Breast cancer risk detection in the future by MIT’s

हजारों मैमोग्राम पर प्रशिक्षित एक गहन शिक्षण मॉडल, अब यह अनुमान लगा सकता है कि क्या कोई व्यक्ति स्तन कैंसर (Breast Cancer Risk) के विकास के उच्च जोखिम में है। किसी भी मौजूदा मॉडल से बेहतर, नई प्रणाली स्तन के ऊतकों में सूक्ष्म परिवर्तनों की पहचान कर सकती है और यह निर्धारित कर सकती है कि कैंसर पांच साल के भीतर विकसित हो सकता है।

 

Breast cancer risk

नए डीप लर्निंग मॉडल को 90,000 से अधिक मैमोग्राम पर प्रशिक्षित किया गया था। सिस्टम मैमोग्राम डेटा में छोटे पैटर्न की पहचान करने में सक्षम था जिसे मानव नहीं उठा सकता था। इसका परिणाम निकट भविष्य में स्तन कैंसर के विकास के उच्चतम जोखिम वाले 31 प्रतिशत रोगियों की पहचान करने की एक मौजूदा क्षमता है। हालांकि यह दर कम लग सकती है, यह वास्तव में डॉक्टरों के लिए वर्तमान में उपलब्ध किसी भी मॉडल की तुलना में काफी बेहतर है, जो केवल प्रारंभिक चरण में उच्च जोखिम वाले रोगियों के 18 प्रतिशत की पहचान कर सकता है।

नवीनतम शोध पर सह-लेखक, कॉन्स्टेंस लेहमैन बताते हैं, “1960 के दशक से, रेडियोलॉजिस्टों ने देखा है कि महिलाओं में मैमोग्राम पर दिखाई देने वाले स्तन ऊतक के अद्वितीय और व्यापक रूप से परिवर्तनशील पैटर्न हैं।” “ये पैटर्न आनुवांशिकी, हार्मोन, गर्भावस्था, स्तनपान, आहार, वजन घटाने और वजन बढ़ाने के प्रभाव का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं। अब हम व्यक्तिगत महिला स्तर पर हमारे जोखिम मूल्यांकन में अधिक सटीक होने के लिए इस विस्तृत जानकारी का लाभ उठा सकते हैं।”

 

नए AI मॉडल की एक और ताकत नस्लीय अल्पसंख्यकों के लिए स्तन कैंसर (Breast Cancer Risk) के जोखिम का पता लगाने में इसकी कथित सटीकता है। चिकित्सकों द्वारा उपयोग किए जाने वाले पहले स्तन कैंसर के जोखिम मूल्यांकन उपकरण गैर-सफेद आबादी के लिए कम प्रभावी साबित हुए हैं, क्योंकि तथ्य यह है कि विकास में उपयोग किए गए डेटा का अधिकांश भाग सफेद आबादी से आया है।

स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी स्कूल ऑफ मेडिसिन के एलीसन कुरियन कहते हैं, “यह विशेष रूप से आश्चर्यजनक है कि मॉडल समान रूप से काले और सफेद लोगों के लिए प्रदर्शन करता है, जो कि पूर्व जोखिम मूल्यांकन उपकरण के मामले में नहीं रहा है।” “यदि व्यापक उपयोग के लिए मान्य और उपलब्ध कराया जाता है, तो यह वास्तव में जोखिम का अनुमान लगाने के लिए हमारी वर्तमान रणनीतियों में सुधार कर सकता है।”

 

एआई-चालित डायग्नोस्टिक रिसर्च इस समय फलफूल रहा है, जिसमें अल्जाइमर और स्किन कैंसर से लेकर स्पीच ट्रैकिंग के जरिए चाइल्ड डिप्रेशन तक सबकुछ पहचानने के लिए मॉडल विकसित किए जा रहे हैं। यह नया एमआईटी मॉडल उसी टीम से पहले के काम में जुड़ जाता है जिसमें एक प्रणाली विकसित होती है जो अविश्वसनीय सटीकता के साथ एक स्तन घाव या तो घातक या सौम्य बनने की संभावना का अनुमान लगा सकती है।

नए स्तन कैंसर (Breast Cancer Risk) एआई मॉडल पर काम करने वाले शोधकर्ताओं का सुझाव है कि क्लीनिक में व्यापक रूप से लागू होने से पहले इस प्रणाली को व्यापक रूप से मान्य करने के लिए और अध्ययन की आवश्यकता है। हालांकि, यह विचार कि गहरे शिक्षण मॉडल मैमोग्राम डेटा में पैटर्न की पहचान कर सकते हैं जो मानव अविश्वसनीय रूप से आशाजनक नहीं लग सकता है। और, ये मॉडल केवल अधिक सटीक होंगे क्योंकि उन्हें डेटा के बड़े सेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, इसलिए भविष्य में बढ़ने और फैलने से पहले कैंसर को पकड़ने के लिए उज्ज्वल दिखता है।

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