एक्स-रे, एमआरआई और सीटी से रोग निदान में एआई की शक्ति

चिकित्सा इमेजिंग निदान का केंद्र बिंदु है। एक्स-रे, सीटी और एमआरआई स्कैन शरीर की आंतरिक स्थिति के बारे में विशाल दृश्य डेटा उत्पन्न करते हैं। 

उदाहरण के लिए, विश्वभर में हर साल 3.5 बिलियन से अधिक एक्स-रे परीक्षण किए जाते हैं, और अस्पताल पेटाबाइट्स में इमेजिंग डेटा उत्पन्न करते हैं। फिर भी कई छवियों का विश्लेषण नहीं किया जाता – एक अनुमान के अनुसार लगभग 97% रेडियोलॉजी डेटा अप्रयुक्त रहता है।

यह असंतुलन रेडियोलॉजिस्ट्स पर भारी कार्यभार के कारण होता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), विशेष रूप से डीप लर्निंग, स्वचालित रूप से छवियों को "पढ़" कर मदद कर सकती है। बड़े इमेज डेटाबेस पर प्रशिक्षित कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क रोग के पैटर्न (जैसे ट्यूमर, फ्रैक्चर या संक्रमण) को पहचानना सीखते हैं, जो सूक्ष्म या पहचानने में कठिन हो सकते हैं। व्यवहार में, एआई संदिग्ध क्षेत्रों को हाइलाइट कर सकती है, असामान्यताओं को माप सकती है, और यहां तक कि रोग की भविष्यवाणी भी कर सकती है।

आज, नियामकों ने पहले ही सैकड़ों इमेजिंग के लिए एआई उपकरणों को मंजूरी दे दी है, और एफडीए 2025 तक 800 से अधिक रेडियोलॉजी एल्गोरिदम सूचीबद्ध कर चुका है। यह एक बड़ा बदलाव दर्शाता है: एआई को एक्स-रे, सीटी और एमआरआई में चिकित्सकों का समर्थन करने के लिए एकीकृत किया जा रहा है, न कि उनकी जगह लेने के लिए।

एक्स-रे इमेजिंग में एआई सुधार

एक्स-रे सबसे सामान्य निदान छवियां हैं – तेज, सस्ती और व्यापक रूप से उपलब्ध। इन्हें छाती की बीमारियों (न्यूमोनिया, तपेदिक, COVID-19), हड्डी के फ्रैक्चर, दंत समस्याओं और अन्य के निदान के लिए उपयोग किया जाता है।

हालांकि, एक्स-रे को अच्छी तरह पढ़ने के लिए अनुभव आवश्यक है, और कई जगहों पर पर्याप्त रेडियोलॉजिस्ट नहीं हैं। एआई इस बोझ को कम कर सकती है।

उदाहरण के लिए, प्रसिद्ध CheXNet जैसे डीप-लर्निंग मॉडल को सैकड़ों हजारों छाती के एक्स-रे पर प्रशिक्षित किया गया है। CheXNet (एक 121-लेयर CNN) छाती के एक्स-रे पर न्यूमोनिया का पता चिकित्सकों से भी बेहतर सटीकता से लगाता है। ऑर्थोपेडिक्स में, एआई-संचालित एक्स-रे विश्लेषण व्यस्त क्लीनिकों में छूटे हुए सूक्ष्म फ्रैक्चर लाइनों की स्वचालित पहचान कर सकता है।

• मुख्य एक्स-रे एआई कार्य: फेफड़ों की बीमारियों (न्यूमोनिया, टीबी, कैंसर), न्यूमोटोरेक्स और तरल पदार्थ का पता लगाना; हड्डी के फ्रैक्चर या विस्थापन को पहचानना; COVID-19 या अन्य संक्रमणों के लिए स्क्रीनिंग। एआई उपकरण इन निष्कर्षों को तुरंत चिन्हित कर सकते हैं, जिससे आपातकालीन मामलों को प्राथमिकता देने में मदद मिलती है।
• क्लिनिकल परिणाम: कुछ अध्ययनों में एआई ने रेडियोलॉजिस्ट के प्रदर्शन के बराबर परिणाम दिखाए हैं। उदाहरण के लिए, CheXNet ने न्यूमोनिया मामलों में औसत डॉक्टर की सटीकता से बेहतर प्रदर्शन किया।
  हालांकि, असली अस्पतालों में परीक्षणों से पता चलता है कि रेडियोलॉजिस्ट अभी भी वर्तमान एआई से बेहतर हैं, विशेष रूप से फेफड़ों के निष्कर्षों की पहचान में। एआई उपकरणों की संवेदनशीलता उच्च थी (विभिन्न निष्कर्षों के लिए 72–95%), लेकिन डॉक्टरों की तुलना में झूठी चेतावनियां अधिक थीं।

संक्षेप में, एआई विश्वसनीय रूप से एक्स-रे की पूर्व-स्क्रीनिंग कर सकता है और चिंताजनक क्षेत्रों को हाइलाइट कर सकता है, लेकिन अंतिम निदान अभी भी मानवीय निर्णय पर निर्भर है। जैसा कि एक रेडियोलॉजी समाचार सारांश चेतावनी देता है, एआई अभी एक्स-रे के लिए पूर्ण स्वायत्त निदानकर्ता नहीं है।

सीटी स्कैनिंग में एआई नवाचार

सीटी (कंप्यूटेड टोमोग्राफी) शरीर की विस्तृत क्रॉस-सेक्शनल छवियां बनाती है और कई निदानों (कैंसर, स्ट्रोक, आघात आदि) के लिए आवश्यक है। सीटी स्कैन पर एआई ने बड़ी संभावनाएं दिखाई हैं:

• फेफड़ों का कैंसर: हाल के एआई मॉडल फेफड़ों के ट्यूमर को सीटी पर विशेषज्ञ रेडियोलॉजिस्ट के समान स्तर पर पहचान और सेगमेंट कर सकते हैं। 2025 के एक अध्ययन में 3D U-Net न्यूरल नेटवर्क का उपयोग किया गया, जिसे 1,500 से अधिक सीटी स्कैन पर प्रशिक्षित किया गया था।
  इसने ट्यूमर पहचान में 92% संवेदनशीलता और 82% विशिष्टता प्राप्त की, और सेगमेंटेशन की सटीकता डॉक्टरों के लगभग बराबर थी (डाइस स्कोर ~0.77 बनाम 0.80)। एआई ने प्रक्रिया को तेज़ किया: मॉडल ने ट्यूमर को चिकित्सकों की तुलना में बहुत तेजी से सेगमेंट किया।
• मस्तिष्क रक्तस्राव: आपातकालीन चिकित्सा में, एआई तेज़ स्ट्रोक देखभाल में मदद करता है। उदाहरण के लिए, व्यावसायिक AIDOC एल्गोरिदम सिर की सीटी पर अंतःकपाल रक्तस्राव को चिन्हित करता है। अध्ययनों में AIDOC की संवेदनशीलता ~84–99% और विशिष्टता ~93–99% मस्तिष्क रक्तस्राव के लिए रिपोर्ट की गई है।
  यह डॉक्टरों को सेकंडों में गंभीर रक्तस्राव की सूचना दे सकता है।
• अन्य सीटी उपयोग: एआई का उपयोग COVID-19 न्यूमोनिया पैटर्न की पहचान के लिए छाती की सीटी, कैल्शियम स्कोरिंग के लिए सीटी एंजियोग्राफी, और यकृत घाव या गुर्दे की पथरी की पहचान के लिए पेट की सीटी में भी किया जाता है।
  फेफड़ों के कैंसर के उदाहरण में, एआई-सहायता प्राप्त सीटी उपचार योजना और फॉलो-अप को ट्यूमर की मात्रा को सटीक रूप से मापकर बेहतर बना सकती है।

सीटी में लाभ: एआई थकाऊ कार्यों (जैसे नोड्यूल्स के लिए 3D वॉल्यूम स्कैनिंग) को स्वचालित करता है, स्थिरता बढ़ाता है, और प्राथमिकता निर्धारण में सहायता करता है। आघात में, यह फ्रैक्चर या अंगों की चोटों को हाइलाइट कर सकता है।

अब कई एआई उपकरण छाती और सिर की सीटी पढ़ने में मदद के लिए मंजूर हो चुके हैं। उदाहरण के लिए, CMS जैसी एजेंसियां कुछ एआई रीडआउट्स (जैसे नियमित फेफड़ों की सीटी पर कोरोनरी प्लेक स्कोरिंग) के लिए प्रतिपूर्ति भी शुरू कर चुकी हैं।

एमआरआई इमेजिंग में एआई प्रगति

एमआरआई मस्तिष्क, रीढ़, जोड़ और अंगों के उच्च कंट्रास्ट वाली छवियां प्रदान करता है। एआई एमआरआई को तेज़ और स्मार्ट बना रहा है:

• तेज़ स्कैन: पारंपरिक रूप से, उच्च गुणवत्ता वाले एमआरआई स्कैन में समय लगता है, जिससे लंबी प्रतीक्षा और रोगी असुविधा होती है। नए एआई-आधारित पुनर्निर्माण एल्गोरिदम (डीप लर्निंग रिकंस्ट्रक्शन, DLR) गायब डेटा की भविष्यवाणी करके स्कैन समय को काफी कम करते हैं।
  विशेषज्ञ कहते हैं कि DLR एमआरआई स्कैन को "अत्यंत तेज़" बना सकता है और यह तकनीक सभी स्कैनरों पर सामान्य हो सकती है। उदाहरण के लिए, यूके के शोधकर्ताओं और GE हेल्थकेयर ने एआई का उपयोग करके एक कम-फील्ड (सस्ता) एमआरआई मशीन को पारंपरिक उच्च-फील्ड स्कैन के बराबर छवियां बनाने में सक्षम किया। इससे एमआरआई अधिक सुलभ होगा और रोगियों की कतारें कम होंगी।
• तीव्र छवियां: एआई छवि गुणवत्ता में भी सुधार करता है। शोरयुक्त और स्पष्ट स्कैन के बीच अंतर सीखकर, DLR वास्तविक समय में छवियों से शोर कम करता है।
  इसका मतलब है कि एमआरआई छवियां अधिक स्पष्ट होती हैं, और रोगी हिलने पर भी कम गति दोष होते हैं। बेचैन बच्चों या आघात रोगियों के लिए, तेज़ एआई स्कैन से सिडेशन की आवश्यकता कम हो जाती है।
• रोग पहचान: नैदानिक निदान में, एआई एमआरआई विश्लेषण में उत्कृष्ट है। उदाहरण के लिए, मस्तिष्क इमेजिंग में, एआई-संचालित मॉडल ट्यूमर को सटीक रूप से सेगमेंट और वर्गीकृत करते हैं।
  डीप लर्निंग 3D एमआरआई में ट्यूमर की सीमाओं को चिह्नित कर सकता है, उनके आकार को माप सकता है, और केवल छवि से ट्यूमर के आनुवंशिक गुण या ग्रेड की भविष्यवाणी भी कर सकता है। न्यूरोलॉजी में, एआई स्ट्रोक, मल्टीपल स्क्लेरोसिस घाव या विकृतियों को तेजी से खोजता है। मस्कुलोस्केलेटल एमआरआई (जोड़, रीढ़) भी लाभान्वित होता है: एआई लिगामेंट के फटने या रीढ़ की डिस्क की समस्याओं को मैनुअल तरीकों से तेज़ी से पहचानता है।

कुल मिलाकर, एआई एमआरआई को तेज़ और डेटा को अधिक समृद्ध बनाकर बदल रहा है।

रोगी स्कैन और लेबलिंग डेटा को एकीकृत करके, एआई 3D माप सक्षम करता है जो व्यक्तिगत उपचार योजना का समर्थन करता है। एआई एमआरआई के साथ प्रयोग कर रहे अस्पतालों ने बेहतर कार्यप्रवाह और अधिक सुसंगत व्याख्याएं रिपोर्ट की हैं।

चिकित्सा इमेजिंग में एआई के लाभ

एक्स-रे, सीटी और एमआरआई में एआई कई लाभ लाता है:

• गति और दक्षता: एआई एल्गोरिदम सेकंडों में छवियों का विश्लेषण करते हैं। वे आपातकालीन निष्कर्षों (जैसे फेफड़ों की अस्पष्टताएं, स्ट्रोक, फ्रैक्चर) को चिन्हित करते हैं ताकि डॉक्टर देखभाल को प्राथमिकता दे सकें।
  फेफड़ों के ट्यूमर सीटी अध्ययन में, एआई ने ट्यूमर को मैनुअल ट्रेसिंग से कहीं तेज़ से सेगमेंट किया। तेज़ इमेजिंग (विशेषकर एमआरआई) का मतलब अधिक रोगी देखभाल और कम प्रतीक्षा समय है।
• सटीकता और स्थिरता: अच्छी तरह प्रशिक्षित एआई विशिष्ट कार्यों में मानव सटीकता के बराबर या उससे बेहतर हो सकती है। CheXNet (न्यूमोनिया पहचान) जैसे मॉडल ने औसत रेडियोलॉजिस्ट से अधिक संवेदनशीलता दिखाई है।
  एआई आंतरिक पर्यवेक्षक भिन्नता को भी समाप्त करता है: यह हर बार एक ही निष्कर्ष को स्थिर रूप से चिह्नित करेगा। यह मात्रात्मक सटीकता (जैसे ट्यूमर की सटीक मात्रा) निगरानी में मदद करती है।
• विस्तारित विशेषज्ञता: जहां रेडियोलॉजिस्ट कम हैं, वहां एआई विशेषज्ञ सहायक के रूप में कार्य करता है। एक छाती के एक्स-रे एआई दूरदराज के क्लीनिकों में संदिग्ध टीबी या न्यूमोनिया को चिन्हित कर सकता है, जिससे निदान देखभाल की पहुंच बढ़ती है।
  स्टैनफोर्ड की CheXNet टीम बताती है कि विशेषज्ञ स्तर की स्वचालन से कम सेवा वाले क्षेत्रों में इमेजिंग अंतर्दृष्टि लाई जा सकती है।
• मात्रात्मक अंतर्दृष्टि: एआई छिपे हुए पैटर्न निकाल सकता है। उदाहरण के लिए, एमआरआई पर कुछ एआई मॉडल ट्यूमर के आनुवंशिक उत्परिवर्तन या रोगी के परिणामों की भविष्यवाणी छवि विशेषताओं से करते हैं।
  छवि विश्लेषण को रोगी डेटा के साथ जोड़ना प्रारंभिक रोग जोखिम भविष्यवाणी की ओर ले जा सकता है।

ये लाभ अपनाने को बढ़ावा दे रहे हैं: हजारों अस्पताल अब अपनी इमेजिंग प्लेटफॉर्म पर एआई उपकरणों का परीक्षण कर रहे हैं।

चुनौतियां और विचार

हालांकि आशाजनक, इमेजिंग में एआई के कुछ पहलू हैं:

• प्रदर्शन में भिन्नता: एआई मॉडल हर सेटिंग में समान रूप से काम नहीं कर सकते। अध्ययन बताते हैं कि कुछ उपकरण एक अस्पताल में अच्छा प्रदर्शन करते हैं लेकिन अन्य जगह कम।
  उदाहरण के लिए, एक अध्ययन में पाया गया कि कुछ रेडियोलॉजिस्ट एआई सहायता से बेहतर हुए, लेकिन कुछ ने एआई उपयोग करते समय अधिक त्रुटियां कीं। एआई की संवेदनशीलता उच्च हो सकती है, लेकिन झूठी सकारात्मक (झूठी चेतावनी) समस्या हो सकती है। इसका मतलब है कि चिकित्सकों को एआई सुझावों की पुष्टि करनी चाहिए।
• विशेषज्ञता की आवश्यकता: रेडियोलॉजिस्ट अभी भी आवश्यक हैं। वर्तमान मार्गदर्शन एआई को सहायक के रूप में देखता है, प्रतिस्थापन के रूप में नहीं।
  मानव निगरानी सुनिश्चित करती है कि सूक्ष्मताएं और नैदानिक संदर्भ ध्यान में रहें। एकीकरण के लिए रेडियोलॉजिस्ट को एआई निष्कर्षों पर भरोसा करना और चुनौती देना सीखना होगा।
• डेटा और पक्षपात: एआई केवल अपने प्रशिक्षण डेटा जितना अच्छा होता है। छवि डेटासेट बड़े और विविध होने चाहिए।
  खराब डेटा गुणवत्ता, असंतुलन (जैसे कुछ आबादियों का अधिक प्रतिनिधित्व), या कलाकृतियां एआई प्रदर्शन को प्रभावित कर सकती हैं। एआई को मजबूत और निष्पक्ष बनाने के लिए निरंतर शोध आवश्यक है।
• नियमन और लागत: हालांकि कई एआई उपकरण मंजूर हैं (एफडीए अनुमोदन), इन्हें लागू करना महंगा हो सकता है और कार्यप्रवाह में बदलाव की आवश्यकता होती है।
  प्रतिपूर्ति मॉडल अभी उभर रहे हैं (जैसे CMS कुछ एआई-संचालित सीटी विश्लेषणों को कवर करता है)। अस्पतालों को सॉफ्टवेयर, हार्डवेयर और प्रशिक्षण की लागतों पर विचार करना होगा।
• गोपनीयता और सुरक्षा: एआई का उपयोग रोगी डेटा के साथ होता है। गोपनीयता की रक्षा के लिए कड़े सुरक्षा उपाय (एन्क्रिप्शन, पहचान रहितकरण) आवश्यक हैं।
  जब एआई सिस्टम नेटवर्क से जुड़े होते हैं तो साइबर सुरक्षा भी महत्वपूर्ण होती है।

इन चुनौतियों के बावजूद, विशेषज्ञ अनुकूलित एकीकरण पर जोर देते हैं। जैसा कि हार्वर्ड की एक रिपोर्ट बताती है, एआई-सहायता प्राप्त कार्यप्रवाह का सावधानीपूर्वक डिज़ाइन मानव प्रदर्शन को बढ़ा सकता है।

व्यवहार में, एआई की गति और चिकित्सकों के निर्णय का संयोजन सर्वोत्तम परिणाम देता है।

भविष्य की दिशा

चिकित्सा इमेजिंग में एआई तेजी से प्रगति कर रहा है। अग्रणी कंपनियां और अनुसंधान समूह एल्गोरिदम में सुधार जारी रख रहे हैं।

उदाहरण के लिए, "फाउंडेशन मॉडल" (बहुत बड़े एआई नेटवर्क जो विविध चिकित्सा डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं) जल्द ही और व्यापक निदान क्षमताएं प्रदान कर सकते हैं। हम उम्मीद करते हैं कि और अधिक कार्य (जैसे पूर्ण अंग सेगमेंटेशन, बहु-रोग स्क्रीनिंग) स्वचालित हो जाएंगे।

अंतरराष्ट्रीय स्तर पर, सहयोगी परियोजनाएं सार्वजनिक स्वास्थ्य के लिए एआई का उपयोग करने का लक्ष्य रखती हैं (जैसे कम संसाधन वाले क्षेत्रों में टीबी स्क्रीनिंग)। राष्ट्रीय स्वास्थ्य सेवाएं (जैसे यूके की NHS) लागत कम करने के लिए एआई-सक्षम स्कैनरों में निवेश कर रही हैं।

समय के साथ, एआई-सहायता प्राप्त इमेजिंग मानक बन सकती है: आपातकालीन मामलों के लिए त्वरित प्राथमिकता निर्धारण, फेफड़ों के कैंसर के लिए एआई-आधारित स्क्रीनिंग, और एमआरआई स्कैन सेकंडों में पूरा होना।

>>> अधिक जानने के लिए क्लिक करें: एआई छवियों से प्रारंभिक कैंसर का पता लगाता है

संक्षेप में, एआई एक्स-रे, सीटी और एमआरआई के माध्यम से रोग निदान का समर्थन करता है और सटीकता, गति और पहुंच को बढ़ाता है।

जबकि रेडियोलॉजिस्ट अंतिम निदान करते हैं, एआई उपकरण उन्हें अधिक और तेज़ देखने में मदद करते हैं। जैसे-जैसे यह तकनीक परिपक्व होती है, हम उम्मीद कर सकते हैं कि एआई इमेजिंग में एक अनिवार्य साथी बन जाएगा, जो विश्व स्तर पर रोगी देखभाल में सुधार करेगा।