প্রকাশ : ০১ সেপ্টেম্বর ২০২৬, ০৯: ০৮। মাত্র দুই সেকেন্ডেরও কম সময়ে হৃদ্‌রোগের ঝুঁকি শনাক্ত করতে সক্ষম একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা এআই প্রযুক্তি উদ্ভাবন করেছেন চিকিৎসকেরা। সাধারণ ইসিজি পরীক্ষার ফল বিশ্লেষণ করে মানুষের চোখে ধরা পড়ে না এমন সব সূক্ষ্ম তথ্য এই প্রযুক্তির মাধ্যমে বের করা সম্ভব। এই উদ্ভাবন হার্ট ফেইলিউর ও হৃদ্‌যন্ত্রের ভালভের রোগের লক্ষণ শনাক্ত করতে বিশেষভাবে কার্যকর, যা ঝুঁকিতে থাকা রোগীদের দ্রুত চিহ্নিত করে ইকোকার্ডিওগ্রামের জন্য অগ্রাধিকার দিতে চিকিৎসকদের সহায়তা করবে।

জার্মানির মিউনিখে অনুষ্ঠিত ইউরোপিয়ান সোসাইটি অব কার্ডিওলজির বার্ষিক সম্মেলনে এই প্রযুক্তির বিস্তারিত তুলে ধরা হয়েছে। বিশ্বের সবচেয়ে বড় এই হৃদ্‌রোগবিষয়ক সম্মেলনে হাজারো চিকিৎসক ও গবেষক অংশগ্রহণ করেছেন। কয়েক মিলিয়ন ইসিজি তথ্যের ওপর ভিত্তি করে এই এআই প্রযুক্তিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে। প্রচলিত ইসিজি পরীক্ষায় হৃদ্‌যন্ত্রের বৈদ্যুতিক কার্যক্রম রেকর্ড করা হলেও হার্ট ফেইলিউর বা ভালভের রোগ নিশ্চিতভাবে শনাক্ত করা কঠিন। এসব রোগ নির্ণয়ে সাধারণত ইকোকার্ডিওগ্রাম বা আল্ট্রাসাউন্ড পরীক্ষার প্রয়োজন হয়, যার জন্য রোগীদের অনেক ক্ষেত্রে কয়েক মাস অপেক্ষা করতে হয়। নতুন এই প্রযুক্তি সেই দীর্ঘ অপেক্ষার সময় কমাতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখতে পারে।

যুক্তরাষ্ট্রে ৬৭ হাজার রোগীর ওপর প্রযুক্তিটির পরীক্ষা চালিয়ে দেখা গেছে, এটি হার্ট ফেইলিউরে আক্রান্ত রোগীদের সর্বোচ্চ ৮১ শতাংশ এবং হৃদ্‌যন্ত্রের ভালভের সমস্যার ক্ষেত্রে সর্বোচ্চ ৯০ শতাংশ পর্যন্ত শনাক্ত করতে সক্ষম। তবে গবেষকেরা সতর্ক করেছেন যে, এআই প্রযুক্তি কোনো রোগের চূড়ান্ত নির্ণয়কারী নয়। এটি মূলত কারো রোগ থাকার সম্ভাবনা বেশি কি না, সে বিষয়ে শক্তিশালী ইঙ্গিত দিতে পারে। এর ফলে উচ্চঝুঁকির রোগীদের দ্রুত ইকোকার্ডিওগ্রামের জন্য পাঠানো সম্ভব হবে, যা জীবন বাঁচানো এবং চিকিৎসার মান উন্নয়নে সহায়ক হবে।

ব্রিটিশ হার্ট ফাউন্ডেশনের (বিএইচএফ) অর্থায়নে পরিচালিত এই গবেষণা নিয়ে সংস্থাটির পরামর্শক হৃদ্‌রোগ বিশেষজ্ঞ ও ক্লিনিক্যাল পরিচালক সোনিয়া বাবু-নারায়ণ বলেন, ইসিজি থেকে এআইয়ের এত দ্রুত ফল দিতে পারা বেশ উত্তেজনাপূর্ণ। ইম্পেরিয়াল কলেজ লন্ডনের হৃদ্‌রোগবিষয়ক অধ্যাপক ফু সিয়ং এনজি জানান, বিশ্বজুড়ে প্রতি বছর প্রায় ১০০ কোটি ইসিজি পরীক্ষা করা হয়। নিয়মিত করা এই পরীক্ষার তথ্য কাজে লাগিয়ে বিপুলসংখ্যক মানুষের হৃদ্‌রোগের ঝুঁকি আগে থেকেই শনাক্ত করা সম্ভব হবে বলে তিনি আশা প্রকাশ করেন।