ගෙලේ පිහිටි ප්රධාන ධමනිවල සාමාන්ය ultrasound පරීක්ෂණයෙන් ලබාගන්නා රූප කෘතිම බුද්ධිය හෙවත් AI මගින් විශ්ලේෂණය කිරීමෙන් අනාගත ආඝාත (stroke) අවදානම පිළිබඳ අමතර තොරතුරු ලබාගත හැකි බව npj Digital Medicine සඟරාවේ පළ වූ නව අධ්යයනයක් පෙන්වා දෙයි.
මෙහිදී පර්යේෂකයන් විශ්ලේෂණය කළේ මොළයට රුධිරය රැගෙන යන ගෙලේ පිහිටි ප්රධාන carotid ධමනිවල ultrasound රූපයි.
මෙම බහු-මධ්යස්ථාන අධ්යයනයට හෘද හා රුධිර නාල රෝග අවදානම වැඩි පුද්ගලයන් 6,618 දෙනෙකු සහ ultrasound රූප 38,090ක් ඇතුළත් විය.
මෙම AI පද්ධතිය ධමනියේ ඇති plaque හඳුනාගැනීමට පමණක් නොව, එම plaque එක වඩාත් අස්ථාවර හෝ අවදානම් සහිත විය හැකිද යන්න පෙන්වන ලක්ෂණද විශ්ලේෂණය කිරීමට නිර්මාණය කර තිබුණි.
Carotid plaque වැදගත් වන්නේ ඇයි?
Atherosclerosis තත්ත්වයේදී මේද සහ ප්රදාහක ද්රව්ය ධමනි බිත්ති තුළ ගොඩගැසී plaque ඇති වේ.
මෙය carotid ධමනිවල ඇති වූ විට, එම plaque එකෙන් කොටසක් හෝ ඒ ආශ්රිතව ඇතිවන රුධිර කැටියක් මොළයට යන රුධිර සැපයුම අවහිර කිරීමෙන් ischemic stroke, එනම් රුධිර සැපයුම අවහිර වීමෙන් ඇතිවන ආඝාතයකට දායක විය හැක.
කෙසේ වෙතත්, සියලු carotid plaque එකම මට්ටමේ අවදානමක් ඇති නොකරයි.
ඒ නිසා ධමනිය කොපමණ පටු වී ඇත්ද යන්නට අමතරව, plaque එක අස්ථාවර හෝ වැඩි අවදානමක් සහිත විය හැකිද යන්න පිළිබඳවද වෛද්යවරු සලකා බලති.
සාමාන්ය ultrasound පරීක්ෂණයකින් මෙම ලක්ෂණ කිහිපයක් දැකගත හැකි නමුත්, ඒවා තක්සේරු කිරීම වෛද්යවරයාගෙන් වෛද්යවරයාට යම් තරමකට වෙනස් විය හැක.
AI පද්ධතිය කළේ කුමක්ද?
මෙම AI පද්ධතිය carotid plaque හඳුනාගෙන සාමාන්ය ultrasound රූපවලින් දැකිය හැකි ලක්ෂණ පහක් විශ්ලේෂණය කළ අතර, එම තොරතුරු එකට යොදා plaque එකේ අවදානම් ස්වභාවය තක්සේරු කළේය.
පරීක්ෂණවලදී මෙම පද්ධතිය ultrasound රූප කියවූ ස්වාධීන වෛද්යවරුන් හයදෙනෙකුට වඩා ඇතැම් කාර්යයන්හිදී හොඳ ප්රතිඵල ලබා දුන්නේය.
පර්යේෂකයන් වෙනත් මධ්යස්ථානයකින් ලබාගත් දත්ත මතද පද්ධතිය පරීක්ෂා කළ අතර එහිදීද එය හොඳින් ක්රියා කළේය.
AI තක්සේරුව අනාගත රෝග සිදුවීම් සමඟ සම්බන්ධ වූවාද?
ඔව්.
මෙය අධ්යයනයේ වැදගත්ම සොයාගැනීම්වලින් එකකි.
පර්යේෂකයන්ට පුද්ගලයන් 2,174 දෙනෙකු පිළිබඳ දිගුකාලීන තොරතුරු තිබූ අතර, ඔවුන් මධ්යස්ථ වශයෙන් මාස 37ක් නිරීක්ෂණය කර තිබුණි.
එම කාලය තුළ මොළයට රුධිර සැපයුම අවහිර වීම හා සම්බන්ධ රුධිර නාල සිදුවීම් 277ක් වාර්තා විය.
සාම්ප්රදායික අවදානම් සාධක සැලකිල්ලට ගත් පසුවත්, AI මගින් ඉහළ අවදානම් කණ්ඩායමට ඇතුළත් කළ පුද්ගලයන්ට මෙවැනි සිදුවීමක් ඇතිවීමේ අවදානම අනෙක් කණ්ඩායමට සාපේක්ෂව ආසන්න වශයෙන් දෙගුණයක් විය.
මෙය ප්රයෝජනවත් විය හැක්කේ ඇයි?
මෙහි ඇති වැදගත් වාසිය වන්නේ සම්පූර්ණයෙන්ම නව scanning තාක්ෂණයක් අවශ්ය නොවීමයි.
මෙම ක්රමය භාවිත කරන්නේ දැනටමත් බහුලව සිදුකරන සාමාන්ය carotid ultrasound රූප ය.
Carotid ultrasound යනු ශරීරය තුළට උපකරණ ඇතුළත් නොකර සිදුකරන පරීක්ෂණයක් වන අතර බොහෝ රෝහල් සහ පරීක්ෂණ මධ්යස්ථානවල භාවිත වේ.
මෙම AI ක්රමය තවදුරටත් තහවුරු වුවහොත් carotid plaque තක්සේරු කිරීම වඩාත් ස්ථාවර ආකාරයකින් සිදුකිරීමටත්, වැඩි අවදානමක් ඇති පුද්ගලයන් හඳුනාගැනීම සඳහා වෛද්යවරුන්ට අමතර තොරතුරු ලබාදීමටත් එය උපකාරී විය හැක.
AI මගින් දැන් කාට ආඝාතයක් ඇතිවේද කියා නිශ්චිතව කියන්න පුළුවන්ද?
නැත.
AI පද්ධතිය කරන්නේ අවදානම තක්සේරු කිරීමයි. යම් පුද්ගලයෙකුට අනාගතයේ අනිවාර්යයෙන් ආඝාතයක් ඇතිවන බව අනාවැකි කීම නොවේ.
වැඩි අවදානමක් ඇති බවට AI මගින් හඳුනාගත් බොහෝ පුද්ගලයන්ට ආඝාතයක් ඇති නොවිය හැකි අතර, අඩු අවදානම් කණ්ඩායමට ඇතුළත් වූ ඇතැම් පුද්ගලයන්ටද ආඝාතයක් ඇතිවිය හැක.
ඊටත් වඩා වැදගත් කරුණක් වන්නේ, AI ප්රතිඵලය මත ප්රතිකාර වෙනස් කිරීමෙන් ආඝාත වැළැක්විය හැකිද යන්න මෙම අධ්යයනයෙන් පරීක්ෂා කර නොතිබීමයි.
එය තහවුරු කිරීමට ඉදිරියේදී සායනික පරීක්ෂණ අවශ්ය වේ.
මෙම පද්ධතිය විවිධ රටවල, ජන කණ්ඩායම්වල, ultrasound යන්ත්රවල සහ සෞඛ්ය සේවා පද්ධතිවලද හොඳින් ක්රියාකරනවාද යන්න තවදුරටත් තහවුරු කළ යුතුය.
දැනට ඇති සාක්ෂි
දිරිගන්වනසුලු බහු-මධ්යස්ථාන අධ්යයනයක් — නමුත් AI භාවිතයෙන් ප්රතිකාර තීරණ වෙනස් කිරීමෙන් ආඝාත වැළැක්විය හැකි බව තවම තහවුරු වී නැත
මෙම අධ්යයනයට දහස් ගණනක් පුද්ගලයන් ඇතුළත් වීම, වෙනත් මධ්යස්ථානයක දත්ත මතද පද්ධතිය පරීක්ෂා කිරීම සහ වසර කිහිපයක අනාගත රෝග සිදුවීම් පිළිබඳ තොරතුරු තිබීම එහි වැදගත් ශක්තීන් වේ.
එහෙත් මෙම AI පද්ධතිය භාවිත කර ප්රතිකාර තීරණ ගැනීමෙන් සැබෑ ලෙසම ආඝාත හෝ වෙනත් මොළයේ රුධිර නාල සිදුවීම් අඩු කළ හැකිද යන්න තහවුරු කිරීමට තවදුරටත් පර්යේෂණ අවශ්ය වේ.
මූලාශ්ර
Xu Q, Ding H, Zhou L, et al. AI-derived carotid plaque vulnerability from B-mode ultrasound for cerebrovascular risk stratification: a multicenter cohort study. npj Digital Medicine. 8 September 2026.
DOI: 10.1038/s41746-026-03201-4