एआई छवियों से प्रारंभिक कैंसर का पता लगाता है

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कैंसर का प्रारंभिक पता लगाना जीवन रक्षा में अत्यंत सहायक होता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अब डॉक्टरों को मेडिकल इमेज पर ट्यूमर को जल्दी और अधिक सटीकता से पहचानने में मदद कर रही है।

हजारों एनोटेटेड स्कैन और स्लाइड्स पर गहरे शिक्षण मॉडल को प्रशिक्षित करके, एआई उन पैटर्न को सीख सकता है जिन्हें विशेषज्ञ चिकित्सक भी देख नहीं पाते।

व्यवहार में, एआई उपकरण मैमोग्राम, छाती के सीटी, एक्स-रे, एमआरआई, अल्ट्रासाउंड और पैथोलॉजी स्लाइड्स जैसी छवियों का विश्लेषण करते हैं, संदिग्ध क्षेत्रों को चिन्हित करते हैं और जोखिम का आंकलन करते हैं।

उदाहरण के लिए, एक एआई-संवर्धित अल्ट्रासाउंड ने एक मरीज को अनावश्यक थायरॉयड बायोप्सी से बचाया क्योंकि उसने दिखाया कि उसका गांठ सौम्य है।

विशेषज्ञ कहते हैं कि कैंसर देखभाल में एआई "एक अभूतपूर्व अवसर" है निदान और उपचार में सुधार के लिए।

एआई कैसे मेडिकल इमेज का विश्लेषण करता है

इमेजिंग के लिए एआई सिस्टम आमतौर पर डीप लर्निंग (विशेष रूप से कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क) का उपयोग करते हैं, जिन्हें विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है। प्रशिक्षण के दौरान, एल्गोरिदम उन विशेषताओं (जैसे आकार, बनावट, रंग) को निकालना सीखता है जो कैंसरयुक्त और स्वस्थ ऊतक को अलग करती हैं।

प्रशिक्षित होने के बाद, एआई मॉडल नई छवियों को स्कैन करता है और उन पैटर्न को हाइलाइट करता है जो सीखे गए कैंसर लक्षणों से मेल खाते हैं।

वास्तव में, एआई एक अत्यंत संवेदनशील "दूसरे पाठक" के रूप में काम करता है, जो सूक्ष्म घावों को इंगित करता है जिन्हें मानव नजरअंदाज कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक एआई जो मैमोग्राम या सीटी स्लाइस की समीक्षा करता है, वह रेडियोलॉजिस्ट के निरीक्षण के लिए छोटे कैल्सीफिकेशन या नोड्यूल्स को रंगीन बॉक्स और अलर्ट के साथ चिह्नित कर सकता है।

एआई विश्लेषण जोखिम का भी अनुमान लगा सकता है: कुछ एल्गोरिदम एक छवि से मरीज के भविष्य के कैंसर जोखिम की भविष्यवाणी करते हैं (सीखे गए सहसंबंधों का उपयोग करके), जिससे डॉक्टर स्क्रीनिंग अंतराल को व्यक्तिगत बना सकते हैं।

एक मामले में, एक मरीज के एआई-विश्लेषित थायरॉयड अल्ट्रासाउंड ने सौम्य ऊतक की पुष्टि की, जो बाद की बायोप्सी के परिणामों से मेल खाती थी और उसे अतिरिक्त चिंता से बचाया।

स्तन कैंसर स्क्रीनिंग

मैमोग्राफी एक प्रमुख उदाहरण है जहाँ एआई प्रभाव डाल रहा है। अध्ययनों से पता चलता है कि एआई समर्थन से स्क्रीनिंग में स्तन कैंसर की पहचान में काफी सुधार होता है।

एक बड़े जर्मन परीक्षण में, एआई उपकरण की सहायता से रेडियोलॉजिस्टों ने बिना एआई के मुकाबले 17.6% अधिक कैंसर पाए।

विशेष रूप से, एआई-सहायता प्राप्त समूह ने 1,000 महिलाओं में 6.7 कैंसर पाए, जबकि मानक समूह में यह संख्या 5.7 थी, साथ ही रिकॉल दर (गलत अलार्म) में भी थोड़ी कमी आई।

सामान्य रूप से, मैमोग्राफी में एआई निम्नलिखित कर सकता है:

• संवेदनशीलता और विशिष्टता में सुधार। NCI-प्रायोजित शोध रिपोर्ट करता है कि एआई इमेज एल्गोरिदम "मैमोग्राफी पर स्तन कैंसर की पहचान में सुधार करता है" और यह भविष्यवाणी करने में भी मदद कर सकता है कि कौन से घाव बाद में आक्रामक होंगे।
• सूक्ष्म निष्कर्षों की पहचान। एआई माइक्रोकैल्सीफिकेशन या असममितियों के छोटे समूहों को चिन्हित कर सकता है, जिन्हें सामान्य स्क्रीनिंग के दौरान आसानी से मिस किया जा सकता है, जो एक अतिरिक्त विशेषज्ञ पाठक के रूप में कार्य करता है।
• कार्यभार और भिन्नता को कम करना। छवियों को पूर्व-स्क्रीनिंग करके, एआई संदिग्ध मामलों को रेडियोलॉजिस्ट के लिए प्राथमिकता दे सकता है, जिससे बढ़ती मैमोग्राम मात्रा को संभालना आसान होता है।

ध्यान देने योग्य बात यह है कि FDA ने कई एआई-सहायता प्राप्त मैमोग्राफी उपकरणों (जैसे iCAD, DeepHealth का SmartMammo) को नैदानिक उपयोग के लिए मंजूरी दी है, जो वास्तविक दुनिया की सेटिंग्स में कैंसर को जल्दी पहचानने की उनकी क्षमता को मान्यता देता है।

फेफड़े के कैंसर की स्क्रीनिंग

एआई का उपयोग फेफड़े के कैंसर की पहचान के लिए भी किया जा रहा है। उच्च जोखिम वाले धूम्रपान करने वालों की स्क्रीनिंग के लिए लो-डोज़ सीटी (LDCT) स्कैन का उपयोग किया जाता है; एआई इसे बेहतर छवि गुणवत्ता और घाव की पहचान के द्वारा बढ़ा सकता है।

एक लाभ डोज़ में कमी है: एआई-आधारित इमेज पुनर्निर्माण एल्गोरिदम वर्तमान LDCT स्कैन की तुलना में कम विकिरण के साथ स्पष्ट सीटी छवियां उत्पन्न कर सकते हैं।

इसके अलावा, एआई-आधारित कंप्यूटर-सहायता प्राप्त पहचान (CAD) सिस्टम प्रत्येक सीटी स्लाइस को नोड्यूल्स के लिए स्वचालित रूप से स्कैन करते हैं। जब संभावित नोड्यूल मिलता है, तो एआई इसे डॉक्टर के निरीक्षण के लिए छवि पर चिह्नित करता है।

संक्षेप में, एआई फेफड़ों की छवियों पर एक संवेदनशील दूसरे पाठक के रूप में काम कर सकता है।

उदाहरण के लिए, हाल के मॉडल सौम्य और घातक फेफड़े के नोड्यूल्स दोनों के लिए उच्च संवेदनशीलता दिखाते हैं (अनुसंधान प्रणालियाँ परीक्षण स्कैन पर 90% से अधिक नोड्यूल्स का पता लगाती हैं)। अमेरिकी FDA ने फेफड़े के कैंसर स्क्रीनिंग में सहायता के लिए एआई उपकरणों को मंजूरी दी है, जो उनके प्रारंभिक निदान में योगदान को मान्यता देता है।

एआई स्क्रीनिंग को व्यक्तिगत बनाने में भी मदद कर सकता है: इमेजिंग को मरीज के डेटा के साथ मिलाकर, एल्गोरिदम यह निर्धारित कर सकते हैं कि किसे अधिक बार स्कैन की आवश्यकता है।

(हालांकि, वर्तमान CAD अध्ययन दिखाते हैं कि जबकि एआई कुल नोड्यूल्स अधिक पाता है, अधिकांश वृद्धि छोटे, कम जोखिम वाले नोड्यूल्स में होती है, और इसने अभी तक उन्नत घावों की पहचान में उल्लेखनीय वृद्धि नहीं की है।)

त्वचा का कैंसर (मेलानोमा)

डर्मोस्कोपिक इमेजिंग (बढ़ाई गई त्वचा की तस्वीरें) एक और क्षेत्र है जहाँ एआई चमकता है। अत्याधुनिक डीप लर्निंग मॉडल जो दसियों हजार त्वचा घावों की छवियों पर प्रशिक्षित हैं, मोल्स को सौम्य या घातक के रूप में उच्च सटीकता से वर्गीकृत कर सकते हैं।

एक हालिया अध्ययन में, एक उन्नत न्यूरल नेटवर्क ने डर्मोस्कोपी छवियों से प्रारंभिक चरण के मेलानोमा की पहचान में 95–96% सटीकता हासिल की।

यह महत्वपूर्ण है: प्रारंभिक चरण के मेलानोमा का पूर्वानुमान उत्कृष्ट होता है (लगभग 98% 5-वर्ष जीवित रहने की दर), जबकि देर से चरण के मेलानोमा में जीवित रहने की दर काफी कम होती है।

संदिग्ध मोल्स को बायोप्सी के लिए हाइलाइट करके, एआई त्वचा रोग विशेषज्ञों को मेलानोमा जल्दी निदान करने में मदद कर सकता है।

एआई उपकरणों को फोन ऐप्स या उपकरणों में भी पैक किया जा रहा है जो एक फोटो खींचे गए मोल का मूल्यांकन करते हैं और उसके जोखिम का अनुमान लगाते हैं, जिससे प्रारंभिक पहचान प्राथमिक देखभाल सेटिंग्स तक विस्तारित हो सकती है।

गर्भाशय ग्रीवा कैंसर स्क्रीनिंग

एआई गर्भाशय ग्रीवा कैंसर स्क्रीनिंग में सुधार कर रहा है, गर्भाशय ग्रीवा की डिजिटल छवियों का विश्लेषण करके। उदाहरण के लिए, CerviCARE सिस्टम "सर्विकोोग्राफी" तस्वीरों (कोलपोस्कोपी जैसी छवियां) पर गहरे शिक्षण का उपयोग करता है ताकि पूर्व-कैंसर घावों को पहचाना जा सके।

एक बहु-केंद्र परीक्षण में, CerviCARE एआई ने उच्च-ग्रेड गर्भाशय ग्रीवा घावों (CIN2+) के लिए 98% संवेदनशीलता और 95.5% विशिष्टता प्राप्त की।

व्यवहार में, ऐसी एआई उन जगहों पर मदद कर सकती है जहाँ विशेषज्ञ कोलपोस्कोपिस्ट कम हैं: एल्गोरिदम स्वचालित रूप से चिंता के क्षेत्रों को हाइलाइट करता है, जिससे कोई पूर्व-कैंसर ऊतक छूट न जाए।

यह प्रकार की एआई पारंपरिक पैप स्मीयर और HPV परीक्षण के साथ मिलकर बीमारी को जल्दी पकड़ने में मदद करती है।

NCI भी गर्भाशय ग्रीवा स्क्रीनिंग में पूर्व-कैंसर पहचान के लिए एआई पर शोध का उल्लेख करता है।

कोलन और रेक्टल कैंसर स्क्रीनिंग

कोलोनोस्कोपी के दौरान, एआई वास्तविक समय में सहायता करता है। आधुनिक सिस्टम कोलोनोस्कोप से वीडियो फीड का लगातार विश्लेषण करते हैं। जब कैमरा किसी पॉलीप या संदिग्ध ऊतक की छवि दिखाता है, तो एआई इसे स्क्रीन पर हाइलाइट करता है (अक्सर रंगीन बॉक्स और श्रव्य अलर्ट के साथ) ताकि डॉक्टर का ध्यान आकर्षित हो सके।

एआई-सहायता प्राप्त कोलोनोस्कोपी: सिस्टम ने एक "फ्लैट" पॉलीप (नीले रंग में हाइलाइट किया गया) की पहचान की है जिसे डॉक्टर हटा सकते हैं।

अध्ययन दिखाते हैं कि कोलोनोस्कोपी में एआई के उपयोग से कुल पॉलीप की संख्या बढ़ जाती है, खासकर छोटे एडेनोमा। इसका मतलब है कि एआई डॉक्टरों को अधिक प्रारंभिक वृद्धि पकड़ने में मदद कर सकता है जिन्हें अन्यथा नजरअंदाज किया जा सकता था।

एक बड़े परीक्षण (CADILLAC अध्ययन) में, एआई सहायता से कुल एडेनोमा की पहचान बढ़ी। हालांकि, विशेषज्ञ यह भी बताते हैं कि अधिकांश वृद्धि छोटे, कम जोखिम वाले पॉलीप्स में थी, और उस अध्ययन में बड़े, उच्च जोखिम वाले एडेनोमा की पहचान में एआई ने महत्वपूर्ण वृद्धि नहीं की।

दूसरे शब्दों में, एआई कई छोटे घावों को इंगित करने में उत्कृष्ट है, लेकिन क्या यह सबसे खतरनाक पूर्व-कैंसर की पहचान में सुधार करता है, यह अभी समीक्षा के अधीन है।

फिर भी, एक एआई "दूसरी आंख" थकान से होने वाली चूक को कम कर सकती है और डॉक्टरों के बीच भिन्नता को घटा सकती है। FDA ने नैदानिक कोलोनोस्कोपी में पॉलीप पहचान में एंडोस्कोपिस्ट की सहायता के लिए एआई सिस्टम (CADe) को मंजूरी दी है।

पैथोलॉजी और अन्य इमेजिंग में एआई

एआई की पहुंच लाइव इमेजिंग से आगे पैथोलॉजी और विशेष स्कैन तक जाती है। डिजिटल पैथोलॉजी स्लाइड्स (ऊतक बायोप्सी के उच्च-रिज़ॉल्यूशन स्कैन) को एआई एल्गोरिदम द्वारा पढ़ा जा रहा है।

उदाहरण के लिए, एक नया एआई जिसे CHIEF कहा जाता है, 19 कैंसर प्रकारों में 60,000+ पूरे स्लाइड छवियों पर प्रशिक्षित किया गया था।

यह स्वचालित रूप से स्लाइड में कैंसर कोशिकाओं का पता लगाता है और दृश्य विशेषताओं से ट्यूमर की आणविक प्रोफ़ाइल की भी भविष्यवाणी करता है। परीक्षणों में, CHIEF ने कई अंगों में अनदेखी स्लाइड्स पर कैंसर की पहचान में लगभग 94% सटीकता हासिल की।

इसी तरह, FDA ने प्रोस्टेट बायोप्सी नमूनों में कैंसर क्षेत्रों को हाइलाइट करने वाले एआई सॉफ़्टवेयर को मंजूरी दी है, जो पैथोलॉजिस्ट को महत्वपूर्ण क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करता है। एआई उपकरण मस्तिष्क ट्यूमर एमआरआई व्याख्या और थायरॉयड नोड्यूल अल्ट्रासाउंड के लिए भी अनुमोदित हैं।

संक्षेप में, एआई एक बहुमुखी सहायक बन रहा है: एमआरआई/सीटी स्कैन से लेकर एक्स-रे और माइक्रोस्कोप स्लाइड्स तक, यह उन असामान्यताओं को चिन्हित करता है जिन्हें ध्यान देने की आवश्यकता होती है।

प्रारंभिक पहचान में एआई के लाभ

विभिन्न अनुप्रयोगों में, कैंसर को जल्दी पकड़ने के लिए एआई कई प्रमुख लाभ प्रदान करता है:

• अधिक संवेदनशीलता: एआई बहुत सूक्ष्म संकेतों का पता लगा सकता है। स्तन स्क्रीनिंग में, एआई ने पिछली मैमोग्राम पर पुनः लागू करने पर लगभग 20–40% अंतराल कैंसर (पहली पढ़ाई में छूटे हुए ट्यूमर) पकड़े।
  इसका मतलब है कि एआई मानव पाठकों की तुलना में कैंसर को पहले उजागर कर सकता है।
• सटीकता और दक्षता: अध्ययन दिखाते हैं कि एआई-सहायता प्राप्त पढ़ाई से गलत नकारात्मक कम होते हैं और कभी-कभी गलत सकारात्मक भी कम होते हैं।
  उदाहरण के लिए, जर्मन परीक्षण में एआई समर्थन के साथ मैमोग्राफी ने बायोप्सी की सकारात्मक भविष्यवाणी मूल्य (यानी प्रति बायोप्सी कैंसर) बढ़ाई।
• एआई मानव से तेज़ी से छवियों को संसाधित कर सकता है, जिससे स्क्रीनिंग कार्यक्रम बढ़ते कार्यभार को गुणवत्ता से समझौता किए बिना संभाल सकते हैं।
• संगत गुणवत्ता: मानवों के विपरीत, एआई थकता नहीं है या ध्यान भटकने के कारण चीजें नहीं छोड़ता।
  यह मामलों में एक समान स्तर का विश्लेषण प्रदान करता है, जिससे रेडियोलॉजिस्टों के बीच भिन्नता कम हो सकती है।
• अनावश्यक प्रक्रियाओं को रोकना: सौम्य और घातक घावों के बीच अधिक सटीक भेद करके, एआई मरीजों को अनावश्यक परीक्षणों से बचा सकता है।
  थायरॉयड उदाहरण में, एआई ने बायोप्सी के बिना कैंसर को निश्चित रूप से खारिज किया।
• डर्मेटोलॉजी में, एआई ऐप्स मरीजों को सौम्य मोल्स के बारे में आश्वस्त कर सकते हैं।
  कुल मिलाकर, लक्ष्य सटीक स्क्रीनिंग है: जो वास्तव में हस्तक्षेप की जरूरत है उसे ढूंढना और अत्यधिक उपचार से बचना।
• वैश्विक पहुंच: विशेषज्ञों की कमी वाले क्षेत्रों में, एआई उपकरण विशेषज्ञ स्तर की स्क्रीनिंग को दूरस्थ क्लीनिकों तक बढ़ा सकते हैं।
  उदाहरण के लिए, एक एआई-कोलपोस्कोप कम संसाधन वाले क्षेत्रों में नर्सों को गर्भाशय ग्रीवा कैंसर स्क्रीनिंग में मदद कर सकता है।

“एआई-संचालित दृष्टिकोण चिकित्सकों की कैंसरों का कुशल और सटीक मूल्यांकन करने की क्षमता को बढ़ा सकते हैं।” कई परीक्षणों में, एआई और डॉक्टरों की विशेषज्ञता का संयोजन अकेले किसी भी एक से बेहतर प्रदर्शन करता है, ठीक वैसे ही जैसे किसी जानकार सहकर्मी से सलाह लेना।

चुनौतियाँ और विचार

एआई के साथ चुनौतियाँ भी आती हैं। सीमित या विविधता रहित डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल सभी मरीजों के लिए समान रूप से प्रभावी नहीं हो सकते। उदाहरण के लिए, एआई त्वचा घाव पहचानकर्ताओं को पक्षपात से बचने के लिए विभिन्न त्वचा रंगों पर प्रशिक्षित किया जाना चाहिए।

डर्मोस्कोपिक एआई उपकरणों ने छवियों में कलाकृतियों (जैसे बाल या खराब प्रकाश) और कम प्रतिनिधित्व वाले घाव प्रकारों पर प्रदर्शन में अंतर नोट किया है।

स्क्रीनिंग में, अधिक पहचान का मतलब अधिक गलत अलार्म भी हो सकता है: एआई कोलोनोस्कोपी ने कई छोटे पॉलीप्स को चिन्हित किया, जिनमें से कुछ कभी कैंसर में नहीं बदल सकते।

हर छोटे घाव को हटाने में जोखिम होता है (जैसे रक्तस्राव या छिद्रण का छोटा मौका)। इसलिए, चिकित्सकों को एआई की संवेदनशीलता और विशिष्टता के बीच संतुलन बनाना चाहिए ताकि अतिदiagnosis से बचा जा सके।

एआई को नैदानिक कार्यप्रवाह में एकीकृत करना आसान नहीं है। अस्पतालों को मान्य, FDA-स्वीकृत सॉफ़्टवेयर और कर्मचारियों के लिए प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है। यदि एआई कैंसर को चूक जाता है तो जिम्मेदारी किसकी होगी, इस पर नियामक और दायित्व संबंधी प्रश्न भी हैं।

कई शोधकर्ता जोर देते हैं कि एआई एक उपकरण है, प्रतिस्थापन नहीं; जैसा कि एक रेडियोलॉजिस्ट ने कहा, एआई का उपयोग "एक प्रतिभाशाली सहकर्मी से सलाह लेने जैसा है"। निरंतर परीक्षण और बाजार के बाद के अध्ययन आवश्यक हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि ये उपकरण वास्तव में परिणामों में सुधार करते हैं।

भविष्य की दिशा

कैंसर पहचान में एआई का भविष्य आशाजनक है। शोधकर्ता “फाउंडेशन मॉडल” (विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित बड़े एआई) विकसित कर रहे हैं जो कई कार्य एक साथ संभाल सकते हैं। हार्वर्ड का CHIEF इसका एक उदाहरण है: इसे "पैथोलॉजी के लिए ChatGPT" की तरह प्रशिक्षित किया गया है, लाखों इमेज पैच पर, और यह कई कैंसर प्रकारों में काम करता है।

इसी तरह के दृष्टिकोण जल्द ही इमेजिंग को आनुवंशिक और नैदानिक डेटा के साथ जोड़ सकते हैं ताकि अत्यंत व्यक्तिगत स्क्रीनिंग संभव हो सके। मल्टी-मोडल एआई न केवल यह भविष्यवाणी कर सकता है कि कैंसर मौजूद है या नहीं, बल्कि यह भी कि वह कितना आक्रामक होगा, जिससे फॉलो-अप की तीव्रता निर्धारित हो सके।

एआई प्रदर्शन नए तकनीकों के साथ तेजी से बेहतर हो रहा है। अगली पीढ़ी के CAD सिस्टम उन्नत न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर और बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करके छवियों की व्याख्या करते हैं। फेफड़े के कैंसर के लिए, विशेषज्ञ बताते हैं कि पुराने एआई सिस्टम आज के मॉडलों की तुलना में "प्रारंभिक" थे, और वे उम्मीद करते हैं कि नए संस्करण कहीं बेहतर होंगे।

अंतरराष्ट्रीय अध्ययन (जैसे यूरोप और अमेरिका में बहु-केंद्र परीक्षण) बड़े पैमाने पर एआई उपकरणों को मान्य करने के लिए चल रहे हैं। जैसे-जैसे डेटा जमा होता है, एआई वास्तविक दुनिया के परिणामों से सीखता रहेगा और अपनी सटीकता को लगातार सुधारता रहेगा।

संक्षेप में, एआई पहले से ही डॉक्टरों को मेडिकल इमेज से कैंसर को जल्दी पहचानने में मदद कर रहा है – मैमोग्राम और सीटी स्कैन से लेकर त्वचा की तस्वीरों और बायोप्सी स्लाइड्स तक। चुनौतियाँ बनी हुई हैं, लेकिन अत्याधुनिक शोध और नियामक मंजूरियाँ एक ऐसे भविष्य का संकेत देती हैं जहाँ एआई कैंसर स्क्रीनिंग में एक मानक सहयोगी होगा।

जब ट्यूमर को सबसे प्रारंभिक चरणों में पकड़ा जाता है, जब उपचार सबसे प्रभावी होता है, तो ये तकनीकें दुनिया भर के कई मरीजों के लिए परिणामों में सुधार कर सकती हैं।