علی بابا کی DAMO اکیڈمی نے چائنا میڈیکل یونیورسٹی کے ماتحت شنگ جِنگ اسپتال سمیت دیگر اداروں کے ساتھ مل کر جگر کے کینسر کی تشخیص کے لیے AI ماڈل DAMO LiON تیار کیا ہے، جو CT تصاویر کے ذریعے جگر میں موجود کینسر کے چھوٹے گھاؤں کی شناخت کر سکتا ہے۔
دو ماہ تک جاری رہنے والے حقیقی دنیا کے پیشگی کلینیکل تجربے میں اس AI ماڈل نے کینسر کی 15 ایسی رسولیوں کا پتہ لگایا جنہیں پہلے نظرانداز کر دیا گیا تھا۔ ان میں زیادہ تر گھاؤ تقریباً 1 سینٹی میٹر کے تھے، جس سے مریضوں کو بروقت سرجری یا ادویاتی علاج حاصل کرنے میں مدد ملی۔ متعلقہ مقالہ بین الاقوامی سطح کے اعلیٰ علمی جریدے 《نیچر•میڈیسن》 (Nature Medicine) میں شائع ہوا۔
سرکاری تفصیلات درج ذیل ہیں:
جگر بدن میں کینسر کے عام متاثر ہونے والے اعضا میں شامل ہے۔ اس میں جگر سے شروع ہونے والا بنیادی جگر کا کینسر، جسے عام طور پر “جگر کا کینسر” کہا جاتا ہے، بھی شامل ہے، اور آنتوں یا لبلبے کے کینسر جیسے دیگر مقامات سے جگر میں منتقل ہونے والا “جگر کا ثانوی کینسر” بھی۔ مؤخر الذکر اکثر زیادہ عام ہوتا ہے۔ دونوں صورتوں میں جتنی جلد تشخیص ہو، علاج کا نتیجہ اتنا ہی بہتر ہوتا ہے۔ تاہم ابتدائی مرحلے میں تشخیص آسان نہیں۔ گھاؤ چھوٹے ہوتے ہیں اور جگر کے سیروسس، چربی والے جگر اور جگر کی پیچیدہ اندرونی ساخت سے متاثر ہو سکتے ہیں، اس لیے ڈاکٹر کنٹراسٹ CT کے باوجود انہیں نظرانداز کر سکتے ہیں۔ خاص طور پر جگر میں منتقل ہونے والے کینسر کی صورت میں ڈاکٹر کی توجہ اصل گھاؤ کی جانب مرکوز رہ سکتی ہے اور جگر کے چھوٹے گھاؤ نظر سے اوجھل ہو سکتے ہیں۔
اسی مقصد کے لیے DAMO اکیڈمی نے طبی امیجنگ AI میں کئی سالہ تکنیکی تجربے کو بروئے کار لاتے ہوئے DAMO LiON ماڈل تیار کیا، جو “AI حفاظتی اہلکار” کے طور پر ڈاکٹروں کو تصاویر کا جائزہ لینے میں مدد دیتا ہے۔ یہ بنیادی جگر کے کینسر کی درست شناخت کرنے کے ساتھ ساتھ نظرانداز کیے جانے والے جگر کے ثانوی کینسر کو پکڑنے میں بھی زیادہ مؤثر ہے۔ تجرباتی نتائج سے ظاہر ہوا کہ AI ماڈل کی جانب سے کینسر کی رسولیوں کی شناخت کی درستگی ریڈیولوجی ڈاکٹروں سے زیادہ تھی۔ جب ڈاکٹروں نے AI ماڈل کی مدد سے تصاویر کا جائزہ لیا تو درکار وقت میں 27% کمی آئی، جبکہ کینسر کی رسولیوں کی شناخت کی حساسیت میں 11.5% اضافہ ہوا، جس سے غلط تشخیص کے امکانات مؤثر طور پر کم ہوئے۔ AI کی مدد سے جونیئر ڈاکٹر بھی سینئر ڈاکٹروں کی سطح کی کارکردگی حاصل کر سکے۔
تحقیقاتی ٹیم نے بعد ازاں AI ماڈل کو اسپتال میں عملی طور پر نصب کر دیا تاکہ یہ روزمرہ کی تصاویر کے جائزے میں حصہ لے سکے۔ جب AI اور ڈاکٹر کی ابتدائی تشخیص میں اختلاف ہوتا، تو کیس کو سینئر ریڈیولوجی ڈاکٹر کے جائزے کے لیے بھیجا جاتا، اور ضرورت پڑنے پر کثیر شعبہ جاتی ٹیم (MDT) سے مشاورت کی جاتی۔ دو ماہ کے دوران AI نے 10 ہزار سے زیادہ مریضوں کی کنٹراسٹ CT تصاویر کا جائزہ لیا اور ڈاکٹروں کو جگر میں منتقل ہونے والے کینسر کے 15 ایسے کیسز کی نشاندہی میں مدد دی جنہیں پہلے نظرانداز کر دیا گیا تھا، جس کے نتیجے میں ان مریضوں کے علاج کے منصوبے تبدیل ہوئے۔ ان میں 65 سالہ ایک مریض بھی شامل تھا جسے ماضی میں مثانے کا کینسر ہو چکا تھا۔ فالو اَپ معائنے کے دوران اس کے جگر کے افعال کے اشاریے اور ٹیومر مارکرز معمول کے مطابق تھے۔ ڈاکٹر کی ابتدائی تشخیص میں صرف جگر میں کیلسیفیکیشن کا گھاؤ پایا گیا، لیکن AI نے درست طور پر جگر میں منتقل ہونے والے کینسر کی نشاندہی کی، جس سے ڈاکٹر کو معائنے کی رپورٹ میں ترمیم اور کیموتھراپی کی تجویز دینے کی تنبیہ ملی۔
DAMO اکیڈمی کے الگورتھم ماہر یان کے کے مطابق، AI کی جانب سے دریافت کیے گئے یہ کینسر زدہ گھاؤ عموماً “چھوٹے، مدھم اور غیر معمولی جگہوں پر” ہوتے ہیں: ان کا اوسط قطر تقریباً 1 سینٹی میٹر ہوتا ہے، جگر کے بافتوں کے مقابلے میں ان کا تضاد کم ہوتا ہے، یا وہ نسبتاً غیر معمولی جسمانی مقامات پر واقع ہوتے ہیں۔ اس کے پیچھے DAMO LiON ماڈل میں استعمال ہونے والا بہتر نیٹ ورک ڈھانچہ کارفرما ہے، جو گھاؤ اور پورے جگر کے درمیان تعلق کو سمجھنے کے ساتھ ساتھ مقامی ساخت اور حدود کو مؤثر طور پر محفوظ رکھتا ہے، جس سے چربی والے جگر، جگر کے سیروسس اور آپریشن کے بعد کے جگر جیسے مشکل کیسز میں کارکردگی بہتر ہوتی ہے۔ اس کے علاوہ AI مختلف مراحل میں حاصل کی گئی تصاویر کو بار بار یکجا کر سکتا ہے، مختلف مراحل کے درمیان پکسل سطح کے فرق کو مؤثر طریقے سے دریافت کر سکتا ہے اور کنٹراسٹ CT اسکین میں “پلک جھپکتے غائب ہو جانے والے” چھوٹے گھاؤں کی درست نشاندہی کر سکتا ہے۔
اطلاعات کے مطابق، DAMO اکیڈمی نے 2017 میں قیام کے بعد سے طبی AI کے شعبے میں کام کیا ہے۔ اس نے صنعت میں سب سے پہلے طبی تصاویر میں انسانی آنکھ سے مشکل سے نظر آنے والے باریک گھاؤں کی شناخت کے لیے AI کے استعمال کی تجویز پیش کی۔ اس کے بعد سادہ CT پر مبنی لبلبے کے کینسر کی اسکریننگ کا AI ماڈل DAMO PANDA، معدے کے کینسر کی اسکریننگ کا AI ماڈل DAMO GRAPE اور آنتوں کے کینسر کی اسکریننگ کا AI ماڈل DAMO COCA سمیت متعدد ماڈل تیار کیے۔ متعلقہ成果 تین مرتبہ 《نیچر · میڈیسن》 میں شائع ہوئے، قومی طبی مصنوعات کی انتظامیہ کے اختراعی راستے میں شامل ہوئے اور امریکی فوڈ اینڈ ڈرگ ایڈمنسٹریشن (FDA) کی جانب سے “بریک تھرو میڈیکل ڈیوائس” کا درجہ حاصل کیا۔ اس بار DAMO اکیڈمی نے طبی AI کی صلاحیت کو اسکریننگ سے تشخیص کے شعبے تک مزید وسعت دی ہے، تاکہ زیادہ سے زیادہ مریض بروقت اور درست علاج حاصل کر سکیں۔