हार्वर्ड मेडिकल स्कूल के अनुसार, एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) उपकरण ने केवल रोगियों के मेडिकल रिकॉर्ड का उपयोग करके निदान से तीन साल पहले तक अग्नाशय के कैंसर के उच्चतम जोखिम वाले लोगों की पहचान की है।
अग्नाशयी कैंसर अन्य कैंसर की तुलना में काफी दुर्लभ है, इसके बावजूद, यूटा विश्वविद्यालय के अनुसार, यह संयुक्त राज्य अमेरिका में कैंसर से होने वाली मौतों का तीसरा प्रमुख कारण है। अग्नाशयी कैंसर इतना घातक होने का एक मुख्य कारण यह है कि इसका निदान अक्सर देर से होता है।
एआई उपकरण का उपयोग करने वाले नए शोध अध्ययन का नेतृत्व हार्वर्ड मेडिकल स्कूल और कोपेनहेगन विश्वविद्यालय के जांचकर्ता कर रहे हैं। निष्कर्ष सोमवार को नेचर मेडिसिन पत्रिका में प्रकाशित हुए थे। उपकरण संभावित रूप से अग्नाशय के कैंसर के निदान को तेज कर सकता है, जो अक्सर उन्नत चरणों में खोजा जाता है जब शोधकर्ताओं के अनुसार इसका इलाज करना अधिक कठिन होता है।
“सबसे महत्वपूर्ण निर्णयों में से एक चिकित्सक दिन-प्रतिदिन का सामना करता है जो एक बीमारी के लिए उच्च जोखिम में है और किसे आगे के परीक्षण से लाभ होगा, जिसका अर्थ अधिक आक्रामक और अधिक महंगी प्रक्रियाएं भी हो सकती हैं जो अपने जोखिम उठाती हैं,” अध्ययन ने कहा एक प्रेस बयान में सह-लेखक क्रिस सैंडर। सैंडर हार्वर्ड मेडिकल स्कूल में ब्लावात्निक संस्थान में सिस्टम बायोलॉजी विभाग में एक संकाय सदस्य हैं।
सैंडर के अनुसार, शोधकर्ताओं द्वारा उपयोग किए जाने वाले एक एआई उपकरण चिकित्सा पेशेवरों को अग्नाशय के कैंसर के लिए उच्चतम जोखिम वाले लोगों पर “शून्य” करने देगा। इसके आधार पर, वे समझेंगे कि परीक्षणों से किसे सबसे अधिक लाभ होगा, जिससे उन्हें अपने नैदानिक निर्णय लेने में सुधार करने में मदद मिलेगी।
अग्नाशय के कैंसर के जोखिम वाले लोगों की पहचान करने के लिए एआई का उपयोग करना
अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने एआई एल्गोरिदम को दो अलग-अलग डेटा सेटों पर प्रशिक्षित किया, जिसमें डेनमार्क और संयुक्त राज्य अमेरिका के 9 मिलियन रोगी रिकॉर्ड शामिल थे। उन्होंने रिकॉर्ड में अग्नाशय के कैंसर के सांकेतिक संकेतों को देखने के लिए मॉडल से “पूछा”।
डेटा के आधार पर, मॉडल भविष्यवाणी करने में सक्षम था कि भविष्य में कौन से रोगियों को अग्नाशयी कैंसर विकसित होने की संभावना है। दिलचस्प बात यह है कि कई लक्षण अग्न्याशय से सीधे संबंधित नहीं थे या उत्पन्न नहीं हुए थे।
अध्ययन ने एआई मॉडल के विभिन्न संस्करणों का परीक्षण किया। इन संस्करणों को अलग-अलग समय के पैमाने में अग्नाशयी कैंसर के बढ़ते जोखिम वाले लोगों का पता लगाने की क्षमता के साथ डिजाइन किया गया था। अर्थात्, छह महीने, एक वर्ष, दो वर्ष और तीन वर्ष में कैंसर के विकास के उच्च जोखिम वाले।
शोधकर्ताओं के अनुसार, मॉडल का प्रत्येक संस्करण कम से कम आनुवंशिक अनुक्रमण उपकरण के रूप में बीमारी की भविष्यवाणी करने में सटीक था जो वर्तमान में केवल डेटा सेट में रोगियों के एक छोटे उपसमुच्चय के लिए उपलब्ध हैं।
अग्नाशय के कैंसर की जांच करना मुश्किल है
आप एक विशिष्ट रक्त परीक्षण के साथ प्रोस्टेट कैंसर और मैमोग्राम के साथ स्तन कैंसर की जांच कर सकते हैं। इसी तरह, गर्भाशय ग्रीवा के कैंसर की जांच के लिए पैप स्मीयर का उपयोग किया जा सकता है। लेकिन हार्वर्ड मेडिकल स्कूल के मुताबिक, अग्नाशयी कैंसर, विशेष रूप से तुलनात्मक रूप से, स्क्रीनिंग और परीक्षण के लिए अधिक महंगा है।
कुछ मामलों में जहां अग्नाशय के कैंसर का संदेह होता है, डॉक्टर इसका पता लगाने के लिए आवश्यक महंगे परीक्षणों की सिफारिश करने के बारे में सतर्क हो सकते हैं, जैसे सीटी स्कैन, एमआरआई और एंडोस्कोपिक अल्ट्रासाउंड इमेजिंग।
यहां तक कि अगर इन परीक्षण विधियों का उपयोग करके “घावों” की खोज की जाती है, तो रोगियों को बायोप्सी से गुजरना होगा ताकि डॉक्टर यह पुष्टि करने के लिए ऊतक का अध्ययन कर सकें कि यह कैंसर है या नहीं। लेकिन अग्न्याशय पेट के अंदर गहरा है और इसे एक्सेस करना मुश्किल है, भड़काना और भड़काना आसान है। मेडिकल स्कूल के अनुसार, अग्न्याशय को इसकी चिड़चिड़ापन के कारण “क्रोधित अंग” के रूप में जाना जाता है।
नया एआई उपकरण रोगियों को भविष्य में अग्नाशय के कैंसर के जोखिम के लिए “स्क्रीन” करना संभव बना सकता है, बशर्ते उनके पास स्वास्थ्य रिकॉर्ड और चिकित्सा इतिहास उपलब्ध हो। शोधकर्ताओं के अनुसार, यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि उच्च जोखिम वाले कई रोगियों को इस तथ्य के बारे में पता भी नहीं हो सकता है कि उन्हें अग्नाशय के कैंसर का उच्च जोखिम है।
More Stories
एआई पेशकशों पर जोर देने के लिए ज़ूम ने नाम बदला, बिक्री का पूर्वानुमान दिया
Amazon Deal: iPhone 15 पर डायमंड का सुनहरा मौका, 18,000 तक की छूट पर पाएं ये आसान काम
डोनाल्ड ट्रम्प के प्रतिबंधों के डर से, चीनी एआई व्यवसाय अमेरिकी चिप्स का भंडारण करने के लिए दौड़ पड़े –