चिकित्सा इमेजिंग निदान के क्षेत्र में, मस्तिष्क एनीज्मा का पता लगाना हमेशा एक चुनौती रहा है। लेकिन हाल ही में, गहरे अध्ययन पर आधारित एक मॉडल का विकास सफल हुआ है, जो रेडियोलॉजिस्टों को एक मजबूत सहायक उपकरण प्रदान करता है। यह तकनीक न केवल मस्तिष्क एनीज्मा की पहचान दर को बढ़ा सकती है, बल्कि इमेज व्याख्या और बाद की प्रक्रिया के समय को भी महत्वपूर्ण रूप से कम कर सकती है। शोधकर्ताओं का कहना है कि ऐसे उपकरण नैदानिक कार्यप्रवाह को बढ़ाने और मस्तिष्क एनीज्मा निदान में सुधार करने में बड़ी क्षमता रखते हैं।
मस्तिष्क एनीज्मा का समय पर और सटीक निदान उचित प्रबंधन रणनीतियों को शुरू करने, रोगी के परिणामों को अनुकूलित करने और इस स्थिति के व्यक्तिगत और स्वास्थ्य प्रणाली पर प्रभाव को कम करने के लिए महत्वपूर्ण है। इसलिए, कुशल निदान उपकरणों का विकास विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।
चित्र स्रोत नोट: चित्र AI द्वारा उत्पन्न, चित्र लाइसेंस सेवा प्रदाता Midjourney
शोधकर्ताओं ने चीन के हेबेई विश्वविद्यालय附属 अस्पताल के रेडियोलॉजी विभाग के डॉ. जियानिंग वांग के नेतृत्व में लगभग 4000 मरीजों के डेटा का मॉडल प्रशिक्षण किया और अतिरिक्त 484 मरीजों में परीक्षण किया। विश्लेषण के दौरान, शोध टीम ने 10 रेडियोलॉजिस्टों को इस मॉडल की सहायता के साथ और बिना प्रत्येक मामले की व्याख्या करने के लिए कहा, साथ ही मॉडल के स्वतंत्र प्रदर्शन की समीक्षा के लिए अतिरिक्त मूल्यांकन भी किया।
जब रेडियोलॉजिस्ट इस उपकरण का उपयोग करते हैं, तो व्याख्या और बाद की प्रक्रिया का समय क्रमशः 37.2% और 90.8% कम हो जाता है। प्राथमिक रेडियोलॉजिस्टों के लिए, मॉडल की सहायता से AUC (Area Under the Curve, वक्र के नीचे का क्षेत्र) 0.842 से 0.881 तक बढ़ गई; वरिष्ठ रेडियोलॉजिस्टों के लिए, यह 0.853 से 0.895 तक बढ़ी। घावों और मरीजों के स्तर पर संवेदनशीलता भी गहरे अध्ययन की सहायता से बढ़ी है, और मरीजों के स्तर पर विशिष्टता में भी सुधार हुआ है।
खोपड़ी के भीतर की रक्त वाहिकाओं की जटिलता को देखते हुए, CTA (कंप्यूटर टोमोग्राफी एंजियोग्राफी) पर आधारित एनीज्मा का पता लगाना एक समय लेने वाला और चुनौतीपूर्ण कार्य है। इसके अलावा, CTA परीक्षण की मांग में वृद्धि रेडियोलॉजिस्टों की थकान का कारण बन सकती है, जो इमेज व्याख्या की विषयगतता के साथ मिलकर निदान की सटीकता को प्रभावित करती है।
शोध टीम ने यह भी जोड़ा कि उनके उपकरण ने सबूत प्रदान किया है कि गहरे अध्ययन पर आधारित मॉडल विभिन्न परीक्षणों के अनुकूल हो सकते हैं, क्योंकि उनके मॉडल व्यापक परीक्षणों में सटीक हैं। यह गहरे अध्ययन उपकरणों में सामान्यीकृत समस्या को हल करता है। इसी तरह के मॉडल उन पाठकों के लिए विशेष रूप से फायदेमंद हो सकते हैं जिनके पास समय पर निदान में महत्वपूर्ण वातावरण में कम अनुभव है।
