ಸುದ್ದಿಯಲ್ಲಿ ಏಕಿದೆ?
ಪಂಜಾಬಿ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ (ಪಟಿಯಾಲ) ಮತ್ತು ಪೋಸ್ಟ್ ಗ್ರಾಜುಯೇಟ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಆಫ್ ಮೆಡಿಕಲ್ ಎಜುಕೇಶನ್ & ರಿಸರ್ಚ್ (PGIMER), ಚಂಡೀಗಢದ ಸಂಶೋಧಕರು ಅಪರೂಪದ ಆಟೋಇಮ್ಯೂನ್ ಬ್ಲಿಸ್ಟರಿಂಗ್ ಕಾಯಿಲೆಗಳ (autoimmune blistering diseases - AIBDs) ರೋಗನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (artificial intelligence) ಸಾಧನವೊಂದನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಸಾವಿರಾರು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅವರು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದ್ದು, ರೋಗದ ಉಪ-ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು (sub-types) ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಚರ್ಮರೋಗ ತಜ್ಞರಿಗಿಂತ (dermatologists) ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿದೆ ಎಂದು ವರದಿ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ. ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ದುಬಾರಿ ಇಮ್ಯುನೊ-ಫ್ಲೋರೊಸೆನ್ಸ್ (immuno-fluorescence) ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದ ಗ್ರಾಮೀಣ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಸಾಧನವು ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಬಹುದು.
ಹಿನ್ನೆಲೆ
ಆಟೋಇಮ್ಯೂನ್ ಬ್ಲಿಸ್ಟರಿಂಗ್ ಕಾಯಿಲೆಗಳು (AIBDs) ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಚರ್ಮದ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ದೇಹದ ರೋಗನಿರೋಧಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಚರ್ಮದ ಪದರಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳ ಮೇಲೆ ತಪ್ಪಾಗಿ ದಾಳಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಚರ್ಮ ಮತ್ತು ಲೋಳೆಯ ಪೊರೆಗಳ (mucous membranes) ಮೇಲೆ ದುರ್ಬಲವಾದ ಗುಳ್ಳೆಗಳಿಗೆ (blisters) ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. AIBDs ಗಳಲ್ಲಿ ಪೆಮ್ಫಿಗಸ್ ವಲ್ಗ್ಯಾರಿಸ್ (ಚರ್ಮ ಮತ್ತು ಲೋಳೆಯ ಪೊರೆಗಳ ಮೇಲೆ ನೋವಿನ ಗುಳ್ಳೆಗಳು), ಪೆಮ್ಫಿಗಸ್ ಫೋಲಿಯಾಸಿಯಸ್ (ಮೇಲ್ಮೈಯ ಗಾಯಗಳು), ಪ್ಯಾರಾನಿಯೋಪ್ಲಾಸ್ಟಿಕ್ ಪೆಮ್ಫಿಗಸ್ (ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ್ದು), IgA ಪೆಮ್ಫಿಗಸ್, ಬುಲ್ಲಸ್ ಪೆಮ್ಫಿಗಾಯ್ಡ್ (ದೇಹ ಮತ್ತು ಕೈಕಾಲುಗಳ ಮೇಲೆ ದೊಡ್ಡ ಗುಳ್ಳೆಗಳು), ಮ್ಯೂಕಸ್ ಮೆಂಬರೇನ್ ಪೆಮ್ಫಿಗಾಯ್ಡ್ (ಬಾಯಿ ಮತ್ತು ಕಣ್ಣುಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ), ಡರ್ಮಟೈಟಿಸ್ ಹರ್ಪಿಟಿಫಾರ್ಮಿಸ್ (ಉದರದ ಕಾಯಿಲೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಗುಳ್ಳೆಗಳ ಸಮೂಹ) ಮತ್ತು ಪೆಮ್ಫಿಗಾಯ್ಡ್ ಗೆಸ್ಟೇಶನಿಸ್ (ಗರ್ಭಾವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುವ) ನಂತಹ ಸ್ಥಿತಿಗಳು ಸೇರಿವೆ. ಈ ಕಾಯಿಲೆಗಳು ಅಪರೂಪ ಆದರೆ ಗುಳ್ಳೆಗಳಿಂದ ಸೋಂಕು, ದ್ರವದ ನಷ್ಟ (fluid loss) ಮತ್ತು ಅಪೌಷ್ಟಿಕತೆ ಉಂಟಾಗುವುದರಿಂದ ಜೀವಕ್ಕೆ ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಬಹುದು.
ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು AI ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ
- ಕಷ್ಟಕರವಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯ: AIBD ಗಳ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎಸ್ಜಿಮಾ (eczema) ಅಥವಾ ಜೇನುಗೂಡುಗಳಂತಹ (hives) ಸಾಮಾನ್ಯ ಚರ್ಮದ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಹೋಲುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕೆ ತೃತೀಯ ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳಲ್ಲಿ (tertiary hospitals) ಮಾತ್ರ ಲಭ್ಯವಿರುವ ವಿಶೇಷ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ (ನೇರ ಮತ್ತು ಪರೋಕ್ಷ ಇಮ್ಯುನೊ-ಫ್ಲೋರೊಸೆನ್ಸ್) ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
- AI ತರಬೇತಿ: ಸಂಶೋಧಕರು ದೃಢಪಡಿಸಿದ AIBD ಪ್ರಕರಣಗಳ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ, ಗುಳ್ಳೆಗಳು, ಸವೆತಗಳು (erosions) ಮತ್ತು ಕ್ರಸ್ಟ್ಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು (characteristic patterns) ಗುರುತಿಸಲು ಮಾದರಿಗೆ ಕಲಿಸಿದರು. ನಂತರ ಅವರು ರೋಗಿಯ ದತ್ತಾಂಶದ ವಿರುದ್ಧ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಇದು ಚರ್ಮರೋಗ ತಜ್ಞರ (dermatologists) ಸಮಿತಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಉಪ-ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು (sub-types) ಗುರುತಿಸಬಲ್ಲದು ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಂಡರು.
- ಸಂಭಾವ್ಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು: ಮೊಬೈಲ್-ಆಧಾರಿತ AI ಸಾಧನವು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಆರೈಕೆ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ರೋಗಿಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಲು (triage) ಮತ್ತು ತಜ್ಞರ ಬಳಿಗೆ ಕಳುಹಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮಾಡುವಾಗಲೇ ಸೂಕ್ತ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಅಪರೂಪದ ರೋಗಗಳ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು (epidemiology) ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ದಾಖಲೆ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು (datasets) ರಚಿಸಬಹುದು.
- AIBDs ನಿರ್ವಹಣೆ: ಚಿಕಿತ್ಸೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆಟೋಇಮ್ಯೂನ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಿಸ್ಟಮಿಕ್ ಕಾರ್ಟಿಕೊಸ್ಟೆರಾಯ್ಡ್ಗಳು, ಇಮ್ಯುನೊಸಪ್ರೆಸೆಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಸೋಂಕು ಅಥವಾ ಕಲೆಗಳಂತಹ (scarring) ತೊಡಕುಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ಆರಂಭಿಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಚರ್ಮರೋಗ (dermatology) ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಂಶೋಧಕರು AIBD ಗಳ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಭರವಸೆ ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಸಾಧನವು ತಜ್ಞರ ಆರೈಕೆಗೆ ಪರ್ಯಾಯವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಮುಂಚೂಣಿ ಆರೋಗ್ಯ ಕಾರ್ಯಕರ್ತರಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುವ ನಿರ್ಧಾರ-ಸಹಾಯ (decision aid) ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ನಿಖರವಾದ ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ ವರ್ಷಗಟ್ಟಲೆ ಕಾಯುವ ರೋಗಿಗಳ ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಜೀವನದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.