AI का उपयोग करके कुछ प्रकार के कैंसर की भविष्यवाणी की जा सकती है: अध्ययन

वाशिंगटन: पिछले 50 वर्षों में, संयुक्त राज्य अमेरिका और अन्य पश्चिमी देशों में ग्रासनली और पेट के कैंसर में तेजी से वृद्धि हुई है। गैस्ट्रिक कार्डिया एडेनोकार्सिनोमा (जीसीए) और एसोफेजियल एडेनोकार्सिनोमा (ईएसी) दोनों में मृत्यु दर अधिक है।

गैस्ट्रोएंटरोलॉजी जर्नल में प्रकाशित नए निष्कर्षों के अनुसार, लेफ्टिनेंट कर्नल चार्ल्स एस. केटल्स वेटरन्स अफेयर्स सेंटर फॉर क्लिनिकल मैनेजमेंट रिसर्च के एक शोध वैज्ञानिक और मिशिगन में आंतरिक चिकित्सा के प्रोफेसर जोएल रूबेनस्टीन, एम.डी., एम.एस. के अनुसार, निवारक हस्तक्षेप एक जीवनरक्षक हो सकता है। दवा।

उन्होंने कहा, "स्क्रीनिंग से रोगियों में कैंसर-पूर्व परिवर्तनों, बैरेट के एसोफैगस की पहचान की जा सकती है, जिसका कभी-कभी दीर्घकालिक गैस्ट्रोओसोफेगल रिफ्लक्स रोग या जीईआरडी वाले व्यक्तियों में निदान किया जाता है।"

"जब जल्दी पता चल जाता है, तो मरीज़ कैंसर को रोकने में मदद के लिए अतिरिक्त कदम उठा सकते हैं।"

जबकि वर्तमान दिशानिर्देश पहले से ही उच्च जोखिम वाले रोगियों में स्क्रीनिंग पर विचार करते हैं, रूबेनस्टीन का कहना है कि कई प्रदाता अभी भी इस सिफारिश से अपरिचित हैं।

उन्होंने कहा, "बहुत से लोग जिनमें इस प्रकार का कैंसर विकसित हो जाता है, उन्होंने शुरुआत में कभी स्क्रीनिंग नहीं कराई।"

"लेकिन इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड में एम्बेडेड एक नया स्वचालित उपकरण प्रदाता जागरूकता और उन रोगियों के बीच अंतर को पाटने की क्षमता रखता है, जिनमें एसोफेजियल एडेनोकार्सिनोमा और गैस्ट्रिक कार्डिया एडेनोकार्सिनोमा विकसित होने का खतरा बढ़ जाता है।" रूबेनस्टीन और शोधकर्ताओं की एक टीम ने 10 मिलियन से अधिक अमेरिकी दिग्गजों में ईएसी और जीसीए दरों के संबंध में डेटा की जांच करने के लिए एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया।

रूबेनस्टीन और उनकी टीम ने केटल्स एसोफैगल और कार्डिया एडेनोकार्सिनोमा प्रेडिक्टियोएन टूल का विकास और परीक्षण किया, जिसे संक्षेप में के-ईसीएएन कहा जाता है।

रूबेनस्टीन ने कहा, "के-ईसीएएन ईएचआर में पहले से ही आसानी से उपलब्ध बुनियादी जानकारी का उपयोग करता है, जैसे रोगी की जनसांख्यिकी, वजन, पिछले निदान और नियमित प्रयोगशाला परिणाम, किसी व्यक्ति में एसोफेजियल एडेनोकार्सिनोमा और गैस्ट्रिक कार्डिया एडेनोकार्सिनोमा विकसित होने के जोखिम को निर्धारित करने के लिए।"

“हमने बैरेट के अन्नप्रणाली के रोगियों की पहचान के लिए एक दशक पहले एक पूर्व उपकरण, एम-बेरेट विकसित किया था। हालाँकि, उस उपकरण के लिए मरीजों के कूल्हे और कमर की परिधि को मापने की आवश्यकता होती है, जो कि नियमित रूप से नहीं होता है। इसके अलावा, प्रदाताओं को इस उपकरण का उपयोग करते समय अपने मरीज के जोखिम की गणना करने के लिए संबंधित वेबसाइट का उपयोग करना याद रखना चाहिए। जब उनसे पूछा गया कि उन्होंने इस बोझ को कम करने की योजना कैसे बनाई, तो रूबेनस्टीन ने कहा कि उन्होंने "ईएचआर में पहले से मौजूद बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग करने की कल्पना की, साथ ही अपने मरीजों के जोखिम को अपने प्रदाताओं को उचित समय पर पेश किया," जैसे कि जब कोई देय हो कोलोरेक्टल स्क्रीनिंग के लिए या एसिड-कम करने वाली प्रिस्क्रिप्शन दवा को फिर से ऑर्डर करने की आवश्यकता है।

रूबेनस्टीन के अनुसार, के-ईसीएएन प्रकाशित दिशानिर्देशों या पहले से मान्य भविष्यवाणी उपकरणों की तुलना में अधिक सटीक है और "निदान से कम से कम तीन साल पहले कैंसर की सटीक भविष्यवाणी कर सकता है।" उन्होंने कहा, "जीईआरडी के लक्षण, जैसे सीने में जलन, एसोफेजियल एडेनोकार्सिनोमा के लिए एक महत्वपूर्ण जोखिम कारक हैं।"

“लेकिन जीईआरडी लक्षणों वाले अधिकांश लोगों में कभी भी एसोफेजियल एडेनोकार्सिनोमा और गैस्ट्रिक कार्डिया एडेनोकार्सिनोमा विकसित नहीं होगा। इसके अलावा, इस प्रकार के कैंसर से पीड़ित लगभग आधे रोगियों ने पहले कभी भी जीईआरडी के लक्षणों का अनुभव नहीं किया। यह K-ECAN को विशेष रूप से उपयोगी बनाता है क्योंकि यह उन लोगों की पहचान कर सकता है जो उच्च जोखिम में हैं, भले ही उनमें GERD के लक्षण हों या नहीं। अकबर वालजी, एम.डी., एम.एससी., लर्निंग हेल्थ साइंसेज और आंतरिक चिकित्सा विभाग में प्रोफेसर और अध्ययन के वरिष्ठ लेखक, ने कहा कि यह शोध सहयोगात्मक प्रयास के बिना संभव नहीं होगा।

"यह प्रकाशन, जिसने लाखों अमेरिकी दिग्गजों के अमूल्य डेटा का लाभ उठाया, हमारे वीए हेल्थ सर्विसेज रिसर्च एंड डेवलपमेंट सेंटर ऑफ इनोवेशन के कई स्टाफ सदस्यों के समर्पित प्रयासों के साथ-साथ वीए सेंटर फॉर क्लिनिकल मैनेजमेंट के बीच सहयोगात्मक साझेदारी के माध्यम से संभव हुआ। अनुसंधान, मिशिगन मेडिसिन, मिशिगन विश्वविद्यालय के सांख्यिकी विभाग, और यू-एम के इंस्टीट्यूट फॉर हेल्थकेयर पॉलिसी एंड इनोवेशन और ई-हेल्थ एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, या ई-हेल के सदस्य। यह कैंसर की रोकथाम में सुधार के लिए टीम विज्ञान, डेटा और मशीन लर्निंग की शक्ति का उदाहरण देता है। ईएचआर इस कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षमता का उपयोग करके डॉक्टरों को एक स्वचालित अधिसूचना दे सकता है कि किन रोगियों को पेट के कैंसर और एसोफैगल कैंसर होने का अधिक खतरा है।

और रूबेनस्टीन के अनुसार, ऐसा करने से इन ट्यूमर का बोझ काफी कम हो सकता है।

“हमारी समर्पित टीम इस अनूठे टूल को विकसित करने के लिए परिष्कृत मशीन लर्निंग टूल्स का उपयोग करने में सक्षम थी, और हम बहुत उत्साहित हैं कि इससे संभावित रूप से स्क्रीनिंग में वृद्धि हो सकती है और रोकी जा सकने वाली मौतों में कमी आ सकती है। हम वीए के बाहर उपयोग के लिए के-ईसीएएन को मान्य करने के लिए अतिरिक्त कार्य करने के लिए तत्पर हैं।