Automated identification of post-infarction ventricular tachycardia ablation targets with spatio-temporal graph convolutional networks on 3-D electroanatomical manifolds
यद्यपि 3-डी इलेक्ट्रोएनाटॉमिकल मैनिफोल्ड्स पर पोस्ट-इन्फार्क्शन वेंट्रिकुलर टैकीकार्डिया एब्लेशन लक्ष्यों की पहचान को स्वचालित करने के लिए एक स्पैटियो-टेम्पोरल ग्राफ कनवल्शनल नेटवर्क विकसित किया गया था, फिर भी यह सरल ग्रेडिएंट बूस्टिंग और पारंपरिक वोल्टेज-आधारित विधियों से बेहतर प्रदर्शन करने में विफल रहा क्योंकि डेटासेट में विशेषज्ञ एनोटेशन मुख्य रूप से बाइपोलर वोल्टेज आयाम द्वारा निर्धारित किए गए थे।
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जब दिल का विद्युत तंत्र दिल के दौरे के बाद गलत तरीके से काम करने लगता है, तो यह वेंट्रिकुलर टैकीकार्डिया नामक एक खतरनाक, तीव्र लय को जन्म दे सकता है। इसे रोकने के लिए, डॉक्टर हृदय की आंतरिक सतह का मानचित्र बनाने के लिए हृदय में एक पतला कैथेटर डालते हैं, जो उन सूक्ष्म, अराजक विद्युत संकेतों की तलाश करता है जो अतालता (अरिदमिया) के लिए स्पार्क प्लग का काम करते हैं। ये संकेत, जिन्हें असामान्य वेंट्रिकुलर पोटेंशियल कहा जाता है, सामान्य धड़कनों के समुद्र के भीतर छिपे होते हैं। उन्हें ढूंढना एक भीड़ भरे कमरे में एक हल्की सी फुसफुसाहट को पहचानने जैसा है; डॉक्टरों को इन सैकड़ों विद्युत संकेतों का मैन्युअल रूप से निरीक्षण करना पड़ता है, जो एक धीमी और थकाऊ प्रक्रिया है जहाँ विशेषज्ञ भी इस बात पर असहमत हो सकते हैं कि समस्या क्या है। चूंकि यह मैन्युअल कार्य इतना कठिन है, इसलिए शोधकर्ताओं ने लंबे समय से आशा की है कि कंप्यूटर इन खतरनाक संकेतों को स्वचालित रूप से पहचानना सीख सके, जिससे जीवन रक्षक प्रक्रियाओं को गति मिल सके और परिणाम अधिक सुसंगत बन सकें।
एक हालिया अध्ययन ने इस सटीक समस्या को हल करने के लिए डिज़ाइन किए गए एक परिष्कृत नए कंप्यूटर तरीके का परीक्षण करने के उद्देश्य से किया। शोधकर्ताओं ने एक जटिल कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रणाली बनाई जो हृदय की सतह को एक सपाट मानचित्र के रूप में नहीं, बल्कि एक त्रि-आयामी परिदृश्य के रूप में देखती है जहाँ प्रत्येक बिंदु अपने पड़ोसियों से जुड़ा होता है। उन्होंने इस प्रणाली को नौ रोगियों के हजारों विद्युत रिकॉर्ड दिए, इस उम्मीद में कि यह तरंग के आकार, स्थानीय वोल्टेज और एक स्थान पर संकेत का पास के स्थानों के संकेतों से संबंध को देखकर खतरनाक संकेतों की पहचान करना सीख जाएगा। टीम ने इस उन्नत प्रणाली की तुलना सरल, पुराने तरीकों से की, जिसमें एक बुनियादी नियम भी शामिल है जिसका उपयोग डॉक्टर पहले से ही किसी भी संकेत को एक निश्चित तीव्रता स्तर से नीचे होने पर चिह्नित करने के लिए करते हैं, और एक मानक मशीन-लर्निंग टूल जो संकेतों की एक लंबी सूची का विश्लेषण करता है।
परिणाम आश्चर्यजनक थे और उन्होंने उस डेटा के बारे में एक मौलिक सत्य प्रकट किया जिसके साथ डॉक्टर काम कर रहे थे। उन्नत कंप्यूटर प्रणाली, अपने जटिल डिजाइन और हृदय को तीन आयामों में देखने की क्षमता के बावजूद, सरल नियमों या मानक मशीन-लर्निंग टूल से बेहतर प्रदर्शन नहीं कर सकी। वास्तव में, सबसे सफल तरीका एक सीधा दृष्टिकोण था जो विशेषज्ञों द्वारा परिभाषित विशेषताओं के एक विशिष्ट सेट को देखता था, और इसके ठीक बाद सिग्नल की तीव्रता (लाउडनेस) की जांच करने वाला बुनियादी नियम था। जब शोधकर्ताओं ने अपने जटिल सिस्टम को यह देखने के लिए खोला कि कौन सा हिस्सा मुख्य काम कर रहा है, तो उन्होंने पाया कि हृदय के बिंदुओं के बीच त्रि-आयामी संबंध, हृदय की घुमावदार सतह के साथ दूरी मापने का विशेष तरीका, और संकेत के महत्वपूर्ण हिस्सों पर ध्यान केंद्रित करने की क्षमता, इन सबने अंतिम परिणाम में मापने योग्य योगदान नहीं दिया। उनकी सफलता लगभग पूरी तरह से एक चीज़ पर निर्भर थी: विद्युत संकेत का आयाम, या उसकी तीव्रता।
यह निष्कर्ष बताता है कि इस कार्य में कठिनाई कंप्यूटर मॉडलों की जटिलता में नहीं, बल्कि इस बात में है कि मानव विशेषज्ञ स्वयं अपने निर्णय कैसे लेते हैं। अध्ययन ने दिखाया कि उपयोग किए गए डेटासेट में, विशेषज्ञ लगभग हमेशा किसी संकेत को केवल इसलिए खतरनाक के रूप में लेबल कर रहे थे क्योंकि वह बहुत धीमा (क्वाइट) था। यदि कोई संकेत बहुत धीमा था, तो उसे समस्या के रूप में चिह्नित किया गया; यदि वह तेज़ था, तो उसे सामान्य के रूप में चिह्नित किया गया। वह "ग्रे एरिया" जहाँ संकेत न तो बहुत धीमा था और न ही बहुत तेज़, वही एकमात्र स्थान था जहाँ विशेषज्ञों के बीच असहमति थी, और यही वह स्थान भी था जहाँ कंप्यूटर मॉडल संघर्ष कर रहे थे। चूंकि विशेषज्ञों के अपने लेबल सिग्नल की तीव्रता से इतने गहराई से जुड़े हुए थे, इसलिए कोई भी कंप्यूटर प्रोग्राम जो तीव्रता को पहचानना सीख सकता था, उच्च स्कोर प्राप्त कर सकता था, चाहे वह हृदय के जटिल त्रि-आयामी आकार या विद्युत तरंगों के सूक्ष्म समय को समझता हो या नहीं।
शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि हालांकि उनकी उन्नत प्रणाली अच्छी तरह से कैलिब्रेटेड थी और संकेतों के समय की सही पहचान करती थी, लेकिन यह सरल वोल्टेज नियम से बेहतर प्रदर्शन नहीं कर सकी क्योंकि वह नियम पहले से ही उस अधिकांश जानकारी को पकड़ रहा था जिसका उपयोग विशेषज्ञ करते थे। अध्ययन यह सिद्ध नहीं करता है कि अतालता खोजने के लिए हृदय के त्रि-आयामी आकार को देखना बेकार है, लेकिन यह दिखाता है कि इस विशिष्ट समूह के रोगियों और डेटा को लेबल करने के इस विशिष्ट तरीके के लिए, ग्राफ-आधारित प्रणाली की अतिरिक्त जटिलता का कोई लाभ नहीं था। लेखक का सुझाव है कि भविष्य के शोध को उन कठिन मामलों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए जहाँ विशेषज्ञ असहमत होते हैं, या डेटा को लेबल करने के नए तरीके खोजने पर ध्यान देना चाहिए जो तीव्रता से इतने मजबूती से बंधे नहीं हैं, ताकि वास्तव में यह परीक्षण किया जा सके कि क्या ये उन्नत कंप्यूटर मॉडल कुछ ऐसा देख सकते हैं जिसे एक सरल नियम नहीं देख सकता।
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