Artificial intelligence based analysis of body composition to predict the short term and long term outcomes after pancreatectomy

कल्पना कीजिए कि आपका शरीर एक उच्च-प्रदर्शन वाली रेस कार की तरह है। वर्षों से, मैकेनिकों (डॉक्टरों) को पता है कि कार कितनी अच्छी तरह चलेगी, इसके लिए इंजन की स्थिति बहुत मायने रखती है, लेकिन वे ज्यादातर केवल फ्यूल गेज (वजन) या ऑयल लेवल (ब्लड टेस्ट) को ही देखते रहे हैं। उनके पास वास्तव में यह देखने का कोई तरीका नहीं था कि इंजन के ब्लॉक मजबूत स्टील के बने हैं या कमजोर, जंग लगे धातु के, या क्या कार के ट्रंक में बहुत अधिक भारी कार्गो ले जाया जा रहा है। चिकित्सा की दुनिया में, यह "इंजन" आपकी मांसपेशियां हैं, और "कार्गो" आपके शरीर की वसा (फैट) है। वैज्ञानिक लंबे समय से संदेह कर रहे थे कि कमजोर, वसायुक्त मांसपेशियों (एक स्थिति जिसे सार्कोपेनिया कहा जाता है) या बहुत अधिक गहरे पेट की चर्बी (विसरल ओबेसिटी) होने से सर्जरी जोखिम भरी और रिकवरी कठिन हो जाती है। लेकिन इन चीजों को मैन्युअल रूप से जांचना एक इंजन के हर एक बोल्ट को हाथ से मापने की कोशिश करने जैसा है—इसमें बहुत समय लगता है, और दो अलग-अलग मैकेनिक इसे अलग तरह से माप सकते हैं। यहीं पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) काम आता है। AI को एक सुपर-फास्ट, सुपर-प्रिसाइज रोबोट मैकेनिक के रूप में सोचें जो एक सेकंड के भीतर कार के ब्लूप्रिंट को स्कैन कर सकता है, और तुरंत पहचान सकता है कि मांसपेशियां कहां हैं, वे कितनी घनी हैं, और गलत जगहों पर कितना फैट छिपा हुआ है।

यह पेपर विशेष रूप से उन रोगियों के लिए उस रोबोट मैकेनिक को बनाने के बारे में है जो एक प्रमुख एब्डोमिनल सर्जरी (पेट की बड़ी सर्जरी) से गुजर रहे हैं जिसे पैनक्रीएक्टोमी (अग्नाशय या पैंक्रियास को आंशिक या पूर्ण रूप से निकालना) कहा जाता है। शोधकर्ताओं ने, जिसका नेतृत्व नानजिंग ड्रम टॉवर अस्पताल की एक टीम ने किया था, दो समस्याओं को हल करना चाहा: पहला, एक पूरी तरह से स्वचालित AI सिस्टम बनाना जो बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के, तीसरे लंबर वर्टेब्रा (L3 कशेरुका) पर एक CT स्कैन (एक 3D एक्स-रे चित्र) का सही स्लाइस ढूंढ सके और मांसपेशियों को फैट से स्वचालित रूप से अलग कर सके; और दूसरा, यह देखना कि क्या इस AI का "बॉडी स्कैन" सर्जरी के बाद रोगी के प्रदर्शन की भविष्यवाणी कर सकता है। उन्होंने केवल एक टूल नहीं बनाया; उन्होंने इसे सैकड़ों रोगियों पर परखा ताकि यह देखा जा सके कि AI के निष्कर्ष वास्तविक परिणामों से मेल खाते हैं या नहीं।

टीम ने एक "एंड-टू-एंड" पाइपलाइन बनाई है, जो एक पूरी तरह से स्वचालित असेंबली लाइन की तरह है। सबसे पहले, AI रोगी के पेट का एक 3D CT स्कैन देखता है और स्वचालित रूप से L3 वर्टेब्रा (निचली पीठ की एक विशिष्ट हड्डी) को ढूंढ लेता है। इसे यह बताने की आवश्यकता नहीं है कि कहां देखना है; यह खुद ही इसे समझ लेता है। एक बार जब यह उस स्थान को ढूंढ लेता है, तो यह वहां चित्र का एक स्लाइस काटता है और विभिन्न ऊतकों (टिश्यूज) को पेंट करने के लिए एक स्मार्ट नेटवर्क (जिसे nnU-Net कहा जाता है) का उपयोग करता है: कंकाल की मांसपेशी (इंजन), उपचर्म वसा (त्वचा के नीचे की पैडिंग), और विसरल फैट (गहरी, आंतरिक कार्गो)। AI ने इस काम में अविश्वसनीय काम किया। जब शोधकर्ताओं ने मानव विशेषज्ञों के विरुद्ध इसके कार्य की जांच की, तो AI लगभग पूरी तरह से उनके साथ मेल खा गया, जिसमें मांसपेशियों के लिए लगभग 0.97 का "डाइस कोएफिशिएंट" (समानता स्कोर), त्वचा की वसा के लिए 0.95 और गहरे फैट के लिए 0.94 का स्कोर था। इसका मतलब है कि रोबोट मैकेनिक मानव विशेषज्ञों के समान ही अच्छा है, लेकिन यह घंटों के बजाय सेकंडों में काम करता है।

लेकिन असली जादू तब हुआ जब उन्होंने इस टूल का उपयोग सर्जरी के बाद क्या होगा, इसकी भविष्यवाणी करने के लिए किया। उन्होंने पैनक्रियास निकालने वाले 561 रोगियों का अध्ययन किया और कुछ बहुत स्पष्ट पैटर्न देखे। AI ने दिखाया कि बहुत अधिक गहरी पेट की चर्बी (विसरल ओबेसिटी) वाले रोगियों की सर्जरी कठिन थी: उनके ऑपरेशन में अधिक समय लगा (360 मिनट बनाम 270 मिनट), उनका अधिक रक्त संचार हुआ (ब्लड लॉस हुआ), और उन्हें सर्जरी के स्थान पर गंभीर संक्रमण या लीकेज होने की बहुत अधिक संभावना थी। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि AI ने पाया कि "कमजोर" मांसपेशियों (सार्कोपेनिया) या "वसायुक्त" मांसपेशियों (मायोस्टीटोसिस) वाले रोगियों के लिए मुश्किलें बड़ी थीं। इन रोगियों में गंभीर संक्रमण या अग्नाशय के रिसाव जैसे बड़े जटिलताओं की संभावना बहुत अधिक थी, और उनके "टेक्स्टबुक आउटकम" (एक आदर्श रिकवरी जिसमें कोई समस्या न हो) होने की संभावना बहुत कम थी। वास्तव में, कमजोर मांसपेशियों वाले केवल 14.2% रोगियों का ही टेक्स्टबुक आउटकम हुआ, जबकि मजबूत मांसपेशियों वाले 91% रोगियों का हुआ।

अध्ययन केवल अस्पताल के रिकवरी रूम तक ही सीमित नहीं रहा; उन्होंने अग्नाशय के कैंसर वाले रोगियों के दीर्घकालिक भविष्य को भी देखा। उन्होंने 327 रोगियों का पीछा किया यह देखने के लिए कि क्या AI का बॉडी स्कैन यह भविष्यवाणी कर सकता है कि वे कितने समय तक बिना कैंसर दोबारा आए (रिकरेंस-फ्री सर्वाइवल) जीवित रहेंगे या वे सामान्य रूप से कितने समय तक जीवित रहेंगे (ओवरऑल सर्वाइवल)। परिणाम चौंकाने वाले थे। AI ने पुष्टि की कि कमजोर मांसपेशियों या वसायुक्त मांसपेशियों का होना एक मजबूत चेतावनी संकेत था। इन स्थितियों वाले रोगियों में कैंसर के जल्दी वापस आने और मृत्यु दर की संभावना काफी अधिक थी, भले ही शोधकर्ताओं ने ट्यूमर के आकार या स्टेज जैसे अन्य कारकों को ध्यान में रखा हो। AI ने सुझाव दिया कि आपकी मांसपेशियों के ऊतकों की गुणवत्ता एक प्रमुख कारक है कि आपका शरीर कैंसर से कैसे लड़ता है और सर्जरी के आघात से कैसे उबरता है।

लेखक सावधानीपूर्वक यह नोट करते हैं कि हालांकि उनका टूल पूरी तरह से स्वचालित और अत्यधिक सटीक है, लेकिन इसका परीक्षण केवल एक अस्पताल के रोगियों पर किया गया था, इसलिए इसे अन्य स्थानों पर भी आजमाया जाना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि यह हर जगह काम करता है। वे यह भी बताते हैं कि जबकि AI हमें यह बता सकता है कि जोखिम किसे है, यह अभी तक यह नहीं बताता कि इसे कैसे ठीक किया जाए, हालांकि वे सुझाव देते हैं कि इस जानकारी को पहले से प्राप्त करने से डॉक्टरों को सर्जरी से पहले बेहतर पोषण या रिकवरी योजना बनाने में मदद मिल सकती है। अंततः, यह पेपर दिखाता है कि हमें अब धीमी, मैन्युअल माप पर निर्भर रहने की आवश्यकता नहीं है। एक पूरी तरह से स्वचालित AI के साथ, हम तुरंत रोगी के इंजन की "बॉडी कंपोजिशन" को पढ़ सकते हैं, जिससे डॉक्टरों को यह अनुमान लगाने का एक शक्तिशाली नया तरीका मिलता है कि किसे संघर्ष करना पड़ सकता है और कौन बेहतर करेगा, जिससे संभावित रूप से पहला कट लगाने से पहले ही जोखिमों को पकड़कर जीवन बचाया जा सकता है।