AI स्तन कैंसर की जांच को कितना बदल सकता है - "मिस्ड डिटेक्शन" को कम करने वाले नए युग की शुरुआत

स्तन कैंसर आज भी दुनिया में सबसे अधिक निदान किए जाने वाले महिलाओं के कैंसर में से एक है। WHO के अनुसार, 2022 में दुनिया भर में लगभग 23 लाख लोगों को स्तन कैंसर का निदान किया गया और लगभग 6.7 लाख लोगों की मृत्यु हुई। इसके अलावा, लगभग आधे मरीजों के पास लिंग और उम्र के अलावा कोई स्पष्ट जोखिम कारक नहीं होता है। इसका मतलब है कि यह एक ऐसी बीमारी है जो परिवार के इतिहास के बिना, जीवनशैली में बड़ी समस्या के बिना भी हो सकती है। इसलिए, प्रारंभिक पहचान की सटीकता को कैसे बढ़ाया जाए, यह अभी भी विभिन्न देशों के चिकित्सा क्षेत्र के लिए एक बड़ी चुनौती बनी हुई है।

इस चुनौती के प्रति, AI "असामान्यताओं की खोज करने वाले उपकरण" से "भविष्य के जोखिम को पढ़ने वाले उपकरण" के रूप में विकसित हो रहा है। इस बार ध्यान आकर्षित कर रहा है ऑस्ट्रेलिया में विकसित किया गया स्तन कैंसर स्क्रीनिंग AI "BRAIx"। सार्वजनिक रिपोर्टों और अनुसंधान संस्थानों के बयानों के अनुसार, यह AI मैमोग्राफी छवियों के आधार पर 0 से 99.9 तक का जोखिम स्कोर गणना करता है और महिलाओं के अगले 4 वर्षों के भीतर स्तन कैंसर विकसित करने की संभावना की भविष्यवाणी करता है। अनुसंधान में, उच्च जोखिम वाले शीर्ष 2% में शामिल महिलाओं में से लगभग 10% को स्क्रीनिंग के समय "कोई असामान्यता नहीं" कहा गया था, फिर भी उन्हें अगले 4 वर्षों के भीतर स्तन कैंसर का निदान किया गया। इसके अलावा, यह भविष्यवाणी उम्र, परिवार के इतिहास, और स्तन ग्रंथि घनत्व जैसे पारंपरिक संकेतकों की तुलना में उच्च प्रदर्शन दिखाती है।

यहां महत्वपूर्ण बात यह है कि AI केवल "ट्यूमर जैसी छाया" को खोजने तक सीमित नहीं है। पारंपरिक छवि व्याख्या में, यह देखने का कार्य था कि क्या वर्तमान छवियों में स्पष्ट असामान्यता है। लेकिन BRAIx मानव आंखों से पकड़ में न आने वाले सूक्ष्म पैटर्न को खोजने का प्रयास करता है और "भविष्य में कैंसर प्रकट होने की संभावना" का मूल्यांकन करता है। अनुसंधान टीम बताती है कि AI पिक्सेल स्तर पर जानकारी को संभालता है, विशेष रूप से उच्च घनत्व वाले स्तनों जैसे कठिन मामलों में भी प्रभावशीलता दिखा सकता है। जब स्तन ग्रंथि उच्च घनत्व में होती है, तो स्तन ग्रंथि ऊतक और ट्यूमर दोनों सफेद दिखते हैं, जिससे पारंपरिक मैमोग्राफी में इसे नजरअंदाज करना आसान हो जाता है। AI वहां एक नई सहायता रेखा खींचने की कोशिश कर रहा है।

यह प्रवृत्ति अकेली नहीं है। जर्मनी के एक बड़े पैमाने पर कार्यान्वयन अध्ययन में बताया गया है कि AI-सहायता प्राप्त दोहरी छवि व्याख्या ने पारंपरिक दोहरी छवि व्याख्या की तुलना में स्तन कैंसर का पता लगाने की दर को 17.6% बढ़ाया और पुनः जांच के लिए बुलाने की दर को खराब नहीं किया। एक अन्य रिपोर्ट में कहा गया है कि AI के उपयोग से बाद में पाए जाने वाले "अंतराल कैंसर" की दर में कमी आई है। इसका मतलब है कि AI सैद्धांतिक भविष्य की तकनीक नहीं है, बल्कि पहले से ही "स्क्रीनिंग की सटीकता को सुधारने की संभावना वाले व्यावहारिक उपकरण" के रूप में मूल्यांकन के चरण में प्रवेश कर रहा है।

दूसरी ओर, AI के प्रति ध्यान आकर्षित करने के पीछे स्क्रीनिंग प्रणाली की सीमाएं भी हैं। ऑस्ट्रेलिया में, BreastScreen Australia ने वर्षों से स्तन कैंसर मृत्यु दर को कम करने में योगदान दिया है, लेकिन अभी भी भागीदारी दर पर्याप्त रूप से उच्च नहीं है। इसके अलावा, प्रणाली के रूप में, यह एक निश्चित आयु समूह को लक्षित करने वाली "एकरूप अंतराल" पर आधारित स्क्रीनिंग है, और व्यक्तिगत भविष्य के जोखिम के अनुसार स्क्रीनिंग की आवृत्ति को लचीला बनाने की प्रणाली व्यापक नहीं है। अनुसंधान टीम और संबंधित विशेषज्ञ जोर देते हैं कि AI का उपयोग करके "उच्च जोखिम वाले लोगों के लिए अधिक बार" और "कम जोखिम वाले लोगों के लिए कम बोझ के साथ" व्यक्तिगत स्क्रीनिंग की दिशा में बढ़ने की संभावना है।

यह "व्यक्तिगतकरण" केवल रोगियों के लिए सुविधाजनक नहीं है। उच्च जोखिम वाले व्यक्तियों की अनदेखी को कम किया जा सकता है, जिससे उपचार की शुरुआत को जल्दी किया जा सकता है। इसके विपरीत, कम जोखिम वाले व्यक्तियों को अनावश्यक अतिरिक्त परीक्षणों से बचाया जा सकता है, जिससे मनोवैज्ञानिक बोझ और चिकित्सा लागत कम हो सकती है। AI अनुसंधान का असली मूल्य डॉक्टरों को बदलने में नहीं है, बल्कि यह दिखाने में है कि सीमित चिकित्सा संसाधनों को कहां प्राथमिकता दी जानी चाहिए। वृद्धावस्था के साथ छवि निदान की मांग बढ़ रही है, जबकि रेडियोलॉजिस्ट का बोझ विभिन्न देशों में बढ़ रहा है, और AI को "मानव संसाधनों की कमी को भरने के जादू" के बजाय "विशेषज्ञों के निर्णय को अधिक महत्वपूर्ण स्थानों पर केंद्रित करने के सहायक उपकरण" के रूप में देखा जा रहा है।

वास्तव में, सार्वजनिक सोशल मीडिया पर स्वागत का माहौल मजबूत है। LinkedIn पर, कैंसर अनुसंधान और चिकित्सा नवाचार से जुड़े संगठनों और शोधकर्ताओं की पोस्ट पर "महत्वपूर्ण कार्य है", "बड़ी प्रगति है", "चिकित्सा क्षेत्र में लागू किया जाना चाहिए" जैसे सकारात्मक टिप्पणियां आ रही हैं। VCCC Alliance की पोस्ट पर कई टिप्पणियां अनुसंधान की प्रशंसा कर रही हैं, और संबंधित शोधकर्ता और चिकित्सा पेशेवर भी "प्रभावशाली परिणाम" के रूप में प्रतिक्रिया दे रहे थे। AIML से संबंधित पोस्ट में भी, "AI डॉक्टरों को प्रतिस्थापित नहीं करता, बल्कि दूसरी नजर के रूप में कार्य करता है" जैसी बातें प्रमुख हैं। सोशल मीडिया पर उत्साह को देखते हुए, यह स्पष्ट है कि यह विषय केवल तकनीकी समाचार नहीं है, बल्कि चिकित्सा क्षेत्र की गंभीर चुनौतियों से जुड़ा हुआ है।

हालांकि, प्रतिक्रिया पूरी तरह से प्रशंसा नहीं है। विशेषज्ञ टिप्पणियों और संबंधित रिपोर्टों में, "यह आशाजनक है, लेकिन इसे दैनिक चिकित्सा में शामिल करने के लिए और अधिक सत्यापन की आवश्यकता है" जैसी सावधानीपूर्वक दृष्टिकोण भी लगातार है। स्पेन के Science Media Centre में प्रस्तुत विशेषज्ञ दृष्टिकोण में कहा गया है कि यह अध्ययन बड़े पैमाने पर और विधिवत रूप से मजबूत है, लेकिन BRCA उत्परिवर्तन धारकों के साथ तुलना "4 वर्षों की अवधि में सीमित जोखिम" के रूप में पढ़ा जाना चाहिए और इसे जीवनकाल के जोखिम के समान नहीं माना जाना चाहिए। एक अन्य रिपोर्ट में भी कहा गया है कि एकल संस्थान या विशिष्ट समूह के परिणामों को सीधे सामान्यीकृत करने में सावधानी बरतनी चाहिए। AI की उच्च सटीकता हो सकती है, लेकिन यह तुरंत सभी क्षेत्रों, सभी नस्लों, सभी प्रणालियों में समान रूप से कार्य नहीं कर सकता।

इसके अलावा, यह नहीं भूलना चाहिए कि AI "निदान की अंतिम जिम्मेदारी" लेने वाला नहीं है। ABC की रिपोर्ट में भी, अनुसंधान पक्ष ने स्पष्ट रूप से कहा है कि मानव रेडियोलॉजिस्ट द्वारा अंतिम निगरानी की आवश्यकता है। वास्तव में, मरीज की शारीरिक स्थिति, चिकित्सा इतिहास, शारीरिक परीक्षा के निष्कर्ष, व्यक्तिगत चिंता, अतिरिक्त परीक्षण के निर्णय, उपचार से जुड़ाव जैसी संदर्भ केवल छवियों से पूरी नहीं होती। हाल ही में, AI पर चिकित्सा परामर्श को अधिक सौंपने के खिलाफ चेतावनी भी दी गई है, और स्तन कैंसर जैसी बीमारियों में, जहां प्रतिक्रिया में देरी घातक हो सकती है, AI के उपयोग में विशेष सावधानी की आवश्यकता होती है। AI स्मार्ट है, लेकिन मरीजों को देखना अभी भी मानव का काम है। यह सामान्य सिद्धांत तकनीक के आगे बढ़ने पर भी नहीं बदलता।

फिर भी, इस अध्ययन द्वारा प्रदर्शित अर्थ महत्वपूर्ण है। स्तन कैंसर स्क्रीनिंग लंबे समय से "एक निश्चित उम्र में, एक निश्चित अंतराल पर प्राप्त की जाने वाली चीज़" के रूप में डिजाइन की गई थी। लेकिन भविष्य में, "क्या 50 के दशक में सभी के लिए एक ही आवृत्ति सही है?" "क्या 40 के दशक में उच्च जोखिम वाले लोगों के लिए जल्दी हस्तक्षेप नहीं करना चाहिए?" जैसी सोच मुख्यधारा बन सकती है। अनुसंधान टीम भविष्य में, केवल आयु मानदंडों के बजाय व्यक्तिगत जोखिम के अनुसार स्क्रीनिंग प्रणाली की योजना बना रही है। यदि कार्यान्वयन आगे बढ़ता है, तो स्तन कैंसर स्क्रीनिंग "आयु के आधार पर रेखा खींचने की प्रणाली" से "छवि और डेटा के आधार पर प्रत्येक व्यक्ति के लिए अनुकूलित प्रणाली" में बदल सकती है।

स्तन कैंसर चिकित्सा में वास्तव में डरावना केवल दिखाई देने वाली असामान्यता नहीं है। स्क्रीनिंग के बाद "सब कुछ ठीक है" कहे जाने के बाद जो समय बीतता है, वह खाली समय है। AI बदलने की कोशिश कर रहा है, वह वही खाली समय है। भले ही अनदेखी को शून्य करना मुश्किल हो, अनदेखी के करीब आने वाले जोखिम को जल्दी जानना और जल्दी अगला कदम उठाना संभव हो सकता है। इस अर्थ में, AI कैंसर को "खोजने वाली मशीन" के बजाय "देरी को कम करने के लिए भविष्यवाणी करने वाला उपकरण" के रूप में अपनी असली क्षमता दिखाना शुरू कर रहा है।

स्रोत URL

https://www.theage.com.au/lifestyle/health-and-wellness/artificial-intelligence-revolutionising-breast-cancer-research-20260307-p5o8cx.html

・संबंधित रिपोर्ट जो समान सामग्री को कवर करती है (BRAIx का अवलोकन, 4 साल के भीतर जोखिम की भविष्यवाणी, शीर्ष 2% के परिणाम, शोधकर्ता की टिप्पणी)
https://www.abc.net.au/news/2026-03-04/artificial-intelligence-breast-cancer-risk-mammogram/106411246

・शैक्षणिक पत्रिका की ऑनलाइन अग्रिम प्रकाशन जानकारी (पेपर का शीर्षक, प्रकाशन तिथि, अनुसंधान की औपचारिक स्थिति)
https://www.thelancet.com/journals/landig/onlinefirst

・शोध संस्थान द्वारा घोषणा (BRAIx के विकास की पृष्ठभूमि, लगभग 4 लाख सीखने और लगभग 9.6 लाख सत्यापन, स्वीडन बाहरी पुष्टि, व्यक्तिगत स्क्रीनिंग की योजना)
https://www.svi.edu.au/news-events/ai-based-tool-estimates-breast-cancer-risk-within-next-four-years/

・मीडिया के लिए वैज्ञानिक जानकारी का सारांश (अनुसंधान के मुख्य बिंदु, 9.7% के रूप में शीर्ष 2% का 4 साल का जोखिम, नियमित देखभाल से पहले अतिरिक्त अनुसंधान की आवश्यकता के रूप में व्यवस्थित)
https://www.scimex.org/newsfeed/ai-could-help-preduct-your-risk-of-breast-cancer-in-the-next-4-years

・WHO का स्तन कैंसर तथ्य पत्रक (दुनिया भर के मरीजों की संख्या, मृत्यु दर, जोखिम कारक, प्रारंभिक पहचान का महत्व)
https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/breast-cancer

・जर्मनी का बड़े पैमाने पर कार्यान्वयन अध्ययन (AI-सहायता प्राप्त छवि व्याख्या से पता लगाने की दर बढ़ी और पुनः जांच की दर खराब नहीं हुई)
https://www.nature.com/articles/s41591-024-03408-6

・AI के कार्यान्वयन पर सावधानीपूर्वक दृष्टिकोण का समर्थन करने वाली रिपोर्ट (AI-सहायता प्राप्त छवि व्याख्या से बाद में निदान की दर में कमी की संभावना है, लेकिन और अधिक सत्यापन की आवश्यकता है)
https://www.theguardian.com/science/2026/jan/29/ai-use-in-breast-cancer-screening-cuts-rate-of-later-diagnosis-by-12-study-finds

・ऑस्ट्रेलिया की स्क्रीनिंग प्रणाली की बुनियादी जानकारी (BreastScreen Australia का विवरण, लक्षित आयु समूह की अवधारणा)
https://www.aihw.gov.au/reports/cancer-screening/breastscreen-australia-monitoring-report-2025/contents/breast-cancer/breast-cancer-screening

・सार्वजनिक सोशल मीडिया प्रतिक्रिया की पुष्टि स्रोत 1 (VCCC Alliance की LinkedIn पोस्ट और टिप्पणियां)
https://www.linkedin.com/posts/vcccalliance_an-artificial-intelligence-tool-to-predict-activity-7435097386366054400-xWmT

・सार्वजनिक सोशल मीडिया प्रतिक्रिया की पुष्टि स्रोत 2 (AIML/संबंधित पोस्ट। AI को "दूसरी नजर" के रूप में देखने का संदर्भ)
https://www.linkedin.com/posts/jonathangovette_sweden-just-proved-ai-can-catch-29-more-activity-7426652456484397056-ceWM

・सार्वजनिक सोशल मीडिया प्रतिक्रिया की पुष्टि स्रोत 3 (अनुसंधान परिचय की LinkedIn पोस्ट)
https://www.linkedin.com/posts/professor-gerald-lip-633a5556_ai-based-braix-risk-score-for-the-intermediate-term-activity-7435008570406117376-ypfK