विकसित होती हैं और बढ़ती हैं, मुख्य रूप से हृदय रोगों और मधुमेह पर ध्यान केंद्रित करती हैं।
• वास्तविक दुनिया, एकल-लीड ईसीजी से संकेतों की व्याख्या करने के लिए एआई मॉडल को तैयार करने के लिए, शोधकर्ताओं ने मॉडल प्रशिक्षण के लिए मिश्रण में कुछ “शोर” – फ़ज़ या स्थिर के समान – जोड़ा। इस छोटे से बदलाव ने एआई को कम-से-परफेक्ट संकेतों से निपटने के दौरान लचीला और अधिक विश्वसनीय बनने में मदद की, जिससे डेटा स्पष्ट न होने पर भी संरचनात्मक हृदय रोग का पता लगाने में यह बेहतर हो गया।
• वास्तविक दुनिया के संभावित अध्ययन के दौरान, 600 रोगियों ने उसी दिन 30 सेकंड के लिए सिंगल-लीड ईसीजी सेंसर वाली एक ही प्रकार की स्मार्टवॉच पहनी, जिस दिन उनका हृदय का अल्ट्रासाउंड हो रहा था।
• प्रतिभागियों की औसत आयु 62 वर्ष थी, और लगभग आधी महिलाएं थीं, 44% गैर-हिस्पैनिक श्वेत, 15% गैर-हिस्पैनिक काले, 7% हिस्पैनिक, 1% एशियाई और 33% अन्य थे। हृदय के अल्ट्रासाउंड पर लगभग 5% में संरचनात्मक हृदय रोग पाया गया।

अध्ययन की सीमाओं में संभावित अध्ययन में वास्तविक बीमारी वाले रोगियों की कम संख्या और गलत सकारात्मक परिणामों की संख्या शामिल है।

अमीनोरोया ने कहा, “हम व्यापक सेटिंग्स में एआई टूल का मूल्यांकन करने और यह पता लगाने की योजना बना रहे हैं कि निवारक देखभाल में सुधार पर इसके संभावित प्रभाव का आकलन करने के लिए इसे समुदाय-आधारित हृदय रोग स्क्रीनिंग कार्यक्रमों में कैसे एकीकृत किया जा सकता है।”