टोरंटो विश्वविद्यालय में एक टीम द्वारा विकसित एक नया कृत्रिम बुद्धि (एआई) उपकरण कैंसर वाले व्यक्तियों के लिए विकिरण चिकित्सा उपचार कार्यक्रम बनाने के लिए आवश्यक समय को काफी कम करने की स्थिति में हो सकता है।
एआई-उत्पादित प्रासंगिक उपचार कार्यक्रमों की जांच करने के लिए, जांचकर्ताओं ने सिर और गर्दन के कैंसर वाले 217 रोगियों को देखा, जिनके विकिरण चिकित्सा कार्यक्रम पारंपरिक तरीकों से विकसित हुए थे। योजनाएँ समान थीं।
टोरंटो इंजीनियरिंग विभाग के विश्वविद्यालय के शोध के प्रमुख लेखक आरोन बाबियर कहते हैं , "अन्य एआई अनुकूलन इंजन हैं जो विकसित किए गए थे, लेकिन हमारे पीछे की अवधारणा यह है कि यह वर्तमान चिकित्सा सर्वोत्तम अभ्यास का अधिक बारीकी से अनुकरण करता है।"
फिलहाल, प्रत्येक रोगी के ट्यूमर के लिए विकिरण चिकित्सा योजना विकसित करने में कई दिन लग सकते हैं, रोगियों के लिए कीमती समय क्योंकि कैंसर अक्सर बढ़ता और विकसित होता रहता है, लेकिन डॉक्टरों के लिए भी इन जटिल उपचार रणनीतियों को डिजाइन करने में कुछ समय लगता है।
सिर और गर्दन के कैंसर उपचार कार्यक्रमों को डिजाइन करने के लिए बेहद कठिन हैं क्योंकि ट्यूमर रोगी से रोगी में उल्लेखनीय रूप से भिन्न हो सकते हैं। शोधकर्ताओं को उम्मीद है कि चूंकि इस मुश्किल, जटिल कैंसर प्रकार पर उपकरण ने इतनी अच्छी तरह से काम किया है, इसलिए इसमें अधिक प्रचलित ट्यूमर प्रकारों को संभालने की क्षमता होनी चाहिए जो प्रोस्टेट कैंसर की तरह अधिक भिन्नता प्रदर्शित नहीं करते हैं।
बाबियर इस मामले में चिंता करने के लिए उत्सुक है कि एआई स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों के लिए एक प्रतिस्थापन नहीं बनना चाहिए, लेकिन कुछ महत्वपूर्ण आधारभूत कार्य करके उनका समय बचा सकता है। एक बार कार्यक्रम ने एक उपचार कार्यक्रम बना लिया है, फिर भी एक विकिरण भौतिक विज्ञानी के माध्यम से इसकी समीक्षा की जाएगी और अतिरिक्त परिवर्तन किया जाएगा, जिसमें कुछ और घंटे लगेंगे।
एआई कैंसर निदान, निगरानी और चिकित्सा के भविष्य में एक प्रमुख भूमिका निभाने के लिए जाना जाता है, लेकिन कुछ स्वास्थ्य पेशेवरों द्वारा नैदानिक निर्णय लेने के लिए मशीन लर्निंग टूल्स का उपयोग करने की नैतिकता के बारे में चिंता व्यक्त की गई है। स्टैनफोर्ड में शोधकर्ताओं और एमडी द्वारा न्यू इंग्लैंड जर्नल ऑफ मेडिसिन में इस साल की शुरुआत में एक लेख में प्रकाशित 1 ऐसी चिंता ने कहा:
'चिकित्सकों को संतोषजनक ढंग से समझना चाहिए कि गणना कैसे बनाई जाती है, परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए विकसित सांख्यिकीय मॉडल बनाने के लिए उपयोग की जाने वाली जानकारी की उत्पत्ति का गंभीरता से आकलन करें, समझें कि मॉडल कैसे काम करते हैं और इन पर अत्यधिक निर्भर होने के खिलाफ सुरक्षा करते हैं।'
आजकल चिकित्सा में नए तकनीकी विकास के साथ एक काफी सामान्य मुद्दा है - एमडी के लिए उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले नए नैदानिक तरीकों की विशेषज्ञ समझ हासिल करने की मांग ताकि वे पूरी तरह से समझ सकें कि रोगियों के बारे में अपने निर्णयों को प्रभावित करने के लिए उन पर कितना भरोसा करना है। कैंसर के लिए सदा-विवादास्पद तरल बायोप्सी के लिए भी इसी तरह की चर्चा चल रही है।
इन सभी मुद्दों के बावजूद, स्वास्थ्य देखभाल उद्योग में लोगों से एआई में निवेश आम बात है, माइक्रोसॉफ्ट और आईबीएम जैसी बड़ी कंपनियां वर्तमान में विभिन्न कार्यक्रमों के लिए इसका इस्तेमाल कर रही हैं। कई फर्में एआई को लंबी और अश्लील रूप से महंगी दवा-खोज प्रक्रिया को आजमाने और कारगर बनाने के लिए एक संभावित समाधान के रूप में देखती हैं। टोरंटो स्थित बायोटेक फर्म बेंचसी ने आज तक 28 फार्मास्युटिकल कंपनियों और 97 स्टार्टअप्स की गिनती की है जो वर्तमान में अपनी दवा-खोज प्रक्रियाओं के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं।
विकिरण चिकित्सा उपचार डिजाइन में मदद करने के लिए एआई का उपयोग करने की स्थिति में, बाबियर का कहना है कि उनका विशिष्ट उपकरण एक क्रांति के बजाय स्वास्थ्य देखभाल कर्मचारियों के लिए वर्तमान में जो उपलब्ध है, उसका विस्तार है।
"यह मूल रूप से एक नैदानिक सेटिंग में वर्तमान में क्या है, लेकिन वर्तमान में उपलब्ध की तुलना में अधिक बुद्धिमान मापदंडों का उपयोग करने में सहायता करने के लिए एक काफी सरल प्लगइन है," बाबियर ने कहा।
केवल टोरंटो विश्वविद्यालय की टीम ही एआई के साथ विकिरण उपचार के अनुकूलन पर काम नहीं कर रही है।