ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਛਾਤੀ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਾਧਾ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਇਸ ਬਿਮਾਰੀ ਦਾ ਜਲਦੀ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਛਾਤੀ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦੇ 60% ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੇਸਾਂ ਦਾ III ਜਾਂ IV ਪੜਾਅ ‘ਤੇ ਨਿਦਾਨ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਬਿਮਾਰੀ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਅੱਗੇ ਵਧ ਚੁੱਕੀ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਡੇ ਸ਼ਹਿਰਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ, ਮਾਹਰ ਛਾਤੀ-ਇਮੇਜਿੰਗ ਮਹਾਰਤ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਅਸਮਾਨ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਮ ਦੀ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਦੇਸ਼ ਦੀ ਕੈਂਸਰ-ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਾੜਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਹੁਣ, ਆਲ ਇੰਡੀਆ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਆਫ਼ ਮੈਡੀਕਲ ਸਾਇੰਸਿਜ਼ (AIIMS), ਨਵੀਂ ਦਿੱਲੀ ਵਿਖੇ ਵਿਕਸਤ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਅਧਾਰਤ ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ ਵਿਆਖਿਆ ਮਾਡਲ ਵਿਆਪਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਇੱਕ ਕਦਮ ਦੇ ਨੇੜੇ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰੀਮੀਅਰ ਹੈਲਥ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਨੇ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਬੀਪੀਐਲ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀਜ਼ ਨੂੰ ਤਬਦੀਲ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਦਿੱਲੀ ਸਥਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਡਿਵਾਈਸ ਨਿਰਮਾਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟਸ ਨੂੰ ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਮ ‘ਤੇ ਸ਼ੱਕੀ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਟੂਲ ਦੇ ਹੋਰ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਾ ਰਾਹ ਖੋਲ੍ਹਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਦੇ ਡਾਇਰੈਕਟਰ ਡਾ: ਨਿਖਿਲ ਟੰਡਨ ਨੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਇਆ।

ਇਸ ਲਈ, AI ਇੱਕ ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਮ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਏਮਜ਼ ਨੇ ਕੀ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਭਾਰਤ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਛਾਤੀ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?

ਮੈਮੋਥ ਚੁਣੌਤੀਆਂ

ਛਾਤੀ ਦਾ ਕੈਂਸਰ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਕੈਂਸਰ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਰ ਸਾਲ 2.3 ਲੱਖ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਵੇਂ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਾਰੀਆਂ ਖਤਰਨਾਕ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ। ਦਿ ਲੈਂਸੇਟ ਓਨਕੋਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਛਾਤੀ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਦਰ 1990 ਵਿੱਚ 13 ਪ੍ਰਤੀ 100,000 ਔਰਤਾਂ ਤੋਂ ਵਧ ਕੇ 2023 ਵਿੱਚ 29.4 ਪ੍ਰਤੀ 100,000 ਹੋ ਗਈ – ਇੱਕ 127% ਵਾਧਾ।

ਉਮਰ-ਮਿਆਰੀ ਅਨੁਸਾਰ ਮੌਤ ਦਰ ਵੀ ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ 8.9 ਤੋਂ 15.5 ਪ੍ਰਤੀ 100,000 ਤੱਕ ਵਧ ਗਈ।

ਇੱਕ ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਮ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਛਾਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਐਕਸ-ਰੇ ਚਿੱਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਛੋਟੀਆਂ ਅਸਧਾਰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ੱਕੀ ਪੁੰਜ ਜਾਂ ਕੈਲਸੀਫੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਸਮੂਹ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਇੱਕ ਔਰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਗੰਢ ਜਾਂ ਹੋਰ ਲੱਛਣ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਪਰ ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਮ ਪੜ੍ਹਨਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਿੱਧਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਕੁਝ ਕੈਂਸਰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸੂਖਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸੰਘਣੀ ਛਾਤੀ ਦੇ ਟਿਸ਼ੂ ਵੀ ਅਸਧਾਰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਔਖਾ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਭਾਰਤ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਸ਼ਹਿਰੀ ਕੇਂਦਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਅਡਵਾਂਸਡ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਨਾਲ, ਮਾਹਰ ਇਮੇਜਿੰਗ ਮਹਾਰਤ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਘਾਟ ਅਤੇ ਅਸਮਾਨ ਵੰਡ ਦਾ ਵੀ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।

ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਛਾਤੀ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਦੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੇ ਸੀਮਤ ਪਹੁੰਚ, ਹੁਨਰਮੰਦ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਘਾਟ ਅਤੇ ਛਾਤੀ ਦੀ ਘਣਤਾ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਵਜੋਂ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਦੀ ਖੋਜ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੇ ਬਦਲ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਅੱਖਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਜੋੜੀ ਵਜੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।

ਇੱਕ AI ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਛਾਤੀ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕੈਂਸਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਅਸਧਾਰਨਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਨਮੂਨੇ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਮ ‘ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਧਿਆਨ ਦੇ ਹੱਕਦਾਰ ਹਨ। ਸਿਸਟਮ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਹ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਅਤੇ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਅਸਤ ਹਸਪਤਾਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰੇਡੀਓਲੋਜਿਸਟ ਨੂੰ ਸੈਂਕੜੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਛਾਤੀ-ਇਮੇਜਿੰਗ ਮਾਹਰ ਬਿਲਕੁਲ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇੱਕ AI ਸਿਸਟਮ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ੱਕੀ ਖੇਤਰਾਂ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਸ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸੂਖਮ ਖੋਜ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਪਰ AI ਆਪਣੇ ਆਪ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਫਲੈਗ ਕੀਤੇ ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਮ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਵਾਧੂ ਇਮੇਜਿੰਗ ਜਾਂ ਬਾਇਓਪਸੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਚਿਤ ਹੋਵੇ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਰੋਗ ਵਿਗਿਆਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਏਮਜ਼ ਨੇ ਕੀ ਬਣਾਇਆ ਹੈ

ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ, ਸੰਸਥਾ ਨੇ ਆਪਣੀ ਏਆਈ-ਅਧਾਰਤ ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ ਵਿਆਖਿਆ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਬੀਪੀਐਲ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀਜ਼ ਲਿਮਟਿਡ ਨੂੰ ਤਬਦੀਲ ਕਰ ਦਿੱਤਾ।

ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਏਮਜ਼ ਦੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਇਹ ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਮਾਹਰ ਛਾਤੀ-ਇਮੇਜਿੰਗ ਮਹਾਰਤ ਸੀਮਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਹੁਣ, ਮਾਹਰਾਂ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ, ਇਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਰੁਟੀਨ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਭਾਰਤੀ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਇਮੇਜਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਸਮੇਤ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ‘ਤੇ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ।

ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸਬੂਤ ਦੇ ਅਧੀਨ, ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਅਤੇ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਸੈਂਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜਾਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਵੀ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਵਿਕਾਸ ਸਥਾਪਤ ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਵਾਲੇ ਦੇਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਰਹੇ ਸਬੂਤਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਆਇਆ ਹੈ ਕਿ ਏਆਈ ਛਾਤੀ-ਕੈਂਸਰ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸਬੂਤਾਂ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸਵੀਡਨ ਦੇ MASAI ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਮੁਕੱਦਮੇ ਤੋਂ ਆਇਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 105,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਔਰਤਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਵਿੱਚ, AI-ਸਹਾਇਕ ਮੈਮੋਗ੍ਰਾਫੀ ਨੇ ਪ੍ਰਤੀ 1,000 ਔਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਲਈ 6.4 ਕੈਂਸਰਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਿਆਰੀ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ 5.0 ਪ੍ਰਤੀ 1,000 ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ। ਇਹ ਲਗਭਗ 29% ਉੱਚ ਕੈਂਸਰ-ਖੋਜ ਦਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਏਆਈ-ਸਮਰਥਿਤ ਪਹੁੰਚ ਨੇ ਸਕ੍ਰੀਨ-ਰੀਡਿੰਗ ਵਰਕਲੋਡ ਨੂੰ ਵੀ 44.2% ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।

ਬਾਅਦ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਖੋਜਾਂ ਹੋਰ ਦਿਲਚਸਪ ਬਣ ਗਈਆਂ। ਸਟੈਂਡਰਡ ਡਬਲ ਰੀਡਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ 73.8% ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ AI-ਸਹਾਇਕ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਵਿੱਚ 80.5% ਦੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਸੀ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੋਵਾਂ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ 98.5% ‘ਤੇ ਲਗਭਗ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਸੀ।

ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਦੌਰਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਕੈਂਸਰਾਂ ਦੀ ਦਰ – ਜਿਸ ਨੂੰ ਅੰਤਰਾਲ ਕੈਂਸਰ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ – AI ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਵੀ ਘਟੀਆ ਨਹੀਂ ਸੀ।

– ਖਤਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ