Breast Cancer: రొమ్ము క్యాన్సర్‌ ముప్పును పసిగట్టే AI..

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్(AI) టెక్నాలజీ, దాని ఉపయోగాల గురించి ప్రపంచ వ్యాప్తంగా ఆసక్తికరమైన చర్చ జరుగుతోంది.. 2022 లో అక్టోబర్‌లో పబ్‌మెడ్ సెంట్రల్ (PMC) జర్నల్‌లో పబ్లిషైన ఒక నివేదిక ప్రకారం వైద్య రంగంలో చాలా మేలు చేస్తోంది. ప్రస్తుతం బ్రెస్ట్ క్యాన్సర్‌తోపాటు వివిధ రకాల రోగ నిర్ధారణకు సంబంధించిన స్క్రీనింగ్‌ టెస్టులలో AI టెక్నాలజీ కీలకంగా ఉంటోంది. ఇది కచ్చితమైన ఫలితాలను అందించగలదనే నమ్మకం కూడా కలిగిస్తున్నందున ఏఐ ఆధారిత మెడికల్ పరికరాలు, మెషిన్లవైపు వైద్యులతో పాటు జనాలు కూడా మొగ్గుతున్నారు. ఈ పరిస్థితిని చూసి కొందరు ఫ్యూచర్లో ఏఐ వర్క్‌ఫోర్స్‌లో మానవుల స్థానాన్ని భర్తీ చేస్తుందేమోననే అనుమానాలు వ్యక్తం చేస్తున్నారు.. ప్రస్తుతం దాదాపు అదే పరిస్థితి నెలకొంది..

ప్రస్తుతం ఏఐ.. క్యాన్సర్లను నిర్ధారించే స్ర్కీనింగ్ మెషిన్లు, డాటా ప్రాసెస్‌లో కీలకపాత్ర పోషిస్తోంది. అధునాతన మెడికల్ టెర్మ్‌లో కచ్చితమైన నిర్ధారణ ఫలితాలను అందిస్తోంది. అలాగే బయాప్సీ స్లైడ్‌ల పరిశీలన వంటి స్క్రీనింగ్ పద్ధతుల్లో AIని చేర్చడంవల్ల ట్రీట్మెంట్ సక్సెస్ రేటు పెరుగుతుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్, డీప్ లెర్నింగ్ రొమ్ము క్యాన్సర్ ఇమేజింగ్‌లో AI ప్రధాన పాత్ర పోషిస్తోంది. అలాగే మెషిన్ లెర్నింగ్ డేటాను స్టోర్ చేయడంలో ఏఐ టూల్స్‌ను ఉపయోగిస్తారు. ప్రిడిక్షన్ మోడల్‌లకు ట్రైనింగ్ ఇవ్వడానికి, జర్నలైజేషన్స్‌ను అర్థం చేసుకోవడానికి దోహదపడుతుంది.. బ్రెస్ట్ క్యాన్సర్ ట్రీట్మెంట్ లో రేడియోమిక్స్, బయాప్సీ స్లైడ్స్ ద్వారా పొందిన డేటాను విశ్లేషంచడానికి కూడా ఉపయోగించబడుతుంది. తప్పుడు సమాచారాన్ని అరికట్టడానికి, సరైన డేటా కోసం మామోగ్రామ్‌లను అర్థం చేసుకోవడానికి లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లను తయారు చేయడానికి సహాయ పడుతుందని నిపుణులు అంటున్నారు.. ఒక్క బ్రెస్ట్ క్యాన్సర్ మాత్రమే కాదు పలు రకాల క్యాన్సర్ లను కూడా గుర్తిస్తుందని నిపుణులు చెబుతున్నారు..

ఇకపోతే ఏఐ క్యాన్సర్ ట్రీట్మెంట్‌లో చాలా రకాలుగా సహాయ పడుతుంది.. అయినప్పటికీ కొన్ని సవాళ్లు కూడా ఎదురవుతున్నాయి. AI మెషీన్ల డేటాను ప్రపంచ వ్యాప్తంగా చాలామంది ఆకళింపు చేసుకోలేదు. క్యాన్సర్ నిర్ధారణ, ట్రీట్మెంట్‌లలో ఏఐ నమూనాలు ఇమేజ్ డేటాపై కేంద్రీకృతమై ఉన్నాయి. ఆస్పత్రులలో ఎలక్ట్రానిక్ హెల్త్ రికార్డ్‌లుగా సేవ్ చేయబడిన పేషెంట్ హిస్టరీని దీనికి అటాచ్ చేయడంలో సమస్యలున్నాయి. ఈజీగా యాక్సెస్ చేయగల డేటాబేస్‌లు డెవలప్ కావాల్సి ఉంది. సంబంధిత సాఫ్ట్‌వేర్ వైద్య రంగంలోని సంస్థలు, ఆస్పత్రుల్లో అప్లయ్ చేసుకోవాల్సి ఉంది.. అయితే ఇలా చేసే వైద్యం కాస్త ఖరీదైనది అనే అనే విషయాన్ని మర్చిపోకండి..