Artificial Intelligence Improves Mesothelioma Diagnosis, Study Finds

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इस बात का सबूत है कि कृत्रिम बुद्धि के पास डॉक्टरों को घातक घातक मेसोथेलियोमा का निदान करने में मदद करने में भूमिका हो सकती है।

जापान के ह्योगो कॉलेज ऑफ मेडिसिन में एक अध्ययन किया गया एक गहरे अभियोजन तंत्रिका नेटवर्क (सीडीएनएन) का परीक्षण करने के लिए पिछले रोगी के रिकॉर्ड का उपयोग किया जाता है। यह एक जटिल कंप्यूटर प्रोग्राम है जो नैदानिक ​​मानदंडों का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Pleural Mesothelioma डॉक्टरों के निदान के लिए एक कठिन कैंसर है। कृत्रिम बुद्धि को सैकड़ों पिछले मामलों में डायग्नोस्टिक डेटा की तुलना करके जल्दी से मदद मिल सकती है। जापानी अध्ययन में, एआई ने उपलब्ध सभी रोगी डेटा के साथ संयुक्त होने पर सबसे सटीक मेसोथेलियोमा निदान का उत्पादन किया।



Mesothelioma का निदान करने की चुनौती

मेसोथेलियोमा ट्यूमर आंतरिक अंगों के चारों ओर झिल्ली पर बढ़ते हैं। वे आमतौर पर एस्बेस्टोस के पिछले जोखिम से आते हैं। ये ट्यूमर पतले और अनियमित रूप से आकार के होते हैं। इससे उन्हें इमेजिंग अध्ययन पर देखना मुश्किल हो जाता है।

Mesothelioma लक्षण निदान किसी भी आसान नहीं बनाते हैं। रोगी अक्सर अस्पष्ट लक्षणों की शिकायत करते हैं जैसे खांसी, सीने में दर्द, सांस लेने में कठिनाई और थकान। ये सभी अन्य, कम घातक बीमारियों जैसे निमोनिया के संकेत हो सकते हैं।

इसके अलावा, अधिकांश डॉक्टर अपने करियर में मेसोथेलियोमा के बहुत कम मामले देखते हैं। यही वह जगह है जहां कृत्रिम बुद्धि का लाभ होता है। एआई "सीख सकते हैं" सैकड़ों मेसोथेलियोमा मामलों का विश्लेषण करके क्या देखना है। यह "मैच" खोजने के लिए सेकंड में पिछले डेटा में एक नए मामले की तुलना कर सकता है।



Mesothelioma खोजने के लिए कृत्रिम बुद्धि का उपयोग


कैंसर एकमात्र ऐसी बीमारी नहीं है जो फुफ्फुसीय झिल्ली को प्रभावित कर सकती है। Pleura भी सौम्य रोगों से प्रभावित हो सकता है। लेकिन मेसोथेलियोमा और एक गैर कैंसर की समस्या के बीच अंतर बताना आसान नहीं है।

एफडीजी-पीईटी और सीटी स्कैन इसके साथ मदद कर सकते हैं यदि डॉक्टरों को पता है कि वास्तव में क्या देखना है। चूंकि अधिकांश लोगों ने मेसोथेलियोमा रोगियों में इन स्कैनों में से सैकड़ों नहीं देखा है, इसलिए वे कैंसर के संकेतों को याद कर सकते हैं।

जापानी वैज्ञानिक देखना चाहते थे कि मेसोथेलियोमा खोजने में मनुष्यों की तुलना में कृत्रिम बुद्धि कितनी अच्छी तरह से बुद्धिमानी है। उन्होंने सिद्ध या संदिग्ध मेसोथेलियोमा के साथ 875 रोगियों के रिकॉर्ड का इस्तेमाल "सिखाया" के लिए एआई क्या देखना है।

फिर, उन्होंने एआई के प्रोग्रामिंग को मान्य करने के लिए 174 रोगियों के रिकॉर्ड का इस्तेमाल किया। अंत में, शोध दल ने अन्य तरीकों के साथ कृत्रिम बुद्धि की नैदानिक ​​सटीकता की तुलना करने के लिए 176 रोगी रिकॉर्ड का उपयोग किया। उन्होंने मेसोथेलियोमा की पहचान के लिए चार तरीकों या "प्रोटोकॉल" की कोशिश की। प्रोटोकॉल ए: एआई अकेले पीईटी / सीटी डेटा का उपयोग कर प्रोटोकॉल बी: रोगी स्कैन की एक मानव दृश्य पढ़ने प्रोटोकॉल सी: पीईटी पर एफडीजी ट्रैसर के अपटेक को शामिल करने वाली मात्रात्मक विधि प्रोटोकॉल डी: एआई पीईटी / सीटी डेटा का उपयोग कर, डेटा, लिंग और आयु का उपयोग कर

"प्रोटोकॉल डी ने ए, बी, और सी की तुलना में काफी बेहतर डायग्नोस्टिक प्रदर्शन दिखाया," लीड लेखक काज़ुहिरो किटजीमा लिखते हैं।

शोध दल ने निष्कर्ष निकाला कि कृत्रिम बुद्धि मेसोथेलियोमा और सौम्य फुफ्फुसीय बीमारियों के बीच अंतर बताने में मदद करती है। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि इसका मतलब है कि रोगी पहले सही उपचार शुरू कर सकते हैं। इससे पहले हस्तक्षेप मेसोथेलियोमा जीवित रहने की बाधाओं को बढ़ाता है।

"3 डी डीसीएनएन के साथ डीडीजी-पीईटी / सीटी इमेजिंग परिणामों के साथ-साथ नैदानिक ​​विशेषताओं के साथ संयोजन में एक उपन्यास संभावित उपकरण शामिल है [कि] एमपीएम के अंतर निदान के लिए लचीलापन दिखाता है।"

स्रोत:

Kitajima, के, एट अल, "घातक Pleural Mesothelioma निदान", 8 जून, 2021, oncotarget, पीपी के लिए एफडीजी-पीईटी / सीटी का उपयोग कर गहरे अभ्यर्थात्मक तंत्रिका नेटवर्क के साथ गहरी शिक्षा। 1187 - 1196, https://www.oncotarget.com/article/27979/Text/

पोस्ट कृत्रिम खुफिया मेसोथेलियोमा निदान में सुधार करता है, अध्ययन फाइंड सबसे पहले मेसोथेलियोमा पर दिखाई देता है।

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