AI स्तन कर्करोग सर्व्हायव्हल मॉडेल वैयक्तिक उपचार सुधारण्याचे उद्दिष्ट ठेवते

सिनसिनाटी विद्यापीठाच्या कर्करोग केंद्रातील संशोधकांनी स्तन कर्करोगातील सर्व्हायव्हलचा अंदाज घेण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्तेवर आधारित पद्धतीचे वर्णन केले आहे. यात प्रस्थापित सांख्यिकीय पद्धती आणि deep-learning चौकट एकत्र केली आहे. Journal of Statistical Theory and Practiceमध्ये प्रकाशित झालेले हे काम डॉक्टरांना जोखमीचा अधिक तपशीलवार अंदाज घेण्यास आणि वैयक्तिक उपचार निर्णयांना मदत करण्यासाठी तयार करण्यात आले आहे.

कर्करोगाच्या उपचारात सर्व्हायव्हलचा अंदाज महत्त्वाचा पण कठीण भाग आहे. सारखे निदान असलेल्या रुग्णांमध्ये वैद्यकीय वैशिष्ट्ये, ट्यूमरचे जीवशास्त्र आणि आनुवंशिक गुणधर्म वेगवेगळे असू शकतात. पारंपरिक सर्व्हायव्हल मॉडेल अपेक्षित परिणामांचा अंदाज घेण्यास मदत करतात; मात्र एखाद्या रुग्णाच्या प्रोग्नोसिसवर परिणाम करणाऱ्या अनेक घटकांमधील गुंतागुंतीचे संबंध ते नेहमी पकडत नाहीत, असे संशोधकांचे म्हणणे आहे.

प्रस्तावित प्रणाली “fusion” धोरणावर आधारित आहे. कोणतीही एक पद्धत पुरेशी मानण्याऐवजी ती अनेक सांख्यिकीय पद्धती deep learningसोबत जोडते. रुग्णाची जोखीम अधिक अचूकपणे मांडणे आणि अन्यथा एकाच व्यापक गटात ठेवले जाऊ शकणाऱ्या रुग्णांमधील लहान गट ओळखणे, हे या टीमचे उद्दिष्ट आहे.

भविष्यवाणीच्या मॉडेलला अधिक तपशीलाची गरज का असते

स्तन कर्करोग हा एकसंध आजार नाही आणि उपचारांचे नियोजन केवळ एका निदानावर किंवा टप्प्यावर अवलंबून नसते. वैद्यकीय माहिती, जैविक निर्देशक आणि आनुवंशिक घटक सर्व महत्त्वाचे ठरू शकतात. या गुंतागुंतीमुळे अंदाजाच्या साधनांसमोर व्यावहारिक अडचण उभी राहते: एखादे मॉडेल व्यापक नमुने ओळखू शकते, पण विशिष्ट रुग्णाचा परिणाम बदलणारे परस्परसंबंध दुर्लक्षित करू शकते.

या अभ्यासाच्या संबंधित लेखिका आणि विद्यापीठाच्या Department of Biostatistics, Health Information and Data Scienceमधील डॉक्टरेट विद्यार्थिनी Wedad Alatebi यांनी सांगितले की, सांख्यिकीय पद्धती deep learningसोबत जोडल्यास हे संबंध अधिक चांगल्या प्रकारे समजू शकतात का, याचा प्रकल्पात अभ्यास करण्यात आला. येथे रुग्णांच्या डेटामधील हाताने निश्चित करणे कठीण असलेले गुंतागुंतीचे नमुने शोधण्यासाठी deep learningचा वापर केला जातो.

सहलेखक Anand Seth यांच्या मते, सुरुवातीला सारखे दिसणाऱ्या रुग्णांमध्ये ही संयुक्त पद्धत अधिक विशिष्ट जोखीम गट तयार करू शकते. याचा संभाव्य वैद्यकीय फायदा केवळ अधिक सूक्ष्म गुणांकनात नाही. जोखीम गटांमधील स्पष्ट फरक डॉक्टरांना विशिष्ट रुग्ण गटासाठी उपचारांचे निर्णय जुळवून घेण्यास मदत करू शकतो.

सांख्यिकीय आणि AI पद्धतींमधील दुवा

पारंपरिक सांख्यिकीय सर्व्हायव्हल विश्लेषण अजूनही महत्त्वाचे आहे, कारण ते रुग्णांच्या घटकांचा परिणामांशी संबंध जोडण्याची संरचित पद्धत देते. नवीन संशोधन deep learningला या पायाभूत पद्धतीचा पूर्ण पर्याय म्हणून मांडत नाही. त्याऐवजी, उपलब्ध माहितीमधून अधिक गुंतागुंतीचे नमुने शिकण्यासाठी तयार केलेल्या चौकटीत सांख्यिकीय पद्धती ठेवते.

संशोधकांच्या मते, मॉडेल प्रथम वैद्यकीय माहितीचे अशा स्वरूपात रूपांतर करते जे रुग्णाची जोखीम अधिक चांगल्या प्रकारे दर्शवते. त्यानंतर व्यापक अंदाज प्रक्रियेचा भाग म्हणून deep-learning चौकट वापरली जाते. साध्या, स्वतंत्र संबंधांवरच अवलंबून न राहता विविध घटकांच्या संयोगांबद्दल मॉडेल संवेदनशील असावे, हा त्यामागचा उद्देश आहे.

भविष्यातील संभाव्य वैद्यकीय वापरासाठी हा फरक महत्त्वाचा आहे. सर्व्हायव्हल मॉडेल स्वतः उपचाराचा निर्णय नसतो; ते निर्णय-सहाय्यक साधन असते. योग्य रुग्ण गटांमध्ये त्याचा अंदाज सुधारतो का आणि डॉक्टर त्याचे निष्कर्ष वैद्यकीय निर्णय, रुग्णांच्या पसंती आणि इतर पुराव्यांसोबत जबाबदारीने वापरू शकतात का, यावर त्याचे मूल्य अवलंबून असेल.

आनुवंशिक माहितीचा विचार

ट्यूमरची आनुवंशिक माहिती सर्व्हायव्हल मॉडेल सुधारू शकते, पण आनुवंशिक चाचण्यांची उपलब्धता सर्वत्र समान नाही. जगातील काही भागांमध्ये रुग्णालये आणि आरोग्य यंत्रणांसाठी या चाचण्या मिळवणे कठीण किंवा महाग असू शकते. ही मर्यादा लक्षात घेऊन सिनसिनाटी टीमने आपल्या मॉडेलमध्ये simulated gene-expression data समाविष्ट केला.

संपूर्ण चाचणी शक्य नसताना ट्यूमरच्या आनुवंशिकतेचा संभाव्य वाटा लक्षात घेण्याचा हा एक मार्ग असल्याचे संशोधकांनी सांगितले. डेटा-आधारित कर्करोग साधने वापरताना येणाऱ्या वास्तविक अडचणीवर ही बाब प्रकाश टाकते: व्यापक चाचण्या आवश्यक असलेले मॉडेल त्या चाचण्या उपलब्ध नसलेल्या ठिकाणी कमी उपयुक्त ठरू शकते.

तरीही, simulated dataमुळे काळजीपूर्वक प्रमाणीकरणाची गरज संपत नाही. उपलब्ध अभ्यासवर्णन या पद्धतीला अधिक मजबूत आणि अचूक अंदाजासाठी संभाव्य मार्ग म्हणून मांडते, प्रस्थापित वैद्यकीय मानक म्हणून नाही. संशोधन चौकटीतून नियमित उपचाराकडे जाण्यापूर्वी विविध रुग्ण आणि वैद्यकीय परिस्थितींमध्ये त्याची कामगिरी तपासावी लागेल.

या संशोधनाचा संभाव्य अर्थ

प्रमाणीकरण झाल्यास, रुग्णांना अधिक अचूक जोखीम गटांमध्ये विभागणारे मॉडेल उपचार आणि पुढील देखरेखीबाबत अधिक वैयक्तिक चर्चांना मदत करू शकते. सर्व्हायव्हल परिणामांचा अंदाज घेताना डॉक्टरांनी रुग्णाच्या अनेक वैशिष्ट्यांचा अधिक चांगला अर्थ लावणे, ही त्याची मुख्य शक्यता आहे.

वैद्यकीय AIमधील व्यापक दिशाही या अभ्यासातून दिसते: एक पद्धत किंवा दुसरी पद्धत असा पर्याय न मानता मशीन-लर्निंग प्रणालींना सांख्यिकीय तंत्रांसोबत जोडणे. स्तन कर्करोगात अनेक घटक प्रोग्नोसिसवर परिणाम करू शकतात. त्यामुळे निष्कर्षांची वैद्यकीय उपयुक्तता कमी न करता अतिरिक्त अंदाजाची माहिती देता आली तर ही संकरित पद्धत विशेषतः उपयुक्त ठरू शकते.

सध्या, वैयक्तिक उपचाराचे स्पष्ट उद्दिष्ट असलेले संशोधन-स्तरावरील मॉडेल म्हणून या कामाकडे पाहणे योग्य ठरेल. गुंतागुंतीचे वैद्यकीय आणि जैविक संबंध हाताळण्यासाठी चौकट सुचवणे, ज्यात आनुवंशिक माहिती मिळवणे कठीण असलेल्या परिस्थितींचाही समावेश आहे, हे त्याचे योगदान आहे. उपचारपद्धती बदलेल की नाही हे पुढील प्रमाणीकरणावर आणि सुधारलेले अंदाज रुग्णांसाठी चांगल्या निर्णयांत बदलतात का यावर अवलंबून असेल.

हा लेख Medical Xpressच्या वृत्तांकनावर आधारित आहे. मूळ लेख वाचा.