फेफड़े के कैंसर की जगह पर इंसानों से बेहतर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

शोधकर्ताओं ने गणना टोमोग्राफी स्कैन से फेफड़ों के कैंसर का सही पता लगाने के लिए एक डीप-लर्निंग एल्गोरिथम का उपयोग किया है। अध्ययन के परिणामों से संकेत मिलता है कि कृत्रिम बुद्धि इन स्कैन के मानव मूल्यांकन को बेहतर बना सकती है।

नए शोध बताते हैं कि फेफड़ों के कैंसर का पता लगाने में रेडियोलॉजिस्ट की तुलना में कंप्यूटर एल्गोरिथ्म बेहतर हो सकता है।

हाल के अनुमानों के अनुसार, संयुक्त राज्य अमेरिका में फेफड़े के कैंसर का कारण लगभग 160,000 मौतें हैं। यह स्थिति अमेरिका में कैंसर से संबंधित मौत का प्रमुख कारण है, और ट्यूमर के प्रसार को रोकने और रोगी परिणामों में सुधार करने के लिए प्रारंभिक पहचान महत्वपूर्ण है।

छाती के एक्स-रे के विकल्प के रूप में, स्वास्थ्य पेशेवरों ने हाल ही में फेफड़ों के कैंसर के लिए स्क्रीन पर गणना टोमोग्राफी (सीटी) स्कैन का उपयोग किया है।

वास्तव में, कुछ वैज्ञानिकों का तर्क है कि फेफड़ों के कैंसर का पता लगाने के लिए सीटी स्कैन एक्स-रे से बेहतर है, और शोध से पता चला है कि विशेष रूप से कम खुराक वाली सीटी (एलडीसीटी) ने फेफड़ों के कैंसर से होने वाली मौतों में 20% की कमी की है।

हालांकि, झूठी सकारात्मक और झूठी नकारात्मक की एक उच्च दर अभी भी LDCT प्रक्रिया को पहेलियों में रखती है। ये त्रुटियां आम तौर पर फेफड़ों के कैंसर के निदान में देरी करती हैं जब तक कि बीमारी एक उन्नत चरण में नहीं पहुंच जाती है जब इलाज करना बहुत मुश्किल हो जाता है।

इन त्रुटियों के खिलाफ नए शोध सुरक्षित हो सकते हैं। वैज्ञानिकों के एक समूह ने एलडीसीटी स्कैन में फेफड़े के ट्यूमर का पता लगाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीक का इस्तेमाल किया है।

माउंटेन व्यू, सीए में Google स्वास्थ्य अनुसंधान समूह से डैनियल त्से, अध्ययन के संबंधित लेखक हैं, जो पत्रिका में दिखाई देते हैं प्रकृति चिकित्सा.

'सभी छह रेडियोलॉजिस्टों से बेहतर प्रदर्शन

त्से और सहयोगियों ने एआई का एक रूप लागू किया जिसे 42,290 एलडीसीटी स्कैन के लिए डीप लर्निंग कहा गया, जिसे उन्होंने नॉर्थवेस्टर्न इलेक्ट्रॉनिक डेटा वेयरहाउस और शिकागो, नॉर्थवेस्टर्न मेडिसिन अस्पतालों से संबंधित अन्य डेटा स्रोतों से प्राप्त किया।

डीप-लर्निंग एल्गोरिदम कंप्यूटर को उदाहरण के द्वारा सीखने में सक्षम बनाता है। इस मामले में, शोधकर्ताओं ने पहले एलडीसीटी स्कैन के साथ एक प्राथमिक एलडीसीटी स्कैन का उपयोग कर प्रणाली को प्रशिक्षित किया, यदि यह उपलब्ध था।

पूर्व एलडीसीटी स्कैन उपयोगी होते हैं क्योंकि वे फेफड़े के पिंड की असामान्य वृद्धि दर को प्रकट कर सकते हैं, इस प्रकार कुरूपता का संकेत देते हैं।

वर्तमान अध्ययन में, एआई ने एक "स्वचालित छवि मूल्यांकन प्रणाली" प्रदान की, जिसने किसी भी मानवीय हस्तक्षेप के बिना फेफड़े के पिंडों की अशिष्टता की सटीक भविष्यवाणी की।

शोधकर्ताओं ने AI के मूल्यांकन की तुलना उन छह बोर्ड-प्रमाणित यू.एस. रेडियोलॉजिस्टों से की जिनकी नैदानिक ​​अनुभव 20 वर्ष तक था।

जब पूर्व एलडीसीटी स्कैन उपलब्ध नहीं थे, तो एआई "मॉडल ने सभी छह रेडियोलॉजिस्टों को गलत पॉज़िटिव में 11% की पूर्ण कटौती और झूठी नकारात्मक में 5% के साथ मात दी," टीएसई और सहकर्मियों की रिपोर्ट। जब पिछली इमेजिंग उपलब्ध थी, तो एआई ने रेडियोलॉजिस्ट के साथ ही प्रदर्शन किया।

शिकागो में नॉर्थवेस्टर्न यूनिवर्सिटी फीनबर्ग स्कूल ऑफ मेडिसिन में एनेस्थिसियोलॉजी के एक शोध सहायक प्रोफेसर, अध्ययन के सह-लेखक डॉ। मोजिज़ियार एटेमाडी बताते हैं कि एआई मानव मूल्यांकन से आगे क्यों बढ़ सकता है।

"रेडियोलॉजिस्ट आम तौर पर एक सिंगल सीटी स्कैन में सैकड़ों 2 डी छवियों या examine स्लाइस 'की जांच करते हैं, लेकिन यह नई मशीन लर्निंग सिस्टम फेफड़ों को एक विशाल, एकल 3 डी छवि में देखती है," डॉ। एटेमाडी कहते हैं।

“3 डी में एआई 2 डी छवियों को देखने वाले मानव आंख की तुलना में प्रारंभिक फेफड़े के कैंसर का पता लगाने की क्षमता में बहुत अधिक संवेदनशील हो सकता है। यह तकनीकी रूप से D 4D ’है क्योंकि यह न केवल एक सीटी स्कैन बल्कि दो (वर्तमान और पूर्व स्कैन) समय के साथ देख रहा है।”

डॉ। मोझियार एत्मेदी

"इस तरह से CT को देखने के लिए AI का निर्माण करने के लिए, आपको Google-स्केल की एक विशाल कंप्यूटर प्रणाली की आवश्यकता होती है," वह जारी है। "अवधारणा उपन्यास है, लेकिन इसके वास्तविक इंजीनियरिंग पैमाने के कारण भी उपन्यास है।"

डॉ। एटेमाडी ने अपनी सटीकता पर जोर देते हुए, गहन-शिक्षण प्रौद्योगिकी का उपयोग करने के लाभों को आगे बढ़ाया। "प्रणाली एक घाव को और अधिक विशिष्टता के साथ वर्गीकृत कर सकती है," शोधकर्ता कहते हैं।

"न केवल हम बेहतर तरीके से किसी के कैंसर का निदान कर सकते हैं, हम यह भी कह सकते हैं कि अगर किसी को कैंसर नहीं है, तो संभावित रूप से उन्हें एक आक्रामक, महंगा, और जोखिम भरा फेफड़े की बायोप्सी से बचाया जा सकता है," डॉ। एटेमाडी का निष्कर्ष है।

हालांकि, शोधकर्ताओं ने सावधानी बरतते हुए कहा है कि बड़े नतीजों में इन परिणामों को मान्य करना सबसे पहले आवश्यक है।

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