नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ (एनआईएच) के एक नए अध्ययन के अनुसार, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) पॉलीसिस्टिक ओवरी सिंड्रोम (पीसीओएस) का प्रभावी ढंग से पता लगा सकते हैं और निदान कर सकते हैं, जो महिलाओं में सबसे आम हार्मोन विकार है जो आमतौर पर 15 से 45 वर्ष की उम्र के बीच होता है। शोधकर्ताओं ने पीसीओएस के निदान और वर्गीकरण के लिए डेटा का विश्लेषण करने के लिए एआई/एमएल का उपयोग करके प्रकाशित वैज्ञानिक अध्ययनों की व्यवस्थित रूप से समीक्षा की और पाया कि एआई/एमएल-आधारित कार्यक्रम पीसीओएस का सफलतापूर्वक पता लगाने में सक्षम थे।
अध्ययन के सह-लेखक जेनेट हॉल, एमडी, वरिष्ठ अन्वेषक और नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ एनवायर्नमेंटल हेल्थ साइंसेज (एनआईईएचएस), राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान (एनआईएच) का हिस्सा, में एंडोक्राइनोलॉजिस्ट ने कहा, "समुदाय में पीसीओएस के कम निदान और गलत निदान के भारी बोझ और इसके संभावित गंभीर परिणामों को देखते हुए, हम उन रोगियों की पहचान करने में एआई/एमएल की उपयोगिता निर्धारित करना चाहते थे, जिन्हें पीसीओएस का खतरा हो सकता है।" "पीसीओएस का पता लगाने में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग की प्रभावशीलता जितना हमने सोचा था उससे कहीं अधिक प्रभावशाली है।"
पॉलीसिस्टिक ओवरी सिंड्रोम तब होता है जब अंडाशय ठीक से काम करने में विफल हो जाते हैं, कई मामलों में टेस्टोस्टेरोन का स्तर बढ़ जाता है। इस बीमारी के कारण अनियमित मासिक धर्म, मुंहासे, चेहरे पर बाल या सिर पर बाल झड़ सकते हैं। पीसीओएस से पीड़ित महिलाओं में आमतौर पर टाइप 2 मधुमेह, नींद, मनोवैज्ञानिक, हृदय संबंधी और अन्य प्रजनन संबंधी विकार जैसे गर्भाशय कैंसर और बांझपन का खतरा बढ़ जाता है।
नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ में सहायक अनुसंधान चिकित्सक और एंडोक्रिनोलॉजिस्ट, एमडी, अध्ययन के वरिष्ठ लेखक स्कंद शेखर ने कहा, "पीसीओएस का निदान करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है क्योंकि यह अन्य स्थितियों के साथ ओवरलैप होता है।" "ये डेटा पीसीओएस से पीड़ित महिलाओं के निदान और देखभाल में सुधार के लिए इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड और अन्य नैदानिक सेटिंग्स में एआई/एमएल को शामिल करने की अप्रयुक्त क्षमता को दर्शाते हैं।"
अध्ययन के लेखक बड़े जनसंख्या-आधारित अध्ययनों को इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य डेटासेट के साथ संयोजित करने और संवेदनशील नैदानिक बायोमार्कर की पहचान करने के लिए सामान्य प्रयोगशाला परीक्षणों का विश्लेषण करने की सलाह देते हैं जो पीसीओएस का निदान करने में मदद कर सकते हैं।
पीसीओएस का निदान मानकीकृत मानदंडों के आधार पर किया जाता है जो वर्षों से विकसित हुए हैं और व्यापक रूप से स्वीकार किए जाते हैं, लेकिन आम तौर पर इसमें नैदानिक विशेषताएं (जैसे मुँहासे, अत्यधिक बाल विकास, और अनियमित मासिक धर्म) के साथ-साथ प्रयोगशाला (जैसे उच्च रक्त टेस्टोस्टेरोन) और रेडियोलॉजिकल निष्कर्ष (जैसे कई छोटे सिस्ट और डिम्बग्रंथि अल्ट्रासाउंड पर डिम्बग्रंथि के आकार में वृद्धि) शामिल हैं। हालाँकि, पीसीओएस को अक्सर नजरअंदाज कर दिया जाता है क्योंकि पीसीओएस की कुछ विशेषताएं अन्य स्थितियों जैसे मोटापा, मधुमेह और कार्डियोमेटाबोलिक विकारों के साथ सह-अस्तित्व में हो सकती हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता से तात्पर्य मानव बुद्धि की नकल करने और निर्णय या भविष्यवाणी करने में मदद करने के लिए कंप्यूटर-आधारित प्रणालियों या उपकरणों के उपयोग से है। एमएल कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक शाखा है जो पिछली घटनाओं से सीखने और इस ज्ञान को भविष्य के निर्णयों में लागू करने पर केंद्रित है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता बड़ी मात्रा में विभिन्न डेटा को संसाधित कर सकती है, जैसे कि इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड से प्राप्त डेटा, और इसलिए पॉलीसिस्टिक ओवरी सिंड्रोम जैसी कठिन-से-निदान स्थितियों के निदान में एक आदर्श सहायता है।
शोधकर्ताओं ने पिछले 25 वर्षों (1997-2022) में प्रकाशित पीसीओएस का पता लगाने के लिए एआई/एमएल का उपयोग करके सभी सहकर्मी-समीक्षा अध्ययनों की एक व्यवस्थित समीक्षा की। एक अनुभवी एनआईएच लाइब्रेरियन की मदद से, शोधकर्ताओं ने संभावित योग्य अध्ययनों की पहचान की। उन्होंने कुल 135 अध्ययनों की जांच की और इस लेख में 31 को शामिल किया। सभी अध्ययन अवलोकनात्मक थे और रोगी निदान में एआई/एमएल प्रौद्योगिकियों के उपयोग का मूल्यांकन किया गया। लगभग आधे अध्ययनों में अल्ट्रासाउंड छवियां शामिल थीं। अध्ययन प्रतिभागियों की औसत आयु 29 वर्ष थी।
पीसीओएस के निदान के लिए मानकीकृत नैदानिक मानदंडों का उपयोग करते हुए 10 अध्ययनों में, पता लगाने की सटीकता 80% से 90% तक थी।
शेखर ने कहा, "विभिन्न निदान और वर्गीकरण के तौर-तरीकों में, एआई/एमएल ने पीसीओएस का पता लगाने में बहुत अच्छा प्रदर्शन किया है, जो हमारे अध्ययन का सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्ष है।"
लेखकों का कहना है कि एआई/एमएल-आधारित परियोजनाओं में पीसीओएस से पीड़ित महिलाओं का शीघ्र पता लगाने की हमारी क्षमता में काफी सुधार करने की क्षमता है, जिससे संबंधित लागत बचती है और पीसीओएस रोगियों और स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली पर पड़ने वाले बोझ को कम करता है। मजबूत सत्यापन और परीक्षण प्रथाओं के साथ अनुवर्ती अनुसंधान पुरानी स्वास्थ्य स्थितियों के साथ एआई/एमएल के सुचारू एकीकरण को सक्षम करेगा।