फेफड़े के कैंसर के जोखिम का अनुमान लगाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूल

“फेफड़ों के कैंसर की दर उन लोगों में बढ़ती जा रही है जिन्होंने कभी धूम्रपान नहीं किया है या जिन्होंने वर्षों में धूम्रपान नहीं किया है, यह सुझाव देते हैं कि फेफड़ों के कैंसर के जोखिम में योगदान देने वाले कई जोखिम कारक हैं, जिनमें से कुछ वर्तमान में अज्ञात हैं,” संबंधित लेखक लेसिया सेक्विस्ट, एमडी ने कहा , MPH, सेंटर फॉर इनोवेशन इन अर्ली कैंसर डिटेक्शन के निदेशक और मास जनरल कैंसर सेंटर में फेफड़े के कैंसर के मेडिकल ऑन्कोलॉजिस्ट। “व्यक्तिगत पर्यावरणीय या आनुवंशिक जोखिम कारकों का आकलन करने के बजाय, हमने एक उपकरण विकसित किया है जो छवियों का उपयोग सामूहिक जीव विज्ञान को देखने और कैंसर के जोखिम के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए कर सकता है।”

फेफड़े के कैंसर में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का अनुप्रयोग

यूएस प्रिवेंटिव सर्विस टास्क फोर्स 50 वर्ष से अधिक आयु के लोगों के लिए 20 पैक-वर्षों के इतिहास के साथ वार्षिक एलडीसीटी की सिफारिश करती है, जो या तो वर्तमान में धूम्रपान करते हैं या पिछले 15 वर्षों के भीतर धूम्रपान छोड़ चुके हैं। लेकिन सालाना 10 प्रतिशत से भी कम पात्र रोगियों की जांच की जाती है। फेफड़ों के कैंसर की जांच की दक्षता में सुधार करने और व्यक्तिगत आकलन प्रदान करने में मदद के लिए, मास जनरल कैंसर सेंटर में सीक्विस्ट और सहयोगियों ने एमआईटी में जमील क्लिनिक के जांचकर्ताओं के साथ मिलकर काम किया। नेशनल लंग स्क्रीनिंग ट्रायल (एनएलएसटी) के डेटा का उपयोग करते हुए, टीम ने सिबिल विकसित किया, जो एक डीप-लर्निंग मॉडल है जो स्कैन का विश्लेषण करता है और अगले एक से छह वर्षों के लिए फेफड़ों के कैंसर के जोखिम की भविष्यवाणी करता है।

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“सिबिल को केवल एक एलडीसीटी की आवश्यकता होती है और यह क्लिनिकल डेटा या रेडियोलॉजिस्ट एनोटेशन पर निर्भर नहीं करता है,” मैसाचुसेट्स जनरल अस्पताल में थोरैसिक इमेजिंग एंड इंटरवेंशन विभाग के रेडियोलॉजी विभाग के सह-लेखक फ्लोरियन फिनटेलमैन, एमडी ने कहा। “यह एक मानक रेडियोलॉजी रीडिंग स्टेशन की पृष्ठभूमि में वास्तविक समय में चलने के लिए डिज़ाइन किया गया था जो पॉइंट-ऑफ़ केयर नैदानिक ​​​​निर्णय समर्थन को सक्षम बनाता है।”

टीम ने तीन स्वतंत्र डेटा सेटों का उपयोग करके सिबिल की पुष्टि की – 6,000 से अधिक एनएलएसटी प्रतिभागियों के स्कैन का एक सेट, जिन्हें सिबिल ने पहले नहीं देखा था; मैसाचुसेट्स जनरल हॉस्पिटल (एमजीएच) से 8,821 एलडीसीटी; और ताइवान में चांग गंग मेमोरियल अस्पताल से 12,280 एलडीसीटी। स्कैन के बाद के सेट में धूम्रपान इतिहास की एक श्रृंखला वाले लोग शामिल थे, जिनमें कभी धूम्रपान नहीं किया गया था।

सिबिल इन सेटों में फेफड़ों के कैंसर के खतरे का सटीक अनुमान लगाने में सक्षम था। शोधकर्ताओं ने निर्धारित किया कि सिबिल एरिया अंडर द कर्व (एयूसी) का कितना सटीक उपयोग कर रहा था, यह एक उपाय है कि एक परीक्षण बीमारी और सामान्य नमूनों के बीच कितनी अच्छी तरह से अंतर कर सकता है और जिसमें 1.0 एक पूर्ण स्कोर है। सिबिल ने अतिरिक्त एनएलएसटी प्रतिभागियों के लिए 0.92 के एयूसी, एमजीएच डेटासेट के लिए 0.86 और ताइवान से डेटासेट के लिए 0.94 के साथ एक वर्ष के भीतर कैंसर की भविष्यवाणी की। कार्यक्रम ने तीन डेटासेट के लिए क्रमशः 0.75, 0.81 और 0.80 के एयूसी के साथ छह साल के भीतर फेफड़े के कैंसर की भविष्यवाणी की।

“मैं एमजीएच टीम के नेतृत्व में अनुवाद संबंधी प्रयासों के बारे में उत्साहित हूं जो रोगियों के लिए परिणामों को बदलने का लक्ष्य रखते हैं जो अन्यथा उन्नत बीमारी विकसित करेंगे,” सह-लेखक और जमील क्लिनिक फैकल्टी लीड रेजिना बरज़िले, पीएचडी, कोच के एक सदस्य ने कहा। एकीकृत कैंसर अनुसंधान संस्थान।

शोधकर्ताओं ने ध्यान दिया कि यह एक पूर्वव्यापी अध्ययन है, और भावी अध्ययन जो आगे बढ़ने वाले रोगियों का अनुसरण करते हैं, उन्हें सिबिल को मान्य करने की आवश्यकता है। इसके अलावा, अध्ययन में भाग लेने वाले अमेरिकी प्रतिभागी अत्यधिक सफेद (92 प्रतिशत) थे, और यह निर्धारित करने के लिए भविष्य के अध्ययन की आवश्यकता होगी कि क्या सिबिल विभिन्न आबादी के बीच फेफड़ों के कैंसर की सटीक भविष्यवाणी कर सकता है। सेक्विस्ट और उनके सहकर्मी एक संभावित क्लीनिकल ट्रायल की शुरुआत करेंगे ताकि सिबिल का वास्तविक दुनिया में परीक्षण किया जा सके और यह समझा जा सके कि यह रेडियोलॉजिस्ट के काम को कैसे पूरा करता है। कोड भी सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया है।

सीक्विस्ट ने कहा, “हमारे अध्ययन में, सिबिल एलडीसीटी से जोखिम के पैटर्न का पता लगाने में सक्षम था जो मानव आंखों को दिखाई नहीं दे रहा था।” “हम यह देखने के लिए इस कार्यक्रम का और परीक्षण करने के लिए उत्साहित हैं कि क्या यह ऐसी जानकारी जोड़ सकता है जो निदान के साथ रेडियोलॉजिस्टों की सहायता करता है और रोगियों के लिए स्क्रीनिंग को वैयक्तिकृत करने के पथ पर सेट करता है।”

स्रोत: यूरेकलर्ट