विज्ञान

Machine learning can help blood tests have a separate ‘normal’ for each patient

वर्तमान में, रक्त परीक्षण रीडिंग एक-आकार-सभी-फिट संदर्भ अंतराल पर आधारित होती है जो व्यक्तिगत मतभेदों को ध्यान में नहीं रखती है। | फोटो साभार: गेटी इमेजेज़

यदि आपने कभी किसी डॉक्टर से आपके लिए रक्त परीक्षण का आदेश दिया है, तो संभावना है कि उन्होंने ए पूर्ण रक्त गणनाया सीबीसी। निम्न में से एक सबसे आम रक्त परीक्षण दुनिया में, स्थितियों का निदान करने और रोगियों के स्वास्थ्य की निगरानी के लिए हर साल सीबीसी परीक्षण अरबों बार चलाए जाते हैं।

लेकिन परीक्षण की सर्वव्यापकता के बावजूद, जिस तरह से चिकित्सक क्लिनिक में इसकी व्याख्या और उपयोग करते हैं वह अक्सर आदर्श से कम सटीक होता है। वर्तमान में, रक्त परीक्षण रीडिंग एक-आकार-सभी-फिट संदर्भ अंतराल पर आधारित होती है जो व्यक्तिगत मतभेदों को ध्यान में नहीं रखती है।

मैं एक हूँ गणितज्ञ वाशिंगटन यूनिवर्सिटी स्कूल ऑफ मेडिसिन में, और मेरी टीम सुधार के लिए कम्प्यूटेशनल टूल का उपयोग करने के तरीकों का अध्ययन करती है नैदानिक ​​रक्त परीक्षण. “सामान्य” प्रयोगशाला मूल्यों की व्यक्तिगत रोगी परिभाषाओं को पकड़ने के बेहतर तरीके विकसित करने के लिए, मैं और मेरे सहकर्मी हिगिंस लैब हार्वर्ड मेडिकल स्कूल में जांच की गई रक्त गणना परीक्षण के 20 वर्ष पूर्वी और पश्चिमी दोनों तटों के हज़ारों मरीज़ों से।

हमारे नए प्रकाशित शोध में, हमने स्वस्थ की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया रक्त गणना श्रेणियां व्यक्तिगत रोगियों के लिए और भविष्य में उनकी बीमारी के जोखिम की भविष्यवाणी करना।

नैदानिक ​​परीक्षण और संपूर्ण रक्त गणना

बहुत से लोग आमतौर पर नैदानिक ​​परीक्षणों को पूरी तरह से नैदानिक ​​मानते हैं। उदाहरण के लिए, एक सीओवीआईडी ​​​​-19 या गर्भावस्था परीक्षण या तो सकारात्मक या नकारात्मक आता है, जो आपको बताता है कि क्या आपकी कोई विशेष स्थिति है। हालाँकि, अधिकांश परीक्षण इस तरह से काम नहीं करते हैं। इसके बजाय, वे आपके शरीर की एक जैविक विशेषता को मापते हैं लगातार ऊपर और नीचे को नियंत्रित करता है निश्चित सीमा के भीतर रहना।

आपकी संपूर्ण रक्त गणना भी एक निरंतरता है। सीबीसी परीक्षण आपके रक्त कोशिकाओं का एक विस्तृत प्रोफ़ाइल बनाता है – जैसे कि आपके रक्त में कितनी लाल रक्त कोशिकाएं, प्लेटलेट्स और सफेद रक्त कोशिकाएं हैं। इन मार्करों का उपयोग चिकित्सा के लगभग सभी क्षेत्रों में हर दिन किया जाता है।

उदाहरण के लिए, हीमोग्लोबिन एक आयरन युक्त प्रोटीन है जो आपकी लाल रक्त कोशिकाओं को ऑक्सीजन ले जाने की अनुमति देता है। यदि आपके हीमोग्लोबिन का स्तर कम है, तो इसका मतलब यह हो सकता है कि आप हैं आयरन की कमी.

प्लेटलेट्स वे कोशिकाएं हैं जो रक्त के थक्के बनाने और रक्तस्राव को रोकने में मदद करती हैं। अपने अगर प्लेटलेट काउंट कम हैइसका मतलब यह हो सकता है कि आपको कुछ आंतरिक रक्तस्राव हो रहा है और आपका शरीर घाव को भरने के लिए रक्त के थक्के बनाने में मदद करने के लिए प्लेटलेट्स का उपयोग कर रहा है।

श्वेत रुधिराणु आपकी प्रतिरक्षा प्रणाली का हिस्सा हैं। यदि आपकी श्वेत कोशिकाओं की संख्या अधिक है, तो इसका मतलब यह हो सकता है कि आपको संक्रमण है और आपका शरीर इससे लड़ने के लिए इन कोशिकाओं का अधिक उत्पादन कर रहा है।

सामान्य श्रेणियाँ और संदर्भ अंतराल

लेकिन यह सब सवाल उठाता है: रक्त परीक्षण में वास्तव में क्या बहुत अधिक या बहुत कम गिना जाता है?

परंपरागत रूप से, चिकित्सक यह निर्धारित करते हैं कि क्या कहा जाता है संदर्भ अंतराल विभिन्न स्वस्थ लोगों में रक्त परीक्षण को मापकर। वे आम तौर पर इन स्वस्थ मूल्यों का मध्य 95% लेते हैं और उसे “सामान्य” कहते हैं, ऊपर या नीचे कुछ भी बहुत कम या अधिक होता है। इन सामान्य श्रेणियों का उपयोग चिकित्सा में लगभग हर जगह किया जाता है।

लेकिन संदर्भ अंतराल को एक बड़ी चुनौती का सामना करना पड़ता है: जो आपके लिए सामान्य है वह किसी और के लिए सामान्य नहीं हो सकता है।

लगभग सभी रक्त गणना मार्कर वंशानुगत हैं, यानी आपके आनुवंशिकी और पर्यावरण यह निर्धारित करें कि आपके लिए प्रत्येक मार्कर का स्वस्थ मूल्य क्या होगा।

उदाहरण के लिए, जनसंख्या स्तर पर, ए सामान्य प्लेटलेट गिनती प्रति लीटर रक्त में लगभग 150 से 400 बिलियन कोशिकाएँ होती हैं। लेकिन आपका शरीर 200 की प्लेटलेट गिनती बनाए रखना चाह सकता है – एक मान जिसे आपका निर्धारित बिंदु कहा जाता है। इसका मतलब है कि आपकी सामान्य सीमा केवल 150 से 250 ही हो सकती है।

रोगी की वास्तविक सामान्य सीमा और जनसंख्या-आधारित संदर्भ अंतराल के बीच अंतर समस्याएँ पैदा कर सकता है डॉक्टरों के लिए. यदि आपका निर्धारित बिंदु कटऑफ से दूर है तो उन्हें किसी बीमारी का निदान करने की संभावना कम हो सकती है। इसके विपरीत, यदि आपका निर्धारित बिंदु कटऑफ के बहुत करीब है तो वे अनावश्यक परीक्षण चला सकते हैं।

यह परिभाषित करना कि आपके लिए क्या सामान्य है

सौभाग्य से, कई रोगियों को प्रत्येक वर्ष रक्त परीक्षण के भाग के रूप में प्राप्त होता है नियमित जांच. मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके, मैं और मेरी टीम अनुमान लगाने में सक्षम थे रक्त गणना निर्धारित बिंदु क्लिनिक में उनके दौरे के इतिहास के आधार पर 50,000 से अधिक रोगियों के लिए। इससे हमें यह अध्ययन करने की अनुमति मिली कि शरीर इन निर्धारित बिंदुओं को कैसे नियंत्रित करता है और यह परीक्षण करने के लिए कि क्या हम प्रयोगशाला परीक्षण रीडिंग को वैयक्तिकृत करने के बेहतर तरीके बना सकते हैं।

कई दशकों में, हमने पाया कि व्यक्तिगत सामान्य श्रेणियाँ लगभग थीं तीन गुना छोटा जनसंख्या स्तर की तुलना में. उदाहरण के लिए, जबकि श्वेत रक्त कोशिका गिनती के लिए “सामान्य” सीमा लगभग 4.0 से 11.0 अरब कोशिकाएँ प्रति लीटर रक्त है, हमने पाया कि अधिकांश लोगों की व्यक्तिगत सीमाएँ बहुत संकीर्ण थीं, जैसे 4.5 से 7, या 7.5 से 10। जब हमने नए परीक्षण परिणामों की व्याख्या करने के लिए इन निर्धारित बिंदुओं का उपयोग किया, उन्होंने आयरन की कमी, क्रोनिक किडनी रोग और हाइपोथायरायडिज्म जैसी बीमारियों के निदान में सुधार करने में मदद की। हम यह नोट कर सकते हैं कि जब किसी का परिणाम उनकी छोटी व्यक्तिगत सीमा से बाहर था, तो संभावित रूप से किसी समस्या का संकेत मिलता है, भले ही परिणाम समग्र आबादी के लिए सामान्य सीमा के भीतर हो।

निर्धारित अंक स्वयं मजबूत थे भविष्य के जोखिम के संकेतक किसी रोग के विकसित होने का. उदाहरण के लिए, उच्च श्वेत रक्त कोशिका सेट पॉइंट वाले रोगियों में भविष्य में टाइप 2 मधुमेह विकसित होने की अधिक संभावना थी। कम श्वेत कोशिका गिनती वाले समान रोगियों की तुलना में उनके किसी भी कारण से मरने की संभावना लगभग दोगुनी थी। अन्य रक्त गणना मार्कर भी भविष्य की बीमारी और मृत्यु दर के जोखिम के मजबूत भविष्यवक्ता थे।

भविष्य में, डॉक्टर संभावित रूप से रोग जांच में सुधार करने और नए परीक्षण परिणामों की व्याख्या करने के लिए निर्धारित बिंदुओं का उपयोग कर सकते हैं। यह वैयक्तिकृत चिकित्सा के लिए एक रोमांचक अवसर है: अपने स्वयं के चिकित्सा इतिहास का उपयोग करके यह परिभाषित करना कि वास्तव में आपके लिए स्वस्थ का क्या मतलब है।

यह लेख क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत द कन्वर्सेशन से पुनः प्रकाशित किया गया है। मूल लेख पढ़ें यहाँ.

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