A Systematic Review and Descriptive Quantitative Synthesis of Artificial Intelligence in Cervical Cancer Screening and Diagnosis
सर्वाइकल कैंसर स्क्रीनिंग और निदान में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर 898 अध्ययनों का यह व्यवस्थित अवलोकन कई माध्यमों में व्यापक अनुप्रयोग को प्रकट करता है, लेकिन महत्वपूर्ण पद्धतिगत विषमता और रिपोर्टिंग सीमाओं को भी रेखांकित करता है जो संयुक्त मात्रात्मक विश्लेषण को रोकता है, जो मानकीकृत रिपोर्टिंग, बाहरी सत्यापन और भावी नैदानिक मूल्यांकन की तत्काल आवश्यकता पर बल देता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
गर्भाशय ग्रीवा का कैंसर (सर्वाइकल कैंसर) एक ऐसी बीमारी है, जिसे रोका जा सकता है, फिर भी यह दुनिया भर में जान लेती है। इसे रोकने की कुंजी असामान्य कोशिकाओं को जल्दी पहचानना है, अक्सर कैंसर बनने से पहले ही। डॉक्टर वर्तमान में इसके लिए कई उपकरणों का उपयोग करते हैं, जिसमें सूक्ष्मदर्शी (माइक्रोस्कोप) के नीचे कोशिकाओं को देखना से लेकर एक विशेष कैमरे से गर्भाशय ग्रीवा का परीक्षण करना तक शामिल है। हालाँकि, ये विधियाँ मानवीय कौशल पर बहुत अधिक निर्भर करती हैं और इस बात पर भिन्न हो सकती हैं कि इसे कौन पढ़ रहा है या छवियों की गुणवत्ता कैसी है। हाल के वर्षों में, वैज्ञानिकों ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) की ओर रुख किया है, जो एक ऐसा क्षेत्र है जहाँ कंप्यूटर पैटर्न को पहचानना सीखते हैं, ताकि इस कार्य में मदद मिल सके। ये कंप्यूटर प्रोग्राम चिकित्सा छवियों में रोग के संकेतों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किए जा सकते हैं, जो संभावित रूप से आँखों की एक दूसरी जोड़ी के रूप में कार्य कर सकते हैं जो कभी थकती नहीं है। वादा यह है कि ये उपकरण स्क्रीनिंग को अधिक सटीक बना सकते हैं और अधिक लोगों के लिए उपलब्ध करा सकते हैं, लेकिन सवाल यह बना हुआ है: वे वास्तव में वास्तविक दुनिया में कितनी अच्छी तरह काम करते हैं?
शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए सभी उपलब्ध अध्ययनों को एकत्र करने का लक्ष्य रखा जो गर्भाशय ग्रीवा के कैंसर की स्क्रीनिंग और निदान के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करते हैं। उन्होंने चार प्रमुख वैज्ञानिक डेटाबेस में खोज की, जिसमें किसी भी मूल शोध की तलाश की गई जिसने कोशिकाओं, कैमरों से ली गई छवियों या ऊतकों के नमूनों का विश्लेषण करने के लिए कंप्यूटर का उपयोग किया हो। डुप्लिकेट प्रविष्टियों को हटाने और उन अध्ययनों को फ़िल्टर करने के बाद जो उनके सख्त मानदंडों में फिट नहीं बैठते थे, वे जांच के लिए 898 अध्ययन तक पहुँच पाए। यह विशाल संग्रह अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता था, जैसे कि पैप स्मीयर स्लाइड्स और तरल-आधारित सेल नमूनों का विश्लेषण करना, कोलोस्कोपी (colposcopy) के दौरान ली गई छवियों की समीक्षा करना, जो एक ऐसी प्रक्रिया है जहाँ एक डॉक्टर गर्भाशय ग्रीवा को करीब से देखता है, और यहाँ तक कि सूक्ष्मदर्शी के नीचे ऊतकों की जांच करना। इस विषय पर प्रकाशित अध्ययनों की संख्या तेजी से बढ़ी है, जिनमें से अधिकांश पिछले कुछ वर्षों में आए हैं, जो चिकित्सा समस्याओं को हल करने के लिए मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग का उपयोग करने में बढ़ती रुचि को दर्शाता है।
शोधकर्ताओं ने पाया कि हालांकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कई अलग-अलग तरीकों से किया जा रहा है, लेकिन परिणामों की सीधे तुलना करना कठिन है। 898 अध्ययनों में से, केवल 60 ने स्पष्ट आंकड़े प्रदान किए कि कंप्यूटर का प्रदर्शन कैसा रहा, जैसे कि इसने कितनी बार बीमारी की सही पहचान की या इसे कितनी बार सफलतापूर्वक खारिज किया। इन 60 अध्ययनों में भी, जानकारी अक्सर अधूरी थी। वास्तव में यह जानने के लिए कि एक नैदानिक उपकरण कितना अच्छा है, वैज्ञानिकों को आमतौर पर डेटा के एक पूर्ण सेट की आवश्यकता होती जो ठीक से दिखाता कि कितने मामलों की सही पहचान की गई, कितने छूट गए, और कितने स्वस्थ मामलों को गलत तरीके से बीमार के रूप में चिह्नित किया गया। इनमें से किसी भी अध्ययन ने संख्याओं का यह पूर्ण सेट प्रदान नहीं किया। क्योंकि डेटा गायब था या अलग-अलग तरीकों से रिपोर्ट किया गया था, शोधकर्ता परिणामों को सटीकता के एक एकल, समग्र स्कोर में संयोजित नहीं कर सके। वे एक औसत (pooled average) की गणना नहीं कर सके जो दुनिया को ठीक से बता सके कि ये उपकरण अभी इस समय कितने प्रभावी हैं।
एक एकल संख्या के बजाय, टीम ने उनके द्वारा पाए गए निष्कर्षों का एक वर्णनात्मक सारांश प्रदान किया। उन्होंने नोट किया कि सटीकता (accuracy) सबसे अधिक रिपोर्ट किया गया मीट्रिक था, इसके बाद संवेदनशीलता (sensitivity) आई, जो यह मापता है कि उपकरण बीमारी को पकड़ने में कितना अच्छा है, और विशिष्टता (specificity), जो यह मापता है कि वह गलत अलार्म (false alarms) से बचने में कितना अच्छा है। अध्ययन अपने डिज़ाइन, उपयोग किए गए डेटा और अपने कंप्यूटर मॉडल के परीक्षण के तरीके में बहुत भिन्न थे। कुछ ने एकल अस्पताल के डेटा का उपयोग किया, जबकि अन्य ने कई स्थानों की छवियों का उपयोग किया। कुछ ने AI की तुलना एक मानव विशेषज्ञ से की, जबकि अन्य ने एक अलग मानक का उपयोग किया। इस विविधता का अर्थ था कि एक उपकरण जो एक अध्ययन में बहुत अच्छा दिख सकता है, वह दूसरे परिवेश में उसी तरह प्रदर्शन नहीं कर सकता है। शोधकर्ताओं ने अध्ययनों की गुणवत्ता की भी जांच की और पाया कि कई में इस बारे में स्पष्ट विवरण की कमी थी कि डेटा कैसे चुना गया था या मॉडल का परीक्षण कैसे किया गया था, जिससे परिणामों पर पूरी तरह से भरोसा करना कठिन हो गया।
इस व्यापक समीक्षा का निष्कर्ष यह है कि हालांकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता डॉक्टरों को गर्भाशय ग्रीवा के कैंसर की स्क्रीनिंग और निदान में मदद करने के लिए व्यापक क्षमता दिखाती है, लेकिन वर्तमान साक्ष्य अभी तक इसके समग्र प्रदर्शन पर एक निर्णायक निर्णय का समर्थन करने के लिए तैयार नहीं हैं। उपकरण मौजूद हैं और उनका उपयोग कई अलग-अलग संदर्भों में किया जा रहा है, लेकिन शोध रिपोर्ट करने का तरीका यह कहना असंभव बनाता है कि वे व्यापक रूप से कितने विश्वसनीय हैं। लेखकों का सुझाव है कि इन उपकरणों को चिकित्सा देखभाल का एक मानक हिस्सा बनने के लिए, भविष्य के अध्ययन अधिक सुसंगत होने चाहिए। उन्हें विभिन्न स्थानों से रोगियों के बड़े समूहों का उपयोग करने, समान परीक्षण नियमों का पालन करने और अपने परिणामों को पूरी तरह से रिपोर्ट करने की आवश्यकता है, जिसमें सही और गलत निष्कर्षों का पूरा विवरण शामिल हो। जब तक ये कदम नहीं उठाए जाते, तब तक कृत्रिम बुद्धिमत्ता की इस जीवन रक्षक क्षेत्र में पूर्ण क्षमता एक सिद्ध वास्तविकता के बजाय केवल एक वादा बनी रहेगी।
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