아시아 인디언의 심혈관 대사 위험 예측에 AI 사용

AI는 기계 학습(ML), 딥 러닝, 지도 학습, 비지도 학습, 인공 신경망(ANN) 및 컨볼루션 신경망(CNN)을 요약하는 용어입니다. AI의 필수 구성 요소인 ML은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터 세트를 검사할 수 있는 기술을 사용하는 학제간 분야이기 때문에 의료 응용 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다(Shah, Patel, & Bharti, 2020). ML은 테스트 목적으로 사용되는 교육 데이터에서 필수 기능을 신중하게 추출하여 모델 또는 알고리즘을 개발하는 것입니다. 테스트 데이터는 연구 문제에 대한 예측에 활용됩니다. ML은 특징 추출, 데이터 분석을 위한 기술 선택, 새로운 모델의 훈련 및 그 효능 평가, 훈련된 모델을 사용한 예측으로 효과적으로 요약할 수 있습니다. 감독 및 비지도 학습은 기계 학습의 한 형태입니다. 지도 학습에서는 알려진 데이터 세트가 데이터 세트의 패턴을 이해하는 데 사용되는 반면, 비지도 학습에서는 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트가 데이터를 이해하는 데 사용됩니다(Mathur et al., 2020).

딥 러닝 구조는 수많은 계산 계층을 사용합니다. DL은 주로 대규모 원시 데이터 세트를 처리하는 데 사용됩니다. ANN에서는 여러 기계 학습 알고리즘이 함께 작동하여 데이터 입력을 처리하지만 CNN에서는 숨겨진 노드가 정보, 복잡한 데이터 및 이미지 처리를 위해 레이어에 존재합니다. AI, ML 및 DL의 급속한 발전으로 컴퓨터 프로그램은 추론, 사고 및 인지 기능이 빠른 속도로 일어나는 뇌의 신피질의 신경 활동을 효과적으로 시뮬레이션할 수 있습니다(Mathur et al., 2020).

심혈관 의학 영역에서 AI는 약물 치료, 약물유전체학, 심부전, 영상 연구 및 진단에 광범위하게 적용됩니다. 중요한 것은 AI가 심장 전문의가 조언하는 치료 요법의 효과를 높이면서 의료에 정밀 의학 및 빅 데이터를 적용할 수 있는 메커니즘을 제공할 수 있는 능력을 가지고 있다는 것입니다. 또한 AI/ML 알고리즘은 예측 및 분류 목적으로 가정 없이 데이터를 분석할 수 있습니다. 따라서 심혈관 의학은 AI의 통합과 현명한 활용으로 상당한 이점을 얻을 수 있습니다(Romiti et al., 2020).

심근경색, 뇌졸중, 제2형 당뇨병(T2DM)을 포함한 심혈관 대사 장애(CMD)는 이환율 및 사망률 증가와 관련이 있으며 개인의 생활 방식과 운동 수준이 CVD의 중요한 위험 요소인 것으로 알려져 있습니다. 이것은 앉아 있는 일을 하는 데 상당한 시간을 보내는 환자, 이동성이 제한적인 환자 또는 심장 대사 건강에 권장되는 중간 수준에서 활발한 수준에 도달하는 것은 고사하고 허용 가능한 양의 운동을 지속하는 데 어려움을 겪는 환자에게 특히 해당됩니다(Landry et al. , 2022).

아시아 인디언은 세계에서 가장 많이 성장하는 인종 그룹 중 하나이며 T2DM(Van Niel et al., 2021) 관상 동맥 질환(주요 심혈관 부작용 또는 MACE 포함)을 포함하여 심혈관 질환(CVD) 발병률이 가장 높은 그룹 중 하나입니다. . 서구식 식습관과 습관, 유전적 소인, 지단백질 불균형, 복부 비만 등 심혈관 질환의 여러 원인이 확인되었습니다. 특정 주산기 영향도 가능한 원인으로 간주됩니다.

오메가-6 PUFA와 포화 지방의 높은 섭취는 공복 시 고인슐린혈증 및 무증상 염증과 상당한 상관관계가 있습니다. 이러한 불균형한 식단은 아시아 인디언의 인슐린 저항성, 대사 증후군 및 T2DM의 높은 유병률에 기여합니다(Isharwal, Misra, Wasir & Nigam, 2009). 또한 유전적, 문화적, 사회경제적 요인도 이러한 의료 위기를 초래했습니다. 연구에 따르면 아시아계 인도인은 다른 민족에 비해 더 어린 나이에 T2DM 및 CVD가 발병하는 경향이 높은 인슐린 저항성이 높은 것으로 나타났습니다(Misra & Vikram, 2004). 중요한 이유는 체질량 지수가 현재 정의된 정상 한계 내에 있더라도 과도한 체지방과 복부 지방을 포함한 불리한 체지방 패턴일 수 있습니다. 이러한 특징 중 일부는 출생과 어린 시절에 보고되었습니다.

미국당뇨병협회(ADA)는 남아시아인의 T2DM 검사에 대한 BMI 기준(백인에 비해)을 낮췄습니다. 직면한 문제 중 일부는 다음과 같습니다. 임상 위험 계층화의 가변성; 죽상동맥경화증 영상에 대한 확립된 가이드라인 부족, 인도계 아시아인에 대한 의미 있는 임상 가이드라인 수립을 위한 데이터 부족.

미국에서 인도인의 인구는 빠른 속도로 증가하고 있습니다(Gujral & Kanaya, 2021). 미국심장협회(AHA)의 최근 연구에 따르면 주로 인슐린 저항성과 T2DM 발병률 증가로 인해 이 민족에서 CVD와 관련된 유병률과 사망률이 증가하고 있습니다. 인디언은 더 높은 소득과 더 나은 사회 및 경제적 지표를 가진 매우 성공적인 이민자 그룹을 대표합니다. 이 AI 기반 연구에서 얻은 예비 데이터를 통해 우리 팀은 이 분야의 장기적인 전향적 연구에 필요한 자금을 확보할 수 있습니다.