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मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग करके हृदय रोग का प्रभावी पता लगाना

कशिश अग्रवाल*, आयुष सिंह, रितिक माहेश्वरी

विश्व स्वास्थ्य संगठन (WHO) के अनुसार हृदय रोग दुनिया भर में मृत्यु का प्रमुख कारण है, हर साल लगभग 17.9 मिलियन लोगों की मृत्यु (कुल मौतों का 32%) होती है। इस विकार के समूह में कोरोनरी हृदय रोग, सेरेब्रोवास्कुलर रोग, आमवाती हृदय रोग और अन्य स्थितियाँ शामिल हैं। हृदय रोग और स्ट्रोक के अधिकांश दैनिक गतिविधि व्यवहार जोखिम कारकों में असंतुलित आहार, शारीरिक निष्क्रियता, निष्क्रियता, तंबाकू और शराब का सेवन शामिल है। ये जोखिम कारक लोगों में बढ़े हुए रक्तचाप, बढ़े हुए रक्त शर्करा स्तर, बढ़े हुए रक्त लिपिड और मोटापे के रूप में दिखाई दे सकते हैं। इन मध्यवर्ती जोखिम कारकों को प्राथमिक देखभाल सुविधाओं में मापा जा सकता है और यह हृदय संबंधी जटिलताओं जैसे कि दिल का दौरा, स्ट्रोक, दिल की विफलता के बढ़ते जोखिम को इंगित करने में मदद करता है।

पारंपरिक विधि के रूप में, प्रयोगशाला परीक्षण रिपोर्ट के आधार पर डॉक्टर द्वारा रोग का पता लगाया जाता है। इस प्रक्रिया में मानवीय त्रुटि गुणांक को कम करने के लिए रोगी को कई डॉक्टरों से परामर्श करना पड़ता है, जिसमें न केवल बहुत पैसा खर्च होता है, बल्कि बहुत समय भी लगता है। इस समस्या को हल करने के लिए, गैर-आक्रामक समाधान प्रदान करने के लिए विभिन्न मशीन लर्निंग आधारित तकनीकों का उपयोग किया जाता है। इस पत्र में, हम ऐसी मशीन तकनीकों का उपयोग करने का प्रस्ताव करते हैं, जिनका उपयोग यह जांचने के लिए किया जा सकता है कि किसी मरीज को किसी प्रकार का हृदय रोग है या नहीं। हम कई बेंचमार्क डेटासेट पर अपने दृष्टिकोण का मूल्यांकन करते हैं और दिखाते हैं कि यह मौजूदा अत्याधुनिक से बेहतर प्रदर्शन करता है और महत्वपूर्ण योगदान देता है।