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नई एआई मानव डॉक्टरों की तुलना में अधिक सटीक स्तन कैंसर का निदान करती है

नई एआई मानव डॉक्टरों की तुलना में अधिक सटीक स्तन कैंसर का निदान करती है


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हालांकि आमतौर पर पैथोलॉजिस्ट स्तन कैंसर को ठीक करने का अच्छा काम करते हैं, लेकिन इसमें कोई संदेह नहीं है कि सहायता हमेशा उपयोगी होती है। जैसे, यूसीएलए के वैज्ञानिकों ने एक उपन्यास कृत्रिम खुफिया प्रणाली विकसित की है जो बायोप्सी के पढ़ने में सहायक है।

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यूसीएलए में डेविड गेफेन स्कूल ऑफ मेडिसिन के अध्ययन के वरिष्ठ लेखक और चिकित्सा के प्रोफेसर डॉ। जोआन एलमोर ने कहा, "शुरुआत से ही सही निदान करना महत्वपूर्ण है ताकि हम मरीजों को सबसे प्रभावी उपचार के लिए मार्गदर्शन कर सकें।"

नैदानिक ​​त्रुटियां

ऐसे अध्ययन की आवश्यकता क्यों होगी? ठीक है, क्योंकि, एलमोर के नेतृत्व में 2015 के एक अध्ययन के अनुसार, पैथोलॉजिस्ट अक्सर स्तन बायोप्सी के परिणाम पर असहमत होते हैं। इसके अलावा, शोध में यह भी पाया गया है कि हर छह महिलाओं में से एक में त्रुटियां हुईं, जिन्हें डक्टल कार्सिनोमा इन सीटू (डीसीआईएस) का पता चला था और स्तन एटिपिया के लगभग आधे बायोप्सी मामलों में गलत निदान दिया गया था।

ये काफी महत्वपूर्ण त्रुटियां हैं। इन गलत व्याख्याओं का कारण यह है कि स्तन बायोप्सी को सटीक रूप से पढ़ना मुश्किल है।

"एलसीए जोंसन कॉम्प्रिहेंसिव कैंसर सेंटर के शोधकर्ता एल्मोर ने कहा," स्तन की बायोप्सी की चिकित्सा छवियों में जटिल डेटा का एक बड़ा सौदा होता है और उनकी व्याख्या बहुत ही व्यक्तिपरक हो सकती है। "डक्टल कार्सिनोमा से स्वस्थानी में स्तन के एटिपिया को भेद करना महत्वपूर्ण रूप से नैदानिक ​​रूप से पैथोलॉजिस्ट के लिए चुनौतीपूर्ण है। कभी-कभी, डॉक्टर भी उनके पिछले निदान से सहमत नहीं होते हैं जब उन्हें एक साल बाद एक ही मामला दिखाया जाता है।"

रीडिंग के निदान के एक अधिक सुसंगत तरीके को खोजने के लिए, शोधकर्ताओं ने निर्धारित किया कि एक एआई एक बड़े डेटा सेट से ड्राइंग करके मदद कर सकता है। जैसे, उन्होंने 240 स्तन बायोप्सी छवियों को एक कंप्यूटर सिस्टम में खिलाया और विभिन्न प्रकार के स्तन घावों से जुड़े पैटर्न को पहचानने के लिए इसे प्रशिक्षित किया।

तब उन्होंने इसके परिणामों की तुलना 87 अमेरिकी रोग विशेषज्ञों द्वारा किए गए स्वतंत्र निदानों से की। प्रभावशाली रूप से, इस कार्यक्रम ने लगभग सभी डॉक्टरों के साथ-साथ गैर-कैंसर के मामलों से कैंसर को अलग करने में प्रदर्शन किया।

एटिसिया से अलग DCIS

हालांकि, इसने एक विशेष मुश्किल क्षेत्र में मानव डॉक्टरों को पीछे छोड़ दिया; एटिसिया से विभेदित DCIS। यह क्षेत्र स्तन कैंसर के निदान में सबसे बड़ी चुनौती माना जाता है। सिस्टम ने 0.88 और 0.89 के बीच संवेदनशीलता प्रदर्शित की, जबकि पैथोलॉजिस्ट की औसत संवेदनशीलता 0.70 थी।

"ये परिणाम बहुत उत्साहजनक हैं," एलमोर ने कहा। "अमेरिका में पैथोलॉजिस्ट का अभ्यास करने में कम सटीकता है, जब यह सीटू में एटिपिया और डक्टल कार्सिनोमा के निदान की बात आती है, और कंप्यूटर-आधारित स्वचालित दृष्टिकोण बहुत अच्छा वादा दिखाता है।"

में अध्ययन प्रकाशित हुआ है JAMA नेटवर्क ओपन।


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