నైరూప్య

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు నానోటెక్నాలజీ ఫర్ హార్ట్ డిసీజ్ నిర్ధారణ

షేక్ అబ్దుల్ హన్నన్

గుండె జబ్బుల సమర్థవంతమైన నివారణ మరియు చికిత్స కోసం ముందస్తు గుర్తింపు చాలా కీలకం, ఇది గణనీయమైన ఆరోగ్య సంరక్షణ సమస్య. సాంప్రదాయ మరియు నాన్-ఇన్వాసివ్ పద్ధతులు సమయం తీసుకునేవి, అసౌకర్యంగా, ఖరీదైనవి మరియు ఆవర్తన పరీక్ష లేదా రోగ నిర్ధారణకు సరిపోవు. CVDని నిర్ధారించడానికి అనేక నాన్-ఇన్వాసివ్ (NI) విధానాలు ఉన్నాయి. NI పద్ధతుల ద్వారా పొందిన డేటా ప్రాథమికంగా మూడు రూపాల్లో ఉంటుంది: (i) క్లినికల్ వేరియబుల్స్, ల్యాబ్ పరీక్షలు మరియు సంకేతాలు మరియు లక్షణాల నుండి తీసుకోబడిన సమాచారం (ii) ముడి కార్డియోవాస్కులర్ డేటా (ECG మరియు PCG); లేదా (iii) హృదయ చిత్రాలు. మూడు రకాల డేటా ఆధారంగా మూడు ప్రత్యేకమైన ML (మెషిన్ లెర్నింగ్) ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు నిర్మించబడవచ్చు. నాన్-కరోనరీ కార్డియోవాస్కులర్ అనారోగ్యం (నో-సిహెచ్‌డి) మరియు మయోకార్డియల్ కార్డియోవాస్కులర్ డిసీజ్ (సిహెచ్‌డి) పరీక్ష ఫలితాలు వరుసగా 80.1% మరియు 76.9% ఖచ్చితమైనవి. SVM (సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్స్) మరియు ఆర్టిఫిషియల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (ఆర్టిఫిషియల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్) అన్ని ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలోని మెజారిటీ అధ్యయనాలలో మెరుగ్గా పనిచేస్తున్నట్లు కనుగొనబడింది. డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు సాపేక్షంగా ఇటీవలి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ టెక్నాలజీ, ఇది గుండె శబ్దాలు మరియు కార్డియోవాస్కులర్ ఇమేజింగ్‌ను వర్గీకరించడంలో అద్భుతమైన ఫలితాలను ఉత్పత్తి చేస్తోంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో తాజా పరిశోధకులకు సిఫార్సులు మరియు అవకాశాలను అందించడం ద్వారా కార్డియోవాస్కులర్ వ్యాధిని గుర్తించే ఆటోమేషన్‌లో ప్రస్తుత పని సహాయపడుతుంది.