Healthy News : इंडियन इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (IIT) मद्रास और क्रिश्चियन मेडिकल कॉलेज (CMC) वेल्लोर के रिसर्चर्स ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) टूल का एक सेट पेश किया है। ये टूल मेडिकल प्रोफेशनल्स को किडनी की बीमारी का जल्दी पता लगाने और उसका आकलन करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करके, यह सहयोग क्रोनिक किडनी डिजीज (CKD) से जुड़ी डायग्नोस्टिक चुनौतियों का समाधान करना चाहता है। CKD एक ऐसी स्थिति है जिसमें अक्सर तब तक कोई लक्षण नहीं दिखते जब तक कि अंग को काफी नुकसान न हो चुका हो।
इस पहल में तीन अलग-अलग तकनीकी समाधान शामिल हैं, जिनमें से प्रत्येक रीनल केयर (किडनी की देखभाल) के एक अलग चरण पर केंद्रित है। पहला टूल जोखिम के आकलन पर केंद्रित है; यह क्लिनिकल और लेबोरेटरी डेटा का उपयोग करके उन मरीजों की पहचान करता है जिन्हें तत्काल नेफ्रोलॉजी इलाज की आवश्यकता हो सकती है।
दूसरा टूल CT स्कैन को समझने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इमेज को अपने आप ‘सामान्य’ के रूप में वर्गीकृत करता है या सिस्ट, पथरी या ट्यूमर की मौजूदगी की पहचान करता है। तीसरा एप्लिकेशन किडनी और ट्यूमर का थ्री-डायमेंशनल (3D) रिकंस्ट्रक्शन प्रदान करता है, जिससे ट्यूमर के वॉल्यूम और बीमारी के कुल असर का सटीक माप संभव हो पाता है।
AI के माध्यम से डायग्नोस्टिक सटीकता को बढ़ाना
इन टूल का विकास एक महत्वपूर्ण समय पर हुआ है, क्योंकि हालिया डेटा इस क्षेत्र में किडनी से जुड़ी समस्याओं के प्रसार को उजागर करता है। 2025 के ICMR-INDIAB अध्ययन में, जिसमें 25,000 से अधिक प्रतिभागी शामिल थे, आबादी के 3.2% हिस्से में किडनी की कार्यक्षमता में कमी पाई गई, जबकि तमिलनाडु में कृषि श्रमिकों के एक अलग अध्ययन में CKD का प्रसार 5.31% पाया गया। इन AI सिस्टम को प्राइमरी केयर सेटिंग्स में एकीकृत करके, रिसर्चर्स को उम्मीद है कि वे उन मरीजों के लिए रेफरल प्रक्रिया को सुव्यवस्थित कर सकेंगे जिन्हें विशेष उपचार की आवश्यकता है।
जोखिम-आकलन मॉडल को “रैंडम फॉरेस्ट” दृष्टिकोण का उपयोग करके बनाया गया था, जो 26 क्लिनिकल और लेबोरेटरी वेरिएबल्स से पैटर्न को संश्लेषित करता है। वहीं, इमेजिंग टूल को डायग्नोस्टिक सटीकता में सुधार के लिए लगभग 12,400 किडनी इमेज के डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था।
IIT मद्रास के मैकेनिकल इंजीनियरिंग विभाग के प्रोफेसर G.L. सैमुअल ने कहा कि दीर्घकालिक दृष्टिकोण किडनी का “डिजिटल ट्विन” बनाना है। यह सिस्टम बीमारी के बढ़ने के तरीके को मॉडल करने में सक्षम होगा, जिससे डॉक्टरों को यह अनुमान लगाने में मदद मिलेगी कि कई महीनों में मरीज की स्थिति कैसे बदल सकती है।
क्लिनिकल वैलिडेशन और भविष्य में लागू करना
हालांकि शुरुआती नतीजे अच्छे हैं, लेकिन डेवलपर्स का कहना है कि ये टूल्स अभी रिसर्च के चरण में हैं। इनका मकसद इस स्टेज पर क्लिनिकल फ़ैसले की जगह लेना या किसी मरीज़ के इलाज के नतीजों का पहले से अंदाज़ा लगाना नहीं है। CMC वेल्लोर के नेफ्रोलॉजिस्ट डॉ. संतोष वरुघेसे ने बताया कि मुख्य मकसद हेल्थकेयर प्रोवाइडर्स की मदद करना है, ताकि वे आम प्रैक्टिस में उन मरीज़ों को प्राथमिकता दे सकें जिन्हें ज़्यादा विस्तृत जांच की ज़रूरत है।
लागू करने की प्रक्रिया में एक कड़ा टाइमलाइन शामिल
क्लिनिकल तौर पर इसे लागू करने की प्रक्रिया में एक कड़ा टाइमलाइन शामिल है। प्रोफ़ेसर सैमुअल के अनुसार, टीम अभी और मरीज़ों का डेटा इकट्ठा करने पर ध्यान दे रही है ताकि असल दुनिया के क्लिनिकल मामलों के आधार पर इन मॉडल्स को वैलिडेट किया जा सके। इस वैलिडेशन प्रक्रिया में लगभग दो साल लगने की उम्मीद है। सफल वैलिडेशन के बाद, टीम को उम्मीद है कि ज़रूरी एथिकल मंज़ूरी लेने और हॉस्पिटल सिस्टम में इस टेक्नोलॉजी को लागू करने में विकास के लिए और पांच साल लगेंगे।
