AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · चिकित्सा और दवा खोज · Nature (machine learning) · 2026-10-05

2D मल्टी-व्यू इकोकार्डियोग्राफी का उपयोग करके हाइपरट्रॉफिक कार्डियोमायोपैथी को कार्डियक एमाइलॉइडोसिस से अलग करने के लिए डीप लर्निंग-आधारित पाइपलाइन

मूल शीर्षक: A deep learning-driven pipeline for differentiating hypertrophic cardiomyopathy from cardiac amyloidosis using 2D multi-view echocardiography

हाइपरट्रॉफिक कार्डियोमायोपैथी (HCM) और कार्डियक एमाइलॉयडोसिस (CA) इकोकार्डियोग्राफी में एक जैसे दिखते हैं, जिससे इन्हें अलग पहचानना कठिन होता है। इस अध्ययन में एक डीप-लर्निंग फ्रेमवर्क विकसित किया गया, जो 2D इको छवियों को पाँच नैदानिक रूप से प्रासंगिक व्यूज़ में वर्गीकृत करता है, प्रत्येक व्यू से फीचर निकालता है और उन्हें जोड़ता है। 212 HCM, 119 CA और 200 नियंत्रण रोगियों पर पाँच-गुना क्रॉस-वैलिडेशन में इसने 0.83 की प्रिसीज़न, 0.81 की संवेदनशीलता, 0.89 की विशिष्टता और 0.82 का माइक्रो-F1 हासिल किया, और लेखक इसे एक विश्वसनीय निदान उपकरण बताते हैं।

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