बायो-इमेजिंग बैंक (Bio-Imaging Bank)

संदर्भ

टाटा मैमोरियल हॉस्पिटल (TMH), मुंबई, कैंसर का पता लगाने में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence-AI) के माध्यम से कैंसर विशेषज्ञों की कमी को दूर कर रहा है।

संबंधित तथ्य 

• TMH ने AI-संचालित प्रारंभिक अवस्था कैंसर पहचान एल्गोरिदम के लिए डीप लर्निंग का उपयोग करते हुए एक ‘बायो-इमेजिंग बैंक’ की स्थापना की।
• इस परियोजना में सिर, गर्दन और फेफड़ों के कैंसर पर ध्यान केंद्रित करते हुए 60,000 रोगियों का डेटा शामिल किया गया है।
• वित्तीय सहायता: जैव प्रौद्योगिकी विभाग आईआईटी-बॉम्बे, RGCIRC-नई दिल्ली, एम्स-नई दिल्ली और PGIMER-चंडीगढ़ जैसे संस्थानों के साथ साझेदारी में परियोजना को वित्तपोषित करता है।

‘बायो-इमेजिंग बैंक’ क्या है?

परिभाषा

यह नैदानिक जानकारी, परिणाम सांख्यिकी, उपचार विशिष्ट और अतिरिक्त मेटाडेटा से जुड़ी रेडियोलॉजी एवं पैथोलॉजी छवियों का एक संकलन है।

प्रणाली: यह अधिक सटीक निदान और उपचार के लिए कोशिकाओं, ऊतकों और शरीर रचना में जैविक प्रक्रियाओं के गैर-आक्रामक दृश्य निरूपण (Non-invasive visual representations) के लिए प्रकाश के साथ बायोसेंसिंग का उपयोग करता है।

• बायोइमेजिंग का उद्देश्य न्यूनतम व्यवधान के साथ जैविक प्रक्रियाओं में हस्तक्षेप करना है।
• इसका उपयोग शारीरिक हस्तक्षेप के बिना, बाह्य रूप से देखे गए नमूने की 3-डी संरचना के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए किया जाता है।

कैंसर की पहचान में AI की  भूमिका है 

• AI द्वारा डेटा विश्लेषण: यह विशिष्ट विकृतियों से जुड़े फीचर्स की पहचान करने के लिए रेडियोलॉजिकल और पैथोलॉजिकल छवियों के व्यापक डेटाबेस की जाँच करता है।
• शुरुआती पहचान (Early Identification): AI बीमारी के शुरुआती चरण में ही इसका पता लगाने में मदद करता है। यह ऊतक में परिवर्तन और संभावित कैंसर की पहचान करके हासिल किया जाता है।

• रोगी डेटा का उपयोग: विस्तृत इमेजिंग के माध्यम से उत्पन्न व्यापक रोगी डेटा व्यवहार, उपचार प्रतिक्रिया, रोग पुनरावृत्ति और जीवन प्रत्याशा को समझने में मदद करता है।

• AI और मशीन लर्निंग इस डेटा का उपयोग कैंसर से बचने की भविष्यवाणी करने और उपचार की आक्रामकता का मार्गदर्शन करने के लिए करते हैं।

• कैंसर इमेज बैंक: कैंसर इमेज बैंक बनाने से विभिन्न ट्यूमर के लिए एल्गोरिदम के विकास में मदद मिलती है।
  • उपचार प्रतिक्रियाओं का मूल्यांकन केवल छवियों(Images) के माध्यम से किया जाता है, जिससे कम सुधार की संभावना वाले मरीजों को अनावश्यक कीमोथेरेपी से बचाया जा सकता है।
• बच्चों के लिए विकिरण में कमी: कैंसर इमेज बैंक की स्थापना से CT-Scan कराने वाले बाल रोगियों के लिए विकिरण जोखिम में 40% की कमी आई है।
  • यह कमी नैदानिक गुणवत्ता से समझौता किए बिना बच्चों के लिए कम विकिरण जोखिम सुनिश्चित करती है।
• संसाधन तैनाती का अनुकूलन (Optimizing Resource Deployment): AI पैथोलॉजी और रेडियोलॉजी में नियमित जिम्मेदारियों को स्वचालित कर सकता है।
  • यह स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों को जटिल मामलों पर ध्यान केंद्रित करने और रोगी देखभाल बढ़ाने में सक्षम बनाता है।

AI  के उपयोग के साथ चुनौतियाँ

• असमानता को बढ़ावा : AI मॉडल, यदि पक्षपाती डेटा पर प्रशिक्षित किए जाते हैं, तो मौजूदा स्वास्थ्य देखभाल असमानताओं को बढ़ा सकते हैं, जिससे असमान पहुँच और निदान हो सकता है।
• डेटा गुणवत्ता और मात्रा: प्रभावी AI मॉडल को उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की पर्याप्त मात्रा की आवश्यकता होती है, जो विविध आबादी में पहुँच और निरंतरता सुनिश्चित करने में चुनौतियाँ पैदा करते हैं।
• गोपनीयता संबंधी चिंताएँ: AI विकास के लिए संवेदनशील चिकित्सा डेटा का उपयोग रोगी की गोपनीयता और डेटा सुरक्षा के बारे में चिंताएँ बढ़ाता है। इस प्रकार, मजबूत सुरक्षा उपायों और पारदर्शी डेटा प्रबंधन प्रथाओं को लागू करने की आवश्यकता है।
• नियामक चुनौतियाँ: AI को नैदानिक ​​अभ्यास में एकीकृत करने के लिए सुरक्षा, प्रभावकारिता और नैतिक उपयोग सुनिश्चित करने के लिए स्पष्ट नियामक ढाँचे की आवश्यकता होती है। व्यापक रूप से अपनाने के लिए मानकीकृत दिशा-निर्देश और अनुमोदन प्रक्रियाएँ स्थापित करना महत्त्वपूर्ण है।
• बुनियादी ढाँचा और विशेषज्ञता: AI सिस्टम के कार्यान्वयन और रखरखाव के लिए मजबूत बुनियादी ढाँचे तथा कुशल पेशेवरों की आवश्यकता होती है। ये संसाधन सभी स्वास्थ्य देखभाल केंद्रों पर आसानी से उपलब्ध नहीं हो सकते हैं।

निष्कर्ष

कैंसर और इसके इलाज के संदर्भ में स्वास्थ्य देखभाल के प्रति हमारे दृष्टिकोण को बदलने के लिये कृत्रिम बुद्धिमत्ता महत्त्वपूर्ण भूमिका निभा सकती है।

हालाँकि, स्वास्थ्य देखभाल में AI के निष्पक्ष और प्रभावी ढंग से उपयोग के लिए पक्षपातपूर्ण डेटा, नियम और अपर्याप्त बुनियादी ढाँचे जैसी सभी चुनौतियों को हल करना बहुत ही आवश्यक है।

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