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मुंह का कैंसर, या मौखिक कैंसर, भारत में स्वास्थ्य सेवा के क्षेत्र में सबसे गंभीर समस्याओं में से एक है। अधिकांश रोगी बीमारी का पता देर से या गंभीर चरणों में लगाते हैं। इसका मुख्य कारण आक्रामक परीक्षणों, जैसे बायोप्सी, की आवश्यकता है जिसके लिए चीरा लगाना पड़ता है।

हालांकि, भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान (IIT) इंदौर के शोधकर्ताओं ने एक नवीन, सस्ती और सुई रहित पद्धति विकसित की है। यह तकनीक केवल लार और मुंह के स्वैब का उपयोग करके मौखिक कैंसर के शुरुआती लक्षणों का पता लगाने की अनुमति देती है।

अध्ययन के दौरान, वैज्ञानिकों ने तरल क्रोमैटोग्राफी-मास स्पेक्ट्रोमेट्री तकनीक का उपयोग किया, जिसमें स्वस्थ लोगों, फाइब्रोसिस के रोगियों और कैंसर के रोगियों के नमूनों की तुलना की गई। यह विधि मुंह के अंदर होने वाले रासायनिक परिवर्तनों को दर्ज करती है, जो सीधे श्लेष्म झिल्ली से प्रोटीन और कोशिकाओं को एकत्र करती है।

यह स्थापित किया गया कि वसा, ऊर्जा, ऑक्सीडेटिव तनाव और शरीर की प्रतिरक्षा प्रणाली से संबंधित विशिष्ट आणविक परिवर्तन रोग के दृश्य लक्षणों के प्रकट होने से पहले ही लार और स्वैब में दिखाई देते हैं।

यह क्रांतिकारी अध्ययन आईआईटी इंदौर के 'फैमिली स्कूल ऑफ लाइफ साइंसेज एंड बायोमेडिकल इंजीनियरिंग' के प्रोफेसर हेमा चंद्र झा के नेतृत्व में किया गया था। इस कार्य में स्टेट कॉलेज ऑफ डेंटिस्ट्री इंदौर के डॉ. तरुण प्रकाश वर्मा और डॉ. दीपक अग्रवाल ने भाग लिया।

अध्ययन के दायरे में दो स्थितियों पर मुख्य ध्यान दिया गया क्योंकि मौखिक कैंसर सबसे आम और घातक प्रकार है। यह स्थिति अक्सर तंबाकू, सुपारी या चबाने वाले पदार्थों का सेवन करने वाले लोगों में विकसित होती है, जिससे बाद में कैंसर हो सकता है।

इस कार्य के परिणाम प्रतिष्ठित प्रकाशन 'ब्रिटिश जर्नल ऑफ कैंसर' में प्रकाशित किए गए थे, और पेटेंट के लिए भी आवेदन किया गया था। आईआईटी इंदौर के निदेशक, प्रोफेसर सुहास जोशी ने टिप्पणी की कि अनुसंधान का अंतिम लक्ष्य समाज की सेवा करना होना चाहिए। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि यह अध्ययन जटिल प्रयोगशाला विज्ञान को लार विश्लेषण की एक अत्यंत सरल विधि में बदल देता है, जिससे देश भर के सामान्य रोगियों के लिए बिना दर्द के कैंसर का पता लगाना संभव हो जाता है।

प्रमुख शोधकर्ता प्रोफेसर हेम चंद्र झा ने बताया कि उनका इरादा इन गैर-आक्रामक संकेतों को उच्च जोखिम वाले रोगियों की नियमित निगरानी के लिए व्यावहारिक उपकरणों में बदलना है।

साओ पाउलो विश्वविद्यालय (USP) के शोधकर्ताओं ने एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) टूल बनाया है जिसे दंत चिकित्सा एक्स-रे में दांतों की पहचान करने और कैविटी के संकेतों को चिह्नित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। रिबेराओ प्रीटो में विकसित यह तकनीक दंत चिकित्सकों को इन छवियों की व्याख्या करने में सहायता करने का लक्ष्य रखती है, जिससे नैदानिक मूल्यांकन तेज और अधिक सटीक हो जाते हैं।

यह विकास रिबेराओ प्रीटो के फिलॉसफी, साइंस एंड लिटरेचर कॉलेज के कंप्यूटिंग विशेषज्ञों और USP के डेंटिस्ट्री कॉलेज के पेशेवरों के बीच साझेदारी से उपजा है। लगभग 30 शोधकर्ताओं का समूह InReDD, दंत चिकित्सा क्षेत्र के लिए डिजिटल समाधान बनाने के लिए जिम्मेदार है।

कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स का उपयोग करते हुए, इस टूल को हजारों एक्स-रे पर प्रशिक्षित किया गया था जिनकी पहले ही विशेषज्ञों द्वारा जांच की जा चुकी थी। मुख्य उद्देश्य दंत चिकित्सक को प्रतिस्थापित करना नहीं है, बल्कि एक दूसरी राय प्रदान करना है जो निदान और उपचार योजना से संबंधित निर्णयों का समर्थन कर सके।

कार्यप्रणाली की प्रक्रिया दंत चिकित्सा छवियों के एक विशाल सेट की तैयारी से शुरू होती है, जिसके साथ संबंधित विशेषज्ञ मूल्यांकन होते हैं। यह सामग्री सिस्टम के प्रशिक्षण के लिए संदर्भ आधार के रूप में कार्य करती है, जो एक्स-रे के दृश्य पैटर्न को उन परिवर्तनों से सहसंबंधित करना सीखता है जिन्हें पहचानने की आवश्यकता है।

उपयोग की गई वास्तुकला कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स की श्रेणी से संबंधित है, जिसे विशेष रूप से दृश्य जानकारी को संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एफएफसीएलआरपी की कंप्यूटर साइंस प्रोफेसर और परियोजना समन्वयक अलेसांद्रा अलनिज मैसेडो ने समझाया कि इस प्रकार की संरचना छवियों, जैसे दंत एक्स-रे, से जुड़ी कार्यों के लिए आदर्श है।

प्रशिक्षण चरण के दौरान, मॉडल अपनी भविष्यवाणियों की तुलना विशेषज्ञों द्वारा स्थापित डेटा से करता है। विसंगतियों की पहचान करने पर, यह त्रुटियों को कम करने के लिए अपने मापदंडों को समायोजित करता है, जिससे टूल की छवियों में परिवर्तनों का पता लगाने की क्षमता लगातार बेहतर होती जाती है।

हालांकि, इस तरह की प्रणाली का निर्माण केवल एल्गोरिथम को कोड करने से कहीं अधिक है; इसमें डेटा का चयन और तैयारी, साथ ही उसके प्रदर्शन का प्रशिक्षण और सत्यापन भी शामिल है, जो कंप्यूटर वैज्ञानिकों द्वारा संचालित एक वैज्ञानिक प्रक्रिया है।

क्लिनिक के वातावरण में, समूह द्वारा सुझाए गए अनुप्रयोगों में से एक पेशेवर द्वारा किए गए विश्लेषण में अतिरिक्त सहायता के रूप में AI का उपयोग करना है। यह टूल समस्याओं की खोज और किसी नैदानिक मामले की उपचार योजना की संरचना दोनों में सहायता कर सकता है।

परियोजना का दायरा एक्स-रे से परे तक फैला हुआ है। टीम ने संकेत दिया कि AI समाधानों को क्लिनिकों के प्रशासनिक कार्यों में भी लागू किया जा सकता है, जैसे अपॉइंटमेंट प्रबंधन, सरल प्रश्नों का उत्तर देना और रोगियों के साथ संचार सामग्री का उत्पादन करना।

परिणामों को आशाजनक माने जाने के बावजूद, शोधकर्ता इस बात पर जोर देते हैं कि यह तकनीक अभी भी दंत चिकित्सक की भूमिका नहीं लेनी चाहिए। एक उल्लेखनीय चुनौती यह है कि कुछ मॉडल अपने निष्कर्षों पर कैसे पहुंचते हैं, इसकी पूरी तरह से व्याख्या करना कितना जटिल है, जिससे अक्सर इन प्रणालियों को 'ब्लैक बॉक्स' की अवधारणा से जोड़ा जाता है। रिबेराओ प्रीटो के डेंटिस्ट्री कॉलेज की प्रोफेसर और अलेसांद्रा मैसेडो के साथ समन्वयक कैमिला तिरपेली बताती हैं कि कोई भी AI प्रणाली पूर्ण नहीं है, परिणाम की व्याख्या और नैदानिक निर्णय पेशेवर की जिम्मेदारी के तहत रहता है।

प्रशिक्षण में उपयोग किए गए डेटा की गुणवत्ता सीधे सिस्टम के प्रदर्शन को प्रभावित करती है। तिरपेली के अनुसार, अपर्याप्त जानकारी से टूल उस सामग्री में मौजूद विफलताओं को दोहरा सकता है जिसका उपयोग उसके सीखने के लिए किया गया था। इस प्रकार, विश्वसनीय मॉडल बनाने के लिए स्वास्थ्य और कंप्यूटिंग पेशेवरों का संयोजन महत्वपूर्ण माना जाता है।

अपेक्षा है कि इन उपकरणों से रोगियों के लिए कुछ मूल्यांकन के लिए आवश्यक समय कम हो सके और अधिक सटीक निदान में योगदान मिल सके। वैज्ञानिक अनुसंधान के दायरे में, बड़ी मात्रा में एक्स-रे को संसाधित करने की क्षमता मौखिक स्वास्थ्य में जनसंख्या पैटर्न की पहचान करने और महामारी विज्ञान जांच का समर्थन करने में मदद कर सकती है।

InReDD द्वारा उत्पन्न समाधान विभिन्न दर्शकों के लिए लक्षित हैं, जिनमें दंत चिकित्सक, रेडियोलॉजिस्ट और शोधकर्ता शामिल हैं। हालांकि वर्तमान प्रगति सकारात्मक है, व्यापक नैदानिक अभ्यास में अपनाने से पहले प्रणालियों को अभी भी परिष्करण की आवश्यकता है।

यह कार्य रिबेराओ प्रीटो में USP की दो इकाइयों के बीच सहयोग का परिणाम है, जिसमें विभिन्न स्तरों के संकाय, छात्र और शोधकर्ता शामिल हैं। समूह में स्नातक, मास्टर, डॉक्टरेट छात्र, एक मास्टर, एक पोस्ट-डॉक्टरल शोधकर्ता और संबंधित क्षेत्रों के प्रोफेसर शामिल हैं।

इस पहल को साओ पाउलो राज्य के रिसर्च सपोर्ट फाउंडेशन से भी वित्तीय सहायता मिलती है। उपकरण को जन्म देने वाली मूल परियोजना मल्टीमॉडल फ्यूजन नामक कॉल के माध्यम से AI और दंत चिकित्सा के संसाधनों को एकीकृत करने का प्रयास करती है, जो मौखिक स्वास्थ्य में कंप्यूटिंग के उपयोग की संभावनाओं का विस्तार करती है।

अलेसांद्रा मैसेडो के लिए, एक ही समाधान में कई कार्यक्षमताओं का समावेश टीम के काम का एक अंतर है। परियोजना ने पहले ही अकादमिक प्रकाशन, शोध प्रबंध और थीसिस उत्पन्न किए हैं, साथ ही एक तकनीकी उत्पाद भी है जिसका कोड USP द्वारा पंजीकृत किया गया है। शोधकर्ता भविष्य के अध्ययनों से उपकरणों को बेहतर बनाने और उनके अनुप्रयोगों का विस्तार करने की उम्मीद करते हैं, जिसका उद्देश्य एक ऐसा दंत चिकित्सा बनाना है जहां AI एक पूरक संसाधन हो, जो पेशेवर की नैदानिक जिम्मेदारी से भटकाए बिना।