नई दिल्ली: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कैंसर के खिलाफ लड़ाई में एक महत्वपूर्ण सह-पायलट के रूप में लगातार उभर रहा है, निदान, उपचार योजना और नैदानिक दक्षता में नई संभावनाओं की पेशकश करता है। पत्रकार रश्मि मबियान कौर के साथ एक विशेष बातचीत में, डॉ। निखिल एस गद्यालपतिलमेडिकल ऑन्कोलॉजी के निदेशक अपोलो कैंसर सेंटरहैदराबाद ने साझा किया कि कैसे एआई को मूल रूप से अपने नैदानिक वर्कफ़्लो में एकीकृत किया जा रहा है-डॉक्टरों को बदलने के लिए नहीं, बल्कि उनकी निर्णय लेने की क्षमताओं को बढ़ाने के लिए और वितरण को सुव्यवस्थित करने के लिए वैयक्तिकृत कैंसर देखभाल।
डॉ। गाद्यालपतिल के अनुसार, एआई सिस्टम एक डिजिटल सहायक के रूप में कार्य करता है जो नए रोगी डेटा को स्कैन करता है, तत्काल निष्कर्षों को झंडा देता है, और साक्ष्य-आधारित उपचारों का सुझाव देता है। यह वर्तमान में इमेजिंग, पैथोलॉजी और इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड (ईएमआर) में एकीकृत किया जा रहा है, जिसमें दुर्लभ कैंसर और जटिल जीनोमिक प्रोफाइल पर विशेष ध्यान दिया गया है।
“एआई का वास्तविक मूल्य डेटा जनरेशन और नैदानिक निर्णय लेने के बीच समय को कम करने में निहित है,” उन्होंने कहा। “अक्सर, उपचार के विकल्प पाठ्यपुस्तक दिशानिर्देशों से परे जाते हैं, और एआई यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि कोई कार्रवाई योग्य उत्परिवर्तन या इमेजिंग सुराग याद नहीं है।”
AI एप्लिकेशन पहले से ही वादा दिखा रहे हैं। रेडियोलॉजी, जीनोमिक्स और पैथोलॉजी में, टीम आनुवंशिक उत्परिवर्तन को अधिक तेजी से और किफायती रूप से निर्धारित करने के लिए जीनोमिक डेटा या पैथोलॉजी स्लाइड के साथ एमआरआई स्कैन को सहसंबंधित करने के लिए एआई का उपयोग करने के तरीके खोज रही है। ऑन्कोलॉजी फार्माकोलॉजी के नुस्खे में मानवीय त्रुटि को कम करने के लिए एआई का परीक्षण भी किया जा रहा है – जो दुर्लभ है, जबकि दुर्लभ, गंभीर परिणाम हो सकते हैं।
इस एआई पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण बाधाओं के बिना नहीं है। असमान स्वरूपों में डेटा का मानकीकरण-विशेष रूप से हस्तलिखित नैदानिक नोट और गैर-मानक पैथोलॉजी छवियों को समय लेने वाला है। एक और चुनौती? कमाई करने वाले चिकित्सक ट्रस्ट। “एआई की सफलता एल्गोरिदम के बारे में कम है और चिकित्सक ट्रस्ट के बारे में अधिक है,” डॉ। गादिलपतिल ने समझाया। “यदि उपकरण पारदर्शी हैं और नैदानिक निर्णय का समर्थन करते हैं, तो उन्हें गले लगाया जाएगा।”
अस्पताल की रणनीति स्मार्ट स्केलिंग पर जोर देती है: संकीर्ण शुरू करें, कठोरता से मान्य करें, और स्थानीय जरूरतों के अनुकूल। “नेत्रहीन रूप से पश्चिमी मॉडल को नहीं अपनाया,” उन्होंने चेतावनी दी। “भारत अलग है। एआई टूल्स को प्रशिक्षित किया जाना चाहिए और सार्थक अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए भारतीय डेटा पर मान्य किया जाना चाहिए।”
उनके वर्तमान फोकस क्षेत्रों में प्रारंभिक चरण के फेफड़े के कैंसर में एआई-चालित रेडियोमिक्स, स्तन और फेफड़ों के कैंसर में बायोमार्कर के साथ पीईटी/सीटी स्कैन के संयोजन के लिए पूर्वानुमान मॉडल, और संरचित डैशबोर्ड शामिल हैं जो न्यूट्रोपेनिया या सेप्सिस जैसी जटिलताओं के शुरुआती चेतावनी संकेतों का पता लगाने के लिए नैदानिक नोटों को संक्षेप में प्रस्तुत करते हैं।
उन्होंने प्रणालीगत चुनौतियों को संबोधित करने के महत्व पर भी जोर दिया: डेटा इंटरऑपरेबिलिटी, क्लिनिशियन प्रशिक्षण, स्थानीय सत्यापन की कमी और छोटे शहरों में सीमित बुनियादी ढांचा। उन्होंने कहा, “20% से कम भारतीय कैंसर केंद्रों ने डिजिटल अभिलेखागार को संरचित किया है।” “यह बदलना है।”
आगे देखते हुए, डॉ। गाद्यालपैटिल एआई के लिए शुरुआती कैंसर का पता लगाने और ग्रामीण स्क्रीनिंग में एआई के लिए अपार संभावनाएं देखता है-स्मार्टफोन साइटोलॉजी और कम लागत वाले थर्मल इमेजिंग जैसे उपकरणों के माध्यम से। “अगर हम सही डिजिटल इन्फ्रास्ट्रक्चर का निर्माण करते हैं, तो हमारी टीमों को प्रशिक्षित करते हैं, और अपने पायलटों को बुद्धिमानी से चुनते हैं,” उन्होंने कहा, “एआई वास्तव में व्यक्तिगत कैंसर देखभाल प्रदान करने में एक मूक, स्थिर भागीदार बन सकता है – भारत के सभी कोनों को एक्रॉस।”
उन्होंने भारत को सैकड़ों अस्पतालों के आंकड़ों पर प्रशिक्षित गोपनीयता-संरक्षण एआई के माध्यम से अपने स्वयं के उपचार अंतर्दृष्टि विकसित करने की कल्पना की।
