यदि आपने कभी डॉक्टर से ब्लड टेस्ट करवाया है, तो संभावना है कि उन्होंने एक सामान्य ब्लड काउंट (CBC) टेस्ट किया होगा। यह टेस्ट दुनियाभर में सबसे आम रक्त परीक्षणों में से एक है, जिसे हर साल अरबों बार किया जाता है ताकि विभिन्न स्थितियों का निदान किया जा सके और मरीजों की स्वास्थ्य स्थिति की निगरानी की जा सके।
लेकिन बावजूद इसके कि यह टेस्ट इतना सामान्य है, इस टेस्ट के परिणामों की व्याख्या और उपयोग आज भी आदर्श से कम सटीक है। वर्तमान में, ब्लड टेस्ट के परिणामों को एक सामान्य संदर्भ सीमा के आधार पर परखा जाता है, जो हर व्यक्ति के लिए समान होती है। हालांकि, यह तरीका हर मरीज के लिए सही नहीं हो सकता।
मशीन लर्निंग से व्यक्तिगत ‘नॉर्मल’ की पहचान
मैथमैटिक्स के विशेषज्ञ और वॉशिंगटन विश्वविद्यालय स्कूल ऑफ मेडिसिन के शोधकर्ता और उनकी टीम ने हावर्ड मेडिकल स्कूल के हिगिंस लैब में 20 वर्षों के ब्लड काउंट टेस्ट डेटा का अध्ययन किया। इसमें हमने लगभग 50,000 मरीजों के डेटा का विश्लेषण किया। हमारा लक्ष्य यह था कि हम मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करके प्रत्येक मरीज के लिए उनकी व्यक्तिगत ‘नॉर्मल’ रक्त गिनती का अनुमान लगा सकें।
शोध में पाया कि एक व्यक्ति की सामान्य सीमा आमतौर पर बहुत संकीर्ण होती है, जबकि जनसंख्या स्तर पर सामान्य सीमा बहुत चौड़ी होती है। उदाहरण के लिए, श्वेत रक्त कणिकाओं (WBC) की सामान्य सीमा 4.0 से 11.0 अरब प्रति लीटर होती है, लेकिन अधिकतर लोगों के लिए यह सीमा कहीं संकीर्ण, जैसे 4.5 से 7 या 7.5 से 10 होती है।
व्यक्तिगत सीमा से बेहतर निदान
यह व्यक्तिगत सीमा हमारे द्वारा किए गए परीक्षणों के परिणामों को अधिक सटीक रूप से व्याख्यायित करने में मदद करती है। हम देख सकते हैं कि किसी मरीज का परिणाम सामान्य जनसंख्या की सीमा के भीतर हो सकता है, लेकिन उनकी व्यक्तिगत सीमा से बाहर जाकर बीमारी का संकेत दे सकता है। उदाहरण के लिए, उच्च श्वेत रक्त कणिका सेट प्वाइंट वाले मरीजों में भविष्य में टाइप 2 डायबिटीज़ और अन्य बीमारियों का खतरा अधिक होता है।
भविष्य में एक नया दिशा
हमारी खोज से यह स्पष्ट होता है कि मरीजों के ब्लड काउंट के ‘सेट प्वाइंट’ भविष्य में रोगों की स्क्रीनिंग और निदान में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं। इस शोध से यह संभावना भी खुली है कि डॉक्टर भविष्य में मरीजों के मेडिकल इतिहास का उपयोग करके उन्हें व्यक्तिगत रूप से स्वस्थ्य सीमा का निर्धारण कर सकते हैं, जिससे उनकी सेहत का बेहतर प्रबंधन किया जा सके।
यह अनुसंधान व्यक्तिगत चिकित्सा की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है, जो भविष्य में रोगों की पहचान और उपचार में क्रांतिकारी बदलाव ला सकता है।