एआई मॉडल विभिन्न आबादी में त्वचा कैंसर का पता लगाने की शक्ति देता है

कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के सैन डिएगो स्कूल ऑफ मेडिसिन के शोधकर्ताओं ने त्वचा कैंसर वाले व्यक्तियों की पहचान करने के लिए एक नया दृष्टिकोण विकसित किया है जो मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके आनुवंशिक वंशावली, जीवन शैली और स्वास्थ्य के सामाजिक निर्धारकों को जोड़ता है। उनका मॉडल, मौजूदा दृष्टिकोणों से अधिक सटीक, शोधकर्ताओं को त्वचा कैंसर के जोखिम और परिणामों में असमानताओं को बेहतर ढंग से चित्रित करने में भी मदद करता है।

शोध है प्रकाशित जर्नल में प्रकृति संचार,

संयुक्त राज्य अमेरिका में त्वचा कैंसर सबसे आम कैंसरों में से एक है, हर दिन 9,500 से अधिक नए मामलों का निदान किया जाता है और हर घंटे त्वचा कैंसर से लगभग दो मौतें होती हैं। त्वचा कैंसर के बोझ को कम करने का एक महत्वपूर्ण घटक जोखिम की भविष्यवाणी है, जो डॉक्टरों को यह तय करने में मदद करने के लिए प्रौद्योगिकी और रोगी की जानकारी का उपयोग करता है कि कैंसर की जांच के लिए किन व्यक्तियों को प्राथमिकता दी जानी चाहिए।

पारंपरिक जोखिम भविष्यवाणी उपकरण, जैसे कि पारिवारिक इतिहास, त्वचा के प्रकार और सूर्य के संपर्क के आधार पर जोखिम कैलकुलेटर, ने ऐतिहासिक रूप से यूरोपीय वंश के लोगों में सबसे अच्छा प्रदर्शन किया है क्योंकि इन मॉडलों को विकसित करने के लिए उपयोग किए गए डेटा में उनका प्रतिनिधित्व अधिक है। इससे अन्य आबादी, विशेष रूप से गहरे रंग की त्वचा वाले लोगों, जिनके यूरोपीय वंश के होने की संभावना कम होती है, के लिए शुरुआती पहचान में महत्वपूर्ण अंतर रह जाता है।

परिणामस्वरूप, गैर-यूरोपीय वंश के लोगों में त्वचा कैंसर का निदान अक्सर बाद के चरणों में किया जाता है जब इसका इलाज करना अधिक कठिन होता है। बाद के चरण का पता चलने के परिणामस्वरूप, गैर-यूरोपीय वंश के लोगों में भी त्वचा कैंसर के समग्र परिणाम बदतर होते हैं।

इस असमानता को ठीक करने में मदद के लिए, शोधकर्ताओं ने राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान के 400,000 से अधिक प्रतिभागियों के डेटा का विश्लेषण किया। हम सब अनुसंधान कार्यक्रमएक राष्ट्रव्यापी पहल का उद्देश्य विभिन्न स्वास्थ्य स्थितियों पर नए, अधिक समावेशी अध्ययनों को सूचित करने के लिए रोगी डेटा का एक विविध डेटाबेस बनाना है। हमारे सभी कार्यक्रम में प्रतिभागियों का लाभ उठाकर, शोधकर्ता यह सुनिश्चित करने में सक्षम थे कि उनके द्वारा उपयोग किए गए डेटा में अफ्रीकी, हिस्पैनिक/लातीनी, एशियाई और मिश्रित-वंशीय आबादी का पर्याप्त प्रतिनिधित्व था।

अध्ययन के मुख्य निष्कर्षों में शामिल हैं:

• नए मॉडल में आनुवंशिक और गैर-आनुवंशिक दोनों निर्धारक शामिल हैं, जिसमें त्वचा कैंसर होने की संभावना के आधार पर व्यक्तियों को स्तरीकृत करने के लिए जीवनशैली विकल्प, सामाजिक आर्थिक चर और दवा का उपयोग शामिल है।
• मॉडल ने सभी आबादी में त्वचा कैंसर वाले व्यक्तियों की पहचान करने में 89% सटीकता हासिल की, यूरोपीय वंश के व्यक्तियों के लिए 90% सटीकता और गैर-यूरोपीय वंश के लोगों के लिए 81% सटीकता हासिल की।
• प्रतिभागियों के एक उपसमूह में जिनके पास आनुवंशिक डेटा था लेकिन जीवन शैली और स्वास्थ्य के सामाजिक निर्धारकों पर डेटा गायब था, मॉडल ने अभी भी 87% सटीकता बरकरार रखी है।
• आनुवंशिक वंशावली, विशेष रूप से यूरोपीय वंश का अनुपात, जोखिम का एक मजबूत भविष्यवक्ता था; यूरोपीय वंश के व्यक्तियों में त्वचा कैंसर होने की संभावना कम से कम 8 गुना अधिक थी।

नए मॉडल को क्लिनिकल केस-फाइंडिंग सहायता के रूप में सर्वोत्तम रूप से तैयार किया गया है, जिसका अर्थ है कि यह उन लोगों की पहचान करने में मदद कर सकता है जिन्हें त्वचा विशेषज्ञ से पूरे शरीर की त्वचा की जांच करानी चाहिए। यह गहरे रंग की त्वचा वाले व्यक्तियों में शीघ्र निदान को सक्षम करने में मदद कर सकता है, जिससे त्वचा कैंसर के परिणामों में वर्तमान असमानताओं को कम किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, उनका मॉडल अन्य बीमारियों के लिए अनुकूल हो सकता है, जिससे सभी के लिए अधिक न्यायसंगत, वैयक्तिकृत चिकित्सा का मार्ग प्रशस्त हो सकता है।

अध्ययन का नेतृत्व मेडिसिन विभाग में सहायक प्रोफेसर मैटियो डी’एंटोनियो, पीएचडी, और यूसी सैन डिएगो स्कूल ऑफ मेडिसिन में बाल रोग विभाग में प्रोफेसर केली ए फ्रेज़र, पीएचडी ने किया था। फ़्रेज़र यूसी सैन डिएगो मूरेस कैंसर सेंटर के भी सदस्य हैं।