कृत्रिम बुद्धिमत्ता से लैस मशीनें एक दिन डॉक्टरों को उच्च जोखिम वाले स्तन घावों की पहचान करने में मदद कर सकती हैं जो कैंसर में बदल सकते हैं, नए शोध बताते हैं।

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उच्च जोखिम वाले स्तन घाव एक स्तन बायोप्सी में पाए जाने वाली असामान्य कोशिकाएं हैं। ये घाव डॉक्टरों और रोगियों के लिए एक चुनौती है। ऐसे घावों में कोशिकाएं सामान्य नहीं होती हैं, लेकिन वे कैंसर भी नहीं होती हैं। और यद्यपि वे कैंसर में विकसित हो सकते हैं, कई नहीं। तो, किन लोगों को हटाने की जरूरत है?


अध्ययन की लेखिका डॉ। मनीषा बहल ने कहा, "सर्जरी के लिए आगे बढ़ना है या नहीं, इस बारे में निर्णय चुनौतीपूर्ण है, और यह प्रवृत्ति आक्रामक रूप से इन घावों का इलाज करती है और उन्हें हटा देती है]।

मैसाचुसेट्स जनरल हॉस्पिटल में ब्रेस्ट इमेजिंग फेलोशिप प्रोग्राम के निदेशक बहल ने कहा, "हमें ऐसा लगा कि इन घावों को ख़त्म करने का एक बेहतर तरीका होना चाहिए।"

मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में कंप्यूटर वैज्ञानिकों के साथ मिलकर काम करते हुए, शोधकर्ताओं ने उच्च जोखिम वाले घावों को अलग करने के लिए एक "मशीन-लर्निंग" मॉडल विकसित किया, जिसे शल्यचिकित्सा से हटाने की आवश्यकता होती है जो कि समय के साथ देखे जा सकते हैं।


मशीन लर्निंग एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता है। कंप्यूटर मॉडल स्वचालित रूप से सीखता है और पिछले अनुभवों के आधार पर सुधार करता है, शोधकर्ताओं ने समझाया।

शोधकर्ताओं ने मशीन को स्थापित जोखिम कारकों के बारे में बहुत सारी जानकारी दी, जैसे कि घाव का प्रकार और रोगी की आयु। शोधकर्ताओं ने इसे बायोप्सी रिपोर्ट से वास्तविक पाठ भी खिलाया। कुल मिलाकर, मॉडल में 20,000 डेटा तत्व शामिल थे, शोधकर्ताओं ने कहा।

मशीन-लर्निंग मॉडल के परीक्षण में 1,000 से अधिक महिलाओं की जानकारी शामिल थी जिनके पास उच्च जोखिम वाला घाव था। इनमें से लगभग 96 प्रतिशत महिलाओं ने अपने घाव को शल्य चिकित्सा से हटा दिया था। लगभग 4 प्रतिशत महिलाओं ने अपने घावों को नहीं हटाया, लेकिन इसके बजाय दो साल तक अनुवर्ती इमेजिंग परीक्षण किए।


मॉडल को दो तिहाई मामलों के साथ प्रशिक्षित किया गया था, और शेष तीसरे पर परीक्षण किया गया था।

परीक्षण में 335 घाव शामिल थे। अध्ययन में कहा गया है कि मशीन ने 38 घावों (97 प्रतिशत) में से 37 की सही पहचान की है। मॉडल ने महिलाओं को घावों पर एक-तिहाई सर्जरी से बचने में मदद की होगी जो अनुवर्ती अवधि के दौरान सौम्य रहे होंगे।

इसके अलावा, बहल ने कहा, "मॉडल ने बायोप्सी रिपोर्ट में पाठ पर उठाया- गंभीर और गंभीर रूप से एटिपिकल शब्दों ने कैंसर के उन्नयन का एक उच्च जोखिम प्रदान किया।"

बहल ने कहा कि शोधकर्ता मशीन लर्निंग मॉडल में मैमोग्राफी छवियों और पैथोलॉजी स्लाइड को शामिल करने की उम्मीद कर रहे हैं, अंततः नैदानिक ​​अभ्यास में इसे शामिल करने के लक्ष्य के साथ।

"मशीन लर्निंग एक उपकरण है जिसे हम रोगी की देखभाल में सुधार के लिए उपयोग कर सकते हैं - चाहे इसका मतलब है कि अनावश्यक सर्जरी को कम करना या रोगियों को अधिक जानकारी प्रदान करने में सक्षम होना चाहिए ताकि वे अधिक सूचित निर्णय ले सकें," बहल ने कहा।

डॉ। बोनी लिटवैक माउंट में उत्तरी वेस्टचेस्टर अस्पताल में महिला इमेजिंग सेंटर के चिकित्सा निदेशक हैं। किस्को, एन.वाई।

"महिलाओं को पता होना चाहिए कि एक नए प्रकार की मशीन लर्निंग है जिससे हमें कैंसर के कम जोखिम में उच्च जोखिम वाले घावों की पहचान करने में मदद मिली है। और, जब वे सर्जरी करवाना चाहते हैं, तो हमें जल्द ही उनके बारे में अधिक जानकारी हो सकती है। इन उच्च जोखिम वाले घावों को बाहर करने के लिए या नहीं, "लिटवाक ने कहा, जो अध्ययन में शामिल नहीं थे।

"आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक रोमांचक क्षेत्र है जो हमें महिलाओं को अधिक डेटा देने और साझा निर्णय लेने में मदद करने में मदद करेगा," लिटावैक ने कहा।

अध्ययन 17 अक्टूबर को प्रकाशित हुआ था रेडियोलोजी.


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