अध्ययन स्मार्टवॉच डेटा से मधुमेह के प्रारंभिक संकेत का पता लगाने के लिए रूपरेखा प्रस्तुत करता है

टीम ने 'आईआर एजेंट' नामक एक बड़ा भाषा मॉडल भी विकसित किया है जो किसी के चयापचय स्वास्थ्य और मधुमेह जोखिम में समग्र अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए मूल्यांकन मॉडल के परिणामों को जीवनशैली और बायोमार्कर डेटा के साथ जोड़ता है, और वैयक्तिकृत अनुशंसाएं प्रदान करता है | छवि का उपयोग केवल प्रतिनिधित्वात्मक उद्देश्य के लिए किया जाता है

टीम ने ‘आईआर एजेंट’ नामक एक बड़ा भाषा मॉडल भी विकसित किया है जो किसी के चयापचय स्वास्थ्य और मधुमेह जोखिम में समग्र अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए मूल्यांकन मॉडल के परिणामों को जीवनशैली और बायोमार्कर डेटा के साथ जोड़ता है, और वैयक्तिकृत अनुशंसाएं प्रदान करता है | छवि का उपयोग केवल प्रतिनिधित्वात्मक उद्देश्य के लिए किया जाता है | फोटो साभार: एंड्रीपोपोव

एक अध्ययन ने मधुमेह के शुरुआती लक्षणों का पता लगाने के लिए स्मार्टवॉच जैसे पहनने योग्य उपकरणों से डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक स्केलेबल और सुलभ रूपरेखा पेश की है।

अमेरिका स्थित गूगल रिसर्च के वैज्ञानिकों ने फास्टिंग ग्लूकोज और लिपिड प्रोफाइल सहित जनसांख्यिकीय और नियमित रक्त बायोमार्कर जानकारी के साथ स्मार्टवॉच से एकत्र किए गए डेटा का उपयोग करके 1,165 प्रतिभागियों के बीच इंसुलिन प्रतिरोध की भविष्यवाणी की।

नेचर जर्नल में प्रकाशित अध्ययन में लेखकों ने कहा कि इंसुलिन प्रतिरोध वाले प्रतिभागियों में मधुमेह, हृदय रोग, हाइपरलिपिडेमिया और उच्च रक्तचाप का खतरा अधिक होता है।

उन्होंने कहा कि प्रयोगों से पता चला है कि केवल फास्टिंग ग्लूकोज इंसुलिन प्रतिरोध का आकलन करने के लिए पर्याप्त नहीं है, जीवनशैली कारकों के महत्व पर प्रकाश डाला गया है।

“इस अध्ययन में, हम उपभोक्ता स्मार्टवॉच, जनसांख्यिकी और नियमित रूप से मापे गए रक्त बायोमार्कर से प्राप्त संकेतों का उपयोग करके आईआर (इंसुलिन प्रतिरोध) की भविष्यवाणी करने के लिए एक विधि प्रस्तुत करते हैं। इस विधि में लाखों लोगों तक स्केल करने और आईआर की व्यापक पहचान को सक्षम करने की क्षमता है,” लेखकों ने लिखा।

उन्होंने कहा, “हमने जनसांख्यिकी और रक्त बायोमार्कर और आईआर के जमीनी सच्चाई माप के साथ पहनने योग्य उपकरणों से डेटा के संयुक्त सेट के साथ एक बड़ा समूह (एन = 1,165) इकट्ठा किया।”

टीम ने ‘आईआर एजेंट’ नामक एक बड़ा भाषा मॉडल भी विकसित किया है जो मूल्यांकन मॉडल के परिणामों को जीवनशैली और बायोमार्कर डेटा के साथ जोड़कर किसी के चयापचय स्वास्थ्य और मधुमेह जोखिम में समग्र अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, और वैयक्तिकृत सिफारिशें प्रदान करता है।

लेखकों ने कहा, “यह काम चयापचय जोखिम का शीघ्र पता लगाने के लिए एक स्केलेबल, सुलभ ढांचा स्थापित करता है, जो टाइप -2 मधुमेह की प्रगति को रोकने के लिए समय पर जीवनशैली में हस्तक्षेप को सक्षम कर सकता है।”

में प्रकाशित ‘न्यूज एंड व्यूज’ लेख में प्रकृति जर्नल, अमेरिका के नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ (एनआईएच) के क्रिस्टोफर एम हार्टशॉर्न और अध्ययन में शामिल नहीं हैं, ने कहा कि एक स्नैपशॉट के बजाय, यह अध्ययन “(किसी के) चयापचय स्वास्थ्य की ‘फिल्म’ के करीब कुछ प्रदान करता है”।

उन्होंने कहा कि स्मार्टवॉच द्वारा लगातार एकत्र किया गया डेटा समय के साथ गतिविधि, नींद और हृदय समारोह में उतार-चढ़ाव को पकड़ सकता है जो चयापचय विनियमन की संचयी मांगों को दर्शाता है।

हार्टशॉर्न ने कहा, “दैनिक जीवन से निरंतर संकेतों को चित्रित करके, लेखकों का दृष्टिकोण शारीरिक तनाव को उजागर करता है जो एपिसोडिक परीक्षण के लिए अदृश्य है।”

लेखक ने कहा, इंसुलिन प्रतिरोध की पहचान – मधुमेह का एक प्रमुख संकेत – संभवतः सरल हस्तक्षेप को सक्षम कर सकता है और अंततः, चयापचय रोग के बोझ को कम कर सकता है।

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