गूगल रिसर्च, बेथ इज़राइल डीकॉनस मेडिकल सेंटर और हार्वर्ड मेडिकल स्कूल के साथ साझेदारी में, परिणाम जारी किए जिनमें दिखाया गया कि एक स्मार्टवॉच‑आधारित कृत्रिम‑बुद्धिमत्ता मॉडल बिना कफ के उच्च रक्तचाप की स्क्रीनिंग कर सकता है। अध्ययन, 5 नवंबर 2026 को नॅचर में प्रकाशित, 196 स्वयंसेवकों को सात दिनों तक सामान्य पल्प‑वेव और एक्सेलेरोमीटर डेटा का उपयोग करते हुए मॉनिटर किया। 24‑घंटे के एम्बुलेटरी रक्तचाप मॉनिटरिंग से तुलना करने पर, AI सिस्टम—जिसका नाम AI‑PPG‑ACC‑HTN है—ने 65.8% प्रतिभागियों की पहचान की जो क्लिनिकल मानदंडों को पूरा करते थे, जबकि 90% नॉर्मोटेंसिव विषयों को सही ढंग से नकारात्मक के रूप में लेबल किया।

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स्रोत: CoinGecko। कीमतें सांकेतिक हैं।

एल्गोरिदम कैसे काम करता है

मॉडल ऑप्टिकल फोटोप्लैथिस्मोग्राफी (PPG) सिग्नल को वॉच के एक्सेलेरोमीटर से प्राप्त मोशन डेटा के साथ संयोजित करता है, कई दिनों में मापों को एकत्रित करता है। ऊँचाई भी शामिल की जाती है ताकि उच्च रक्तचाप के लिए एक प्रायिकता स्कोर उत्पन्न किया जा सके। पारंपरिक कफ‑आधारित उपकरणों के विपरीत, एल्गोरिदम कोई विशिष्ट सिस्टोलिक या डायस्टोलिक मान आउटपुट नहीं करता; इसके बजाय, यह एक बाइनरी स्क्रीनिंग परिणाम देता है जो औपचारिक क्लिनिकल मूल्यांकन के लिए सिफारिश को ट्रिगर कर सकता है। अंतर्निहित वेवफ़ॉर्म मॉडल को 2,109 सहमति देने वाले प्रतिभागियों से एकत्रित 492,347 घंटे के अनलेबल्ड सेंसर डेटा पर प्री‑ट्रेन किया गया, जिससे यह फाइन‑ट्यूनिंग से पहले व्यापक शारीरिक पैटर्न का आधार प्राप्त कर सके।

अध्ययन डिजाइन और प्रदर्शन मेट्रिक्स

शोधकर्ताओं ने ऐसे प्रतिभागियों को नामांकित किया जिनमें कोई ज्ञात कार्डियोवैस्कुलर रोग नहीं था और जो रक्तचाप दवा पर नहीं थे, जिससे एक जोखिम‑समृद्ध नमूना बना जो सामान्य जनसंख्या की तुलना में उच्च रक्तचाप व्यक्तियों का उच्च अनुपात शामिल करता है। मॉनिटरिंग अवधि के दौरान, 80.6% सकारात्मक स्मार्टवॉच स्क्रीन संदर्भ परीक्षण पर उच्च रक्तचाप से मेल खाती थीं, जिससे लगभग चार‑पाँचवें का पॉज़िटिव प्रेडिक्टिव वैल्यू मिला। संवेदनशीलता के विश्वास अंतराल 54% से 76.3% तक थे, जबकि विशिष्टता के विश्वास अंतराल 83.2% से 94.7% तक थे। AI ने वास्तविक उच्च रक्तचाप मामलों का लगभग एक‑तिहाई चूक गया, जिससे पुष्टि‑आधारित कफ‑आधारित मापों की आवश्यकता पर बल दिया गया।

परिणाम और अगले कदम

गूगल रिसर्च के अनुसार, यह तकनीक एक प्रारंभिक‑चेतावनी प्रणाली के रूप में काम कर सकती है, उपयोगकर्ताओं को पेशेवर मूल्यांकन की तलाश करने के लिए प्रेरित करती है जब वॉच‑आधारित स्क्रीन संभावित उच्च रक्तचाप को फ़्लैग करती है। कफ‑रहित दृष्टिकोण नियमित रक्तचाप मॉनिटरिंग के लिए बाधाओं को कम कर सकता है, विशेषकर उन व्यक्तियों के लिए जो क्लिनिक का कम दौरा करते हैं। हालांकि, अध्ययन की सीमित जनसांख्यिकी—मौजूदा कार्डियोवैस्कुलर उपचार के बिना प्रतिभागियों—का अर्थ है कि परिणाम उन रोगियों पर सीधे लागू नहीं हो सकते जो पहले से एंटीहाइपरटेंसिव थेरेपी पर हैं। व्यापक, अधिक विविध जनसंख्या के साथ आगे के परीक्षणों की आवश्यकता है ताकि एल्गोरिदम की उपयोगिता को आयु समूहों, जातीयताओं और सहवर्ती स्थितियों में मान्य किया जा सके।

अगला क्या देखें

भविष्य के शोध को एल्गोरिदम के फॉल्स‑नेगेटिव दर को संबोधित करना होगा और इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य‑रिकॉर्ड सिस्टम के साथ एकीकरण का पता लगाना होगा ताकि सहज फॉलो‑अप हो सके। नियामक जांच भी संभावित है, क्योंकि स्वास्थ्य‑निगरानी पहनने योग्य उपकरण निदान कार्यक्षमता के करीब आते हैं। गूगल ने बड़े समूहों में परीक्षण का विस्तार करने और यह जांचने की योजनाएं बताई हैं कि क्या सतत स्मार्टवॉच स्क्रीनिंग दीर्घकालिक उच्च रक्तचाप प्रबंधन के परिणामों में सुधार कर सकती है।