AI in diagnosing cancer | आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस - कैंसर के निदान के तरीके को बदलना

कैंसर सभी की जानलेवा बीमारी है, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि यह किस प्रकार का घातक रोग है। अकेले 2018 में दुनिया भर में 9.6 मिलियन लोगों की मौत कैंसर से हुई है।

सभी डॉक्टर और शोधकर्ता इस बात से सहमत हैं कि यदि प्रारंभिक अवस्था में कैंसर का पता चल जाता है, तो इससे रोगी के बचने की संभावना काफी बढ़ जाती है। दुर्भाग्य से, अधिकांश कैंसर रोगियों का निदान रोग के बाद के चरणों में किया जाता है। काश, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और डीप लर्निंग इस समस्या को हल करने में महत्व रखते।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और डीप लर्निंग लंबे समय से मौजूद हैं, जो हमारे जीने, सीखने और कमाने के तरीके को बदलकर हमारे दिन-प्रतिदिन के जीवन को प्रभावित करते हैं। अब डॉक्टर विभिन्न रोगों, विशेष रूप से कैंसर के निदान, प्रबंधन और बेहतर चिकित्सीय विकल्पों के लिए एआई का उपयोग करने में गहरी रुचि दिखा रहे हैं। प्रत्येक बीतते दिन के साथ, स्वास्थ्य सेवा में वृद्धि के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का अनुप्रयोग फलफूल रहा है।

डायग्नोस्टिक टूल के रूप में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

जेनेटिक्स, इमेजिंग, कैंसर जैसे क्षेत्रों में तकनीकी प्रगति के लिए धन्यवाद, अब दशकों पहले की तुलना में पहले के चरण में पकड़े जाने की अधिक संभावना है।

हालांकि, मेडिकल इमेजिंग डायग्नोसिस में सटीकता अभी भी कम है, पेशेवरों को छाती के एक्स-रे और मैमोग्राफी में 20-30 प्रतिशत गलत नेगेटिव देखा गया है। एआई इसे रोक सकता है, और यह तथ्य कि स्वास्थ्य सेवा डेटा से भरपूर है, एक अतिरिक्त लाभ है। उन्हें जितना अधिक डेटा दिखाई देगा, उतनी ही अधिक संभावना है कि वे इसके अंदर छिपे हुए पैटर्न को उजागर कर सकते हैं जिनका उपयोग निदान करने के लिए किया जा सकता है।

समय के साथ, कई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पेश किए गए हैं, लेकिन लॉजिस्टिक रिग्रेशन जैसे पारंपरिक रूपों ने नैदानिक ऑन्कोलॉजी अनुसंधान में सबसे अधिक उपयोगिता का प्रदर्शन किया है। 'जल्दी पता लगाना' सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है जिसे हम कैंसर के इलाज के लिए सबसे पहले संबोधित करना चाहते हैं। यह स्वीकार किया जाता है कि अगर जल्दी पता चल जाए तो 80% से अधिक स्तन, डिम्बग्रंथि, प्रोस्टेट, फेफड़ों के कैंसर से बचा जा सकता है।

एआई कैसे काम करता है?

तंत्रिका नेटवर्क कृत्रिम बुद्धि का सबसे सरल रूप है। मशीन लर्निंग एआई की वह शाखा है जो दोहराए जाने वाले कार्यों में बेहतर होने के लिए प्रशिक्षण मशीनों पर केंद्रित है। एल्गोरिदम के माध्यम से, जो सिस्टम को यह तय करने के लिए मार्गदर्शन कर सकता है कि वे कहां सही हैं और कब गलत हैं, एक छोटी अवधि में सिस्टम डेटा की प्रसार दर सीख सकता है। तकनीक का विश्लेषणात्मक स्थायित्व और जटिल एल्गोरिदम का उपयोग पैटर्न और व्यवहार की पहचान कर सकता है। एआई तकनीक अब मानव जैसी दृष्टि और स्वास्थ्य क्षेत्र में उत्कृष्टता के लिए आवश्यक दृढ़ संकल्प की पेशकश करने में सक्षम है।

कैंसर निदान में एआई

कैंसर का पता लगाना अभी तक AI की बड़ी और जटिल चुनौती हो सकती है। स्क्रीनिंग, रेडियोलॉजिकल इमेजिंग जैसी विशिष्ट मानक प्रक्रियाएं गलती कर सकती हैं या झूठी नकारात्मक वापस कर सकती हैं। एआई न केवल इमेज डिटेक्शन की सटीकता में सुधार करेगा बल्कि कैंसर स्क्रीनिंग और जीनोमिक्स के बीच की खाई को भी पाट सकता है। न्यूयॉर्क जीनोम सेंटर मरीजों की जांच के लिए अद्वितीय सॉफ्टवेयर पर निर्भर करता है - वाटसन, आईबीएम द्वारा विकसित एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली।

स्विट्ज़रलैंड में सोफिया जेनेटिक्स, कैंसर के पीछे जीन उत्परिवर्तन को इंगित करने में डॉक्टरों की सहायता के लिए कृत्रिम बुद्धि का उपयोग कर रही है। वर्तमान में, कंपनी के अनुसार, इसका उपयोग 80 से अधिक देशों में 970 से अधिक अस्पतालों द्वारा किया जा रहा है और इसकी लागत औसतन $50- $200 प्रति आनुवंशिक मूल्यांकन है।

प्रारंभिक कैंसर का पता लगाने के लिए फ़्रीनोम, एक और गहन तकनीकी नवाचार ने Google Verily सहित प्रसिद्ध वीसी को प्रभावित किया है। हाल ही में, एक यूएस-आधारित कंपनी ने अपने एआई जीनोमिक्स प्लेटफॉर्म को मापने के लिए इंस्टिट्यूट क्यूरी के साथ रणनीतिक सहयोग की घोषणा की, ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि मरीज रक्तप्रवाह में चल रहे बायोमार्कर में बदलाव पर नजर रखते हुए इम्यूनो-ऑन्कोलॉजी थेरेपी का जवाब कैसे देते हैं।

इलास्टोग्राफी और एआई

अल्ट्रासाउंड इलास्टोग्राफी लगभग एक नई नैदानिक तकनीक है जो स्तन ऊतक की कठोरता का विश्लेषण करती है। यह इस कंपन ऊतक को पूरा करता है, जो एक तरंग उत्पन्न करता है। यह तरंग अल्ट्रासाउंड स्कैन में अतिशयोक्ति का परिचय देती है और स्तन के उस क्षेत्र को उजागर करती है जहां संपत्ति भिन्न होती है। यह निर्धारित करने के लिए उपयोगी है कि कोई घाव कैंसर या सौम्य है या नहीं। चूंकि कैंसर ऊतकों में विभिन्न प्रकार के परिवर्तनों का कारण बनता है, कैंसर के अस्तित्व से इसके भौतिक गुणों में समायोजन हो सकता है, उदाहरण के लिए, सरंध्रता में परिवर्तन। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की भूमिका यह पता लगाना है कि दिया गया ऊतक कैंसर है या नहीं?

एआई कैसे मदद कर रहा है?

एआई की महत्वपूर्ण क्षमताओं में से एक छोटी अवधि में विशाल और जटिल जानकारी को संसाधित करना है। उचित शिक्षण के साथ, एआई मानव मन की नकल करने में सक्षम है, और जैसे-जैसे यह लगातार आगे बढ़ रहा है, एआई अधिक सटीक रूप से देख सकता है, जिसे नग्न मानव आंखें नहीं देख सकती हैं, लेकिन इससे भी अधिक दक्षता के साथ।

आमतौर पर, इस तरह के दृष्टिकोण का उपयोग रोगियों के लिए कम आक्रामक और दर्दनाक होता है और यह निदान प्रक्रिया को भी तेज कर सकता है, जिससे यह सुनिश्चित हो जाता है कि उपचार जल्द शुरू हो।

यह कहना कोई नई बात नहीं है कि उद्योग को अभी लंबा रास्ता तय करना है और एआई को अपने भरोसे के मुद्दों को दूर करने और मरीजों और डॉक्टरों के सामने खुद को साबित करने की जरूरत है। मेरी राय में, विश्वास की अंतर्निहित कमी पूर्ण रूप से अपनाने में सबसे बड़ी बाधा है। पूरी तरह से निर्देशित वातावरण में रोगी के निदान और उपचार के समाधान के रूप में अकेले एआई की अपेक्षा नहीं की जानी चाहिए। उचित रूप से, यह रोगियों की स्थिति और चिकित्सा इतिहास के बारे में एक समग्र दृष्टिकोण रखने वाले डॉक्टरों के लिए एक स्मार्ट समाधान और सहायक सहायता है।

यह इस बात का एक अच्छा उदाहरण है कि कैसे तकनीक और इंसान एक-दूसरे के खिलाफ नहीं बल्कि एक-दूसरे के साथ तालमेल बिठाकर काम कर सकते हैं। एआई जो करने में सक्षम है: यह उन क्षेत्रों में मदद करने वाला है जहां मानव कौशल सीमित रहता है।

मैं भविष्य के बारे में क्या सोचता हूं और मैं चाहता हूं कि कैंसर का निदान वैसा ही दिखे, मैं निदान और विधियों, यहां तक कि ठीक होने में तेजी लाने के लिए एआई की स्थापना देखना चाहता हूं। लेकिन आम तौर पर, मैं प्रौद्योगिकी को अधिक आसानी से उपलब्ध होते देखना चाहता हूं और जीवित रहने की दर को बढ़ावा देने, उपचार में सुधार करने और दुष्प्रभावों को कम करने के लिए उपयोग किया जाता है।