शोधकर्ताओं ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल विकसित किया है जो वास्तविक समय में यह अनुमान लगा सकता है कि हटाए गए ऊतक के मैमोग्राम की जांच करके सर्जन ने स्तन कैंसर सर्जरी के दौरान सभी कैंसरयुक्त ऊतकों को हटा दिया है या नहीं। मॉडल ने मानव डॉक्टरों के बराबर या उनसे बेहतर प्रदर्शन किया।
प्रारंभिक चरण के स्तन कैंसर के लिए पसंदीदा उपचार स्तन-संरक्षण सर्जरी, या आंशिक स्तन-उच्छेदन है, जिसे विकिरण चिकित्सा के साथ जोड़ा जाता है। कैंसर को दोबारा होने से रोकने के लिए सर्जरी के दौरान सभी कैंसरग्रस्त स्तन ऊतक को हटा दिया जाना चाहिए। निरीक्षण की विधि में कटे हुए ऊतक के बाहरी किनारे की जांच करना है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि इसमें कैंसर कोशिकाएं नहीं हैं, जो "नकारात्मक मार्जिन" है।
ऊतक की मैमोग्राफी (नमूना मैमोग्राफी) नकारात्मक मार्जिन सुनिश्चित करने का एक व्यापक साधन है क्योंकि इसे ऑपरेटिंग रूम में किया जा सकता है और यह तत्काल प्रतिक्रिया प्रदान करता है। हालाँकि, स्तन नमूने की इमेजिंग सटीक नहीं हो सकती है, और यदि बाद में कैंसर कोशिकाएं पाई जाती हैं, तो अधिक ऊतक को हटाने के लिए आगे की सर्जरी की आवश्यकता हो सकती है।
यूनिवर्सिटी ऑफ नॉर्थ कैरोलिना (यूएनसी) स्कूल ऑफ मेडिसिन के शोधकर्ताओं ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल विकसित किया है जो वास्तविक समय में भविष्यवाणी कर सकता है कि स्तन कैंसर सर्जरी के दौरान कैंसरयुक्त ऊतक पूरी तरह से हटा दिया गया है या नहीं।
अध्ययन के संबंधित लेखकों में से एक, क्रिस्टालिन गैलाघेर ने कहा: "कुछ कैंसर आप महसूस कर सकते हैं और आप देख सकते हैं, लेकिन हम छोटे कैंसर कोशिकाओं को नहीं देख सकते हैं जो हटाए गए ऊतक के किनारों पर मौजूद हो सकते हैं। अन्य कैंसर पूरी तरह से सूक्ष्म हैं। यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण हमें वास्तविक समय में शल्य चिकित्सा द्वारा हटाए गए ट्यूमर का अधिक सटीक विश्लेषण करने और सर्जरी के दौरान सभी कैंसर कोशिकाओं को हटाने की संभावना को बढ़ाने की अनुमति देगा। इससे रोगियों को दूसरी या तीसरी सर्जरी से गुजरने से रोका जा सकेगा।"
एआई मॉडल को "सिखाने" के लिए कि नकारात्मक और सकारात्मक मार्जिन कैसा दिखता है, शोधकर्ताओं ने रिसेक्शन के तुरंत बाद ली गई 821 नमूना मैमोग्राफी छवियों का उपयोग किया और रोगविज्ञानी की अंतिम नमूना रिपोर्ट के साथ मिलान किया। आधे से अधिक (53%) चित्र सकारात्मक थे। उन्होंने मॉडल रोगी की जनसांख्यिकी जैसे कि उम्र, नस्ल, ट्यूमर का प्रकार और ट्यूमर का आकार भी बताया।
उन्होंने पाया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल में 85% की संवेदनशीलता, 45% की विशिष्टता और 0.71 के रिसीवर ऑपरेटिंग विशेषता वक्र (एयूआरओसी) के तहत एक क्षेत्र था। संवेदनशीलता मॉडल की सकारात्मक उदाहरणों का पता लगाने की क्षमता को मापती है, जबकि विशिष्टता वास्तविक नकारात्मक उदाहरणों के अनुपात को मापती है जिन्हें मॉडल सही ढंग से पहचानता है। AUROC मॉडल के समग्र प्रदर्शन को मापता है, 0 और 1 के बीच मान प्रदान करता है, जहां 0.5 एक यादृच्छिक अनुमान का प्रतिनिधित्व करता है और 1 सही प्रदर्शन का प्रतिनिधित्व करता है।
शोधकर्ताओं का कहना है कि मानव व्याख्याओं की सटीकता की तुलना में, एआई मॉडल मनुष्यों के बराबर या उससे बेहतर प्रदर्शन करते हैं। इसे परिप्रेक्ष्य में रखने के लिए, पिछले अध्ययनों में पाया गया है कि इमेजिंग स्तन नमूनों की संवेदनशीलता 20% से 58% तक होती है, और AUROC 0.60 से 0.73 तक होती है।
अध्ययन के पहले लेखक केविन चेन ने कहा, "यह सोचना दिलचस्प है कि एआई मॉडल ऑपरेटिंग रूम में डॉक्टरों और सर्जनों द्वारा निर्णय लेने में सहायता के लिए कंप्यूटर विज़न का उपयोग कैसे कर सकते हैं।" "हमने पाया कि सकारात्मक पहलुओं की पहचान करने में एआई मॉडल इंसानों के बराबर या उससे थोड़ा बेहतर थे।"
यह मॉडल सघन स्तनों वाले रोगियों में मार्जिन की पहचान करने में मदद करता है। मैमोग्राम पर, घने स्तन ऊतक और ट्यूमर दोनों चमकदार सफेद दिखाई देते हैं, जिससे स्वस्थ ऊतक और कैंसरयुक्त ऊतक के बीच अंतर करना मुश्किल हो जाता है।
शोधकर्ताओं का कहना है कि उनके एआई मॉडल का उपयोग कम संसाधनों वाले अस्पतालों में किया जा सकता है, जैसे कि विशेषज्ञ सर्जन, रेडियोलॉजिस्ट या पैथोलॉजिस्ट, ऑपरेटिंग रूम में त्वरित, सूचित निर्णय लेने के लिए।
सह-संबंधित लेखक शॉन गोमेज़ ने कहा, "यह उन अस्पतालों को सहायता की एक अतिरिक्त परत प्रदान करने जैसा है जिनके पास मौजूदा विशेषज्ञता नहीं है।" "सर्वोत्तम अनुमान लगाने के बजाय, सर्जनों को सैकड़ों या हजारों छवियों पर प्रशिक्षित मॉडलों द्वारा समर्थित किया जा सकता है और अधिक सूचित निर्णय लेने के लिए तत्काल सर्जिकल प्रतिक्रिया प्राप्त की जा सकती है।"
एआई मॉडल अभी भी अपने प्रारंभिक चरण में है, और शोधकर्ता किनारों की पहचान करने में इसकी सटीकता में सुधार करने के लिए इसे और अधिक मैमोग्राम के साथ प्रशिक्षित करना जारी रखेंगे। इस मॉडल को नैदानिक अनुप्रयोगों में लागू करने से पहले और अधिक शोध और सत्यापन की आवश्यकता है।
यह अध्ययन एनल्स ऑफ सर्जिकल ऑन्कोलॉजी जर्नल में प्रकाशित हुआ था।