क्रांतिकारी मशीन लर्निंग तकनीक 98% सटीकता के साथ स्टेज 1ए पर स्तन कैंसर का पता लगाती है

नई दिल्ली: एक अध्ययन के अनुसार, नई मशीन लर्निंग-आधारित स्क्रीनिंग विधि स्तन कैंसर के शुरुआती लक्षणों का पता लगाने में 98 प्रतिशत प्रभावी है।

एडिनबर्ग विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित तेज, गैर-आक्रामक तकनीक मशीन लर्निंग के साथ लेजर विश्लेषण को जोड़ती है। उन्होंने कहा कि यह स्तन कैंसर के शुरुआती चरण में रोगियों की पहचान करने वाला अपनी तरह का पहला तरीका है, यह देखते हुए कि यह कैंसर के कई रूपों के लिए स्क्रीनिंग परीक्षण का मार्ग प्रशस्त कर सकता है।

यह तकनीक बीमारी के शुरुआती चरणों के दौरान रक्तप्रवाह में होने वाले सूक्ष्म परिवर्तनों को पकड़ सकती है – जिसे चरण 1 ए के रूप में जाना जाता है – जो मौजूदा परीक्षणों से पता नहीं चलता है।

शारीरिक परीक्षण, एक्स-रे या अल्ट्रासाउंड स्कैन, या स्तन ऊतक के नमूने का विश्लेषण, जिसे बायोप्सी के रूप में जाना जाता है, स्तन कैंसर के लिए वर्तमान में उपलब्ध मानक परीक्षण हैं। ये लोगों की उम्र या यदि वे जोखिम समूह में हैं, के आधार पर स्क्रीनिंग पर निर्भर करते हैं।

जर्नल ऑफ बायोफोटोनिक्स में प्रकाशित पायलट अध्ययन में स्तन कैंसर रोगियों और 12 स्वस्थ नियंत्रणों के 12 नमूने शामिल थे। अध्ययन में, टीम ने एक लेजर विश्लेषण तकनीक को अनुकूलित किया – जिसे रमन स्पेक्ट्रोस्कोपी के रूप में जाना जाता है – और इसे मशीन लर्निंग के साथ जोड़ा।

टीम 98 प्रतिशत प्रभावशीलता के साथ चरण 1ए में स्तन कैंसर का पता लगा सकती है।

यह सबसे पहले मरीजों से लिए गए रक्त प्लाज्मा में एक लेजर किरण डालता है। स्पेक्ट्रोमीटर डिवाइस का उपयोग करके, टीम ने रक्त के साथ संपर्क करने के बाद प्रकाश के गुणों का विश्लेषण किया। स्पेक्ट्रोमीटर ने तब कोशिकाओं और ऊतकों की रासायनिक संरचना में छोटे बदलावों का खुलासा किया – बीमारी के शुरुआती संकेतक।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके, चिकित्सक परिणामों की व्याख्या कर सकते हैं। नवीन दृष्टिकोण का उपयोग करते हुए, टीम 90 प्रतिशत से अधिक सटीकता के साथ चार मुख्य स्तन कैंसर उपप्रकारों में से प्रत्येक के बीच अंतर कर सकती है। टीम ने कहा कि इससे मरीजों को अधिक प्रभावी, व्यक्तिगत उपचार प्राप्त करने में मदद मिली।