इंटरनॅशनल: नॉर्थ कैरोलिना (North Carolina) स्थित एट्रियम हेल्थ वेक फॉरेस्ट बैपटिस्ट ने शुरुआती पहचान में सुधार के लिए फेफड़ों के कैंसर की भविष्यवाणी और निदान करने में चिकित्सकों की मदद करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और रोबोटिक्स उपकरण लागू किए हैं।
ऑप्टेलम द्वारा विकसित एआई उपकरण, इमेजिंग नोड्यूल विशेषताओं के आधार पर फेफड़ों के कैंसर (cancer) की संभावना की भविष्यवाणी करता है। इन जानकारियों का उपयोग करते हुए, उपकरण रोगियों को उच्च-जोखिम, मध्यवर्ती-जोखिम या कम-जोखिम श्रेणियों में वर्गीकृत करता है। प्रेस विज्ञप्ति में कहा गया है कि वेक फॉरेस्ट बैपटिस्ट तकनीक को तैनात करने वाला अमेरिका का पहला शैक्षणिक चिकित्सा केंद्र है, जो अभी तक व्यापक रूप से उपलब्ध नहीं है।
उपकरण, जिसे 70,000 से अधिक कम्प्यूटरीकृत टोमोग्राफी (सीटी) स्कैन पर प्रशिक्षित किया गया था, रेडियोलॉजिस्ट और पल्मोनोलॉजिस्ट को संदिग्ध फेफड़ों के नोड्यूल का पता लगाने और ट्रैक करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, रोगियों को जोखिम श्रेणियां प्रदान करता है, और यह सत्यापित करता है कि किन रोगियों को बायोप्सी और उपचार प्राप्त करना चाहिए।
उपकरण का लाभ उठाकर, स्वास्थ्य प्रणाली का उद्देश्य कम जोखिम के रूप में वर्गीकृत रोगियों के लिए अनावश्यक बायोप्सी को कम करना और झूठे-सकारात्मक परिणामों की संख्या को कम करना है, जिससे रोगियों के लिए चिंता और अतिरिक्त अनुवर्ती इमेजिंग हो सकती है।
वेक फॉरेस्ट बैपटिस्ट के इंटरवेंशनल पल्मोनरी के एमडी, क्रिस्टीना बेलिंगर ने कहा, “हमें सिद्ध और नवीन तकनीकों को अपनाने पर गर्व है, जो हमारे चिकित्सकों को उनके शुरुआती चरणों में फेफड़ों के कैंसर की पहचान करने और उनका इलाज करने में सक्षम बनाती हैं।” प्रेस विज्ञप्ति में वेक फॉरेस्ट यूनिवर्सिटी (University) स्कूल ऑफ मेडिसिन में पल्मोनरी, क्रिटिकल केयर, एलर्जी और इम्यूनोलॉजिक बीमारियों के प्रोग्राम और एसोसिएट प्रोफेसर। “इस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लंग कैंसर प्रेडिक्शन टूल का रोमांचक हिस्सा यह है कि यह हमारे निर्णय लेने की क्षमता को बढ़ाता है, डॉक्टरों को जल्द हस्तक्षेप करने में मदद करता है और पहले चरण में अधिक फेफड़ों के कैंसर का इलाज करता है।”
पिछले साल प्रकाशित एक अध्ययन में, वेक फॉरेस्ट यूनिवर्सिटी स्कूल (University School) ऑफ मेडिसिन और पेन्सिलवेनिया विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने पाया कि एआई-आधारित, कंप्यूटर-एडेड डायग्नोसिस अनिश्चित पल्मोनरी नोड्यूल्स के लिए जोखिम मूल्यांकन में सुधार करता है और रोगियों के लिए शुरुआती उपचार विकल्पों की बेहतर सिफारिश करने में चिकित्सकों की मदद कर सकता है।
