IIIT-H, NIMS ने भारत का पहला पैथोलॉजी डेटासेट लॉन्च किया

Hyderabad हैदराबाद: IIIT हैदराबाद (IIIT-H) और निज़ाम इंस्टीट्यूट ऑफ़ मेडिकल साइंसेज (NIMS) ने भारत का पहला सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डिजिटल पैथोलॉजी डेटासेट लॉन्च किया है, जो देश में रोग निदान और उपचार को बेहतर बनाने के लिए एक कदम है। इंडिया पैथोलॉजी डेटासेट (IPD) के नाम से जानी जाने वाली यह पहल, मस्तिष्क कैंसर और किडनी रोग (ल्यूपस नेफ्राइटिस) में बेहतर नैदानिक ​​परिणामों के लिए AI का उपयोग करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है।

डेटा बैंकों, डेटा सेवाओं और डेटा एनालिटिक्स (TiH-Data) के लिए तकनीकी नवाचार हब द्वारा समर्थित IPD परियोजना के हिस्से के रूप में, IIIT-H ने NIMS में एक संपूर्ण स्लाइड डिजिटल स्कैनर स्थापित किया है। यह स्कैनर ऊतक बायोप्सी स्लाइड को डिजिटाइज़ करता है, जिससे सहयोगी निदान संभव होता है और स्लाइड के क्षतिग्रस्त होने का जोखिम कम होता है।"परंपरागत रूप से, ऊतक के नमूनों की जांच माइक्रोस्कोप के नीचे की जाती है, लेकिन डिजिटलीकरण पैथोलॉजिस्ट के लिए बेहतर विज़ुअलाइज़ेशन और रिमोट एक्सेस की अनुमति देता है," डेटासेट क्यूरेशन का नेतृत्व करने वाले प्रो. पी.के. विनोद ने बताया।

जारी किए गए पहले डेटासेट में से एक, IPD-Brain, 367 ब्रेन कैंसर रोगियों की 547 उच्च-रिज़ॉल्यूशन स्लाइडों का एक व्यापक संग्रह है, जो भारतीय जनसांख्यिकी पर केंद्रित है। प्रतिष्ठित जर्नल नेचर साइंटिफिक डेटा में प्रकाशित, यह डेटासेट AI मॉडल विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण है जो नैदानिक ​​सटीकता को बढ़ा सकता है और क्षेत्रीय रोग भिन्नताओं का पता लगा सकता है।NIMS की डॉ. मेघा उप्पिन ने कहा, "AI ब्रेन ट्यूमर में आणविक असामान्यताओं का निदान करने में मदद कर सकता है, जिससे पूरे भारत में न्यूरोपैथोलॉजी विशेषज्ञता में अंतर को पाटा जा सकता है।"कैंसर के अलावा, इस परियोजना में ल्यूपस नेफ्राइटिस पर एक डेटासेट शामिल है, जो भारतीय महिलाओं में प्रचलित एक ऑटोइम्यून किडनी रोग है। तेलंगाना में उच्च घटनाओं के साथ, डेटासेट का उद्देश्य बायोप्सी स्लाइड की व्याख्या करने और रोग को वर्गीकृत करने में नेफ्रोपैथोलॉजिस्ट की सहायता करना है।

डॉ. उप्पिन ने बताया, "AI ल्यूपस नेफ्राइटिस के निदान में अंतर-पर्यवेक्षक भिन्नताओं को कम कर सकता है, जिससे अधिक सटीक उपचार योजनाएँ सुनिश्चित होती हैं।" पारंपरिक सबटाइपिंग और ग्रेडिंग से परे, यह परियोजना ऊतक आकृति विज्ञान से आणविक परिवर्तनों की भविष्यवाणी करने के लिए एआई का उपयोग करने की खोज करती है, जो कि आमतौर पर आनुवंशिक प्रयोगशालाओं के लिए आरक्षित कार्य है। प्रो. विनोद ने कहा कि स्लाइड छवियों से IDH उत्परिवर्तन की भविष्यवाणी करने के लिए टीम के प्रयास मस्तिष्क ट्यूमर के निदान के लिए महत्वपूर्ण हैं।

IPD की ओपन-सोर्स प्रकृति शोधकर्ताओं और छात्रों के लिए एक मूल्यवान संसाधन प्रदान करती है, जो चिकित्सा AI में प्रगति को बढ़ावा देती है। प्रो. विनोद ने कहा, "यह भारत से ओपन-सोर्स मेडिकल डेटा के पहले उदाहरणों में से एक है, जो हमारी आबादी के लिए अनुकूलित है, जो कि अमेरिका से TCGA जैसे डेटासेट पर पिछली निर्भरता के विपरीत है।" आगे बढ़ते हुए, परियोजना का लक्ष्य स्तन और फेफड़ों के कैंसर जैसे अन्य प्रचलित कैंसर को शामिल करने के लिए अपने डेटासेट का विस्तार करना है, जिससे वैश्विक डिजिटल पैथोलॉजी परिदृश्य में भारत की स्थिति में और सुधार होगा।