ऑस्ट्रेलियाई वैज्ञानिकों के नेतृत्व में किए गए दो अध्ययनों से यह निष्कर्ष निकला है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मॉडल स्तन कैंसर वाले रोगियों के लिए परिणामों की भविष्यवाणी करने में मानव पैथोलॉजिस्ट के काम के बराबर प्रभावकारिता प्रदर्शित करते हैं।
ऑस्ट्रेलिया में पीटर मैककॉलम कैंसर सेंटर के एक हालिया बयान के अनुसार, एआई मॉडल जो स्तन ऊतक के नमूनों में ट्यूमर में घुसपैठ करने वाले लिम्फोसाइट्स (TILs) की गणना करते हैं, उन्हें अधिक व्यापक रूप से लागू किया जाना चाहिए, खासकर उन मामलों में जहां पैथोलॉजिस्ट द्वारा मैन्युअल या बड़े पैमाने पर मूल्यांकन उपलब्ध नहीं है।
TILs प्रतिरक्षा कोशिकाएं हैं जिनकी आमतौर पर माइक्रोस्कोपिक स्लाइड का अध्ययन करते समय पैथोलॉजिस्ट द्वारा गणना की जाती है। इन कोशिकाओं की उच्च सांद्रता ट्यूमर के खिलाफ मजबूत प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया का संकेत देती है और पहले विभिन्न प्रकार के स्तन कैंसर में बेहतर परिणामों से जुड़ी रही है। शोधकर्ताओं ने इस बीमारी से पीड़ित 5600 से अधिक रोगियों के डेटा का विश्लेषण किया।
पहले अध्ययन में पाया गया कि हालांकि एआई और पैथोलॉजिस्ट के मूल्यांकन पूरी तरह से मेल नहीं खाते थे, लेकिन वे रोगियों की स्थिति के पूर्वानुमान के संबंध में समान जानकारी प्रदान करते थे। दूसरे अध्ययन में यह प्रदर्शित किया गया कि एआई प्रतिरक्षा कोशिकाओं की संरचना का भी विश्लेषण करने और तथाकथित 'हॉटस्पॉट' को पहचानने में सक्षम है, जो केवल TILs की गिनती से परे अतिरिक्त पूर्वानुमानित जानकारी प्रदान करता है।
वैज्ञानिकों ने इस बात पर जोर दिया कि ये कार्य स्तन कैंसर में एक व्यावहारिक बायोमार्कर के रूप में TILs के उपयोग के पक्ष में तर्कों को मजबूत करते हैं, साथ ही एआई की मदद से बड़े पैमाने पर उनका मूल्यांकन करने की संभावना की पुष्टि करते हैं। पीटर मैककॉलम से प्रोफेसर शरेन लोई, जिन्होंने दोनों अध्ययनों का नेतृत्व किया, ने उल्लेख किया कि एआई ऐसी जानकारी निकालने की अनुमति दे सकता है जिसे मानव आंख आसानी से मात्रात्मक रूप से निर्धारित नहीं कर सकती है, जैसे कि ट्यूमर के भीतर प्रतिरक्षा कोशिकाओं का स्थानिक संगठन। उन्होंने आगे कहा कि पैथोलॉजिस्ट के काम और कम्प्यूटेशनल तरीकों के संयोजन से किसी भी दृष्टिकोण की तुलना में अधिक डेटा मिल सकता है।