एमआई की भूमिका मेडिकल इमेजिंग में पहले से विकृति का पता लगाने के लिए

स्वास्थ्य सेवा में एआई के आसपास का उत्साह अभी भी प्रचलित है, लेकिन विशेष रूप से रेडियोलॉजी में यह मजबूत है। यदि आप कंप्यूटर-एडेड डिज़ाइन (सीएडी) के शुरुआती दिनों को याद करते हैं, तो यह देखना बहुत प्रभावशाली है कि तकनीक कितनी आगे बढ़ गई है। एक चैटजीपीटी का मूल निवासी शायद तर्क दे सकता है कि इस क्षेत्र में अपनी पूरी क्षमता तक पहुंचने से पहले एआई के लिए बहुत काम करने की आवश्यकता है। दोनों दृष्टिकोण सही हैं। यह लेख यह जांच करेगा कि एआई के लिए चीजों का पता लगाना इतना मुश्किल क्यों है, इसकी भूमिका कैसे बदल रही है, और 2025 और उसके बाद के रुझान क्या हैं।

सुई को ढूंढना एक ढेर में: पता लगाना मुश्किल है

बीमारी का जल्दी पता लगाना मुश्किल है क्योंकि बीमारियां अक्सर रेडियोलॉजिकल इमेजिंग डेटा में सामान्य दिखावे से बहुत ही सूक्ष्म विचलन के साथ शुरू होती हैं। क्योंकि व्यक्तियों के बीच पूरी तरह से सामान्य, प्राकृतिक परिवर्तनशीलता बहुत अधिक है, यह निर्धारित करना बहुत मुश्किल है कि कौन से छोटे परिवर्तन वास्तव में असामान्य हैं। उदाहरण के लिए, फेफड़े के नोड्यूल बहुत छोटे से शुरू होते हैं; फेफड़े की व्यापक बीमारियां आसानी से अनदेखी की जाने वाली ऊतक परिवर्तनों से शुरू होती हैं।

यह वह जगह है जहां मशीन लर्निंग (एमएल) एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह सीख सकता है कि विशिष्ट परिवर्तनों को पहचानें जो सामान्य नहीं हैं, बल्कि बीमारी से जुड़े हुए हैं और उन्हें सामान्य परिवर्तनशीलता से अलग करें। यह सामान्य परिवर्तनशीलता विभिन्न स्रोतों से हो सकती है: व्यक्तिगत शरीर विज्ञान, तकनीकी मतभेद छवि अधिग्रहण उपकरण में, या यहां तक कि ऊतक दिखावे में समय के साथ परिवर्तन जो पूरी तरह से सामान्य हैं। हमें बड़ी मात्रा में डेटा के साथ एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है ताकि वे इस परिवर्तनशीलता का प्रतिनिधित्व बना सकें और उन परिवर्तनों की पहचान कर सकें जो बीमारी की ओर इशारा करते हैं।

क्या एआई हमें विकृतियों का पता लगाने में पहले मदद कर सकता है?

एआई कई तरीकों से मदद कर सकता है। सबसे पहले, यह बीमारी से जुड़े विशिष्ट पैटर्न को पहचान सकता है, जैसे कि कैंसर, इंटरस्टिशियल फेफड़े की बीमारियां, या हृदय रोग इमेजिंग डेटा में। जितना संभव हो उतने विविध डेटा पर प्रशिक्षण देकर, एआई पहले निदान के लिए महत्वपूर्ण निष्कर्षों का पता लगाने में सक्षम है। और पूरे इमेज वॉल्यूम को पार्स करके, यह रेडियोलॉजिस्ट को संदिग्ध क्षेत्रों को हाइलाइट करके सहायता कर सकता है, जिससे चिकित्सकों की संवेदनशीलता बढ़ जाती है।

दूसरा, एआई मानव द्वारा आसानी से देखे और रिपोर्ट किए जाने वाले छवि विशेषताओं से परे विशेषताओं का उपयोग कर सकता है। फेफड़े के कैंसर का पता लगाने में, रेडियोलॉजिस्ट पहले एक नोड्यूल के आकार, आकार और श्रेणी का मूल्यांकन करते हैं ताकि रोगी प्रबंधन में अगले कदम का फैसला किया जा सके। एआई एक नोड्यूल की तीन-आयामी बनावट और सतह की बारीक विशेषताओं का विश्लेषण करके अधिक विश्वसनीय रूप से निर्धारित कर सकता है कि यह उच्च या निम्न जोखिम वाला है या नहीं। इसका सीधा परिणाम व्यक्तिगत रोगियों के प्रबंधन में है, जैसे कि क्या उस व्यक्ति को बायोप्सी के लिए भेजा जाएगा या नहीं, या अनुवर्ती अंतराल की लंबाई और आवृत्ति।

एडम्स एट अल। (जेएसीआर) द्वारा एक अध्ययन में, यह दिखाया गया था कि छाती सीटी में आकस्मिक नोड्यूल्स के दिशानिर्देश-आधारित प्रबंधन को एमएल-आधारित विश्लेषण के साथ जोड़कर झूठे सकारात्मक परिणामों को काफी कम किया जा सकता है। इसका अनुवाद उन मामलों के लिए अनावश्यक बायोप्सी (जहां एआई कहता है कि नोड्यूल सौम्य है) और उपचार के लिए तेजी से समय (जहां एआई कहता है कि नोड्यूल घातक है) में कमी के रूप में होता है। यहां यह जोर देना महत्वपूर्ण है – एआई दिशानिर्देशों के उन्मूलन की वकालत नहीं कर रहा है। इसके बजाय, हमें दिशानिर्देशों को एआई परिणामों के साथ पूरक करने की चुनौती दी जा रही है। इस मामले में, यदि एमएल स्कोर दिशानिर्देश के साथ उच्च निश्चितता के साथ विरोधाभास करता है, तो एमएल स्कोर के साथ जाएं; अन्यथा दिशानिर्देश निर्देशों का पालन करें। हम भविष्य में इस तरह के और अनुप्रयोग देखेंगे।

तीसरा, एआई रोगियों में समय के साथ परिवर्तन को मात्रा निर्धारित करने में मदद कर सकता है, जो फिर से उचित अनुवर्ती के लिए महत्वपूर्ण है। वर्तमान में एमएल और चिकित्सा छवि विश्लेषण के क्षेत्र में एल्गोरिदम एक ही रोगी से कई छवियों को संरेखित कर सकते हैं – हम इसे “पंजीकरण” कहते हैं – ताकि हम विभिन्न समय बिंदुओं पर एक ही स्थिति पर देख सकें। फेफड़े के कैंसर के मामले में, ट्रैकिंग एल्गोरिदम जोड़ने से रेडियोलॉजिस्ट को एक नोड्यूल का पूरा इतिहास प्रस्तुत करने की अनुमति मिलती है जब वे एक मामला खोलते हैं। इसके बजाय उन्हें पिछले स्कैन की जांच करने और कुछ उदाहरण नोड्यूल्स के लिए सही स्थिति में नेविगेट करने की आवश्यकता नहीं है; वे एक ही बार में सब कुछ देखते हैं। इससे न केवल समय की बचत होनी चाहिए, बल्कि चिकित्सकों के लिए काम का अनुभव भी अधिक सुखद होना चाहिए।

रेडियोलॉजी एआई के कारण विकसित होगी। सवाल यह है कि कैसे?

एआई कई दिशाओं में तेजी से आगे बढ़ रहा है। स्पष्ट एक यह है कि हम नैदानिक सेटिंग्स में अच्छी तरह से काम करने वाले मजबूत मॉडल बनाने के लिए अधिक विविध और प्रतिनिधि डेटा एकत्र कर रहे हैं। इसमें न केवल विभिन्न प्रकार के स्कैनरों से डेटा शामिल है, बल्कि कैंसर का पता लगाना मुश्किल बनाने वाली सह-रोगों से संबंधित डेटा भी शामिल है।

डेटा के अलावा, एमएल विधियों में सुधार के लिए निरंतर प्रगति हो रही है ताकि सटीकता में सुधार हो सके। उदाहरण के लिए, एक प्रमुख अनुसंधान क्षेत्र जैविक परिवर्तनशीलता को छवि अधिग्रहण में अंतर से अलग करने के तरीकों को देख रहा है; एक अन्य क्षेत्र एमएल मॉडल को नए डोमेन में स्थानांतरित करने के तरीकों को देख रहा है। मल्टी-मॉडलिटी और प्रेडिक्शन विशेष रूप से रोमांचक दिशाएं हैं जो यह भी संकेत देती हैं कि रेडियोलॉजी आने वाले वर्षों में कैसे बदल सकती है। सटीक चिकित्सा में, एकीकृत निदान एक महत्वपूर्ण दिशा है जो रेडियोलॉजी, प्रयोगशाला चिकित्सा, पैथोलॉजी और अन्य निदान क्षेत्रों से डेटा का उपयोग उपचार निर्णयों के लिए करने का लक्ष्य रखती है। यदि इन डेटा का एक साथ उपयोग किया जाता है, तो वे निर्णयों को मार्गदर्शन करने के लिए किसी एक विशिष्ट पैरामीटर की तुलना में बहुत अधिक जानकारी प्रदान करते हैं। यह पहले से ही ट्यूमर बोर्ड जैसी मानक प्रथा है; एमएल बस चर्चा में प्रवेश करेगा। यह सवाल उठता है: एकीकृत डेटा के साथ एमएल मॉडल को क्या करना चाहिए? एक चीज जो हम कर सकते हैं वह यह है कि भविष्य की बीमारी की भविष्यवाणी करने का प्रयास करें और साथ ही व्यक्तिगत रोगी की उपचार प्रतिक्रिया की। वे दोनों एक साथ बहुत अधिक शक्ति रखते हैं जिसे हम “क्या होगा” की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग कर सकते हैं जो उपचार निर्णयों को मार्गदर्शन कर सकते हैं।

2025 के रुझान: कार्यक्षमता, गुणवत्ता और प्रतिपूर्ति को आकार देना

क्लिनिकल प्रैक्टिस में एआई को चलाने वाले कई कारक हैं। दो महत्वपूर्ण पहलू कार्यक्षमता और गुणवत्ता हैं।

कार्यक्षमता

रेडियोलॉजिस्ट को उनके काम के जटिल और चुनौतीपूर्ण पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देकर एआई कार्यक्षमता में वृद्धि करने में मदद कर सकता है। एआई देखभाल के बिंदु पर महत्वपूर्ण और प्रासंगिक जानकारी प्रदान करके इसका समर्थन कर सकता है – जैसे कि मात्रात्मक मूल्य – या विकृति का पता लगाने या खंडन करने जैसे कुछ कार्यों को स्वचालित करके। इसका एक दिलचस्प परिणाम है: यह न केवल परिवर्तनों के मूल्यांकन को तेजी से बनाता है, बल्कि यह पिक्सेल-दर-पिक्सेल खंडन और रोग पैटर्न के वॉल्यूमेट्री जैसे कार्यों को शोध से नैदानिक अभ्यास में लाता है। बड़े पैटर्न को मैन्युअल रूप से खंडित करना कई परिस्थितियों में पूरी तरह से अव्यावहारिक है, लेकिन स्वचालन इस जानकारी को नियमित देखभाल के दौरान सुलभ बनाता है।

गुणवत्ता

एआई कार्य की गुणवत्ता को प्रभावित करता है। इसका अर्थ है: निदान में बेहतर होना, विशिष्ट उपचार की सिफारिश करना, बीमारी का पहले पता लगाना, या उपचार प्रतिक्रिया का अधिक सटीक मूल्यांकन करना। ये प्रत्येक व्यक्तिगत रोगी के लिए लाभ हैं। वर्तमान में, गाइडलाइन के साथ एआई परिणामों को पूरक करने के लाभों के साथ-साथ लागत प्रभावशीलता के संबंध में स्वास्थ्य अर्थशास्त्र के प्रभाव का मूल्यांकन किया जा रहा है ताकि रेडियोलॉजी में एआई के परिचय के स्वास्थ्य अर्थशास्त्र के प्रभाव का अध्ययन किया जा सके।

प्रतिपूर्ति

एआई अपने रोगी देखभाल और लागत बचत में स्पष्ट योगदान के लिए पुरस्कृत किया जा रहा है। इसका प्रतिपूर्ति योजनाओं में समावेश इस बदलाव को दर्शाता है। जबकि लाभ – जैसे कि अनावश्यक प्रक्रियाओं को कम करना और उपचार को तेज करना – स्पष्ट लगते हैं, यात्रा लंबी रही है। अब, पहले सफल मामलों के उभरने के साथ, एआई का परिवर्तनकारी प्रभाव स्पष्ट है। रोगी परिणामों में सुधार करके और स्वास्थ्य सेवा प्रक्रियाओं को अनुकूलित करके, एआई उद्योग को आकार दे रहा है, जिसमें आने वाले समय में रोमांचक विकास होने वाले हैं।

चिकित्सा इमेजिंग के भविष्य को आकार देना

चिकित्सा इमेजिंग में मूलभूत परिवर्तन हो रहे हैं। सटीक चिकित्सा, एकीकृत निदान और नए आणविक निदान प्रौद्योगिकी उपचार निर्णय लेने के तरीके को एक बढ़ती जटिलता के चिकित्सा विकल्पों के परिदृश्य में बदल रहे हैं। एआई इस परिवर्तन का एक उत्प्रेरक है, क्योंकि यह चिकित्सकों को विभिन्न मोडलिटी द्वारा कब्जा की गई अधिक विशेषताओं को एकीकृत करने और उन्हें उपचार प्रतिक्रियाओं से जोड़ने में सक्षम बनाता है।

हालांकि, तकनीकी चुनौतियों, एकीकरण मुद्दों और स्वास्थ्य अर्थशास्त्र के चिंताओं के कारण इन उपकरणों को बड़े पैमाने पर अपनाने में अभी भी समय लगेगा। एक चीज जो हम सभी इस प्रक्रिया को तेज करने के लिए कर सकते हैं वह यह है कि हम एक सूचित रोगी बनें। हम अपने डॉक्टरों से बात कर सकते हैं कि वे किस एआई का परीक्षण कर चुके हैं या अभ्यास में इसका उपयोग कर रहे हैं और वे उपकरण उनके पेशेवर अनुभव और ज्ञान के साथ कैसे पूरक हैं। बाजार मांग की बात करता है; इसलिए यदि हम जल्दी और सटीक पता लगाने की मांग करते हैं, तो एआई आएगा।