अमेरिका में, जन्मजात मोतियाबिंद-जन्म के समय आंखों के लेंस का एक बादल जो अंधापन को जन्म दे सकता है - गायब (और शुक्र है) असामान्य है। दाँत क्षय या टेटनस की तरह, बेहतर स्क्रीनिंग और प्रौद्योगिकियों ने पहले निदान के लिए नेतृत्व किया है, और समस्या को काफी हद तक सर्जरी से ठीक किया जा सकता है। लेकिन विकासशील देशों में, व्यापक विशेषज्ञता और संसाधनों की कमी का मतलब है कि इस उपचार योग्य बीमारी के कारण सैकड़ों हजारों बच्चे अब अंधे हैं।
"चूक या गलत निदान, साथ ही साथ अनुचित उपचार निर्णय, दुर्लभ-बीमारी के रोगियों में आम हैं और सटीक चिकित्सा के लक्ष्यों के विपरीत हैं, विशेष रूप से बड़ी आबादी वाले विकासशील देशों में, जैसे कि चीन, " चीनी शोधकर्ताओं के एक समूह में लिखते हैं जर्नल नेचर बायोमेडिकल इंजीनियरिंग में सोमवार को प्रकाशित एक अध्ययन।
इन शोधकर्ताओं का उद्देश्य ईगल-आई एआई का उपयोग करके उस रोके जाने योग्य उपचार के अंतराल को ठीक करना है। शोधकर्ताओं ने एक कृत्रिम बुद्धि कार्यक्रम की रूपरेखा तैयार की है जो मानव डॉक्टरों की तुलना में जन्मजात मोतियाबिंद का सही निदान कर सकता है, और रिपोर्ट करता है कि जो डेटा एकत्र करता है वह इस दुर्लभ बीमारी के इलाज के लिए नए शोध में मदद कर सकता है।
बुढ़ापा मोतियाबिंद का सबसे आम कारण है, लेकिन बचपन में लगभग 5 से 20 प्रतिशत अंधापन जन्मजात मोतियाबिंद के कारण होता है। हालांकि यह बीमारी सर्जरी से ठीक है, अगर जल्द ही ठीक नहीं किया जाता है, तो यह आलसी आंख को जन्म दे सकता है क्योंकि बच्चे के बड़े होने पर मस्तिष्क और आंख एक साथ ठीक से काम नहीं करते हैं। चीन में, लगभग 30 प्रतिशत बचपन का अंधापन बीमारी के इस रूप के कारण है।
सह-लेखक हाओटिन लिन के अध्ययन के अनुसार, 2010 में, चीन में मोतियाबिंद के संकट ने चीनी स्वास्थ्य मंत्रालय के बचपन मोतियाबिंद कार्यक्रम की स्थापना के लिए प्रेरित किया। कार्यक्रम ने जन्मजात मोतियाबिंद के हजारों मामलों पर डेटा एकत्र किया है, लिन ने कहा, लेकिन डेटासेट अभी तक अपनी पूरी क्षमता तक नहीं पहुंच पाया था। इसलिए, दीपमिन्द परियोजना से प्रेरित है जिसने एक एआई कार्यक्रम बनाया है जो क्लासिक वीडियो गेम में पेशेवर खिलाड़ियों को हरा सकता है, लिन और उनकी टीम ने अपने डेटा का उपयोग एआई ऑप्टेमोलॉजिस्ट के लिए करने का फैसला किया।
"चूंकि एआई मानव खिलाड़ियों के खिलाफ खेल खेल सकता है, इसलिए एक ऐसा एआई क्यों नहीं बनाया गया जो एक योग्य मानव चिकित्सक के समान कार्य कर सके?" सन यात-सेन यूनिवर्सिटी के नेत्र विज्ञान के शोधकर्ता लिन ने अपनी टीम की सोच के बारे में कहा।
दो साल के लिए Xidian University की एक टीम के साथ काम करते हुए, शोधकर्ता CC-क्रूजर का निर्माण करने में सक्षम थे, जो एक AI प्रोग्राम है जो मोतियाबिंद की उपस्थिति का पता लगाने के लिए आंखों की छवियों की जांच करने और सर्जरी की सलाह देता है कि क्या सर्जरी आवश्यक है। मानव नेत्र रोग विशेषज्ञों के साथ एक परीक्षण में, सीसी-क्रूजर ने रोगियों की 50 छवियों के एक समूह से जन्मजात मोतियाबिंद के हर मामले की सफलतापूर्वक पहचान की। इस बीच, नेत्र रोग विशेषज्ञों ने कई मामलों को याद किया और कई गलत सकारात्मक विचारों को गलत बताया, शोधकर्ताओं ने अपने नए अध्ययन में बताया।
लिन कहते हैं, "मनुष्य अपने अनुभव और व्यक्तित्व के कारण कुछ हद तक रूढ़िवादी या कट्टरपंथी है, और मशीन का लाभ इसकी निष्पक्षता है।" "हम [मानते हैं] कि मानव विश्लेषण के साथ सहयोग करने वाले गहरे सीखने के परिणाम बेहतर स्वास्थ्य देखभाल गुणवत्ता और दक्षता प्राप्त करेंगे।"
लेकिन लिन और उनकी टीम की दूरदृष्टि आगे बढ़ती है: वे सीसी-क्रूजर को जन्मजात मोतियाबिंद के अनुसंधान और उपचार में सुधार करने में मदद करने के लिए बड़े डेटा की शक्ति का उपयोग करने के लिए एक मॉडल के रूप में देखते हैं।
क्योंकि जन्मजात मोतियाबिंद विभिन्न तरीकों से पेश कर सकता है, दुनिया भर के मामलों के डेटा को कंप्यूटर और डॉक्टरों को इस बीमारी से निपटने के तरीके का एक बेहतर अर्थ दे सकता है, शोधकर्ताओं की रिपोर्ट। इस प्रकार, शोधकर्ताओं ने CC-क्रूजर को क्लाउड-आधारित AI के रूप में बनाया है जिसे देश के अस्पतालों में डॉक्टरों द्वारा पहुँचा जा सकता है। डॉक्टर मरीज की छवियों को सिस्टम में अपलोड करने में सक्षम होंगे, और एआई जन्मजात मोतियाबिंद के निदान या शासन के लिए छवियों का मूल्यांकन करेगा।
यदि एआई बीमारी का पता लगाता है और निर्धारित करता है कि तत्काल सर्जरी की आवश्यकता है, तो निदान की पुष्टि करने के लिए एक आपातकालीन अधिसूचना सीसी-क्रूजर रचनाकारों को भेजी जाएगी, जिसे बाद में रोगी के डॉक्टर को वापस भेज दिया जाएगा। इस बीच, सीसी-क्रूजर डेटा एकत्र करना जारी रखेगा जो डॉक्टर और वैज्ञानिक एआई को और बेहतर बनाने के लिए उपयोग कर सकते हैं और जन्मजात मोतियाबिंद के लिए विविधताओं और उपचार के विकल्पों का अध्ययन कर सकते हैं।
इसके अलावा, CC क्रूजर देशों और संस्थानों में विशिष्ट विशेषज्ञता की कमी होने पर भी दुर्लभ बीमारियों को दूर करने का मार्ग प्रशस्त कर सकता है। "रोगियों के सीमित संसाधनों और व्यक्तिगत अस्पतालों में डेटा के अलगाव डेटा उपयोग में एक अड़चन का प्रतिनिधित्व करते हैं, " लिन ने कहा। "डेटा एकीकरण और रोगी स्क्रीनिंग के लिए एक सहयोगी क्लाउड प्लेटफॉर्म का निर्माण एक आवश्यक कदम है।"
