वैज्ञानिकों ने एक बड़ी सफलता हासिल करते हुए एआई विकसित किया है जो निदान से वर्षों पहले ही अग्नाशय कैंसर का पता लगा लेगा

डॉ अजीत गोयनका ने एआई के पीछे मेयो क्लिनिक टीम का नेतृत्व किया जो निदान से वर्षों पहले अग्नाशय के कैंसर का पता लगाता है।

मेयो क्लिनिक के शोधकर्ताओं ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रणाली विकसित की है जो आमतौर पर निदान होने से वर्षों पहले बीमारी के सूक्ष्म संकेतों की पहचान करके अग्नाशय कैंसर का पता लगाने के तरीके को बदल सकती है। रेडियोमिक्स-आधारित अर्ली डिटेक्शन मॉडल (REDMOD) के रूप में जानी जाने वाली तकनीक, अग्न्याशय के ऊतकों में सूक्ष्म परिवर्तनों का पता लगाने के लिए नियमित सीटी स्कैन का विश्लेषण करती है जो मानव आंखों के लिए अदृश्य हैं। अप्रैल 2026 में जर्नल गट में प्रकाशित, ऐतिहासिक अध्ययन में पाया गया कि एआई इमेजिंग पर ट्यूमर दिखाई देने से बहुत पहले भविष्य के कई अग्नाशय कैंसर के मामलों की पहचान कर सकता है। हालाँकि REDMOD अभी भी नैदानिक ​​​​मूल्यांकन से गुजर रहा है, शोधकर्ताओं का मानना ​​​​है कि यह दुनिया के सबसे घातक कैंसर में से एक का बहुत पहले चरण में निदान करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण बन सकता है।

क्या है एआई सफलता अग्न्याशय में कैंसर का पता लगाना?

यह सफलता मेयो क्लिनिक के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक एआई मॉडल REDMOD पर केंद्रित है, जो अग्नाशय के कैंसर से जुड़े छिपे हुए रेडियोमिक हस्ताक्षरों के लिए नियमित कंट्रास्ट-संवर्धित सीटी स्कैन का विश्लेषण करता है। मौजूदा ट्यूमर का पता लगाने पर निर्भर पारंपरिक इमेजिंग तरीकों के विपरीत, REDMOD अग्न्याशय के ऊतकों के भीतर छोटे संरचनात्मक और बनावटी परिवर्तनों की पहचान करता है जो कैंसर दिखाई देने से महीनों या वर्षों पहले भी दिखाई दे सकते हैं।गट में प्रकाशित निष्कर्षों से पता चला है कि एआई ने भविष्य के अग्नाशय कैंसर के 73% मामलों की सही पहचान की है, और नैदानिक ​​​​निदान से 16 महीने (475 दिन) पहले बीमारी का पता लगाया है। कुछ रोगियों में, एआई ने निदान से तीन साल पहले तक चेतावनी संकेतों का पता लगाया, उसी स्कैन की समीक्षा करने वाले रेडियोलॉजिस्ट द्वारा प्राप्त पहचान दर लगभग दोगुनी हो गई। शोधकर्ताओं का मानना ​​​​है कि यह अंततः नियमित पेट के सीटी स्कैन को अग्नाशय के कैंसर के लिए प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली में बदल सकता है, हालांकि तकनीक को अभी तक नियमित नैदानिक ​​​​उपयोग के लिए अनुमोदित नहीं किया गया है।

अग्न्याशय कैंसर का पता लगाना इतना कठिन क्यों है?

अग्न्याशय का कैंसर कैंसर के सबसे घातक रूपों में से एक है क्योंकि यह अपने प्रारंभिक चरण के दौरान शायद ही कभी लक्षण पैदा करता है। अग्न्याशय पेट के अंदर गहराई में स्थित होता है, जिससे पारंपरिक इमेजिंग का उपयोग करके छोटे ट्यूमर का पता लगाना मुश्किल हो जाता है। जब तक पेट में दर्द, पीलिया या अस्पष्टीकृत वजन घटाने जैसे लक्षण विकसित होते हैं, तब तक रोग अक्सर अग्न्याशय से परे फैल चुका होता है।शोधकर्ताओं का अनुमान है कि 85% से अधिक रोगियों का निदान तब किया जाता है जब कैंसर पहले ही बढ़ चुका होता है, जिससे उपचार के विकल्प कम रह जाते हैं। मौजूदा पांच साल की जीवित रहने की दर 15% से नीचे बनी हुई है, जिससे शीघ्र निदान कैंसर देखभाल में सबसे बड़ी अधूरी जरूरतों में से एक बन गया है। लक्षण प्रकट होने से पहले बीमारी का पता लगाने से रोगी को संभावित उपचारात्मक उपचार प्राप्त करने की संभावना में काफी सुधार हो सकता है।

REDMOD AI मॉडल कैसे काम करता है

दृश्यमान ट्यूमर की खोज करने वाली पारंपरिक कंप्यूटर-सहायता प्राप्त पहचान प्रणालियों के विपरीत, REDMOD रेडियोमिक्स का उपयोग करता है, एक ऐसी तकनीक जो चिकित्सा छवियों को ऊतक बनावट, घनत्व, आकार और सूक्ष्म संरचनात्मक पैटर्न का वर्णन करने वाले सैकड़ों मात्रात्मक मापों में परिवर्तित करती है। मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके इन छिपी हुई इमेजिंग सुविधाओं का विश्लेषण करने से पहले एआई स्वचालित रूप से नियमित कंट्रास्ट-एन्हांस्ड सीटी स्कैन पर अग्न्याशय को अलग कर देता है।मौजूदा ट्यूमर की तलाश करने के बजाय, REDMOD अग्न्याशय के ऊतकों के भीतर होने वाले जैविक परिवर्तनों की खोज करता है जो ट्यूमर के दिखाई देने से बहुत पहले होते हैं। शोधकर्ताओं के अनुसार, ये सूक्ष्म इमेजिंग हस्ताक्षर अग्नाशय के कैंसर के विकास से जुड़े प्रारंभिक ऊतक रीमॉडलिंग का प्रतिनिधित्व करते हैं।REDMOD का सबसे बड़ा लाभ यह है कि इसमें रोगियों को विशेष स्कैन से गुजरने की आवश्यकता नहीं होती है। इसके बजाय, यह नियमित सीटी स्कैन का विश्लेषण करता है जो लोग पहले से ही पेट दर्द, पाचन विकार या गुर्दे की पथरी जैसी असंबंधित चिकित्सा स्थितियों के लिए करा चुके होते हैं। शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि इससे अस्पतालों को अतिरिक्त विकिरण या इमेजिंग प्रक्रियाओं के संपर्क में आए बिना उच्च जोखिम वाले व्यक्तियों की पहचान करने की अनुमति मिल सकती है।

रेडियोमिक्स को समझना

रेडियोमिक्स एक उभरता हुआ क्षेत्र है जो सामान्य चिकित्सा छवियों को बड़ी मात्रा में मापने योग्य डेटा में बदल देता है। रेडियोलॉजिस्ट जो देख सकते हैं उस पर पूरी तरह भरोसा करने के बजाय, विशेष कंप्यूटर सॉफ्टवेयर प्रत्येक सीटी छवि से सैकड़ों या यहां तक ​​कि हजारों मात्रात्मक विशेषताएं निकालता है।ये विशेषताएं ऊतक बनावट, आकार, घनत्व और स्थानिक संगठन में सूक्ष्म अंतर का वर्णन करती हैं जिन्हें आम तौर पर मानव आंख द्वारा नहीं देखा जा सकता है। मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम तब इन पैटर्नों का विश्लेषण करके यह निर्धारित करते हैं कि क्या वे स्वस्थ ऊतक या बीमारी से जुड़े शुरुआती जैविक परिवर्तनों से मिलते जुलते हैं।REDMOD अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने अंतिम AI मॉडल बनाने के लिए सबसे अधिक जानकारीपूर्ण सुविधाओं का चयन करने से पहले शुरू में प्रत्येक CT स्कैन से लगभग 1,000 रेडियोमिक विशेषताएं निकालीं। सबसे मजबूत पूर्वानुमानित संकेत वेवलेट-फ़िल्टर की गई छवियों से आए, जो नियमित नैदानिक ​​​​समीक्षा के दौरान अदृश्य सूक्ष्म ऊतक विशेषताओं को बढ़ाते हैं।

अध्ययन में क्या पाया गया

शोधकर्ताओं ने कई स्वास्थ्य देखभाल संस्थानों से एकत्र किए गए लगभग 2,000 पेट के सीटी स्कैन का उपयोग करके REDMOD को प्रशिक्षित और मान्य किया। इनमें से कई स्कैन मूल रूप से सामान्य बताए गए थे लेकिन उन रोगियों के थे जिन्हें बाद में अग्नाशय कैंसर का पता चला था।सत्यापन के दौरान, एआई ने भविष्य के 73% अग्नाशय कैंसर की सही पहचान की, और नैदानिक ​​निदान से लगभग 16 महीने (475 दिन) पहले उनका पता लगाया। निदान से दो साल से अधिक समय पहले प्राप्त स्कैन में, REDMOD ने AI सहायता के बिना समान स्कैन की समीक्षा करने वाले रेडियोलॉजिस्टों की तुलना में लगभग तीन गुना अधिक कैंसर की पहचान की।शोधकर्ताओं ने यह भी पाया कि REDMOD ने विभिन्न स्कैनर निर्माताओं, इमेजिंग प्रोटोकॉल और स्वास्थ्य देखभाल संस्थानों का उपयोग करके प्राप्त सीटी स्कैन में लगातार प्रदर्शन बनाए रखा। इससे पता चलता है कि मॉडल को एकल इमेजिंग सिस्टम या क्लिनिकल सेटिंग तक सीमित रखने के बजाय अस्पतालों की एक विस्तृत श्रृंखला में एकीकृत किया जा सकता है।

यह एक बड़ी सफलता क्यों हो सकती है?

अग्न्याशय के कैंसर के इलाज में सबसे बड़ी चुनौती हमेशा इस बीमारी का पता लगाना रही है जबकि इसका इलाज अभी भी संभव है। ट्यूमर दिखाई देने से पहले सूक्ष्म ऊतक परिवर्तनों की पहचान करके, REDMOD डॉक्टरों को संदिग्ध मामलों की जांच करने और पहले उपचार शुरू करने के लिए मूल्यवान समय प्रदान कर सकता है।निष्कर्षों के महत्व को समझाते हुए, मेयो क्लिनिक के रेडियोलॉजिस्ट और अध्ययन के प्रमुख शोधकर्ताओं में से एक डॉ. अजीत गोयनका ने कहा कि तकनीक ट्यूमर के दिखाई देने से पहले इमेजिंग बायोमार्कर की पहचान करती है, जिससे उपचार के कहीं अधिक प्रभावी होने की संभावना होने पर हस्तक्षेप करने का अवसर मिलता है।शोधकर्ताओं ने इस बात पर भी जोर दिया कि REDMOD को चिकित्सकों को बदलने के बजाय उनका समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। स्वयं निदान करने के बजाय, एआई रेडियोलॉजिस्ट को सूक्ष्म चेतावनी संकेतों को पहचानने में मदद कर सकता है जो अन्यथा किसी का ध्यान नहीं जा सकता है।शोधकर्ताओं ने आगे सुझाव दिया कि REDMOD अंततः एक अवसरवादी स्क्रीनिंग उपकरण के रूप में कार्य कर सकता है, जो असंबंधित चिकित्सा स्थितियों के लिए किए गए नियमित सीटी स्कैन का स्वचालित रूप से विश्लेषण करता है और जब छिपी हुई इमेजिंग विशेषताएं अग्नाशय के कैंसर के बढ़ते जोखिम का संकेत देती हैं तो चिकित्सकों को सचेत करती हैं।

यह तरल बायोप्सी से किस प्रकार भिन्न है?

अग्नाशयी कैंसर का शीघ्र पता लगाने के लिए एक और आशाजनक रणनीति तरल बायोप्सी है, जो रक्तप्रवाह में जारी ट्यूमर डीएनए, आरएनए, प्रोटीन और अन्य कैंसर से संबंधित बायोमार्कर के लिए रक्त के नमूनों का विश्लेषण करती है।REDMOD के विपरीत, जो चिकित्सा छवियों का विश्लेषण करता है, तरल बायोप्सी कैंसर के आणविक साक्ष्य की खोज करती है। शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि दोनों प्रौद्योगिकियां प्रतिस्पर्धा करने के बजाय एक-दूसरे की पूरक हो सकती हैं। रक्त-आधारित बायोमार्कर के साथ एआई-संचालित रेडियोमिक्स के संयोजन से नैदानिक ​​​​सटीकता में सुधार हो सकता है और भविष्य में पहले भी पता लगाने में सक्षम हो सकता है।

क्या एआई मरीजों के लिए उपलब्ध है?

अभी तक नहीं। यद्यपि निष्कर्ष अत्यधिक उत्साहजनक हैं, REDMOD एक जांच तकनीक बनी हुई है और इसे नियमित नैदानिक ​​​​उपयोग या जनसंख्या स्क्रीनिंग के लिए अनुमोदित नहीं किया गया है।यह निर्धारित करने के लिए कि क्या एआई वास्तविक दुनिया की स्वास्थ्य देखभाल में रोगी के परिणामों में सुधार करता है, मेयो क्लिनिक ने एआई-पीएसीईडी (अग्नाशय कैंसर का प्रारंभिक पता लगाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता) संभावित नैदानिक ​​​​परीक्षण शुरू किया है। अध्ययन निदान, उपचार निर्णयों और दीर्घकालिक परिणामों पर इसके प्रभाव को मापते हुए अग्नाशय कैंसर के बढ़ते जोखिम वाले लोगों के बीच REDMOD का मूल्यांकन करेगा।

शोधकर्ताओं ने क्या निष्कर्ष निकाला

शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि REDMOD नियमित सीटी व्याख्या के दौरान अदृश्य रहने वाले रेडियोमिक हस्ताक्षरों का पता लगाकर अपने पूर्व-निदान चरण के दौरान अग्नाशय के कैंसर की पहचान करने की मजबूत क्षमता प्रदर्शित करता है। हालांकि, उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि यह निर्धारित करने के लिए अभी भी संभावित नैदानिक ​​​​परीक्षणों की आवश्यकता है कि क्या प्रौद्योगिकी को रोजमर्रा की स्वास्थ्य देखभाल में एकीकृत करने से जीवित रहने में सुधार हो सकता है और अग्नाशय के कैंसर से होने वाली मौतों को कम किया जा सकता है।मेयो क्लिनिक के अनुसार, REDMOD में ट्यूमर दिखाई देने से पहले छिपे हुए इमेजिंग बायोमार्कर की पहचान करके सामान्य पेट के सीटी स्कैन को अग्नाशय के कैंसर के लिए प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली में बदलने की क्षमता है। यदि भविष्य के नैदानिक ​​​​अध्ययनों के माध्यम से इसे मान्य किया जाता है, तो यह तकनीक डॉक्टरों को वर्तमान की तुलना में बहुत पहले संदिग्ध मामलों की जांच करने की अनुमति दे सकती है।

शीघ्र निदान की दिशा में एक आशाजनक कदम

REDMOD अध्ययन इस बात पर प्रकाश डालता है कि कैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता केवल दृश्यमान असामान्यताओं को पहचानने से आगे बढ़ रही है और बीमारी के शुरुआती जैविक फिंगरप्रिंट का पता लगाना शुरू कर रही है। रेडियोलॉजिस्ट की जगह लेने के बजाय, प्रौद्योगिकी में चेतावनी के संकेतों को प्रकट करके नियमित इमेजिंग को बढ़ाने की क्षमता है जो मानव पर्यवेक्षक नहीं देख सकते हैं।जबकि REDMOD अभी तक मानक नैदानिक ​​​​देखभाल का हिस्सा नहीं है, शोधकर्ताओं का मानना ​​​​है कि यह हाल के वर्षों में अग्नाशय के कैंसर का पता लगाने में सबसे आशाजनक प्रगति में से एक का प्रतिनिधित्व करता है। यदि चल रहे नैदानिक ​​​​परीक्षण निष्कर्षों की पुष्टि करते हैं, तो असंबंधित चिकित्सा स्थितियों के लिए किए जाने वाले नियमित सीटी स्कैन एक दिन लक्षण विकसित होने से पहले अग्नाशय के कैंसर की पहचान करने के लिए शक्तिशाली उपकरण बन सकते हैं, जिससे हजारों रोगियों को जीवन रक्षक उपचार प्राप्त करने का बेहतर मौका मिलेगा।