एआई तीन साल पहले अग्नाशय के कैंसर की भविष्यवाणी करता है
संक्षेप में
जर्नल सेल मेटाबोलिज्म में प्रकाशित एक अध्ययन में पाया गया कि अग्नाशय के कैंसर की सटीक तीसरे पक्ष की भविष्यवाणी इसके होने से 3 साल पहले की जा सकती है।
शोधकर्ताओं विकसित किया है एक सफल एआई मॉडल जो लोगों के अग्नाशय के कैंसर के विकास के जोखिम का सटीक अनुमान लगा सकता है। टोक्यो विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एआई अगले तीन वर्षों के भीतर अग्नाशय के कैंसर के विकास के जोखिम वाले रोगियों को सटीक रूप से चिह्नित करने में सक्षम था। अग्न्याशय के कैंसर के निदान के लिए मौजूदा तरीकों का उपयोग करने वाले डॉक्टर बहुत घातक और कठिन-से-कठिन कैंसर होने के बावजूद स्क्रीनिंग की सिफारिश करने में संकोच करते हैं।
शोधकर्ताओं ने पाया कि एआई मॉडल डॉक्टरों को अग्नाशय के कैंसर की जांच करने में मदद कर सकते हैं। चूंकि इस विशेष बीमारी के जोखिम को समझना हमेशा कठिन रहा है, एक एआई उपकरण जो अग्नाशय के कैंसर के उच्चतम जोखिम वाले लोगों पर शून्य कर सकता है, नैदानिक निर्णय लेने में सुधार कर सकता है। अमेरिकन सोसाइटी ऑफ क्लिनिकल ऑन्कोलॉजी का अनुमान है कि निदान प्राप्त करने के पांच साल के भीतर अग्नाशय के कैंसर से पीड़ित 56 प्रतिशत लोग बीमारी से मर जाते हैं।
अग्नाशय के कैंसर का जल्दी पता लगाना और उसका इलाज करना कठिन है, इसलिए शुरुआती जांच महत्वपूर्ण है। कई प्रकार के कैंसर, जिनमें जल्दी इलाज करना मुश्किल है, रोगियों, परिवारों और स्वास्थ्य सेवा प्रणाली को प्रभावित करते हैं। इस अध्ययन में, इस अध्ययन में, उन लोगों के 500 सीटी स्कैन किए गए, जिनके फेफड़े में गांठें हैं, यानी कैंसर के ऊतकों की असामान्य वृद्धि, रोग के प्रक्षेपवक्र को बदलने में मदद करने के लिए दिखाया गया था। वास्तव में, फेफड़े के पिंडों की उपस्थिति फेफड़ों में अग्नाशय के कैंसर के प्रसार की ओर इशारा कर सकती है। चिकित्सा अभिलेखों का उपयोग करते हुए, शोधकर्ता उन लोगों की सटीक पहचान करने में सक्षम थे जिन्हें अग्नाशय के कैंसर का निदान होने की अधिक संभावना थी।
एआई मॉडल का उपयोग डेनमार्क और संयुक्त राज्य अमेरिका में अग्नाशय के कैंसर से पीड़ित लोगों की संभावना का अनुमान लगाने के लिए किया गया था। मॉडल ने डेनमार्क के 6 मिलियन लोगों और 3 मिलियन अमेरिकियों को डेटा पॉइंट के रूप में इस्तेमाल किया। वक्र, या एयूसी, स्कोर के तहत एक क्षेत्र उत्पन्न करके मॉडल की सटीकता का अनुमान लगाया गया था। परीक्षण कितना सटीक है यह निर्धारित करने के लिए मॉडल स्कोर का उपयोग किया जाता है। 0 का स्कोर बेकार है, 0.5 सिक्के को उछालने जितना ही सटीक है, और 1.0 एक संकेत देता है उत्तम परीक्षण.
हार्वर्ड मॉडल ने अगले तीन वर्षों में कैंसर के जोखिम का अनुमान लगाने के लिए 0.88 का स्कोर अर्जित किया और 0.9 के लिए का पता लगाने अगले 12 महीनों में जोखिम। यह देखने के लिए भी परीक्षण किया गया था कि क्या यह फेफड़े के पिंड वाले लोगों के लिए और हस्तक्षेप की भविष्यवाणी करेगा जिसे कैंसर के विकास का एक मध्यम जोखिम माना जाएगा। फेफड़े के नोड्यूल वाले 22 लोगों में से अठारह जिन्हें बाद में अग्नाशयी कैंसर का निदान किया गया था, उन्हें बीमारी के विकास के उच्च जोखिम के रूप में मूल्यांकन किया गया था।
डॉक्टर एमआरआई, सीटी, या एंडोस्कोपिक अल्ट्रासाउंड की सिफारिश करने में संकोच करते हैं क्योंकि वे महंगे, असुविधाजनक, संसाधन गहन और कैंसर का पता लगाने में गलत हैं। जबकि ये उपकरण सभी मामलों में सटीक नहीं हैं, ऐसा लगता है कि एआई डॉक्टरों को इनका सबसे अधिक उपयोग करने में मदद कर सकता है।
- हेल्थकेयर पेशेवर एआई और के उपयोग से सावधान हैं ChatGPT एसटी वैद्यकीय सलाह जैसा कि हाल के एक अध्ययन से पता चला है कि एआई कैंसर के बारे में पूछे जाने पर गलत जानकारी उत्पन्न करता है। चिकित्सकीय सलाह के लिए सटीक और भरोसेमंद स्रोतों की तलाश करना महत्वपूर्ण है।
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दामिर टीम लीडर, उत्पाद प्रबंधक और संपादक हैं Metaverse Postएआई/एमएल, एजीआई, एलएलएम, मेटावर्स और जैसे विषयों को कवर करता है Web3-संबंधित क्षेत्रों। उनके लेख हर महीने दस लाख से अधिक उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करते हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि वह SEO और डिजिटल मार्केटिंग में 10 वर्षों के अनुभव वाला एक विशेषज्ञ है। दामिर का उल्लेख मैशबल, वायर्ड, में किया गया है Cointelegraph, द न्यू यॉर्कर, Inside.com, एंटरप्रेन्योर, BeInCrypto, और अन्य प्रकाशन। वह एक डिजिटल खानाबदोश के रूप में संयुक्त अरब अमीरात, तुर्की, रूस और सीआईएस के बीच यात्रा करता है। दामिर ने भौतिकी में स्नातक की डिग्री हासिल की, उनका मानना है कि इससे उन्हें इंटरनेट के लगातार बदलते परिदृश्य में सफल होने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण सोच कौशल प्राप्त हुआ है।
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