A Study on the Application of Multimodal MRI Deep Learning in the Early Detection of Osteonecrosis of the Femoral Head

मानव शरीर एक जटिल मशीन है, लेकिन इसके कुछ सबसे महत्वपूर्ण विफलताओं में से कुछ चुपचाप, जोड़ों के भीतर गहराई में होती हैं जहाँ हड्डियाँ मिलती हैं। ऐसी ही एक स्थिति 'ओस्टियोनेक्रोसिस ऑफ द फेमोरल हेड' (osteonecrosis of the femoral head) है, जो एक ऐसी बीमारी है जिसमें जांघ की हड्डी के ऊपरी हिस्से (बॉल) में रक्त की आपूर्ति बाधित हो जाती है, जिससे हड्डी के ऊतक मृत होने लगते हैं। यह प्रक्रिया अपने शुरुआती चरणों में अक्सर दर्द रहित होती है, फिर भी यदि इसे अनियंत्रित छोड़ दिया जाए, तो कमजोर हड्डी ढह सकती है, जिससे गंभीर दर्द, गति में कमी और अंततः कुल कूल्हा प्रत्यारोपण (total hip replacement) की आवश्यकता हो सकती है। क्योंकि जोड़ को बचाने की खिड़की बहुत संकीर्ण है, इसलिए बीमारी को जल्दी पकड़ना अत्यंत महत्वपूर्ण है। दशकों से, डॉक्टर चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (magnetic resonance imaging) पर भरोसा करते आए हैं, जो एक शक्तिशाली स्कैनिंग तकनीक है जो बिना सर्जरी के शरीर के अंदर देख सकती है ताकि इन शुरुआती चेतावनी संकेतों को पहचाना जा सके। हालाँकि, इन स्कैन को पढ़ना एक कठिन कार्य है जिसके लिए हड्डियों की बनावट में सूक्ष्म परिवर्तनों को सामान्य विविधताओं से अलग करने के लिए एक अत्यधिक प्रशिक्षित दृष्टि की आवश्यकता होती है, एक ऐसी प्रक्रिया जो एक डॉक्टर से दूसरे डॉक्टर के बीच भिन्न हो सकती है और कभी-कभी परेशानी के सबसे हल्के संकेतों को भी मिस कर सकती है।

जीवन बदलने वाले इस निदान में अधिक निरंतरता और गति लाने के एक हालिया प्रयास में, चीन के कई चिकित्सा और प्रौद्योगिकी संस्थानों के शोधकर्ताओं ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने का एक नया तरीका विकसित किया है। उन्होंने एक विशिष्ट प्रकार के कंप्यूटर प्रोग्राम की ओर रुख किया जिसे 'डीप लर्निंग मॉडल' कहा जाता है, जो पैटर्न पहचानने के लिए प्रशिक्षित एक डिजिटल आंख की तरह कार्य करता है। विशेष रूप से, उन्होंने इन कार्यक्रमों के एक परिवार का परीक्षण किया जिसे YOLO कहा जाता है, जिसका अर्थ है "यू ओनली लुक वन्स" (You Only Look Once)। ये प्रोग्राम अपनी छवियों को स्कैन करने और लगभग तुरंत वस्तुओं की पहचान करने की क्षमता के लिए प्रसिद्ध हैं, एक ऐसा कौशल जो आमतौर पर सेल्फ-ड्राइविंग कारों या सुरक्षा कैमरों में देखा जाता है, लेकिन यहाँ इसे मेडिकल स्कैन पर लागू किया गया है। टीम यह देखना चाहती थी कि क्या वे इन कार्यक्रमों को कूल्हे के स्कैन में हड्डी की मृत्यु के शुरुआती संकेतों को मानव की तुलना में अधिक सटीकता के साथ खोजने के लिए प्रशिक्षित कर सकते हैं, और क्या वे इसे एक व्यस्त अस्पताल में उपयोगी होने के लिए पर्याप्त तेजी से कर सकते हैं।

शोधकर्ताओं ने दो अलग-अलग अस्पतालों से कूल्हे के स्कैन का एक बड़ा संग्रह एकत्र किया, जिसमें सैकड़ों मरीज शामिल थे जिन्हें इस स्थिति से निदान किया गया था या जो स्वस्थ थे। उन्होंने छवियों के दो विशिष्ट प्रकारों पर ध्यान केंद्रित किया जो डॉक्टर नियमित रूप से लेते हैं: एक जो हड्डी की विस्तृत संरचना को दिखाता है और दूसरा जो तरल पदार्थ और सूजन को उजागर करता है। एक विशिष्ट चिकित्सा परीक्षा में, एक डॉक्टर इन दोनों छवियों को पूरी तस्वीर प्राप्त करने के लिए अलग-अलग देखते हैं। टीम ने सोचा कि यदि कंप्यूटर को इन दोनों छवियों को एक साथ देखने के लिए सिखाया जाए, जैसे कि वे एक एकल, संयुक्त दृश्य हों, तो क्या इससे उसे बीमारी को बेहतर ढंग से पहचानने में मदद मिलेगी। उत्तर खोजने के लिए, उन्होंने कठोर परीक्षणों की एक श्रृंखला चलाई। सबसे पहले, उन्होंने एक ही केंद्र के स्कैन पर, जिसमें 251 प्रतिभागी शामिल थे, छह अलग-अलग संस्करणों के YOLO सॉफ्टवेयर को प्रशिक्षित किया, ताकि यह देखा जा सके कि समस्या को खोजने में कौन सा सबसे अच्छा है। उन्होंने न केवल इस बात को मापा कि कंप्यूटर कितनी बार सही था, बल्कि यह भी कि निर्णय लेने में उसे कितनी तेजी से लगा, क्योंकि एक वास्तविक अस्पताल में, गति का महत्व सटीकता जितना ही है।

परिणामों ने एक स्पष्ट विजेता की ओर इशारा किया। सॉफ्टवेयर का एक नया संस्करण, जिसे संस्करण 11 के रूप में जाना जाता है, सबसे प्रभावी साबित हुआ। इसने परीक्षण किए गए लगभग सभी मामलों की पहचान की, बहुत कम उदाहरण छोड़े, और प्रत्येक स्कैन को पांच मिलीसेकंड से भी कम समय में प्रोसेस किया। यह गति इतनी तेज है कि कंप्यूटर सैद्धांतिक रूप से एक कप कॉफी पीने के समय में हजारों स्कैन का विश्लेषण कर सकता है। अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि अध्ययन ने पुष्टि की कि दोनों प्रकार की छवियों को मिलाने की रणनीति अकेले किसी एक को देखने की तुलना में बेहतर काम करती है। जब सॉफ्टवेयर को संरचनात्मक और तरल-संवेदनशील दोनों छवियों को एक साथ दिया गया, तो यह और भी सटीक और आश्चर्यजनक रूप से और भी तेज हो गया। ऐसा इसलिए हुआ क्योंकि कंप्यूटर दोनों छवियों की शक्तियों का एक साथ उपयोग कर सका, एक से स्पष्ट हड्डी की रूपरेखा का उपयोग करके अपनी खोज को निर्देशित किया और दूसरे से तरल संकेतों का उपयोग करके क्षति की उपस्थिति की पुष्टि की।

अध्ययन ने यह भी पता लगाया कि विभिन्न परिस्थितियों में सॉफ्टवेयर कैसे व्यवहार करता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि कंप्यूटर को अत्यंत सतर्क होने के लिए ट्यून किया जा सकता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि वह शायद ही कभी कोई मामला मिस करे, या बहुत सख्त होने के लिए ट्यून किया जा सकता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि वह शायद ही कभी गलत अलार्म बजाए। उन्होंने पाया कि मरीजों की स्क्रीनिंग करने के उद्देश्य से, जहाँ यह सुनिश्चित करना हो कि कोई भी छूटे नहीं, हर संभव मामले को खोजने को प्राथमिकता देने वाला सेटिंग सबसे विश्वसनीय दृष्टिकोण था। कंप्यूटर उच्च स्तर के आत्मविश्वास के साथ एक स्वस्थ कूल्हे और शुरुआती चरण की क्षति वाले कूल्हे के बीच अंतर करने में सक्षम था, अक्सर सामान्य नमूनों के लिए 0.7 से 0.9 और असामान्य घावों (lesions) के लिए लगभग 0.9 का निश्चितता स्कोर प्रदान करता था। हालांकि सॉफ्टवेयर पूर्ण नहीं है और इसे अंतिम निर्णय लेने के लिए अभी भी एक डॉक्टर की आवश्यकता होती है, लेकिन यह एक शक्तिशाली 'सेकंड आई' के रूप में कार्य करता है जो कभी थकता नहीं है और थकान के कारण किसी सूक्ष्म विवरण को अनदेखा नहीं करता है।

यह कार्य इस बात का सुझाव देता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ऑर्थोपेडिक्स में डॉक्टरों की सहायता कैसे कर सकता है। एक ऐसे मॉडल का उपयोग करके जो तेज और सटीक दोनों है, और इसे एक मानक चिकित्सा परीक्षा में उपलब्ध जानकारी की पूरी श्रृंखला प्रदान करके, अस्पताल संभावित रूप से कम समय में अधिक मरीजों की जांच कर सकते हैं, जिससे हड्डी के ढहने से पहले बीमारी को पकड़ा जा सके। शोधकर्ताओं ने उल्लेख किया कि हालांकि उनके निष्कर्ष आशाजनक हैं, लेकिन वे डेटा के एक विशिष्ट सेट पर आधारित हैं और उनकी विश्वसनीयता की पुष्टि करने के लिए विभिन्न प्रकार के मरीजों के साथ वास्तविक दुनिया के क्लीनिकों में परीक्षण किए जाने की आवश्यकता है। फिर भी, यह अध्ययन बुद्धिमान उपकरण बनाने के लिए एक ठोस आधार प्रदान करता है जो जोड़ों को बचाने और उन लोगों के जीवन की गुणवत्ता में सुधार करने में मदद कर सकते हैं जो इस शांत लेकिन गंभीर स्थिति का सामना कर रहे हैं। अंतिम लक्ष्य डॉक्टर को बदलना नहीं है, बल्कि उन्हें एक तेज और अधिक सटीक उपकरण देना है ताकि वे सही समय पर सही निर्णय लेने में मदद कर सकें।