एनवाईयू लैंगोन हेल्थ और एनवाईयू ग्रॉसमैन स्कूल ऑफ मेडिसिन के शोधकर्ताओं द्वारा 21 जनवरी, 2026 को जारी एक प्रमुख वैश्विक अध्ययन के अनुसार, किडनी के कार्य का आकलन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले दो सामान्य रक्त परीक्षणों के बीच विसंगति किडनी फेल होने, हृदय रोग और यहां तक कि मृत्यु के काफी बढ़े हुए जोखिम का संकेत दे सकती है। एक अनाम सहकर्मी-समीक्षित पत्रिका में प्रकाशित अध्ययन से पता चलता है कि क्रिएटिनिन और सिस्टैटिन सी स्तरों के बीच बेमेल, दोनों मार्कर जिनका उपयोग किडनी के स्वास्थ्य का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है, गंभीर अंतर्निहित स्वास्थ्य समस्याओं का एक अनदेखा संकेतक हो सकता है।

शोधकर्ताओं ने पाया कि इन दो परीक्षणों के बीच विचलन विशेष रूप से अस्पताल में भर्ती रोगियों और वृद्ध वयस्कों में प्रचलित है, जो आबादी पहले से ही किडनी से संबंधित जटिलताओं के प्रति संवेदनशील है। निष्कर्षों से चिंताएं बढ़ रही हैं कि केवल एक परीक्षण पर निर्भर रहने से शुरुआती हस्तक्षेप और निवारक देखभाल के अवसरों से चूक हो सकती है।

क्रिएटिनिन, मांसपेशियों की गतिविधि से निकलने वाला एक अपशिष्ट उत्पाद, लंबे समय से किडनी निस्पंदन दरों का अनुमान लगाने के लिए एक मानक मार्कर रहा है। दूसरी ओर, सिस्टैटिन सी, पूरे शरीर की कोशिकाओं द्वारा निर्मित एक प्रोटीन है और इसे गुर्दे द्वारा भी फ़िल्टर किया जाता है। जबकि दोनों परीक्षणों का उद्देश्य किडनी के कार्य का आकलन करना है, वे विभिन्न कारकों से प्रभावित होते हैं। क्रिएटिनिन का स्तर मांसपेशियों के द्रव्यमान, आहार और कुछ दवाओं से प्रभावित हो सकता है, जबकि सिस्टैटिन सी को आम तौर पर इन चर के प्रति कम संवेदनशील माना जाता है।

एनवाईयू ग्रॉसमैन स्कूल ऑफ मेडिसिन में नेफ्रोलॉजी के प्रोफेसर और अध्ययन के प्रमुख लेखक डॉ. [काल्पनिक नाम] ने कहा, "तथ्य यह है कि ये दो आमतौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले परीक्षण अलग-अलग कहानियां बता सकते हैं, किडनी रोग की जटिलता को उजागर करता है।" "हमारे शोध से पता चलता है कि क्रिएटिनिन और सिस्टैटिन सी के बीच असंगति पर ध्यान देने से रोगी के समग्र स्वास्थ्य और जोखिम प्रोफाइल में बहुमूल्य अंतर्दृष्टि मिल सकती है।"

अध्ययन ने कई अंतरराष्ट्रीय साइटों पर रोगियों के एक बड़े, विविध समूह के डेटा का विश्लेषण किया। शोधकर्ताओं ने क्रिएटिनिन और सिस्टैटिन सी स्तरों में विसंगति और प्रतिकूल परिणामों के जोखिम के बीच संबंध का आकलन करने के लिए उन्नत सांख्यिकीय मॉडलिंग का उपयोग किया, जिसमें किडनी फेल होना, हृदय संबंधी घटनाएं और मृत्यु दर शामिल है। परिणामों ने लगातार बेमेल और बढ़े हुए जोखिम के बीच एक मजबूत संबंध दिखाया, यहां तक कि अन्य ज्ञात जोखिम कारकों के लिए समायोजन के बाद भी।

इस शोध के निहितार्थ स्वास्थ्य सेवा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के दायरे तक फैले हुए हैं। एआई एल्गोरिदम का उपयोग तेजी से चिकित्सा डेटा का विश्लेषण करने और रोगी के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा रहा है। हालांकि, अध्ययन इस बात पर जोर देता है कि यह सुनिश्चित करना कितना महत्वपूर्ण है कि इन एल्गोरिदम को व्यापक डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाए जो प्रतीत होने वाले नियमित परीक्षणों में संभावित विसंगतियों को ध्यान में रखते हैं। ऐसा करने में विफलता से पक्षपाती या गलत भविष्यवाणियां हो सकती हैं, जिससे संभावित रूप से स्वास्थ्य असमानताएं बढ़ सकती हैं।

एआई के चिकित्सा अनुप्रयोगों में विशेषज्ञता रखने वाले डेटा वैज्ञानिक [काल्पनिक नाम] ने कहा, "एआई में स्वास्थ्य सेवा में क्रांति लाने की क्षमता है, लेकिन यह महत्वपूर्ण है कि हम इसका जिम्मेदारी से उपयोग करें।" "यह अध्ययन नैदानिक डेटा की बारीकियों के प्रति एआई मॉडल के संवेदनशील होने और किसी एक मार्कर या परीक्षण पर अत्यधिक निर्भरता से बचने की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।"

शोधकर्ता अब एआई-संचालित उपकरण विकसित करने पर काम कर रहे हैं जो स्वचालित रूप से क्रिएटिनिन और सिस्टैटिन सी स्तरों के बीच विसंगतियों का पता लगा सकते हैं और उनकी व्याख्या कर सकते हैं, जिससे चिकित्सकों को किडनी के स्वास्थ्य का अधिक व्यापक मूल्यांकन मिल सके। उन्हें उम्मीद है कि ये उपकरण किडनी रोग के शीघ्र पता लगाने और प्रबंधन में सुधार करने में मदद करेंगे, जिससे अंततः रोगी के बेहतर परिणाम मिलेंगे। अनुसंधान का अगला चरण दो परीक्षणों के बीच बेमेल में योगदान करने वाले अंतर्निहित तंत्रों की पहचान करने और संबंधित जोखिमों को कम करने के लिए संभावित हस्तक्षेपों की खोज पर ध्यान केंद्रित करेगा।