एमआईटी और मास जनरल अस्पताल ने एक एआई सिस्टम विकसित किया है जो फेफड़ों के कैंसर का पता लगा सकता है

फेफड़े का कैंसर एक विनाशकारी बीमारी है। के मुताबिक विश्व स्वास्थ संगठन, फेफड़े का कैंसर दुनिया भर में मृत्यु के सबसे सामान्य कारणों में से एक है, अकेले 2.21 में लगभग 2020 मिलियन मामलों के लिए लेखांकन। महत्वपूर्ण रूप से, रोग प्रगतिशील हो सकता है; यही है, कई लोगों के लिए, यह केवल हल्के लक्षणों के रूप में शुरू हो सकता है जो कोई अलार्म नहीं उठाते हैं, जल्दी से जीवन-धमकी देने वाले निदान में विकसित होने से पहले, मृत्यु की ओर अग्रसर होते हैं। सौभाग्य से, पिछले दो दशकों में फेफड़ों के कैंसर के रोगियों की मदद करने पर ध्यान केंद्रित करने वाले चिकित्सीय की श्रेणी में जबरदस्त वृद्धि हुई है। हालांकि, कैंसर का जल्द पता लगाना अभी भी मृत्यु दर में उल्लेखनीय कमी लाने का एकमात्र साधन है।

इस क्षेत्र में एक उल्लेखनीय उपलब्धि मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (MIT) और मास जनरल हॉस्पिटल (MGH) द्वारा "सिबिल" नामक एक गहन शिक्षण मॉडल के विकास के बारे में हाल ही में की गई घोषणा है, जिसका उपयोग डेटा का उपयोग करके फेफड़ों के कैंसर के जोखिम की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। सिर्फ एक सीटी स्कैन से। अध्ययन औपचारिक रूप से पिछले सप्ताह जर्नल ऑफ़ क्लिनिकल ऑन्कोलॉजी में प्रकाशित हुआ था, और चर्चा करता है कि "कैसे उपकरण जो व्यक्तिगत भविष्य के कैंसर जोखिम मूल्यांकन प्रदान करते हैं, वे लाभ की संभावना वाले दृष्टिकोणों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।" इसलिए, अध्ययन के नेताओं ने कहा कि "संपूर्ण वॉल्यूमेट्रिक एलडीसीटी [लो डोज कंट्रास्ट सीटी] डेटा का आकलन करने वाला एक गहन शिक्षण मॉडल अतिरिक्त जनसांख्यिकीय या नैदानिक ​​​​डेटा की आवश्यकता के बिना व्यक्तिगत जोखिम की भविष्यवाणी करने के लिए बनाया जा सकता है।"

मॉडल एक बुनियादी सिद्धांत के साथ शुरू होता है: "LDCT छवियों में ऐसी जानकारी होती है जो भविष्य में फेफड़ों के कैंसर के खतरे की भविष्यवाणी करती है, जो वर्तमान में पहचाने जाने योग्य विशेषताओं जैसे कि फेफड़े के नोड्यूल से परे है।" इसलिए, डेवलपर्स ने "एक गहन शिक्षण एल्गोरिदम विकसित करने और मान्य करने की मांग की जो भविष्य में फेफड़ों के कैंसर के जोखिम को एक एलडीसीटी स्कैन से 6 साल तक की भविष्यवाणी करता है, और इसके संभावित नैदानिक ​​​​प्रभाव का आकलन करता है।"

कुल मिलाकर, अध्ययन उल्लेखनीय रूप से सफल रहा है, इस प्रकार अब तक: सिबिल सिर्फ एक एलडीसीटी से डेटा का उपयोग करके एक निश्चित सीमा तक सटीकता के साथ एक मरीज के भविष्य के फेफड़ों के कैंसर के जोखिम की भविष्यवाणी करने में सक्षम है।

बिना किसी संदेह के, इस तकनीक के नैदानिक ​​अनुप्रयोग और निहितार्थ अभी भी अपरिपक्व हैं। यहां तक ​​कि अध्ययन के प्रमुख भी इस बात से सहमत हैं कि वास्तविक नैदानिक ​​​​अभ्यास में इस तकनीक को वास्तव में कैसे लागू किया जाए, यह पता लगाने के लिए महत्वपूर्ण कार्य करने की आवश्यकता होगी - विशेष रूप से प्रौद्योगिकी में विश्वास की एक डिग्री विकसित करने के संबंध में, जिसके साथ चिकित्सक और रोगी सुरक्षित महसूस करेंगे। सिस्टम के आउटपुट।

हालांकि, एल्गोरिथ्म का आधार अभी भी अविश्वसनीय रूप से शक्तिशाली है और भविष्य कहनेवाला निदान के दायरे में एक संभावित गेम-चेंजर को शामिल करता है।

नैदानिक ​​उपाय पहले कभी इतने शक्तिशाली नहीं रहे। तथ्य यह है कि एक उपकरण लंबी अवधि की बीमारी के कार्य की भविष्यवाणी करने के लिए केवल एक सीटी स्कैन का उपयोग कर सकता है, संभावित रूप से कई समस्याओं को हल कर सकता है - जिनमें से सबसे महत्वपूर्ण प्रारंभिक उपचार को सक्षम करना और मृत्यु दर में कमी करना है।

पंडित, प्रारंभिक ब्लश पर, इस तरह की प्रणालियों के खिलाफ वापस धक्का दे सकते हैं, यह टिप्पणी करते हुए कि कोई एआई प्रणाली संभवतः मानव चिकित्सक को बदलने के लिए पर्याप्त रूप से निर्णय और नैदानिक ​​​​कौशल से मेल नहीं खा सकती है। लेकिन इस तरह की प्रणालियों का उद्देश्य आवश्यक रूप से चिकित्सक विशेषज्ञता को प्रतिस्थापित करना नहीं है, बल्कि संभावित रूप से भौतिक कार्यप्रवाहों को बढ़ाना है।

सिबिल जैसी प्रणाली को आसानी से एक सिफारिश उपकरण के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है, संभावित रूप से एक चिकित्सक को सीटी से संबंधित फ़्लैगिंग, जो सिबिल की सिफारिश से सहमत या असहमत होने के लिए अपने स्वयं के नैदानिक ​​​​निर्णय का उपयोग कर सकता है। यह न केवल क्लिनिकल थ्रूपुट में सुधार करेगा, बल्कि एक माध्यमिक "चेक" प्रक्रिया के रूप में भी कार्य कर सकता है और संभवतः नैदानिक ​​​​सटीकता को बढ़ा सकता है।

निस्संदेह, इस क्षेत्र में अभी बहुत काम किया जाना बाकी है। न केवल वास्तविक एल्गोरिथम और सिस्टम को पूर्ण करने में, बल्कि वास्तविक नैदानिक ​​अनुप्रयोगों में इस तकनीक को पेश करने के अति-सूक्ष्म क्षेत्र को नेविगेट करने में वैज्ञानिकों, डेवलपर्स और इनोवेटर्स के पास उनके आगे एक लंबी यात्रा है। फिर भी, रोगी देखभाल को बेहतर बनाने के संबंध में प्रौद्योगिकी, इरादा और क्षमता, अगर इसे सुरक्षित, नैतिक और प्रभावी तरीके से विकसित किया जाता है, तो वास्तव में आने वाले निदान की पीढ़ी के लिए आशाजनक है।