गुरुग्रम: मशीन लर्निंग एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का एकीकरण रेटिना स्वास्थ्य को देखने के लिए एक नया लेंस प्रदान कर रहा है, जो नेत्र विज्ञान के क्षेत्र को एक प्रतिक्रियाशील से सक्रिय और भविष्य कहनेवाला में बदल देता है।
रेटिना की छवियां रक्त वाहिकाओं और तंत्रिका फाइबर का एक गैर-आक्रामक दृश्य प्रदान करती हैं।
वे न केवल आंख में एक खिड़की हैं, बल्कि बीमारियों के एक मेजबान के लिए एक मूल्यवान नैदानिक उपकरण भी हैं।
उदाहरण के लिए, रेटिना आर्टिनल को रेटिना में छोटे रक्त वाहिकाओं की संकीर्णता उच्च रक्तचाप के लंबे समय तक जोखिम से संबंधित है, जबकि रेटिना नसों की बड़ी व्यास या चौड़ाई टाइप -1 मधुमेह वाले लोगों में गुर्दे के मुद्दों से संबंधित है।
इसके अलावा, धमनी-से-वेन्युलर व्यास अनुपात स्ट्रोक और हृदय रोगों के लिए एक स्थापित बायोमार्कर है।
इस प्रकार रेटिना विभिन्न बीमारियों जैसे मधुमेह मेलेटस, कोरोनरी हृदय रोग, उच्च रक्तचाप, गुर्दे की बीमारी और न्यूरोडीजेनेरेटिव विकारों का आकलन करने और निदान करने का एक अनूठा अवसर प्रदान करता है।
ऐसा इसलिए है क्योंकि रेटिना जहाजों की संरचना को रोगी की संवहनी स्थिति का गवाह माना जा सकता है।
उम्र बढ़ने की आबादी और खराब जीवन शैली विकल्पों में वृद्धि के साथ, इन बीमारियों की व्यापकता बढ़ रही है। प्रारंभिक निदान और उच्च जोखिम वाले व्यक्तियों की पहचान घंटे की आवश्यकता है।
पिछले दो दशकों में रेटिना के रक्त वाहिकाओं की इमेजिंग में बढ़ती रुचि देखी गई है। रेटिना फंडस फोटोग्राफी, ऑप्टिकल कोरेंस टोमोग्राफी-एंजियोग्राफी (OCT-A) या अनुकूली प्रकाशिकी जैसी रेटिना छवियों को कैप्चर करने के लिए प्रौद्योगिकी ने हमारे सर्कुलेटरी सिस्टम पर सटीक डेटा प्राप्त करना संभव बना दिया है।
फंडस फोटोग्राफी का उपयोग आंख के अंदर की छवियों को पकड़ने के लिए किया जाता है जिसमें रेटिना, ऑप्टिक तंत्रिका सिर, मैक्युला, रेटिना रक्त वाहिकाओं, कोरॉइड और विटेरस जैसी संरचनाएं शामिल हैं।
इन छवियों का उपयोग उपचार योग्य और रोके जाने योग्य अंधापन के विभिन्न कारणों जैसे डायबिटिक रेटिनोपैथी, उम्र से संबंधित धब्बेदार अध: पतन और ग्लूकोमा के विभिन्न कारणों का पता लगाने के लिए किया जाता है।
OCT-A का उपयोग रेटिना के संवहनी नेटवर्क के विस्तृत दृश्य प्राप्त करने के लिए किया जाता है; यह गैर-आक्रामक, समय-कुशल है, और रेटिना की तीन आयामी परीक्षा के लिए अनुमति देता है।
पिछले एक दशक में, सॉफ्टवेयर विकसित करने के लिए बहुत शोध चल रहा है जो रोगी की धमनियों और नसों का सटीक विवरण प्रदान करने के लिए इन इमेजिंग तकनीकों से रेटिना संवहनी नेटवर्क के एक स्वचालित विश्लेषण को सक्षम कर सकता है।
हाल ही में, “ऑक्यूलोमिक्स” नामक एक नया दृष्टिकोण, जो रेटिना इमेज डेटासेट और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एल्गोरिदम का उपयोग करता है, ने रेटिना माइक्रोवास्कुलर बायोमार्कर में रुचि बढ़ाई है।
उदार एआई और नेत्र सर्जरी
एक सामान्य समस्या जो एआई नेत्र विज्ञान के क्षेत्र में हल करने में मदद कर सकती है, वह मैक्यूलर छेद वाले रोगियों के लिए सर्जिकल परिणामों में सुधार कर रही है, एक ऐसी स्थिति जो केंद्रीय दृष्टि हानि का कारण बनती है।
मैक्यूलर छेद मैकुला में दोष हैं, जो रेटिना का एक हिस्सा है। जिन लोगों को बीमारी है, उन्हें स्पष्ट रूप से देखने में समस्या होती है, खासकर दृष्टि के उनके केंद्रीय क्षेत्र में।
एक मैक्यूलर छेद का इलाज करने के लिए सर्जरी, जिसे विट्रेक्टोमी कहा जाता है, अगर छेद छोटा है तो उच्च सफलता दर है।
बीमारी के लिए मानक उपचार होने के बावजूद, सर्जरी की सफलता अलग -अलग हो सकती है – एक असफल मैक्यूलर होल सर्जरी को अक्सर एक और प्रयास, बढ़े हुए व्यय और रोगी के लिए भावनात्मक तनाव की आवश्यकता होती है।
यहां, एआई उपकरण जो पूर्व और पोस्ट-ऑपरेटिव छवियों से सीख सकते हैं, का लाभ उठाया जा सकता है। तकनीक यह अनुमान लगाने में मदद कर सकती है कि मरीज की रेटिना सर्जरी के बाद कैसा दिखेगी, जिसमें मैक्यूलर होल समापन की संभावना भी शामिल है।
यह भविष्य कहनेवाला क्षमता एक महत्वपूर्ण छलांग है, जो सर्जनों के लिए उचित रूप से प्रक्रिया की योजना बनाने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण प्रदान करता है और सर्जरी से पहले रोगियों को परामर्श देता है, जिससे उन्हें अधिक सूचित निर्णय लेने और सटीक अपेक्षाएं निर्धारित करने में मदद मिलती है।
मधुमेह के लिए गैर-इनवेसिव स्क्रीनिंग
इस लेखक द्वारा काम किया जा रहा एक दूसरा, समान रूप से प्रभावशाली परियोजना और उसकी टीम मधुमेह के लिए अधिक सुलभ और गैर-आक्रामक नैदानिक उपकरणों की आवश्यकता से प्रेरित है।
ग्लाइकेटेड हीमोग्लोबिन (HBA1C) के स्तर के लिए वर्तमान स्क्रीनिंग विधियाँ – परीक्षण पिछले 90 दिनों में औसत रक्त शर्करा के स्तर को मापता है, एक प्रतिशत के रूप में व्यक्त किया जाता है – आमतौर पर रक्त के नमूनों की आवश्यकता होती है, जो असुविधाजनक हो सकता है और देखभाल के लिए बाधाएं पैदा कर सकता है।
यह एक विशेष रूप से महत्वपूर्ण मुद्दा है भारतजिसे अब दुनिया की मधुमेह राजधानी माना जाता है।
के अनुसार अंतर्राष्ट्रीय मधुमेह महासंघ (ई ड फ) एटलस 11 वें संस्करण, भारत पार कर गया चीन वैश्विक स्तर पर सबसे अधिक मधुमेह व्यक्तियों के साथ, और अगले 25 वर्षों में संख्या में 75 प्रतिशत की वृद्धि होने की भविष्यवाणी की जाती है।
यह एक स्केलेबल, लागत प्रभावी समाधान की तत्काल आवश्यकता पर प्रकाश डालता है जो रक्त परीक्षण की आवश्यकता को कम करता है। इस परियोजना के शोधकर्ता एक गहन शिक्षण ढांचा विकसित कर रहे हैं जो रेटिना छवियों से सीधे HBA1C के स्तर को वर्गीकृत कर सकता है।
डिज़ाइन किया गया मॉडल अत्यधिक मजबूत और सटीक है – कार्यक्रम ने आंखों की छवियों में पैटर्न की पहचान करना सीखा है जो एक व्यक्ति के औसत रक्त शर्करा स्तर (HBA1C) से जुड़े हैं।
पैटर्न के आधार पर, यह एक सरल “हां/नहीं” उत्तर दे सकता है कि क्या रक्त शर्करा एक स्वस्थ सीमा में है। यह एक अधिक विस्तृत रिपोर्ट भी प्रदान कर सकता है जो स्तरों को इष्टतम, ऊंचा या उच्च जोखिम के रूप में वर्गीकृत करता है।
प्रौद्योगिकी को उपयोगकर्ता के अनुकूल एप्लिकेशन के रूप में तैनात किया जा सकता है, जिसका उपयोग बड़े पैमाने पर स्क्रीनिंग के लिए किया जा सकता है, जिससे यह देश की बड़ी मधुमेह आबादी के लिए पारंपरिक रक्त परीक्षणों की तुलना में अधिक लागत प्रभावी हो जाता है।
यह अभिनव दृष्टिकोण पारंपरिक रक्त परीक्षणों की आवश्यकता के बिना, पहले का पता लगाने और हस्तक्षेप के लिए अनुमति देता है, नियमित मधुमेह स्क्रीनिंग को बदल सकता है।
रोग वर्गीकरण के लिए एकीकृत ढांचा
कई प्रणालीगत स्थितियां जैसे कि उच्च रक्त शर्करा और कोलेस्ट्रॉल रेटिना में सूक्ष्म संकेतों के साथ प्रकट होते हैं जो अन्य नैदानिक लक्षणों से पहले दिखाई देते हैं।
यह लेखक और उसकी टीम रेटिना छवि से कई बीमारियों को वर्गीकृत करने की व्यापक चुनौती से निपटने के लिए काम कर रहे हैं।
परियोजना का उपयोग करता है सहायक क्लासिफायरर जनरेटिव नेटवर्क्स (एसी-गन्स), जो रोग वर्गीकरण के लिए विशेष रूप से प्रभावी हैं।
AC-GAN फ्रेमवर्क न केवल सीमित डेटासेट को बढ़ाने के लिए यथार्थवादी रेटिना छवियों को उत्पन्न करता है, बल्कि आंखों की बीमारियों के बीच अंतर करने के लिए एक क्लासिफायरिफायर को भी प्रशिक्षित करता है, और प्रणालीगत रोगों जैसे कि हृदय और किडनी को शामिल करता है।
इस दोहरे-उद्देश्य प्रणाली में डायग्नोस्टिक्स को सुव्यवस्थित करने की क्षमता है, जिससे चिकित्सकों को एकल, कुशल इमेजिंग सत्र के माध्यम से स्थितियों की एक विस्तृत सरणी के लिए स्क्रीन करने की अनुमति मिलती है।
साथ में, ये परियोजनाएं एआई-संचालित नेत्र विज्ञान के एक नए युग का प्रतिनिधित्व करती हैं, जहां रेटिना स्कैन एक व्यापक स्वास्थ्य रिपोर्ट बन जाते हैं, जो आंख और शरीर के स्वास्थ्य दोनों में अभूतपूर्व अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।
विश्व स्तर पर कई शोधकर्ता आंखों की बीमारियों की जांच करने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन एक व्यक्ति के औसत रक्त शर्करा के स्तर की भविष्यवाणी करने जैसे अनुप्रयोग, या एक उपकरण का विकास, जो कई स्थितियों के लिए स्क्रीन कर सकते हैं – आंखों में, और पूरे शरीर में – न केवल अद्वितीय है, बल्कि महत्वपूर्ण भी है, विशेष रूप से भारत जैसे कम -संसाधन वाले देशों के लिए।
ब्लैक बॉक्स और अन्य बाधाएं
रोमांचक क्षमता के बावजूद, दूर करने के लिए बाधाएं हैं। प्रमुख चुनौतियों में से एक यह है कि विभिन्न पृष्ठभूमि से पर्याप्त रोगी डेटा प्राप्त करना यह सुनिश्चित करने के लिए कि एआई सटीक है।
“ब्लैक बॉक्स” समस्या भी है – एआई की निर्णय लेने की प्रक्रिया डॉक्टरों को समझने के लिए कठिन है, जो उन्हें इस पर भरोसा करने में संकोच कर सकती है।
चुनौतियों का सामना किया जा रहा है – शोधकर्ता बड़े, अधिक विविध डेटासेट बनाने के लिए विभिन्न अस्पतालों में अनाम डेटा साझा कर रहे हैं। वे एआई को अधिक पारदर्शी बनाने के तरीकों पर भी काम कर रहे हैं, यह दिखाते हुए कि यह निदान करने के लिए किन विशिष्ट भागों को देख रहा है। ये प्रयास विश्वास बनाने और यह सुनिश्चित करने में मदद कर रहे हैं कि एआई उपकरण वास्तविक दुनिया के उपयोग के लिए सुरक्षित और प्रभावी दोनों हैं।
