Clinical and CT radiomics-based differentiation between invasive pulmonary fungal infections and secondary pulmonary tuberculosis

मानव फेफड़े एक जटिल परिदृश्य हैं, और जब वे संक्रमित होते हैं, तो शरीर अक्सर हमलावर के बावजूद एक ही तरह के संकट संकेत भेजता है। दो विशेष रूप से खतरनाक और कठिन अंतर करने योग्य दुश्मन हैं: आक्रामक फुफ्फुसीय कवक संक्रमण (इनवेसिव पल्मोनरी फंगल इन्फेक्शन) और माध्यमिक तपेदिक (सेकेंडरी पल्मोनरी ट्यूबरकुलोसिस)। पहला एक आक्रामक कवक आक्रमण है जो कमजोर प्रतिरक्षा प्रणाली वाले लोगों में पनपता है, जो अक्सर उन लोगों पर प्रहार करता है जो लंबे समय तक चिकित्सा उपचार ले रहे हैं या गंभीर बीमारियों के साथ जी रहे हैं। दूसरा तपेदिक पैदा करने वाले बैक्टीरिया का पुनर्सक्रियन है, जो वर्षों तक सुप्त अवस्था में रह सकता है और फिर से उभर सकता है। दोनों बीमारियाँ बुखार, खांसी और सांस लेने में तकलीफ का कारण बन सकती हैं, और जब डॉक्टर एक मानक सीटी स्कैन—छाती का एक विस्तृत 3D एक्स-रे—देखते हैं, तो छवियां अक्सर आश्चर्यजनक रूप से समान दिखती हैं। दोनों बीमारियाँ धुंधले धब्बे, ऊतकों में छेद, या गांठों की तरह दिखने वाले ठोस द्रव्यमान बना सकती हैं। यह दृश्य भ्रम खतरनाक है क्योंकि उपचार पूरी तरह से अलग हैं: एक के लिए शक्तिशाली एंटीफंगल दवाओं की आवश्यकता होती है, जबकि दूसरे के लिए बैक्टीरिया के लिए विशिष्ट एंटीबायोटिक दवाओं की आवश्यकता होती है। गलत दवा देना घातक हो सकता है, फिर भी इनके बीच अंतर करना अक्सर आक्रामक बायोप्सी या लैब कल्चर के लिए दिनों तक इंतजार करने पर निर्भर करता है, जो एक ऐसा विलंब है जो मरीजों को असुरक्षित छोड़ देता है।

इस समस्या को हल करने के लिए, चीन के अस्पतालों के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक ऐसा डिजिटल उपकरण बनाने का लक्ष्य रखा जो वह देख सके जिसे मानवीय आँखें नहीं देख पातीं। उन्होंने 283 रोगियों से डेटा एकत्र किया, जिन्हें दो समूहों में विभाजित किया गया था: वे जिनमें पुष्टि हुई कवक संक्रमण था और वे जिनमें माध्यमिक तपेदिक था। टीम ने रोगियों का मेडिकल इतिहास, रक्त परीक्षण के परिणाम और निदान के दौरान लिए गए वास्तविक सीटी स्कैन चित्र एकत्र किए। फिर उन्होंने 'रेडियोमिक्स' नामक तकनीक लागू की, जो एक मेडिकल इमेज को केवल एक तस्वीर के रूप में नहीं, बल्कि डेटा बिंदुओं के एक विशाल ग्रिड के रूप में देखती है। जहाँ एक रेडियोलॉजिस्ट किसी घाव के आकार को देखने के लिए स्कैन का अवलोकन करता है, वहीं रेडियोमिक्स सॉफ्टवेयर उस आकार के भीतर हजारों सूक्ष्म, अदृश्य पैटर्न—बनावट, घनत्व और पिक्सेल की व्यवस्था में भिन्नता—को मापता है जो मानव दृष्टि के लिए बहुत सूक्ष्म होते हैं। शोधकर्ताओं ने इन छिपे हुए इमेज पैटर्न को विशिष्ट नैदानिक तथ्यों के साथ जोड़ा, जैसे कि क्या रोगी लंबे समय से ब्रॉड-स्पेक्ट्रम एंटीबायोटिक्स ले रहा था, उनका हीमोग्लोबिन स्तर क्या था, और उनके न्यूट्रोफिल काउंट (एक प्रकार की श्वेत रक्त कोशिका) क्या थे।

शोधकर्ताओं ने पहले केवल नैदानिक जानकारी का उपयोग करके एक मॉडल बनाया। उन्होंने पाया कि तीन कारक कवक संक्रमण के मजबूत संकेतक के रूप में उभरे: लंबे समय तक एंटीबायोटिक उपयोग का इतिहास, कम हीमोग्लोबिन स्तर, और उच्च न्यूट्रोफिल काउंट। यह नैदानिक मॉडल मददगार था, लेकिन यह पूर्ण नहीं था। इसके बाद, उन्होंने सीटी स्कैन से निकाले गए केवल रेडियोमिक्स डेटा का उपयोग करके एक अलग मॉडल बनाया। यह डिजिटल मॉडल बहुत अधिक सटीक सिद्ध हुआ, जिसने बीमारी के अद्वितीय 'टेक्सचरल फिंगरप्रिंट' को पहचानकर कवक संक्रमणों की उच्च सटीकता के साथ पहचान की। अंत में, उन्होंने दोनों दृष्टिकोणों को एक एकल, एकीकृत उपकरण में मिला दिया। यह संयुक्त मॉडल, जो रोगी के रक्त कार्य और उनके फेफड़ों के स्कैन के सूक्ष्म विवरणों, दोनों को तौलता है, सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है। परीक्षण में, इसने एक नए समूह के रोगियों में इन दोनों बीमारियों के बीच लगभग 84 प्रतिशत बार सही अंतर किया, जो केवल नैदानिक संकेतों के उपयोग की तुलना में एक महत्वपूर्ण सुधार है।

इस नए उपकरण की असली परीक्षा तब हुई जब शोधकर्ताओं ने इसके प्रदर्शन की तुलना मानव विशेषज्ञों से की। दो रेडियोलॉजिस्टों ने, जिनमें से एक के पास पंद्रह वर्षों से अधिक का अनुभव था और दूसरे के पास छह वर्षों का अनुभव था, समान सीटी स्कैन और नैदानिक डेटा की समीक्षा की और अपने स्वयं के निदान किए। जबकि अनुभवी डॉक्टर ने काफी अच्छा प्रदर्शन किया, कंप्यूटर मॉडल दोनों वरिष्ठ और कनिष्ठ रेडियोलॉजिस्टों से बेहतर रहा। अध्ययन बताता है कि जबकि मानव डॉक्टर फेफड़ों की बीमारी की स्पष्ट विशेषताओं को पहचानने में कुशल होते हैं, वे इन दो विशिष्ट संक्रमणों को परिभाषित करने वाली सूक्ष्म, ओवरलैपिंग बनावटों के साथ संघर्ष करते हैं। हालाँकि, डिजिटल मॉडल थकता नहीं है और न ही विचलित होता है; यह लगातार उन हजारों डेटा बिंदुओं को मापता है जो बीमारी की वास्तविक प्रकृति को परिभाषित करते हैं।

यह शोध यह दावा नहीं करता है कि इसने कोई जादुई इलाज या पूर्ण समाधान खोज लिया है जो सभी अनिश्चितताओं को समाप्त कर देता है। लेखक स्वीकार करते हैं कि उनके उपकरण का परीक्षण रोगियों के एक विशिष्ट समूह पर किया गया था, और अध्ययन किए गए कवक संक्रमणों में तीन अलग-अलग प्रकार शामिल थे, जो थोड़ा अलग व्यवहार कर सकते हैं। वे यह भी नोट करते हैं कि यह पद्धति उच्च गुणवत्ता वाले स्कैन और मानकीकृत डेटा पर निर्भर करती है, जो अस्पतालों के बीच भिन्न हो सकती है। हालाँकि, निष्कर्ष एक ठोस मार्ग प्रदान करते हैं। एक वस्तुनिष्ठ, मात्रात्मक दूसरी राय प्रदान करके, यह संयुक्त मॉडल डॉक्टरों को तेजी से और अधिक सटीक निर्णय लेने में मदद कर सकता है। एक मरीज के लिए, जो भ्रमित करने वाले फेफड़ों के संक्रमण के साथ अस्पताल के बिस्तर पर लेटा है, यह उपकरण दृश्य कोहरे को चीरने का एक तरीका है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि उन्हें सही उपचार जल्द मिले और दो बहुत समान दुश्मनों के बीच अनुमान लगाने से होने वाले घातक विलंब से बचा जा सके।