आक्रामक त्वचा कैंसर के परिणाम की भविष्यवाणी करने के लिए एआई का उपयोग करना

न्यूकैसल यूनिवर्सिटी, यूके के शोधकर्ताओं के नेतृत्व में एक अंतरराष्ट्रीय टीम ने मशीन लर्निंग को नैदानिक ​​​​विशेषज्ञता के साथ जोड़कर “डीपमेर्केल” नामक एक वेब-आधारित प्रणाली विकसित की है जो व्यक्तिगत और ट्यूमर विशिष्ट विशेषताओं के आधार पर एमसीसी उपचार विशिष्ट परिणामों की भविष्यवाणी करने की शक्ति प्रदान करती है।

उनका प्रस्ताव है कि इस प्रणाली को सटीक पूर्वानुमान, सूचित नैदानिक ​​​​निर्णय लेने में वृद्धि और रोगी की पसंद में सुधार के लिए अन्य आक्रामक त्वचा कैंसर पर लागू किया जा सकता है।

एमसीसी

एमसीसी एक दुर्लभ लेकिन अत्यधिक आक्रामक त्वचा कैंसर है। इसका इलाज करना मुश्किल हो सकता है – आमतौर पर कमजोर प्रतिरक्षा प्रणाली वाले वृद्ध वयस्कों को प्रभावित करता है, जो खराब अस्तित्व से जुड़ी उन्नत बीमारी के साथ उपस्थित होते हैं।

डॉ टॉम एंड्रयू, एक प्लास्टिक सर्जन और न्यूकैसल विश्वविद्यालय में सीआरयूके द्वारा वित्त पोषित पीएचडी छात्र और पहले लेखक ने कहा; “डीपमेर्केल हमें मर्केल सेल कार्सिनोमा के पाठ्यक्रम और गंभीरता की भविष्यवाणी करने की अनुमति दे रहा है जिससे हम उपचार को वैयक्तिकृत करने में सक्षम हो रहे हैं ताकि रोगियों को इष्टतम प्रबंधन मिल सके।

“एआई के उपयोग से हमें डेटा में सूक्ष्म नए पैटर्न और रुझानों को समझने की अनुमति मिली, जिसका अर्थ है कि व्यक्तिगत स्तर पर, हम प्रत्येक रोगी के लिए अधिक सटीक भविष्यवाणियां प्रदान करने में सक्षम हैं।

“यह महत्वपूर्ण है क्योंकि 2020 तक के 20 वर्षों में, इस कैंसर से पीड़ित लोगों की संख्या दोगुनी हो गई है और हालांकि यह अभी भी दुर्लभ है, यह एक आक्रामक त्वचा कैंसर है जो वृद्ध लोगों को तेजी से प्रभावित कर रहा है।”

यह शोध न्यूकैसल यूनिवर्सिटी के डर्मेटो-ऑन्कोलॉजी के प्रोफेसर पेनी लोवेट और न्यूकैसल यूनिवर्सिटी के वरिष्ठ क्लिनिकल लेक्चरर और न्यूकैसल हॉस्पिटल्स एनएचएस फाउंडेशन ट्रस्ट में सलाहकार प्लास्टिक सर्जन डॉ. एडन रोज़ के साथ किया गया था।

डॉ रोज़ ने कहा; “नैदानिक ​​​​निर्णय लेने में मार्गदर्शन करते समय रोगी के परिणामों की सटीक भविष्यवाणी करने में सक्षम होना महत्वपूर्ण है। जटिल रोगी समूह में त्वचा कैंसर के आक्रामक रूपों का इलाज करते समय यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जिसके परिणामस्वरूप आम तौर पर कठिन और कभी-कभी जीवन बदल जाता है, उपचार विकल्पों के संबंध में विकल्प चुने जाते हैं एआई का उपयोग करके हमने जो विकास किया है, वह हमें वैयक्तिकृत उत्तरजीविता पूर्वानुमान प्रदान करने और रोगी की चिकित्सा टीम को इष्टतम उपचार के बारे में सूचित करने की अनुमति देता है।”

दो पूरक प्रकाशनों में नेचर डिजिटल मेडिसिन और यह त्वचा विज्ञान के अमेरिकन अकादमी के जर्नलटीम ने बताया कि कैसे उन्नत सांख्यिकीय और मशीन सीखने के तरीकों का उपयोग करके उन्होंने एमसीसी के लिए वेब-आधारित पूर्वानुमान उपकरण विकसित किया।

तरीका

नेचर डिजिटल मेडिसिन में, टीम बताती है कि कैसे उन्होंने अत्यधिक आक्रामक कैंसर, एमसीसी के लिए मृत्यु दर जोखिम कारकों में नई अंतर्दृष्टि प्रकट करने के लिए स्पष्टीकरण विश्लेषण और डेटा का उपयोग किया। फिर उन्होंने एमसीसी के लिए एक वेब-आधारित पूर्वानुमान उपकरण विकसित करने के लिए एक संशोधित XGBoost ढांचे के साथ गहन शिक्षण सुविधा चयन को जोड़ा, जिसे उन्होंने डीपमेर्केल नाम दिया।

2 देशों में लगभग 11,000 रोगियों के डेटा का विश्लेषण करते हुए, शोधकर्ताओं ने अमेरिकन एकेडमी ऑफ डर्मेटोलॉजी के जर्नल में बताया कि कैसे डीप मर्केल कैंसर के पहले चरण में उच्च जोखिम वाले रोगियों की सटीक पहचान करने में सक्षम थी। यह चिकित्सकों को कट्टरपंथी उपचार विकल्पों और गहन रोग निगरानी का उपयोग करने के बारे में अधिक सूचित निर्णय लेने की अनुमति देता है।

मरीज़ पहले

टीम को उम्मीद है कि डीपमेर्केल मरीजों को एक व्यक्ति के रूप में उनके लिए सर्वोत्तम उपचार के बारे में अपनी चिकित्सा टीमों के साथ निर्णय लेने के लिए बेहतर जानकारी प्रदान करेगी।

डॉ. एंड्रयू ने कहा: “आगे के निवेश के साथ, हमारी टीम के लिए रोमांचक अगला कदम डीपमेर्केल को और विकसित करना है ताकि सिस्टम चिकित्सकों को उनके लिए खुले सर्वोत्तम उपचार मार्ग पर सलाह देने में मदद करने के लिए विकल्प प्रस्तुत कर सके।”

अगला कदम डीपमेर्केल वेबसाइट को नियमित नैदानिक ​​​​अभ्यास में एकीकृत करना और अन्य ट्यूमर प्रकारों में इसके उपयोग के दायरे को व्यापक बनाना है।