আপনি কি জানতে চান কিভাবে AI ছবির মাধ্যমে ক্যান্সার প্রাথমিক পর্যায়ে সনাক্ত করে? চলুন এই নিবন্ধে INVIAI এর সঙ্গে বিস্তারিত জানি!
ক্যান্সার প্রাথমিক পর্যায়ে সনাক্তকরণ জীবন রক্ষায় ব্যাপক সহায়ক। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এখন ডাক্তারদের চিকিৎসা ছবিতে টিউমার দ্রুত এবং আরও সঠিকভাবে চিহ্নিত করতে সাহায্য করছে।
হাজার হাজার ট্যাগ করা স্ক্যান এবং স্লাইডে ডিপ লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণ দিয়ে, AI এমন প্যাটার্ন শিখতে পারে যা অভিজ্ঞ চিকিৎসকরাও মিস করতে পারেন।
প্রয়োগে, AI টুলগুলো ম্যামোগ্রাম, চেস্ট সিটি, এক্স-রে, এমআরআই, আল্ট্রাসাউন্ড এবং প্যাথলজি স্লাইডের মতো ছবিগুলো বিশ্লেষণ করে সন্দেহজনক অংশ চিহ্নিত করে এবং ঝুঁকি পরিমাপ করে।
উদাহরণস্বরূপ, AI-সক্ষম আল্ট্রাসাউন্ড এক রোগীকে অপ্রয়োজনীয় থাইরয়েড বায়োপসি থেকে রক্ষা করেছে, কারণ এটি দেখিয়েছে তার গাঁটটি স্নায়বিক।
বিশেষজ্ঞরা বলছেন, ক্যান্সার চিকিৎসায় AI “এক অভূতপূর্ব সুযোগ” যা নির্ণয় ও চিকিৎসা উন্নত করতে পারে।
- 1. কিভাবে AI চিকিৎসা ছবি বিশ্লেষণ করে
- 2. স্তন ক্যান্সার স্ক্রিনিং
- 3. ফুসফুস ক্যান্সার স্ক্রিনিং
- 4. ত্বকের ক্যান্সার (মেলানোমা)
- 5. গর্ভাশয়ের ক্যান্সার স্ক্রিনিং
- 6. কলন ও রেকটাল ক্যান্সার স্ক্রিনিং
- 7. প্যাথলজি ও অন্যান্য ইমেজিংয়ে AI
- 8. প্রাথমিক সনাক্তকরণে AI এর সুবিধা
- 9. চ্যালেঞ্জ ও বিবেচ্য বিষয়
- 10. ভবিষ্যৎ দিকনির্দেশনা
কিভাবে AI চিকিৎসা ছবি বিশ্লেষণ করে
ইমেজিংয়ের জন্য AI সিস্টেম সাধারণত ডিপ লার্নিং (বিশেষ করে কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক) ব্যবহার করে, যা বিশাল ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত। প্রশিক্ষণের সময়, অ্যালগরিদম ক্যান্সারযুক্ত ও সুস্থ টিস্যুর মধ্যে পার্থক্য নির্ণয়ের জন্য আকৃতি, টেক্সচার, রঙের মতো বৈশিষ্ট্য শিখে।
প্রশিক্ষণ শেষে, AI মডেল নতুন ছবি স্ক্যান করে শিখিত ক্যান্সার বৈশিষ্ট্যের সঙ্গে মিল পাওয়া প্যাটার্নগুলো হাইলাইট করে।
প্রকৃতপক্ষে, AI একটি অতিসংবেদনশীল “দ্বিতীয় পাঠক” হিসেবে কাজ করে, এমন সূক্ষ্ম ক্ষতগুলো নির্দেশ করে যা মানুষ মিস করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, AI যখন ম্যামোগ্রাম বা সিটি স্লাইস পর্যালোচনা করে, তখন এটি ক্ষুদ্র ক্যালসিফিকেশন বা নোডিউলগুলোকে রঙিন বাক্স ও সতর্কবার্তার মাধ্যমে রেডিওলজিস্টের নজরে আনে।
AI বিশ্লেষণ ঝুঁকিও অনুমান করতে পারে: কিছু অ্যালগরিদম একক ছবির মাধ্যমে রোগীর ভবিষ্যৎ ক্যান্সার ঝুঁকি পূর্বাভাস দেয়, যা ডাক্তারদের ব্যক্তিগত স্ক্রিনিং সময় নির্ধারণে সহায়তা করে।
একটি ক্ষেত্রে, রোগীর AI বিশ্লেষিত থাইরয়েড আল্ট্রাসাউন্ড নিশ্চিতভাবে স্নায়বিক টিস্যু চিহ্নিত করেছিল, যা পরবর্তী বায়োপসি ফলাফলের সঙ্গে মিলে যায় এবং তার অতিরিক্ত উদ্বেগ কমায়।
স্তন ক্যান্সার স্ক্রিনিং
ম্যামোগ্রাফি এমন একটি ক্ষেত্রে যেখানে AI উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলছে। গবেষণায় দেখা গেছে, AI সহায়তায় স্তন ক্যান্সার সনাক্তকরণ অনেক উন্নত হয়।
একটি বৃহৎ জার্মান ট্রায়ালে, AI টুল দ্বারা সহায়তা পাওয়া রেডিওলজিস্টরা AI ছাড়া গ্রুপের তুলনায় ১৭.৬% বেশি ক্যান্সার সনাক্ত করেছেন।
বিশেষ করে, AI-সহায়তাপ্রাপ্ত গ্রুপ প্রতি ১,০০০ নারীর মধ্যে ৬.৭টি ক্যান্সার সনাক্ত করেছিল, যেখানে স্ট্যান্ডার্ড গ্রুপে ছিল ৫.৭টি, এবং রিকল রেট (ভুল সতর্কতা) সামান্য কমিয়েছিল।
সাধারণভাবে, ম্যামোগ্রাফিতে AI করতে পারে:
- সংবেদনশীলতা ও নির্দিষ্টতা উন্নত করা। NCI-অনুদানপ্রাপ্ত গবেষণায় দেখা গেছে AI ইমেজ অ্যালগরিদম “ম্যামোগ্রাফিতে স্তন ক্যান্সার সনাক্তকরণ উন্নত করে” এবং ভবিষ্যতে কোন ক্ষতগুলি আক্রমণাত্মক হবে তা পূর্বাভাস দিতে পারে।
- সূক্ষ্ম তথ্য চিহ্নিত করা। AI ছোট ছোট মাইক্রোক্যালসিফিকেশন বা অসমমিতি চিহ্নিত করতে পারে যা রুটিন স্ক্রিনিংয়ে সহজে মিস হয়, অতিরিক্ত বিশেষজ্ঞ পাঠকের মতো কাজ করে।
- কাজের চাপ ও পরিবর্তনশীলতা কমানো। ছবি প্রি-স্ক্রিনিং করে AI সন্দেহজনক কেসগুলো রেডিওলজিস্টদের জন্য অগ্রাধিকার দেয়, যা বাড়তে থাকা ম্যামোগ্রাম পরিমাণ সামলাতে সাহায্য করে।
উল্লেখযোগ্যভাবে, FDA বেশ কয়েকটি AI-সহায়তাপ্রাপ্ত ম্যামোগ্রাফি টুল (যেমন iCAD, DeepHealth-এর SmartMammo) ক্লিনিক্যাল ব্যবহারের জন্য অনুমোদন দিয়েছে, যা বাস্তব জীবনে ক্যান্সার প্রাথমিক পর্যায়ে সনাক্ত করতে সক্ষম।
ফুসফুস ক্যান্সার স্ক্রিনিং
AI ফুসফুস ক্যান্সার সনাক্তকরণেও প্রয়োগ হচ্ছে। উচ্চ ঝুঁকিপূর্ণ ধূমপায়ীদের স্ক্রিনিংয়ে লো-ডোজ সিটি (LDCT) স্ক্যান ব্যবহৃত হয়; AI এর মাধ্যমে ছবির গুণগত মান ও ক্ষত সনাক্তকরণ উন্নত করা যায়।
একটি সুবিধা হলো ডোজ কমানো: AI-ভিত্তিক ইমেজ রিকনস্ট্রাকশন অ্যালগরিদম কম বিকিরণ ব্যবহার করেও স্পষ্ট CT ছবি তৈরি করতে পারে, যা বর্তমান LDCT স্ক্যানের চেয়ে কম।
অতিরিক্তভাবে, AI-ভিত্তিক কম্পিউটার-সহায়তাপ্রাপ্ত সনাক্তকরণ (CAD) সিস্টেম স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রতিটি CT স্লাইস স্ক্যান করে নোডিউল খুঁজে বের করে। সম্ভাব্য নোডিউল পাওয়া গেলে, AI ছবিতে তা চিহ্নিত করে ডাক্তারকে দেখার জন্য।
সংক্ষেপে, AI ফুসফুসের ছবিতে সংবেদনশীল দ্বিতীয় পাঠকের মতো কাজ করে।
উদাহরণস্বরূপ, সাম্প্রতিক মডেলগুলো স্নায়বিক ও ম্যালিগন্যান্ট ফুসফুস নোডিউলের জন্য উচ্চ সংবেদনশীলতা দেখিয়েছে (গবেষণায় ৯০% এর বেশি নোডিউল সনাক্তকরণ)। মার্কিন FDA ফুসফুস ক্যান্সার স্ক্রিনিংয়ে AI টুল অনুমোদন দিয়েছে, যা প্রাথমিক নির্ণয়ে সহায়ক।
AI স্ক্রিনিং ব্যক্তিগতকরণেও সাহায্য করতে পারে: ইমেজিং ও রোগীর তথ্য মিলিয়ে অ্যালগরিদম নির্ধারণ করে কার বেশি ঘন ঘন স্ক্যান প্রয়োজন।
(তবে, বর্তমান CAD গবেষণায় দেখা গেছে AI মোট নোডিউল বেশি খুঁজে পেলেও বেশিরভাগই ছোট, কম ঝুঁকিপূর্ণ, এবং উন্নত ক্ষতের সনাক্তকরণ উল্লেখযোগ্যভাবে বাড়ায়নি।)
ত্বকের ক্যান্সার (মেলানোমা)
ডার্মোস্কোপিক ইমেজিং (বড় করা ত্বকের ছবি) আরেকটি ক্ষেত্র যেখানে AI চমৎকার কাজ করছে। দশ হাজারের বেশি ত্বকের ক্ষতির ছবি দিয়ে প্রশিক্ষিত উন্নত ডিপ লার্নিং মডেল মোলকে স্নায়বিক বা ম্যালিগন্যান্ট হিসেবে উচ্চ সঠিকতায় শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে।
এক সাম্প্রতিক গবেষণায়, উন্নত নিউরাল নেটওয়ার্ক ৯৫–৯৬% সঠিকতায় প্রাথমিক মেলানোমা শনাক্ত করেছে ডার্মোস্কোপি ছবির মাধ্যমে।
এটি গুরুত্বপূর্ণ: প্রাথমিক মেলানোমার পূর্বাভাস খুব ভালো (প্রায় ৯৮% ৫ বছরের বেঁচে থাকার হার), যেখানে দেরিতে ধরা পড়লে বেঁচে থাকার হার অনেক কম।
সন্দেহজনক মোল বায়োপসির জন্য চিহ্নিত করে AI ডার্মাটোলজিস্টদের দ্রুত মেলানোমা নির্ণয়ে সাহায্য করতে পারে।
AI টুলগুলো এমনকি ফোন অ্যাপ বা ডিভাইসে প্যাকেজ করা হচ্ছে, যা ছবি তোলা মোলের ঝুঁকি মূল্যায়ন করে, প্রাথমিক স্বাস্থ্যসেবায় প্রাথমিক সনাক্তকরণ বাড়াতে পারে।
গর্ভাশয়ের ক্যান্সার স্ক্রিনিং
AI গর্ভাশয়ের ক্যান্সার স্ক্রিনিং উন্নত করছে গর্ভাশয়ের ডিজিটাল ছবির বিশ্লেষণের মাধ্যমে। উদাহরণস্বরূপ, CerviCARE সিস্টেম “সার্ভিকোগ্রাফি” (কলপোস্কোপির মতো ছবি) তে ডিপ লার্নিং ব্যবহার করে প্রিক্যান্সারাস ক্ষত আলাদা করতে পারে।
একাধিক কেন্দ্রের ট্রায়ালে, CerviCARE AI উচ্চ-গ্রেড গর্ভাশয় ক্ষতের জন্য ৯৮% সংবেদনশীলতা এবং ৯৫.৫% নির্দিষ্টতা অর্জন করেছে।
প্রয়োগে, এমন AI বিশেষজ্ঞ কলপোস্কপিস্ট কম থাকা জায়গায় সহায়তা করতে পারে: অ্যালগরিদম স্বয়ংক্রিয়ভাবে উদ্বেগজনক অংশগুলো হাইলাইট করে, নিশ্চিত করে কোনো প্রিক্যান্সারাস টিস্যু মিস না হয়।
এই ধরনের AI ঐতিহ্যবাহী প্যাপ স্মিয়ার ও HPV পরীক্ষার সঙ্গে মিলিয়ে রোগ প্রাথমিক পর্যায়ে ধরতে সাহায্য করে।
NCI গর্ভাশয় স্ক্রিনিংয়ে প্রিক্যান্সার সনাক্তকরণের জন্য AI নিয়ে গবেষণাও উল্লেখ করেছে।
কলন ও রেকটাল ক্যান্সার স্ক্রিনিং
কলোনোস্কোপির সময় AI রিয়েল টাইমে সহায়তা করে। আধুনিক সিস্টেমগুলো কলোনোস্কোপ থেকে ভিডিও ফিড অবিরত বিশ্লেষণ করে। যখন ক্যামেরা কোনো পলিপ বা সন্দেহজনক টিস্যু দেখায়, AI স্ক্রিনে তা হাইলাইট করে (সাধারণত রঙিন বাক্স ও শব্দ সতর্কবার্তার মাধ্যমে) ডাক্তারকে সতর্ক করে।
AI-সহায়তাপ্রাপ্ত কলোনোস্কোপি: সিস্টেম একটি “ফ্ল্যাট” পলিপ (নীল রঙে হাইলাইট করা) চিহ্নিত করেছে যা ডাক্তার অপসারণ করতে পারেন।
গবেষণায় দেখা গেছে, কলোনোস্কোপিতে AI ব্যবহারে মোট পলিপ সনাক্তকরণ বৃদ্ধি পায়, বিশেষ করে ছোট অ্যাডেনোমাগুলো। এর মানে AI ডাক্তারদের আরও প্রাথমিক বৃদ্ধি সনাক্ত করতে সাহায্য করে যা অন্যথায় মিস হতে পারত।
একটি বড় ট্রায়ালে (CADILLAC স্টাডি) AI সহায়তায় অ্যাডেনোমা সনাক্তকরণ বেড়েছে। তবে বিশেষজ্ঞরা উল্লেখ করেছেন বেশিরভাগ বৃদ্ধি ছিল ছোট, কম ঝুঁকিপূর্ণ পলিপে, এবং বড়, উচ্চ ঝুঁকিপূর্ণ অ্যাডেনোমার সনাক্তকরণ উল্লেখযোগ্যভাবে বাড়েনি।
অর্থাৎ, AI অনেক ছোট ক্ষত চিহ্নিত করতে চমৎকার, কিন্তু সবচেয়ে বিপজ্জনক প্রিক্যান্সার খুঁজে পাওয়ার ক্ষেত্রে এর প্রভাব এখনও যাচাইাধীন।
তবুও, AI “দ্বিতীয় চোখ” ক্লান্তি-জনিত ভুল কমায় এবং ডাক্তারদের মধ্যে পরিবর্তনশীলতা হ্রাস করে। FDA AI সিস্টেম (CADe) ক্লিনিক্যাল কলোনোস্কোপিতে অনুমোদন দিয়েছে পলিপ সনাক্তকরণে সহায়তার জন্য।
প্যাথলজি ও অন্যান্য ইমেজিংয়ে AI
AI সরাসরি ইমেজিংয়ের বাইরে প্যাথলজি ও বিশেষায়িত স্ক্যানেও ব্যবহৃত হচ্ছে। ডিজিটাল প্যাথলজি স্লাইড (টিস্যু বায়োপসির উচ্চ-রেজোলিউশনের স্ক্যান) AI অ্যালগরিদম দ্বারা পড়া হচ্ছে।
উদাহরণস্বরূপ, নতুন AI CHIEF ১৯ ধরনের ক্যান্সারে ৬০,০০০+ স্লাইডে প্রশিক্ষিত।
এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্লাইডে ক্যান্সার কোষ সনাক্ত করে এবং ভিজ্যুয়াল বৈশিষ্ট্যের মাধ্যমে টিউমারের অণুপ্রোফাইলও পূর্বাভাস দেয়। পরীক্ষায় CHIEF অজানা স্লাইডে প্রায় ৯৪% সঠিকতা অর্জন করেছে।
এছাড়াও, FDA প্রোস্টেট বায়োপসি নমুনায় ক্যান্সার অঞ্চল হাইলাইট করার AI সফটওয়্যার অনুমোদন দিয়েছে, যা প্যাথলজিস্টদের গুরুত্বপূর্ণ অংশে মনোযোগ দিতে সাহায্য করে। AI টুল ব্রেন টিউমার MRI ব্যাখ্যা এবং থাইরয়েড নোডিউল আল্ট্রাসাউন্ডেও অনুমোদিত।
সংক্ষেপে, AI বহুমুখী সহকারী হিসেবে কাজ করছে: MRI/CT স্ক্যান থেকে এক্স-রে ও মাইক্রোস্কোপ স্লাইড পর্যন্ত, এটি এমন অস্বাভাবিকতা চিহ্নিত করে যা মনোযোগ দাবি করে।
প্রাথমিক সনাক্তকরণে AI এর সুবিধা
বিভিন্ন প্রয়োগে, ক্যান্সার প্রাথমিক পর্যায়ে ধরার জন্য AI বেশ কিছু মূল সুবিধা প্রদান করে:
- উচ্চতর সংবেদনশীলতা: AI খুব সূক্ষ্ম লক্ষণও ধরতে পারে। স্তন স্ক্রিনিংয়ে, AI প্রয়োগে পূর্ববর্তী ম্যামোগ্রামে ২০–৪০% ইন্টারভাল ক্যান্সার (প্রথমবারে মিস হওয়া টিউমার) সনাক্ত হয়েছে।
অর্থাৎ, AI মানুষের চেয়ে আগেই ক্যান্সার প্রকাশ করতে পারে। - সঠিকতা ও দক্ষতা: গবেষণায় দেখা গেছে AI-সহায়তাপ্রাপ্ত পাঠনে ভুল নেতিবাচক কমে এবং কখনও কখনও ভুল ইতিবাচকও কমে।
উদাহরণস্বরূপ, জার্মান ট্রায়ালে AI সহায়তায় ম্যামোগ্রাফিতে বায়োপসির পজিটিভ প্রেডিক্টিভ ভ্যালু বেড়েছে (অর্থাৎ প্রতি বায়োপসিতে ক্যান্সার সনাক্তকরণ)। - AI মানুষের চেয়ে দ্রুত ছবি প্রক্রিয়া করতে পারে, ফলে স্ক্রিনিং প্রোগ্রাম বাড়তে থাকা কাজের চাপ সামলাতে পারে মান বজায় রেখে।
- সতত মান: মানুষের মতো ক্লান্তি বা বিভ্রান্তিতে ভুল হয় না AI-র।
এটি সব কেসে সমান মানের বিশ্লেষণ দেয়, যা রেডিওলজিস্টদের মধ্যে পরিবর্তনশীলতা কমায়। - অপ্রয়োজনীয় পদ্ধতি প্রতিরোধ: স্নায়বিক ও ম্যালিগন্যান্ট ক্ষত আরও সঠিকভাবে আলাদা করে AI রোগীদের অপ্রয়োজনীয় পরীক্ষা থেকে রক্ষা করতে পারে।
থাইরয়েড উদাহরণে, AI নির্ভরতার সঙ্গে ক্যান্সার অস্বীকার করেছিল বায়োপসি ছাড়াই। - ডার্মাটোলজিতে, AI অ্যাপ রোগীদের স্নায়বিক মোল নিয়ে আশ্বস্ত করতে পারে।
সর্বোপরি, লক্ষ্য হলো নির্ভুল স্ক্রিনিং: যা সত্যিই চিকিৎসার প্রয়োজন তা খুঁজে বের করা এবং অতিরিক্ত চিকিৎসা এড়িয়ে চলা। - বিশ্বব্যাপী প্রবেশাধিকার: যেখানে বিশেষজ্ঞ কম, AI টুল দূরবর্তী ক্লিনিকে বিশেষজ্ঞ স্তরের স্ক্রিনিং পৌঁছে দিতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, AI-কোলপোস্কোপ কম সম্পদযুক্ত এলাকায় নার্সদের গর্ভাশয় ক্যান্সার স্ক্রিনিংয়ে সাহায্য করতে পারে।
“AI-চালিত পদ্ধতি ক্লিনিশিয়ানদের ক্যান্সার মূল্যায়ন দক্ষতা ও সঠিকতা বাড়াতে পারে।” অনেক ট্রায়ালে দেখা গেছে AI ও ডাক্তারদের অভিজ্ঞতা একসঙ্গে ব্যবহার করলে একক ব্যবহারের চেয়ে ভালো ফল পাওয়া যায়, যেমন একজন জ্ঞানী সহকর্মীর পরামর্শ নেওয়া।
চ্যালেঞ্জ ও বিবেচ্য বিষয়
AI-র কিছু চ্যালেঞ্জও রয়েছে। সীমিত বা বৈচিত্র্যহীন ডেটায় প্রশিক্ষিত মডেল সব রোগীর জন্য সমান কার্যকর নাও হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, AI ত্বকের ক্ষতি সনাক্তকরণে বিভিন্ন ত্বকের রঙের ছবি দিয়ে প্রশিক্ষণ প্রয়োজন যাতে পক্ষপাত এড়ানো যায়।
ডার্মোস্কোপিক AI টুলগুলো ছবিতে থাকা আর্টিফ্যাক্ট (যেমন চুল বা খারাপ আলো) এবং কম প্রতিনিধিত্ব পাওয়া ক্ষতির ধরনে পারফরম্যান্সে ফাঁক লক্ষ্য করেছে।
স্ক্রিনিংয়ে বেশি সনাক্তকরণ মানে বেশি ভুল সতর্কতাও হতে পারে: AI কলোনোস্কোপি অনেক ছোট পলিপ চিহ্নিত করেছে, যেগুলো হয়তো কখনো ক্যান্সারে পরিণত হবে না।
প্রতিটি ছোট ক্ষত অপসারণের ঝুঁকি রয়েছে (যেমন রক্তপাত বা পেরফোরেশন)। তাই ক্লিনিশিয়ানদের AI-র সংবেদনশীলতা ও নির্দিষ্টতার মধ্যে সঠিক ভারসাম্য রাখতে হয় অতিরিক্ত নির্ণয় এড়াতে।
AI ক্লিনিক্যাল ওয়ার্কফ্লোতে সংযুক্ত করা সহজ নয়। হাসপাতালগুলোকে বৈধ, FDA অনুমোদিত সফটওয়্যার ও কর্মীদের প্রশিক্ষণ প্রয়োজন। এছাড়াও, AI ক্যান্সার মিস করলে দায় কার, তা নিয়েও বিধিমালা ও দায়বদ্ধতার প্রশ্ন রয়েছে।
অনেক গবেষক জোর দিয়ে বলেন AI একটি সরঞ্জাম, বিকল্প নয়; যেমন একজন রেডিওলজিস্ট বলেছেন, AI ব্যবহার করা মানে “একজন মেধাবী সহকর্মীর পরামর্শ নেওয়ার মতো”। চলমান ট্রায়াল ও বাজারোত্তর গবেষণা নিশ্চিত করবে এই টুলগুলো সত্যিই ফলাফল উন্নত করছে।
ভবিষ্যৎ দিকনির্দেশনা
ক্যান্সার সনাক্তকরণে AI-র ভবিষ্যৎ উজ্জ্বল। গবেষকরা “ফাউন্ডেশন মডেল” (বৃহৎ ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত বড় AI) তৈরি করছেন যা একসঙ্গে অনেক কাজ করতে পারে। হার্ভার্ডের CHIEF এর মতো উদাহরণ রয়েছে: এটি “প্যাথলজির জন্য ChatGPT” হিসেবে প্রশিক্ষিত, কোটি কোটি ইমেজ প্যাচে, এবং অনেক ক্যান্সার ধরনে কাজ করে।
সদৃশ পদ্ধতি শীঘ্রই ইমেজিং, জেনেটিক ও ক্লিনিক্যাল ডেটা মিলিয়ে অতিরিক্ত ব্যক্তিগতকৃত স্ক্রিনিং করতে পারে। মাল্টি-মোডাল AI শুধু ক্যান্সার আছে কিনা নয়, কতটা আগ্রাসী হবে তা পূর্বাভাস দিতে পারে, যা ফলো-আপের তীব্রতা নির্ধারণে সহায়ক।
AI পারফরম্যান্স দ্রুত উন্নত হচ্ছে নতুন প্রযুক্তির মাধ্যমে। পরবর্তী প্রজন্মের CAD সিস্টেম উন্নত নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার ও বড় ভাষা মডেল ব্যবহার করে ছবি ব্যাখ্যা করে। ফুসফুস ক্যান্সারের ক্ষেত্রে, বিশেষজ্ঞরা বলেন পুরনো AI সিস্টেমগুলো আজকের মডেলের তুলনায় “প্রাথমিক” ছিল, এবং নতুন সংস্করণ অনেক উন্নত হবে।
আন্তর্জাতিক গবেষণা (যেমন ইউরোপ ও মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের বহু-কেন্দ্র ট্রায়াল) AI টুল বড় পরিসরে যাচাই করছে। ডেটা জমা হলে AI বাস্তব ফলাফল থেকে শিখে ধারাবাহিকভাবে সঠিকতা উন্নত করবে।
সংক্ষেপে, AI ইতোমধ্যে চিকিৎসা ছবির মাধ্যমে ডাক্তারদের ক্যান্সার প্রাথমিক পর্যায়ে সনাক্ত করতে সাহায্য করছে – ম্যামোগ্রাম ও সিটি স্ক্যান থেকে শুরু করে ত্বকের ছবি ও বায়োপসি স্লাইড পর্যন্ত। যদিও কিছু চ্যালেঞ্জ রয়ে গেছে, আধুনিক গবেষণা ও বিধিমালা অনুমোদন ভবিষ্যতে AI-কে ক্যান্সার স্ক্রিনিংয়ের একটি মানসম্পন্ন সহযোগী হিসেবে প্রতিষ্ঠিত করবে।
যখন টিউমার সবচেয়ে প্রাথমিক পর্যায়ে ধরা পড়ে এবং চিকিৎসা সবচেয়ে কার্যকর হয়, তখন এই প্রযুক্তিগুলো বিশ্বব্যাপী অনেক রোগীর ফলাফল উন্নত করতে পারে।
