अग्नाशयी कैंसर दुनिया के सबसे घातक कैंसरों में से एक है, और इसके टोल बढ़ने का अनुमान है। जर्नल नेचर मेडिसिन में प्रकाशित निष्कर्षों से पता चलता है कि एआई-आधारित जनसंख्या जांच बीमारी के लिए उच्च जोखिम वाले लोगों को खोजने में मूल्यवान हो सकती है और एक ऐसी स्थिति के निदान में तेजी ला सकती है जो अक्सर उन्नत चरणों में पाई जाती है जब उपचार कम प्रभावी होता है और परिणाम निराशाजनक हैं।
वर्तमान में, अग्न्याशय के कैंसर के लिए व्यापक रूप से स्क्रीन करने के लिए जनसंख्या-आधारित उपकरण नहीं हैं। जिन लोगों का पारिवारिक इतिहास और कुछ आनुवंशिक उत्परिवर्तन हैं जो उन्हें अग्नाशय के कैंसर के लिए पूर्वनिर्धारित करते हैं, उन्हें लक्षित तरीके से जांचा जाता है। लेकिन इस तरह की लक्षित स्क्रीनिंग उन श्रेणियों के बाहर आने वाले अन्य मामलों को याद कर सकती है, शोधकर्ताओं ने कहा।
एक एआई उपकरण जो अग्नाशयी कैंसर के लिए उच्चतम जोखिम वाले लोगों की पहचान करता है, यह सुनिश्चित करेगा कि चिकित्सक सही आबादी का परीक्षण करते हैं, जबकि दूसरों को अनावश्यक परीक्षण और अतिरिक्त प्रक्रियाओं से बचाते हैं।
क्रिस सैंडर ने कहा, “सबसे महत्वपूर्ण निर्णयों में से एक जो चिकित्सक दिन-प्रतिदिन सामना करते हैं, वह यह है कि किसी बीमारी के लिए कौन उच्च जोखिम में है, और किसे आगे के परीक्षण से लाभ होगा, जिसका अर्थ अधिक आक्रामक और अधिक महंगी प्रक्रियाएं भी हो सकती हैं।” , हार्वर्ड मेडिकल स्कूल में ब्लावात्निक संस्थान में सिस्टम बायोलॉजी विभाग में संकाय सदस्य।
सैंडर ने कहा, “एक एआई उपकरण जो अग्नाशय के कैंसर के लिए उच्चतम जोखिम वाले लोगों को शून्य कर सकता है, जो आगे के परीक्षणों से सबसे अधिक लाभान्वित हो सकते हैं, नैदानिक निर्णय लेने में सुधार की दिशा में एक लंबा रास्ता तय कर सकते हैं।”
बड़े पैमाने पर लागू किया गया, सैंडर ने कहा, इस तरह के दृष्टिकोण से अग्नाशय के कैंसर का पता लगाने में तेजी आ सकती है, प्रारंभिक उपचार हो सकता है, और परिणामों में सुधार हो सकता है और रोगियों के जीवन काल को बढ़ा सकता है।
अग्नाशय के कैंसर के शुरुआती चरणों में निदान किए गए लगभग 44 प्रतिशत लोग निदान के पांच साल बाद तक जीवित रहते हैं, लेकिन केवल 12 प्रतिशत मामलों का ही निदान किया जाता है। उनका अनुमान है कि जीवित रहने की दर उन लोगों में 2 से 9 प्रतिशत तक गिर जाती है जिनके ट्यूमर अपने मूल स्थान से बाहर हो गए हैं।
नए अध्ययन में, एआई एल्गोरिदम को दो अलग-अलग डेटा सेटों पर प्रशिक्षित किया गया था, जिसमें डेनमार्क और अमेरिका के 9 मिलियन रोगी रिकॉर्ड थे। शोधकर्ताओं ने एआई मॉडल से रिकॉर्ड में निहित डेटा के आधार पर बताए गए संकेतों को देखने के लिए कहा।
रोग कोड के संयोजन और उनकी घटना के समय के आधार पर, मॉडल भविष्यवाणी करने में सक्षम था कि भविष्य में कौन से रोगियों को अग्नाशयी कैंसर विकसित होने की संभावना है। विशेष रूप से, कई लक्षण और रोग कोड सीधे अग्न्याशय से संबंधित या उपजी नहीं थे।
शोधकर्ताओं ने 6 महीने, एक साल, दो साल और तीन साल के अलग-अलग समय के भीतर बीमारी के विकास के लिए उच्च जोखिम वाले लोगों का पता लगाने की क्षमता के लिए एआई मॉडल के विभिन्न संस्करणों का परीक्षण किया।
कुल मिलाकर, एआई एल्गोरिद्म का प्रत्येक संस्करण यह भविष्यवाणी करने में काफी हद तक सटीक था कि वर्तमान आबादी में रोग की घटनाओं के व्यापक अनुमानों की तुलना में अग्नाशय के कैंसर का विकास कौन करेगा – यह परिभाषित किया गया है कि एक विशिष्ट अवधि में जनसंख्या में कितनी बार स्थिति विकसित होती है।
शोधकर्ताओं ने कहा कि उनका मानना है कि मॉडल कम से कम बीमारी की घटना की भविष्यवाणी करने में उतना ही सटीक है जितना कि वर्तमान आनुवंशिक अनुक्रमण परीक्षण हैं जो आमतौर पर केवल डेटा सेट में रोगियों के एक छोटे उपसमुच्चय के लिए उपलब्ध होते हैं।
