आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) तेजी से डिजिटल ऑन्कोलॉजी को बढ़ावा दे रहा है। डिजिटल बायोमार्कर परीक्षण चिकित्सकों को कैंसर के उपचार में सूचित और व्यक्तिगत निर्णय लेने में मदद कर सकता है। हालाँकि, 2023 तक, बाज़ार में अभी भी कुछ ऐसे उत्पाद हैं जिनका बड़े पैमाने पर परिपक्व रूप से उपयोग किया गया है।
प्रत्यक्ष कम्प्यूटेशनल पैथोलॉजी/पैथोलॉजी एआई (सीपीथ/एआई) अनुभव वाले 24 विशेषज्ञों की एक आम सहमति रिपोर्ट में कहा गया है कि एआई नैदानिक सटीकता में सुधार करेगा और पैथोलॉजी तकनीशियनों के दैनिक कार्यों में महत्वपूर्ण बदलाव लाएगा। 2030 तक पैथोलॉजी प्रयोगशालाओं में एआई का नियमित और प्रभावी ढंग से उपयोग किया जाएगा।
हाल ही में ईबायोमेडिसिन और द लैंसेट की सहायक पत्रिका द लैंसेट डिजिटल हेल्थ में प्रकाशित दो स्वतंत्र अध्ययनों में क्रमशः देखा गया: मेलेनोमा (एक त्वचा कैंसर) के विभिन्न चरणों में गहन शिक्षण-आधारित ट्यूमर-घुसपैठ करने वाले लिम्फोसाइट (टीआईएल, जिसे कैंसर के इलाज के लिए दवा लक्ष्य के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है) स्कोरिंग प्रणाली का पूर्वानुमानित महत्व; और मैमोग्राफी वर्कफ़्लो में एक स्वतंत्र पाठक के रूप में एआई का उपयोग करने का मूल्य।
विभिन्न कैंसरों पर दो अध्ययन
पहला अध्ययन संयुक्त रूप से जर्मनी में तुएबिंगन विश्वविद्यालय में त्वचाविज्ञान विभाग, जर्मनी में हीडलबर्ग विश्वविद्यालय में त्वचाविज्ञान विभाग और संयुक्त राज्य अमेरिका में येल यूनिवर्सिटी स्कूल ऑफ मेडिसिन में पैथोलॉजी विभाग के शोधकर्ताओं द्वारा पूरा किया गया था। अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने 321 प्राथमिक मेलेनोमा और 191 मेटास्टैटिक नमूनों का विश्लेषण करने के लिए डीप लर्निंग एल्गोरिदम एनएन192, मानक और डिजिटल टीआईएल स्कोरिंग सिस्टम "ईटीआईएल" के लिए विकसित एक एल्गोरिदम का उपयोग किया।
शोधकर्ताओं ने पाया कि कम ईटीआईएल स्कोर वाले मेलेनोमा रोगियों में उच्च ईटीआईएल स्कोर वाले रोगियों की तुलना में उनके कैंसर ऊतक से दूर के मेटास्टेस विकसित होने का जोखिम दोगुना से अधिक था। इसी समय, प्राथमिक मेलेनोमा और मेटास्टेसिस नमूनों के बीच ईटीआईएल स्कोर कम हो गया। ईटीआईएल स्कोर ≤12.2% और समवर्ती एंटी-पीडी-1 इम्यूनोथेरेपी उपचार वाले मरीजों के जीवित रहने के परिणाम खराब होते हैं। यह दर्शाता है कि ईटीआईएल प्राथमिक मेलेनोमा नमूनों की भविष्यवाणी कर सकते हैं और ईटीआईएल पीडी-1 थेरेपी प्राप्त करने वाले रोगियों में प्रतिक्रिया और जीवित रहने के परिणामों की भविष्यवाणी कर सकते हैं।
इस संबंध में, इंटरनेशनल इम्यूनो-ऑन्कोलॉजी बायोमार्कर वर्किंग ग्रुप के सह-अध्यक्ष रॉबर्टो सालगाडो ने कहा कि प्रतिरक्षा कोशिकाओं की सटीक मात्रा में पूर्वानुमानित और भविष्य कहनेवाला जानकारी शामिल है और नैदानिक मार्गों और अनुकूलित उपचार योजनाओं के लिए महत्वपूर्ण है। इसके अलावा, कंप्यूटर मूल्यांकन के परिणाम मैन्युअल मूल्यांकन की तुलना में कहीं अधिक सटीक होते हैं।
दूसरा अध्ययन करिन डेम्ब्रोवर और उनकी टीम द्वारा स्वीडन के करोलिंस्का इंस्टीट्यूट और कैपियो सांक्ट गोरान अस्पताल में ऑन्कोलॉजी पैथोलॉजी विभाग में आयोजित किया गया था।
इस अध्ययन में, अनुसंधान दल ने 1 अप्रैल, 2021 से 9 जून, 2022 तक कैपियो सैंक्ट गोरान अस्पताल में नियमित स्तन कैंसर स्क्रीनिंग के आधार पर 40-74 वर्ष की आयु की 55,581 महिलाओं को शामिल किया, जिनके स्तन प्रत्यारोपण नहीं हुए थे। अध्ययन में स्वीडिश राष्ट्रीय दिशानिर्देश फॉर्मेटमोग्राफी स्क्रीनिंग का पालन किया गया, जिसमें दो रेडियोलॉजिस्ट ने स्वतंत्र रूप से प्रत्येक प्रतिभागी के मैमोग्राम का मूल्यांकन किया, और उनमें से किसी एक द्वारा असामान्य पढ़ने की स्थिति में, एक आम सहमति चर्चा की गई। यह निर्णय लेने के लिए आयोजित किया गया था कि आगे की इमेजिंग के साथ आगे बढ़ना है या नहीं। यदि आगे के परीक्षण में फिर भी संदेह होता है कि रोगी को कैंसर है, तो एक बायोप्सी नमूना प्राप्त किया जाता है, जिसका एक रोगविज्ञानी द्वारा विश्लेषण किया जाता है और एक निश्चित निदान किया जाता है।
अध्ययन में, इनसाइटएमएमजी (एक एआई सिस्टम) पृष्ठभूमि में एक स्वतंत्र पाठक के रूप में चला, जबकि दो रेडियोलॉजिस्ट छवियों को पढ़ते थे। सर्वसम्मति चर्चा से पहले रेडियोलॉजिस्ट जानकारी के लिए इनसाइटएमएमजी तक पहुंचने में असमर्थ थे, जिसके दौरान रेडियोलॉजिस्ट के पास किसी भी स्थानीय छवि निष्कर्ष, ग्राफिकल रूपरेखा और संबंधित एआई असामान्यता स्कोर सहित सभी मामलों के लिए इनसाइटएमएमजी जानकारी तक पहुंच थी।
शोध टीम ने चार रीडिंग रणनीतियों का संचालन किया और दो रेडियोलॉजिस्ट (मानक स्थिति) द्वारा डबल रीडिंग, एक रेडियोलॉजिस्ट और एआई सिस्टम द्वारा डबल रीडिंग, एआई सिस्टम द्वारा सिंगल रीडिंग और दो रेडियोलॉजिस्ट और एआई सिस्टम द्वारा तीसरी रीडिंग के वास्तविक नैदानिक परिणामों की जांच की। परिणामों से पता चला कि मानक स्थिति की तुलना में, रेडियोलॉजिस्ट और एआई सिस्टम द्वारा डबल रीडिंग के लिए कैंसर का पता लगाने की दर में 4% की वृद्धि हुई, और रिकॉल दर में 4% की कमी आई; एआई प्रणाली द्वारा एकल रीडिंग के लिए कैंसर का पता लगाने की दर में कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं था, और रिकॉल दर में 47% की कमी आई; दो रेडियोलॉजिस्टों द्वारा कैंसर का पता लगाने की दर और तीसरी रीडिंग के लिए एआई सिस्टम में थोड़ी वृद्धि हुई, रिकॉल दर में 5% की वृद्धि हुई, और सर्वसम्मति चर्चा में लगभग 50% की वृद्धि हुई।
शोध टीम ने कहा कि एआई सिस्टम और मानव चित्र पढ़ते समय कुछ अलग छवि विशेषताओं को संदिग्ध कैंसर के रूप में मानेंगे, इसलिए मानव और एआई सिस्टम के तालमेल से मैमोग्राम में स्तन कैंसर का पता लगाने की दर में सुधार हो सकता है। एआई प्रणाली की एकल रीडिंग कई परीक्षाओं के कारण प्रतिभागियों पर पड़ने वाले मनोवैज्ञानिक बोझ को कम करती है, लेकिन इसका मतलब है कि मैमोग्राम के एक बड़े हिस्से का मूल्यांकन कभी भी डॉक्टर द्वारा नहीं किया जाता है। दो रेडियोलॉजिस्ट और एआई प्रणाली की तीसरी रीडिंग सबसे बड़ी सीमा तक कैंसर का पता लगा सकती है, लेकिन इसे बढ़ी हुई पहचान लागत और रेडियोलॉजिस्ट की कमी जैसे मुद्दों के खिलाफ संतुलित किया जाना चाहिए।
बाजार को अभी भी विकास जारी रखने की जरूरत है
रॉबर्टो सालगाडो ने कहा कि डिजिटल बायोमार्कर परीक्षण चिकित्सकों को कैंसर के उपचार में सूचित और व्यक्तिगत निर्णय लेने में मदद कर सकता है। हालाँकि, 2023 तक, बाज़ार में अभी भी कुछ ऐसे उत्पाद हैं जिनका बड़े पैमाने पर परिपक्व रूप से उपयोग किया गया है।
7 सितंबर को, स्थानीय समय में, एक अमेरिकी कैंसर डायग्नोस्टिक टेक्नोलॉजी डेवलपर, पेज.एआई ने घोषणा की कि वह दुनिया के सबसे बड़े छवि-आधारित एआई मॉडल का निर्माण करने और इसे डिजिटल पैथोलॉजी और ऑन्कोलॉजी के विकास में लागू करने के लिए अमेरिकी प्रौद्योगिकी कंपनी माइक्रोसॉफ्ट (माइक्रोसॉफ्ट) के साथ सहयोग करेगी।
संयोग से, 11 सितंबर को, स्थानीय समय में, अमेरिकी प्रौद्योगिकी कंपनी डेल (DELL) और आयरलैंड में लिमरिक विश्वविद्यालय के डिजिटल कैंसर अनुसंधान केंद्र ने संयुक्त रूप से बी-सेल लिंफोमा की भविष्यवाणी और निदान अनुसंधान को बढ़ावा देने के लिए एक एआई प्लेटफॉर्म और डिजिटल ट्विन तकनीक विकसित की।
"यह एक बहुत ही रोमांचक शुरुआत है, और हम इस परियोजना को गति देने के लिए डेल टेक्नोलॉजीज टीम के डिजिटल समर्थन की आशा करते हैं।" लिमरिक विश्वविद्यालय में आणविक विकृति विज्ञान के प्रोफेसर और डिजिटल कैंसर अनुसंधान केंद्र की डिजिटल पैथोलॉजी इकाई के वैज्ञानिक निदेशक पॉल मरे ने कहा, "डेल टेक्नोलॉजीज टीम के साथ काम करके, हम यह समझने में सक्षम होंगे कि कैंसर के विकास के दौरान कोशिकाएं कैसे गलत हो जाती हैं और कैंसर रोगियों के निदान और उपचार के नए तरीके ढूंढ सकेंगी।"