డయాబెటీస్ ప్రమాదాన్ని ముందే గుర్తించేందుకు ఒక సరళమైన ఆన్లైన్ స్క్రీనింగ్ సాధనం
డెన్మార్క్లోని పరిశోధకులు, డాక్టర్ అపాయింట్మెంట్ బుక్ చేసుకునేలోపే టైప్ 2 డయాబెటీస్ లేదా ప్రీడయాబెటీస్ ఉండవచ్చని గుర్తించేందుకు రూపొందించిన ఇంటి వద్ద ఉపయోగించగల స్క్రీనింగ్ సాధనాన్ని అభివృద్ధి చేశామని చెబుతున్నారు. ఈ ప్రాజెక్ట్ ఒక పరిచిత ప్రజారోగ్య సమస్యను లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది: ప్రారంభ మెటబాలిక్ వ్యాధి ఉన్న అనేక మందికి తాము ప్రమాదంలో ఉన్నామని తెలియదు, అందువల్ల నిర్ధారణ తరచుగా ఆలస్యంగా, నష్టం ఇప్పటికే ప్రారంభమైన తరువాతే జరుగుతుంది.
డేనిష్ డయాబెటీస్ అసోసియేషన్ ప్రకారం, డెన్మార్క్లో సుమారు 100,000 మందికి తాము టైప్ 2 డయాబెటీస్తో ఉన్నామని తెలియదు, కాగా సుమారు ఐదు లక్షల మందికి ప్రీడయాబెటీస్ ఉండవచ్చని అంచనా. ఈ వ్యత్యాసం ముఖ్యం, ఎందుకంటే టైప్ 2 డయాబెటీస్ను రక్త పరీక్ష ద్వారా నిర్ధారించవచ్చు; కానీ లక్షణాలు స్పష్టంగా కనిపించే వరకు లేదా ఒక వైద్యుడు ఆ అవకాశం సూచించే వరకు చాలా మంది ఆ పరీక్ష చేయించుకోరు. కొత్త సాధనం ఈ ప్రక్రియకు ముందే పనిచేసి, ప్రమాదం ఎక్కువగా కనిపిస్తే ఫాలో-అప్ సంరక్షణ కోసం వారిని ప్రోత్సహించేందుకు రూపొందించబడింది.
ఈ స్క్రీనింగ్ వ్యవస్థ పేరు MEDWACS. దీన్ని DTU Sustainలో పోస్ట్డాక్టోరల్ పరిశోధకుడు Daniel Yoo, DTU ప్రొఫెసర్ Olivier Jolliet, అలాగే మూత్రపిండ వ్యాధిపై పనిచేసే ఇటాలియన్ వైద్యుడు Umberto Maggiore కలిసి అభివృద్ధి చేశారు; మూత్రపిండ వ్యాధి డయాబెటీస్కు తరచుగా కనిపించే సంక్లిష్టత. వారి అధ్యయం Journal of Clinical Epidemiologyలో ప్రచురితమైంది.
పరీక్ష ఎలా పనిచేస్తుంది
MEDWACS వెనుక ఉన్న ప్రధాన ఆలోచన ఏమిటంటే, డయాబెటీస్ ప్రమాద స్క్రీన్ను ల్యాబ్ పరీక్షలతో ప్రారంభించాల్సిన అవసరం లేదు. బదులుగా, ఈ ఆన్లైన్ పరీక్ష ప్రజలు ఇంట్లోనే స్వయంగా అందించగల సమాచారాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. మూల నివేదిక ప్రత్యేకంగా శరీర కొలతలు, వయస్సు, లింగం, అలాగే పై తొడ పొడవు వంటి సులభంగా అందుబాటులో ఉన్న ఇన్పుట్లను మోడల్ ప్రమాద అంచనాలో భాగంగా పేర్కొంటుంది.
దీని వల్ల ఈ సాధనం సంప్రదాయ క్లినికల్ స్క్రీనింగ్ మార్గాలకంటే భిన్నంగా ఉంటుంది; అవి సాధారణంగా డాక్టర్ కార్యాలయం లేదా అధికారిక ఆరోగ్య తనిఖీలతో ప్రారంభమవుతాయి. ఆన్లైన్ ప్రశ్నావళి నిర్ధారణకు ప్రత్యామ్నాయమని పరిశోధకులు చెప్పడం లేదు. అది కాదు. బదులుగా, వారు దాన్ని ఒక ట్రయాజ్ పొరగా చూస్తున్నారు: తక్కువ ప్రతిబంధకాలతో, సులభంగా అందుబాటులో ఉండే ఒక ప్రేరణ, ఇది ప్రమాద ప్రొఫైల్ ఎక్కువగా ఉన్నవారిని నిర్ధారణ కోసం అవసరమైన రక్త పరీక్షకు వెళ్లేలా చేయవచ్చు.
Yoo చెప్పినట్లు, తర్కం సూటిగా ఉంది. తమకు డయాబెటీస్ ఉండవచ్చని ప్రజలకు అనుమానం లేకపోతే, వారు పరీక్ష కోసం డాక్టర్ను కలవడానికి తక్కువ అవకాశం ఉంటుంది. అందుకు విరుద్ధంగా, విశ్వసనీయమైన ఆన్లైన్ స్క్రీన్ తొలి చర్యకు అడ్డంకిని తగ్గించగలదు. ప్రీడయాబెటీస్ ఉన్న మధ్యస్థితిలో ఉన్నవారికి ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడవచ్చు, ఎందుకంటే అక్కడ చికిత్స మరియు జీవనశైలి మార్పుల ద్వారా వ్యాధి పురోగతిని ఇంకా మందగించగలరు లేదా ఆపగలరు.
దీర్ఘకాల ఆరోగ్య డేటా మరియు AI పద్ధతులపై నిర్మితం
MEDWACSను కృత్రిమ మేధస్సు మరియు National Health and Nutrition Examination Survey నుండి వచ్చిన పెద్ద పరిమాణంలోని U.S. ఆరోగ్య డేటాను ఉపయోగించి అభివృద్ధి చేశామని పరిశోధన బృందం చెబుతోంది. ఈ డేటాసెట్ 30 ఏళ్లను కవర్ చేస్తుంది మరియు 18 ఏళ్లు పైబడిన ఇరువురు లింగాల పెద్దలను కలిగి ఉంటుంది. ఆ దీర్ఘకాల గడువు, డయాబెటీస్ మరియు ప్రీడయాబెటీస్ ప్రమాదంతో సంబంధం ఉన్న నమూనాలను నేర్చుకోవడానికి మోడల్కు విస్తృత శారీరక మరియు జనాభా వైవిధ్యాన్ని అందించింది.
ప్రయోగాత్మకంగా చూస్తే, ఇక్కడ AI వినియోగం భవిష్యత్తు ఆటోమేషన్ కంటే, అనేక భిన్నాల మధ్య నమూనా గుర్తింపుగా కనిపిస్తోంది. కొన్ని సంప్రదాయ సూచికలతో రూపొందించిన స్క్రీనింగ్ నియమాలు, ఇంకా సూక్ష్మమైన కానీ ప్రమాదం పెరిగిందని సూచించే కలయికలను కోల్పోవచ్చు. పెద్ద చరిత్రాత్మక డేటాసెట్పై శిక్షణ ఇచ్చి, సాధారణ వినియోగదారులు స్వయంగా అందించగల ఇన్పుట్లపైనే ఆధారపడుతూ ఆ కలయికలను వెలికితీయగల సాధనాన్ని రూపొందించాలని పరిశోధకులు ప్రయత్నించారు.
మూల పాఠ్యంలో పనితీరు సంఖ్యలు ఇవ్వలేదు, కానీ బృందం రెండు బాహ్య ధృవీకరణ అధ్యయనాలు నిర్వహించి, ఆ పరిస్థితి ఉన్నవారిని గుర్తించడంలో సాధనం అత్యంత ప్రభావవంతంగా ఉందని కనుగొన్నట్లు చెబుతుంది. ఇది ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే మోడల్ మొదట శిక్షణ పొందిన డేటా వెలుపల కూడా సాధారణీకరించగలదా లేదా అన్నది అంచనా వేయడంలో బాహ్య ధృవీకరణ అత్యంత ముఖ్యమైన దశలలో ఒకటి.
బాహ్య ధృవీకరణ ఎందుకు ముఖ్యం
వైద్య అంచనా సాధనాలు అభివృద్ధి దశలో ఆశాజనకంగా కనిపించవచ్చు, కానీ ఇతర జనాభాలపై పరీక్షించినప్పుడు బలహీనపడవచ్చు. యునైటెడ్ స్టేట్స్ మరియు దక్షిణ కొరియాలో ఉన్న, ఆ పరిస్థితి ఉన్నవారు మరియు లేనివారు ముందే తెలిసిన రెండు వేర్వేరు జనాభాలపై MEDWACSను ధృవీకరించడం ద్వారా పరిశోధకులు ఆ సమస్యను పరిష్కరించడానికి ప్రయత్నించారు.
వేర్వేరు జనాభాలపై పరీక్షించడం డిజిటల్ ఆరోగ్యంలో గంభీరతకు ముఖ్యమైన సంకేతం. ఇది మోడల్ ప్రతిచోటా సమానంగా పనిచేస్తుందని హామీ ఇవ్వదు, కానీ ఒక ప్రాథమిక ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వడంలో సహాయపడుతుంది: వ్యవస్థ స్థిరమైన ప్రమాద నమూనాలను గుర్తిస్తున్నదా, లేదా ఒకే డేటాసెట్లోని ప్రత్యేకతలకు మాత్రమే సరిపోయిందా? అంతర్గత పరీక్షకే పరిమితం కాకుండా రెండు బాహ్య జనాభాలను ఎంచుకోవడం, కాన్సెప్ట్ ప్రూఫ్ను దాటి ముందుకు వెళ్లాలనే ప్రయత్నాన్ని సూచిస్తుంది.
ఇంకా స్పష్టమైన పరిమితులు ఉన్నాయి. చారిత్రాత్మక ఆరోగ్య డేటాసెట్ల ఆధారంగా రూపొందించిన సాధనం, ఆ డేటాలో ప్రతినిధ్యం పొందిన జనాభాలను ప్రతిబింబిస్తుంది; విస్తృత ప్రజా విడుదలకు ఇతర దేశాలు, వర్గాలు, మరియు సంరక్షణ వాతావరణాల్లో జాగ్రత్తగా పర్యవేక్షణ అవసరం. మూల పదార్థంలో ఈ సాధనం ఇప్పటికే సాధారణ సంరక్షణ మార్గాల్లో, ప్రతిఫలిత ప్రోగ్రామ్లలో లేదా జాతీయ స్క్రీనింగ్ వ్యవస్థల్లో ఏకీకృతమైందో లేదో చెప్పలేదు.
నివారణ సంరక్షణకు విస్తృత ప్రాముఖ్యత
పెద్ద కథ ఒక్క స్క్రీనింగ్ వెబ్సైట్ గురించేగాదు. ఇది నివారణ వైద్యాన్ని విస్తరించడానికి తేలికపాటి AI సాధనాల పెరుగుతున్న వినియోగం గురించి. టైప్ 2 డయాబెటీస్ సాధారణం, ఖరీదైనది, మరియు ప్రారంభ దశల్లో తరచుగా నిశ్శబ్దంగా ఉంటుంది. డేనిష్ డయాబెటీస్ అసోసియేషన్ ప్రకారం, ఈ వ్యాధి డెన్మార్క్ సమాజానికి సంవత్సరానికి కనీసం DKK 13.3 billion ఖర్చు చేస్తోంది, అలాగే గుండె సంబంధిత వ్యాధులు, మూత్రపిండ వైఫల్యం, మరియు దృష్టి కోల్పోవడం వంటి తీవ్రమైన సంక్లిష్టతల ప్రమాదాన్ని పెంచుతోంది.
దీంతో ప్రారంభ గుర్తింపు అసాధారణంగా విలువైనదిగా మారుతుంది. కొన్ని పరిస్థితుల్లో ముందుగా తెలిసినా పెద్దగా మార్పు ఉండదు, కానీ డయాబెటీస్లో గుర్తించిన తర్వాత సాధారణమైన జోక్యాలతో ప్రమాదాన్ని తరచుగా నియంత్రించవచ్చు. ఆరోగ్య వ్యవస్థల కోసం, ఇది తక్కువ ఖర్చుతో కూడిన ముందస్తు స్క్రీనింగ్ సాధనాలతో ప్రయోగాలు చేయడానికి ప్రోత్సాహాన్ని ఇస్తుంది; అవి ప్రజలను త్వరగా అధికారిక సంరక్షణలోకి తీసుకురాగలవు.
టైప్ 2 డయాబెటీస్ మరియు ప్రీడయాబెటీస్ను ముందుగానే గుర్తించే ప్రయత్నాలను అసోసియేషన్ స్వాగతించింది, మరియు ముందస్తు గుర్తింపు తీవ్రమైన సంక్లిష్టతలను నివారించే అవకాశాన్ని మెరుగుపరుస్తుందని నొక్కి చెప్పింది. ఆ అర్థంలో, MEDWACS విస్తృత health-tech ధోరణిలో సరిపోతుంది: వైద్యులను భర్తీ చేయడం కోసం కాదు, వ్యాధి నిర్వహణ కష్టతరం మరియు ఖరీదైనదిగా మారే ముందు క్లినికల్ సంరక్షణలోకి చేరే వారి సంఖ్యను పెంచడం కోసం డిజిటల్ సాధనాలను ఉపయోగించడం.
ఈ ప్రత్యేక సాధనం విస్తృతంగా స్వీకరించబడుతుందో లేదో అది వాస్తవ ప్రపంచ వినియోగంలో ఎలా పనిచేస్తుందో, ప్రమాదాన్ని ఎంత స్పష్టంగా తెలియజేస్తుందో, మరియు అధిక స్కోరు పొందిన వినియోగదారులు నిజంగా వైద్య పరీక్ష చేయించుకుంటారో అనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. కానీ ఈ ప్రాజెక్ట్ ఆరోగ్యరంగంలో ప్రాయోగిక AIకి అత్యంత బలమైన తక్షణ విలువ ఎక్కడ ఉండవచ్చో చూపిస్తుంది: నాటకీయ నిర్ధారణ వాదనల్లో కాదు, కానీ ఎక్కువ మందికి తాము పరీక్షించుకోవాలని గుర్తుచేసే సరళమైన, విస్తరించగల సాధనాల్లో.
ఈ వ్యాసం Medical Xpress నివేదికపై ఆధారపడింది. మూల వ్యాసాన్ని చదవండి.
Originally published on medicalxpress.com