முக வெப்பநிலை தற்போதைய முறைகளை விட அதிக துல்லியத்துடன் இதய நோயை கணிக்கக்கூடும்

BMJ Health & இல் வெளியிடப்பட்ட சமீபத்திய ஆய்வில் Care Informatics, கரோனரி ஆர்டரி நோயை (CHD) கணிக்க முக அகச்சிவப்பு தெர்மோகிராபி (IRT) ஐப் பயன்படுத்துவதற்கான சாத்தியக்கூறுகளை ஆராய்ச்சியாளர்கள் மதிப்பீடு செய்தனர்.

IHD மரணத்திற்கான முக்கிய காரணங்களில் ஒன்றாகும் மற்றும் குறிப்பிடத்தக்க உலகளாவிய சுமையைக் கொண்டுள்ளது. CAD இன் துல்லியமான நோயறிதல் கவனிப்பு மற்றும் சிகிச்சைக்கு முக்கியமானது. தற்போது, நோயாளிகளுக்கு CAD ஏற்படுவதற்கான சாத்தியக்கூறுகளைத் தீர்மானிக்க, முன் சோதனை நிகழ்தகவு (PTP) மதிப்பீட்டு கருவிகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இருப்பினும், இந்த கருவிகள் அகநிலை, வரையறுக்கப்பட்ட பல்துறை மற்றும் மிதமான துல்லியம் ஆகியவற்றில் சிக்கல்களைக் கொண்டுள்ளன.

கூடுதல் இருதய பரிசோதனை (கரோனரி கால்சியம் எண்ணிக்கை மற்றும் எலக்ட்ரோ கார்டியோகிராபி) அல்லது கூடுதலான ஆய்வக குறிப்பான்கள் மற்றும் ஆபத்து காரணிகளை ஒருங்கிணைக்கும் அதிநவீன மருத்துவ மாதிரிகள் நிகழ்தகவு மதிப்பீடுகளை மேம்படுத்தலாம் என்றாலும், நேர செயல்திறன், நடைமுறை சிக்கலானது மற்றும் வரையறுக்கப்பட்ட கிடைக்கும் தன்மை தொடர்பான கவலைகள் உள்ளன. p>

IRT, தொடர்பு இல்லாத மேற்பரப்பு வெப்பநிலை கண்டறிதல் தொழில்நுட்பம், நோய் மதிப்பீட்டிற்கான உறுதிமொழியைக் காட்டுகிறது. இது தோல் வெப்பநிலை முறைகள் மூலம் வீக்கம் மற்றும் அசாதாரண சுழற்சியை கண்டறிய முடியும். IRT தகவல் மற்றும் பெருந்தமனி தடிப்பு இதய நோய் மற்றும் தொடர்புடைய நிலைமைகளுக்கு இடையே உள்ள தொடர்பை ஆராய்ச்சி காட்டுகிறது.

இந்த ஆய்வில், CAD ஐக் கணிக்க முக IRT வெப்பநிலைத் தரவைப் பயன்படுத்துவதற்கான சாத்தியக்கூறுகளை ஆராய்ச்சியாளர்கள் மதிப்பீடு செய்தனர். கரோனரி சிடி ஆஞ்சியோகிராபி (சிசிடிஏ) அல்லது ஆக்கிரமிப்பு கரோனரி ஆஞ்சியோகிராபி (ஐசிஏ) ஆகியவற்றிற்கு உட்பட்ட பெரியவர்கள் ஆய்வில் சேர்க்கப்பட்டனர். பயிற்சி பெற்ற பணியாளர்கள் மூலத் தரவைப் பெற்று, CCTA அல்லது ICA க்கு முன் IRT கணக்கெடுப்பை நடத்தினர்.

இரத்த வேதியியல், மருத்துவ வரலாறு, ஆபத்து காரணிகள் மற்றும் CHD ஸ்கிரீனிங் முடிவுகள் உள்ளிட்ட கூடுதல் தகவல்களைப் பெற மின்னணு மருத்துவப் பதிவுகள் பயன்படுத்தப்பட்டன. ஒரு பங்கேற்பாளருக்கு ஒரு IRT படம் பகுப்பாய்விற்குத் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டு செயலாக்கப்பட்டது (ஒருங்கிணைந்த மறுஅளவாக்கம், கிரேஸ்கேல் மாற்றம் மற்றும் பின்னணி செதுக்குதல்).

மேம்பட்ட ஆழமான கற்றல் வழிமுறையைப் பயன்படுத்தி குழு IRT பட மாதிரியை உருவாக்கியது. ஒப்பிடுவதற்கு இரண்டு மாதிரிகள் உருவாக்கப்பட்டன: ஒன்று நோயாளிகளின் வயது, பாலினம் மற்றும் அறிகுறி பண்புகளை உள்ளடக்கிய PTP (மருத்துவ அடிப்படை) மாதிரி, மற்றொன்று IRT தகவல் மற்றும் IRT மற்றும் PTP மாதிரிகளிலிருந்து மருத்துவத் தகவல்கள் இரண்டையும் இணைத்து கலப்பினமானது..

அடைப்பு பரிசோதனைகள், வெளியேற்ற வரைபட காட்சிப்படுத்தல், டோஸ்-ரெஸ்பான்ஸ் பகுப்பாய்வு மற்றும் CAD வாடகை லேபிள் முன்கணிப்பு உட்பட பல விளக்க பகுப்பாய்வுகள் செய்யப்பட்டன. கூடுதலாக, IRT படத்திலிருந்து பல்வேறு அட்டவணை IRT அம்சங்கள் பிரித்தெடுக்கப்பட்டன, முழு முகம் மற்றும் ஆர்வமுள்ள பகுதியின் (ROI) அளவில் வகைப்படுத்தப்பட்டுள்ளன.

ஒட்டுமொத்தமாக, பிரித்தெடுக்கப்பட்ட அம்சங்கள் முதல்-வரிசை அமைப்பு, இரண்டாம்-வரிசை அமைப்பு, வெப்பநிலை மற்றும் பின்னம் பகுப்பாய்வு அம்சங்களாக வகைப்படுத்தப்பட்டுள்ளன. XGBoost அல்காரிதம் இந்த பிரித்தெடுக்கப்பட்ட அம்சங்களை ஒருங்கிணைத்து, CADக்கான அவற்றின் முன்கணிப்பு மதிப்பை மதிப்பீடு செய்தது. ஆராய்ச்சியாளர்கள் அனைத்து குணாதிசயங்களையும் மற்றும் வெப்பநிலை பண்புகளை மட்டுமே பயன்படுத்தி செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்தனர்.

செப்டம்பர் 2021 மற்றும் பிப்ரவரி 2023 க்கு இடையில் மொத்தம் 893 பெரியவர்கள் CCTA அல்லது ICA க்கு உட்பட்டு மதிப்பீடு செய்யப்பட்டனர். இவர்களில், சராசரியாக 58.4 வயதுடைய 460 பங்கேற்பாளர்கள் சேர்க்கப்பட்டனர்; 27.4% பெண்கள் மற்றும் 70% CAD உடையவர்கள். CAD இல்லாத நோயாளிகளுடன் ஒப்பிடும்போது CAD உடைய நோயாளிகளுக்கு அதிக வயது மற்றும் ஆபத்து காரணிகளின் பரவல் இருந்தது. IRT இமேஜ் மாடல், PTP மாடலைக் கணிசமாக விஞ்சியது.

இருப்பினும், ஹைப்ரிட் மற்றும் IRT இமேஜிங் மாடல்களின் செயல்திறன் கணிசமாக வேறுபடவில்லை. வெப்பநிலை அம்சங்கள் அல்லது அனைத்து பிரித்தெடுக்கப்பட்ட அம்சங்களையும் மட்டுமே பயன்படுத்தி சிறந்த முன்கணிப்பு செயல்திறன் இருந்தது, இது IRT இமேஜிங் மாதிரியுடன் ஒத்துப்போகிறது. முழு முகத்தின் மட்டத்தில், இடமிருந்து வலமாக ஒட்டுமொத்த வெப்பநிலை வேறுபாடு மிகப்பெரிய தாக்கத்தை ஏற்படுத்தியது, அதே சமயம் ROI அளவில், இடது தாடையின் சராசரி வெப்பநிலை மிகப்பெரிய தாக்கத்தை ஏற்படுத்தியது.

வெவ்வேறு ROIகள் அடைக்கப்பட்டபோது IRT பட மாதிரிக்கு பல்வேறு நிலைகளில் செயல்திறன் சிதைவு காணப்பட்டது. மேல் மற்றும் கீழ் உதடு பகுதிகளின் அடைப்பு மிகப்பெரிய தாக்கத்தை ஏற்படுத்தியது. கூடுதலாக, ஹைப்பர்லிபிடெமியா, புகைபிடித்தல், உடல் நிறை குறியீட்டெண், கிளைகேட்டட் ஹீமோகுளோபின் மற்றும் அழற்சி போன்ற CAD உடன் தொடர்புடைய மாற்று குறிப்பான்களைக் கணிப்பதில் IRT இமேஜிங் மாதிரி சிறப்பாகச் செயல்பட்டது.

CAD ஐக் கணிக்க முக IRT வெப்பநிலைத் தரவைப் பயன்படுத்துவதற்கான சாத்தியத்தை ஆய்வு நிரூபித்தது. IRT இமேஜிங் மாதிரியானது வழிகாட்டுதல்-பரிந்துரைக்கப்பட்ட PTP மாதிரியை விட சிறப்பாக செயல்பட்டது, CAD இன் மதிப்பீட்டில் அதன் திறனை எடுத்துக்காட்டுகிறது. கூடுதலாக, IRT பட மாதிரியில் மருத்துவத் தகவலைச் சேர்ப்பது கூடுதல் மேம்பாடுகளை வழங்கவில்லை, பிரித்தெடுக்கப்பட்ட IRT தகவல் ஏற்கனவே முக்கியமான CAD தொடர்பான தகவலைக் கொண்டுள்ளது என்று பரிந்துரைக்கிறது.

மேலும், IRT மாதிரியின் முன்கணிப்பு மதிப்பு, IRT பட மாதிரியுடன் ஒப்பீட்டளவில் ஒத்துப்போன விளக்கக்கூடிய அட்டவணை IRT அம்சங்களைப் பயன்படுத்தி உறுதிப்படுத்தப்பட்டது. இந்த குணாதிசயங்கள், முக வெப்பநிலை சமச்சீர் மற்றும் சீரற்ற விநியோகம் போன்ற CAD ஐக் கணிக்கும் முக்கியமான அம்சங்களைப் பற்றிய தகவலையும் வழங்குகின்றன. பெரிய மாதிரிகள் மற்றும் பலதரப்பட்ட மக்கள்தொகை கொண்ட கூடுதல் ஆய்வுகள் சரிபார்ப்புக்கு தேவை.