ब्रिटेन के शोधकर्ताओं ने 10 साल के स्तन कैंसर के खतरे की भविष्यवाणी करने के लिए नया मॉडल किया विकसित

लंदन: ब्रिटिश शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक नया मॉडल विकसित किया है जो एक दशक के भीतर किसी महिला में स्तन कैंसर विकसित होने और फिर उसके मरने की संभावना का विश्वसनीय अनुमान लगाता है। द लैंसेट डिजिटल हेल्थ में प्रकाशित अध्ययन में 2000 से 2020 तक 20-90 आयु वर्ग की 11.6 मिलियन महिलाओं के अज्ञात डेटा का विश्लेषण किया गया।

इन सभी महिलाओं को स्तन कैंसर, या 'डक्टल कार्सिनोमा इन सीटू' या डीसीआईएस नामक कैंसर पूर्व स्थिति का कोई पूर्व इतिहास नहीं था।

घातक कैंसर के सबसे अधिक जोखिम वाली महिलाओं की पहचान करने से स्क्रीनिंग में सुधार हो सकता है। इन महिलाओं को पहले स्क्रीनिंग शुरू करने के लिए आमंत्रित किया जा सकता है, अधिक बार स्क्रीनिंग के लिए आमंत्रित किया जा सकता है, या विभिन्न प्रकार की इमेजिंग के साथ स्क्रीनिंग की जा सकती है।

इस तरह का वैयक्तिकृत दृष्टिकोण कम जोखिम वाली महिलाओं के लिए अनावश्यक जांच से बचने के साथ-साथ स्तन कैंसर से होने वाली मौतों को और कम कर सकता है। ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने कहा कि जिन महिलाओं में घातक कैंसर विकसित होने का खतरा अधिक है, उन पर भी ऐसे उपचारों पर विचार किया जा सकता है, जो स्तन कैंसर को विकसित होने से रोकते हैं।

"यह एक महत्वपूर्ण नया अध्ययन है जो संभावित रूप से स्क्रीनिंग के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रदान करता है। जोखिम-आधारित रणनीतियाँ स्तन कैंसर स्क्रीनिंग में लाभ और हानि का बेहतर संतुलन प्रदान कर सकती हैं, जिससे महिलाओं को निर्णय लेने में सुधार करने में मदद करने के लिए अधिक व्यक्तिगत जानकारी मिल सकती है। जोखिम आधारित दृष्टिकोण कर सकते हैं विश्वविद्यालय में महामारी विज्ञान की प्रोफेसर जूलिया हिप्पिसले-कॉक्स ने कहा, "उन लोगों के लिए हस्तक्षेप को लक्षित करके स्वास्थ्य सेवा संसाधनों का अधिक कुशल उपयोग करने में भी मदद मिलेगी जिनसे लाभ होने की सबसे अधिक संभावना है।"

शोधकर्ताओं ने स्तन कैंसर से मृत्यु दर के जोखिम का अनुमान लगाने के लिए चार अलग-अलग मॉडलिंग तकनीकों का परीक्षण किया।

दो अधिक पारंपरिक सांख्यिकीय-आधारित मॉडल थे और दो मशीन लर्निंग का उपयोग करते थे, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक रूप है।

सभी मॉडलों में एक ही प्रकार का डेटा शामिल था, जैसे महिला की उम्र, वजन, धूम्रपान का इतिहास, स्तन कैंसर का पारिवारिक इतिहास और हार्मोन थेरेपी (एचआरटी) का उपयोग।

मॉडलों का मूल्यांकन समग्र रूप से और विभिन्न जातीय पृष्ठभूमि और आयु समूहों की महिलाओं के विभिन्न समूहों में जोखिम की सटीक भविष्यवाणी करने की उनकी क्षमता के लिए किया गया था।

'आंतरिक-बाह्य क्रॉस-वैलिडेशन' नामक तकनीक का उपयोग किया गया था। इसमें डेटासेट को संरचनात्मक रूप से अलग-अलग हिस्सों में विभाजित करना शामिल है, इस मामले में, क्षेत्र और समय अवधि के अनुसार, यह समझने के लिए कि मॉडल विभिन्न सेटिंग्स में कितनी अच्छी तरह परिवहन कर सकता है।

परिणामों से पता चला कि 'प्रतिस्पर्धी जोखिम प्रतिगमन' का उपयोग करके विकसित एक सांख्यिकीय मॉडल ने समग्र रूप से सबसे अच्छा प्रदर्शन किया। इसने सबसे सटीक भविष्यवाणी की कि 10 वर्षों के भीतर कौन सी महिलाएं स्तन कैंसर से विकसित होंगी और मर जाएंगी।

मशीन लर्निंग मॉडल कम सटीक थे, खासकर महिलाओं के विभिन्न जातीय समूहों के लिए। टीम ने कहा, "अगर आगे के अध्ययन इस नए मॉडल की सटीकता की पुष्टि करते हैं, तो इसका उपयोग घातक स्तन कैंसर के उच्च जोखिम वाली महिलाओं की पहचान करने के लिए किया जा सकता है, जिन्हें बेहतर जांच और निवारक उपचार से लाभ हो सकता है।"

- आईएएनएस