এআই-সহায়তা স্তন ক্যান্সার স্ক্রীনিং অপ্রয়োজনীয় পরীক্ষা কমাতে পারে

সেন্ট লুইস এবং Whiterabbit.ai-এর ওয়াশিংটন ইউনিভার্সিটি স্কুল অফ মেডিসিনের গবেষকদের একটি গবেষণা অনুসারে, ম্যামোগ্রামের রেডিওলজিস্টদের মূল্যায়নের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) ব্যবহার করে স্তন ক্যান্সারের স্ক্রীনিং উন্নত করা যায় সিলিকন ভ্যালি ভিত্তিক প্রযুক্তি স্টার্টআপ।

গবেষকরা একটি অ্যালগরিদম তৈরি করেছেন যা খুব উচ্চ সংবেদনশীলতার সাথে স্বাভাবিক ম্যামোগ্রাম সনাক্ত করতে পারে।তারপর তারা একটি দৌড়ে সিমুলেশন বিদ্যমান রোগীর তথ্য খুব কম ঝুঁকিপূর্ণ ম্যামোগ্রামগুলি যদি রেডিওলজিস্টদের প্লেট থেকে সরিয়ে নেওয়া হয় তাহলে কী ঘটবে তা দেখুন, ডাক্তারদের আরও সমস্যাযুক্ত স্ক্যানগুলিতে ফোকাস করার অনুমতি দেয়।

সিমুলেশনগুলি দেখায় যে অতিরিক্ত পরীক্ষার জন্য কম লোককে আবার ডাকা হবে, কিন্তু একই সংখ্যক লোককে অতিরিক্ত পরীক্ষার জন্য আবার ডাকা হবে। ক্যান্সার মামলাগুলো বের করা হবে।

“যখন আপনি রোগীকে অতিরিক্ত পরীক্ষার জন্য কল করেন এবং ফলাফলটি সৌম্য বলে প্রমাণিত হয় তখন একটি মিথ্যা ইতিবাচক হয়,” ওয়াশিংটন বিশ্ববিদ্যালয়ের মালিনক্রোডট ইনস্টিটিউট অফ রেডিওলজি (MIR) এর রেডিওলজির অধ্যাপক রিচার্ড এল ওয়াহল ব্যাখ্যা করেছেন। রেডিয়েশন অনকোলজি।

“এটি রোগীদের জন্য প্রচুর অপ্রয়োজনীয় উদ্বেগ তৈরি করে এবং স্বাস্থ্যসেবা সংস্থানগুলিকে নিষ্কাশন করে৷ এই সিমুলেশন গবেষণাটি দেখায় যে AI নির্ভরযোগ্যভাবে অত্যন্ত কম ঝুঁকিপূর্ণ ম্যামোগ্রামগুলিকে সনাক্ত করতে পারে ইতিবাচক মিথ্যা এবং কর্মপ্রবাহ উন্নত করুন। “

অধ্যয়ন হল প্রকাশ 10 এপ্রিল ম্যাগাজিন রেডিওলজি: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা.

ওয়াহল এর আগে Whiterabbit.ai-এর সাথে কাজ করেছেন একটি অ্যালগরিদম কে অতিরিক্ত বা বিকল্প স্ক্রীনিং থেকে উপকৃত হতে পারে তা নির্ধারণ করতে রেডিওলজিস্টদের ম্যামোগ্রামে স্তনের ঘনত্ব বিচার করতে সাহায্য করে। অ্যালগরিদমটি 2020 সালে ইউএস ফুড অ্যান্ড ড্রাগ অ্যাডমিনিস্ট্রেশন (FDA) দ্বারা অনুমোদিত হয়েছিল এবং বর্তমানে WRDdensity নামে Whiterabbit.ai দ্বারা বাজারজাত করা হয়েছে।

গবেষণায়, Whiterabbit.ai-এর ওয়াল এবং সহকর্মীরা ক্যান্সারকে বাদ দেওয়ার জন্য ম্যামোগ্রামের মূল্যায়ন করার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করার জন্য একটি পদ্ধতি সহ-উন্নত করেছেন। তারা 123,248 2D ডিজিটাল ম্যামোগ্রামে (যার মধ্যে 6,161টি ক্যান্সার দেখায়) এআই মডেলকে প্রশিক্ষণ দিয়েছিল, যা প্রাথমিকভাবে ওয়াশিংটন বিশ্ববিদ্যালয়ের রেডিওলজিস্টদের দ্বারা সংগ্রহ করা হয়েছিল এবং পড়া হয়েছিল। তারপরে তারা AI মডেলটিকে তিনটি স্বতন্ত্র ম্যামোগ্রামে যাচাই ও পরীক্ষা করে, দুটি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের প্রতিষ্ঠান থেকে এবং একটি যুক্তরাজ্যের একটি প্রতিষ্ঠান থেকে।

প্রথমত, গবেষকরা খুঁজে বের করেছিলেন যে কতজন রোগীকে সেকেন্ডারি স্ক্রীনিং এবং বায়োপসিগুলির জন্য ফেরত ডাকা হয়েছিল এবং প্রতিটি ক্ষেত্রেই চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়েছিল; তারপরে তারা প্রাথমিক মূল্যায়ন থেকে নেতিবাচক ম্যামোগ্রামগুলি অপসারণ করতে AI ব্যবহার করা হলে এতে কী পার্থক্য হবে তা দেখার জন্য ডেটা সেটে AI প্রয়োগ করেছিল এবং বাকিগুলি মূল্যায়ন করার জন্য ডাক্তাররা স্ট্যান্ডার্ড ডায়াগনস্টিক পদ্ধতি অনুসরণ করেছিলেন।

উদাহরণস্বরূপ, সবচেয়ে বড় ডেটা সেট বিবেচনা করুন, যার মধ্যে 11,592টি ম্যামোগ্রাম রয়েছে। 10,000 ম্যামোগ্রামে স্কেল করার সময় (সিমুলেশনের উদ্দেশ্যে গণিতকে সরল করা), AI 34.9% নেতিবাচক হিসাবে চিহ্নিত করেছে। যদি এই 3,485টি নেতিবাচক ম্যামোগ্রামগুলিকে কাজের চাপ থেকে সরিয়ে দেওয়া হয়, তাহলে রেডিওলজিস্টরা 897টি ডায়াগনস্টিক পরীক্ষার কলব্যাক করতেন, যা প্রকৃত 1,159 থেকে 23.7% কম৷

এরপরে, 190 জনকে দ্বিতীয় বায়োপসির জন্য ডাকা হবে, যা প্রকৃত 200 জনের থেকে 6.9% কম। প্রক্রিয়া শেষে, এআই নির্মূল পদ্ধতি এবং বাস্তব-বিশ্বের মান-যত্ন পদ্ধতি উভয়ই একই 55টি ক্যান্সার সনাক্ত করেছে।

অন্য কথায়, এই এআই সমীক্ষায় দেখা গেছে যে 10,000 লোকের মধ্যে যারা প্রাথমিক ম্যামোগ্রাম পেয়েছেন, 262 জন একটি ডায়াগনস্টিক পরীক্ষা এড়াতে পারতেন এবং 10 জন বায়োপসি এড়াতে পারতেন, কোনো ক্যান্সারের ঘটনা না পড়েই।

Whiterabbit.ai-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং চিফ টেকনোলজি অফিসার সহ-লেখক জেসন সু বলেছেন, “অবশেষে, আমরা বিশ্বাস করি ডাক্তাররা হলেন সুপারহিরো যারা ক্যান্সার শনাক্ত করতে পারে এবং রোগীদের সাহায্য করতে পারে।” একটি সহায়ক ভূমিকা পালন করুন সঠিকভাবে নেতিবাচক ফলাফলের মূল্যায়ন করে, এটি খড়ের গাদা থেকে খড় সরাতে সাহায্য করতে পারে যাতে ডাক্তাররা সুইটি আরও সহজে খুঁজে পেতে পারেন।

“এই সমীক্ষাটি দেখায় যে নেতিবাচক পরীক্ষা শনাক্ত করার ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা খুব সঠিক হতে পারে। আরও গুরুত্বপূর্ণ, ফলাফলগুলি পরামর্শ দেয় যে স্বয়ংক্রিয় নেতিবাচক পরীক্ষাগুলি ক্যান্সার সনাক্তকরণের হার পরিবর্তন না করে মিথ্যা ইতিবাচক হ্রাস করার ক্ষেত্রেও বিশাল সুবিধা হতে পারে।”