जर्नल में 12 दिसंबर को सेल प्रेस द्वारा प्रकाशित एक समीक्षा लेख के अनुसार, स्तन कैंसर की जांच और जोखिम कम करने की रणनीतियों का भविष्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) द्वारा आकार दिया जा रहा है। कर्क राशि में रुझान.
वरिष्ठ अध्ययन लेखक एरिक थॉम्पसन कहते हैं, “हम एआई-सहायता प्राप्त स्तन कैंसर के जोखिम की भविष्यवाणी में हालिया प्रगति पर चर्चा करते हैं, स्तन कैंसर की जांच और रोकथाम के भविष्य के लिए इसका क्या मतलब है, और अनुसंधान से नैदानिक अभ्यास में मैमोग्राफिक विशेषताओं को आगे बढ़ाने के लिए आवश्यक प्रमुख शोध पर चर्चा करते हैं।” ब्रिस्बेन, ऑस्ट्रेलिया में क्वींसलैंड प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय।
मैमोग्राम पर सफेद दिखाई देने वाले स्तन ऊतक रेडियोलॉजिकल रूप से सघन होते हैं, जबकि स्तन ऊतक जो गहरे रंग के दिखाई देते हैं उन्हें गैर-घना माना जाता है। यह व्यापक रूप से स्वीकार किया जाता है कि जिन महिलाओं में उनकी उम्र और बॉडी-मास इंडेक्स के अनुसार अधिक मैमोग्राफिक घनत्व होता है, उनमें स्तन कैंसर का खतरा अधिक होता है। इसके अलावा, उच्च घनत्व स्तन कैंसर को मैमोग्राफी द्वारा पता लगाना कठिन बना देता है, जिसे “मास्किंग प्रभाव” के रूप में जाना जाता है।
दुनिया भर में वकालत आंदोलन मांग कर रहे हैं कि अमेरिका, कनाडा और ऑस्ट्रेलिया में नीतिगत बदलावों के साथ महिलाओं को उनके मैमोग्राफिक घनत्व के बारे में सूचित किया जाए। मैमोग्राफिक घनत्व कुछ स्थानों पर पूरक इमेजिंग प्रौद्योगिकियों के उपयोग का मार्गदर्शन कर रहा है, अल्ट्रासाउंड और चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एमआरआई) अत्यधिक घने स्तनों वाली महिलाओं के नैदानिक अध्ययनों में कैंसर का पता लगाने की दर में वृद्धि प्रदान करता है। फिर भी वैज्ञानिक और चिकित्सक मास्किंग प्रभाव से उत्पन्न होने वाली जटिलता, मैमोग्राफिक घनत्व से जुड़े स्तन कैंसर के खतरे और नैदानिक अभ्यास में परिवर्तनों को बेहतर ढंग से लागू करने के तरीके के साथ संघर्ष करना जारी रखते हैं।
भविष्य में स्तन कैंसर के निदान की भविष्यवाणी करने के लिए, गहन शिक्षण जैसे उन्नत कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण का उपयोग अब मैमोग्राफिक छवियों का विश्लेषण करने के लिए किया जा रहा है। विशेष रूप से, एआई विधियां मैमोग्राफिक विशेषताओं को उजागर कर रही हैं जिनमें किसी भी अन्य ज्ञात जोखिम कारक की तुलना में स्तन कैंसर के खतरे का अधिक मजबूत पूर्वानुमान लगाने की क्षमता है। ये विशेषताएं मैमोग्राफिक घनत्व और स्तन कैंसर के खतरे के बीच संबंध के एक बड़े हिस्से को समझा सकती हैं। जोखिम-भविष्यवाणी करने वाली एआई-जनरेटेड मैमोग्राफिक विशेषताओं की खोज भविष्य में स्तन कैंसर के विकास के सबसे अधिक जोखिम वाली महिलाओं की पहचान करने के नए अवसर प्रदान कर रही है और उन्हें उन महिलाओं से अलग कर रही है, जिन्हें मास्किंग प्रभाव के कारण स्तन कैंसर होने का सबसे अधिक खतरा है।
थॉम्पसन का कहना है, “स्तन कैंसर का पता लगाने के उच्च जोखिम से जुड़ी मैमोग्राफिक विशेषताओं वाली महिला को अधिक बार स्क्रीनिंग या जोखिम कम करने वाली दवा से लाभ हो सकता है।” “दूसरी ओर, अगले पांच वर्षों में स्तन कैंसर के निदान की कम संभावना वाली महिला को स्क्रीन के बीच एक लंबा अंतराल प्रदान किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, उच्च जोखिम वाले मैमोग्राफिक विशेषताओं के बिना उच्च मैमोग्राफिक घनत्व वाली महिला को पूरक इमेजिंग से लाभ हो सकता है जैसे एमआरआई या अल्ट्रासाउंड।”
शोध से पता चलता है कि कुछ एआई-जनित मैमोग्राफिक विशेषताएं प्रारंभिक घातकता का संकेत देती हैं जो रेडियोलॉजिस्ट द्वारा पढ़ी गई मैमोग्राफी द्वारा पता नहीं चल पाती हैं, जबकि अन्य स्तन कैंसर के बढ़ते जोखिम से जुड़ी सौम्य स्थितियां हो सकती हैं। एआई-जनित मैमोग्राफिक विशेषताओं की पहचान जिन्हें कैंसर या सौम्य स्थिति के रूप में नहीं पहचाना जाता है, अस्पष्ट बनी हुई है।
थॉम्पसन कहते हैं, “गंभीर रूप से, हमें मैमोग्राफिक विशेषताओं से जुड़े रोगविज्ञान और अंतर्निहित तंत्र की पहचान करने की आवश्यकता है जो उन्हें स्तन कैंसर ऑन्कोजेनेसिस से जोड़ते हैं।” “यह अल्पकालिक और दीर्घकालिक स्तन कैंसर के जोखिम के साथ-साथ उस जोखिम को कम करने के भविष्य के प्रयासों के लिए उनकी प्रासंगिकता स्थापित करने के लिए आवश्यक होगा।”
