AI MRI मॉडल ने 52 निदानों पर औसत AUC 0.920 हासिल किया

University of Michigan के वैज्ञानिकों की टीम ने एक ऐसा शोधाधीन AI मॉडल प्रस्तुत किया है जो MRI स्कैन का विश्लेषण कर संभावित निदानों में सहायता कर सकता है। यह तकनीक चिकित्सकों को तेजी से जानकारी उपलब्ध कराने और न्यूरोइमेजिंग की बढ़ती मांग संभालने में मदद कर सकती है। जानिए शोध के मुख्य निष्कर्ष और सीमाएं।

मस्तिष्क इमेजिंग में MRI तकनीक कैसे काम करती है

मैग्नेटिक रेज़ोनेंस इमेजिंग चुंबकीय क्षेत्रों और रेडियो तरंगों से अंगों तथा शरीर के अन्य भागों की विस्तृत 2D और 3D छवियां बनाती है। इसकी बुनियाद परमाणु चुंबकीय अनुनाद (NMR) पर हुए पहले के शोध में है।

Felix Bloch और Edward Purcell को परमाणु चुंबकीय अनुनाद पर उनके कार्य के लिए 1952 का भौतिकी नोबेल पुरस्कार मिला। बाद में Paul Lauterbur ने स्थानिक ग्रेडिएंट जोड़कर 2D छवियां बनाना संभव किया। MRI में प्रयुक्त रेडियो-फ्रीक्वेंसी पल्स आयनीकरण विकिरण पैदा नहीं करते, जो इसे CT से अलग करता है।

आज MRI व्यापक रूप से इस्तेमाल होता है। अनुमानों के अनुसार दुनिया भर में हर वर्ष लगभग 150–200 मिलियन स्कैन किए जाते हैं। बाजार अध्ययनों में कई क्षेत्रों में प्रक्रियाओं की संख्या 3–6% बढ़ने का अनुमान दिया गया है। इससे चिकित्सा प्रणाली में MRI की बढ़ती भूमिका स्पष्ट होती है।

मस्तिष्क MRI स्कैन की व्याख्या क्यों चुनौतीपूर्ण है

MRI पर निर्भरता बढ़ने के साथ इसकी सीमाएं भी अधिक दिखाई देती हैं। छवियों की व्याख्या में समय, विशेषज्ञता और सावधानी चाहिए, जबकि स्वास्थ्य क्षेत्र में प्रशिक्षित कर्मचारियों की कमी बढ़ रही है।

इस्तेमाल बढ़ने से पहले से दबाव झेल रही चिकित्सा व्यवस्था पर अतिरिक्त भार पड़ता है। बड़े अस्पतालों में रोगियों की भीड़ और छोटी सुविधाओं में विशेषज्ञों की अनुपलब्धता—दोनों से रिपोर्ट में देरी हो सकती है और रोगियों का जोखिम बढ़ सकता है।

विलंबित MRI व्याख्या के नैदानिक जोखिम

कई न्यूरोलॉजिकल स्थितियां, जिन्हें MRI पहचानने में मदद करता है, तत्काल ध्यान मांगती हैं। इसलिए समय पर निदान और बेहतर परिणामों के बीच सीधा संबंध है; देरी से उपचार की महत्वपूर्ण समय-सीमा छूट सकती है।

मस्तिष्क रक्तस्राव और स्ट्रोक ऐसी स्थितियां हैं जिन्हें इमेजिंग पहचानने में मदद कर सकती है और जिनमें तत्काल चिकित्सा जरूरी है। सूक्ष्म संकेतों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित विशेषज्ञ की समीक्षा आवश्यक रहती है।

मानव मस्तिष्क के प्रमुख क्षेत्र

न्यूरोलॉजिकल रोगों के मूल्यांकन में न्यूरोइमेजिंग महत्वपूर्ण है। MRI की वैश्विक मांग लगातार बढ़ने से स्वास्थ्य प्रणालियों पर दबाव, रिपोर्ट मिलने में देरी और चिकित्सकों में थकान बढ़ी है।

University of Michigan ने AI MRI मॉडल विकसित किया

Nature Biomedical Engineering में प्रकाशित “Learning neuroimaging models from health system-scale data” अध्ययन¹ एक विशेष AI मॉडल प्रस्तुत करता है जो MRI डेटा का तेजी से विश्लेषण कर सकता है। यह शोध भविष्य में न्यूरोरेडियोलॉजी कार्यप्रवाह को बेहतर बनाने की संभावना दिखाता है।

Prima: MRI निदान के लिए एक विज़न-भाषा AI मॉडल

Prima मॉडल को इसके निर्माताओं ने “मेडिकल इमेजिंग के लिए ChatGPT” कहा है। यह मेडिकल छवियों की व्याख्या से जुड़े कई जटिल चरणों में सहायता और स्वचालन के लिए बनाया गया है।

Prima एक विज़न-लैंग्वेज मॉडल (VLM) है, जो छवियों और संबद्ध पाठ को साथ संसाधित करता है। इसकी श्रेणीबद्ध विज़न संरचना कई प्रकार की न्यूरोइमेजिंग परिस्थितियों में सामान्यीकृत निदान सहायता देने के लिए तैयार की गई है।

Prima कैसे एक निदान को-पायलट के रूप में कार्य करता है

डेवलपरों का उद्देश्य मेडिकल इमेजिंग अध्ययनों की व्याख्या में चिकित्सकों के लिए विश्वसनीय सहायक बनाना था। Prima का व्यापक प्रशिक्षण उसे अनेक निदान श्रेणियों के लिए संभावनाएं प्रस्तुत करने देता है, पर अंतिम निर्णय विशेषज्ञ चिकित्सक का रहता है।

यह उन पुराने मॉडलों से अलग है जो MRI की किसी एक संकीर्ण श्रेणी पर केंद्रित थे। बड़े और विविध डेटासेट से प्रशिक्षित होने के कारण Prima विभिन्न संकेतों को साथ देख सकता है और निदान तथा कार्यप्रवाह में सहायता कर सकता है।

200,000+ MRI अध्ययनों पर मॉडल का प्रशिक्षण

Prima को प्रशिक्षित करने के लिए बड़े डेटासेट की जरूरत थी। University of Michigan Health ने 200,000 से अधिक MRI अध्ययनों तक पहुंच दी, जिनमें 5.6 मिलियन से अधिक इमेज सीक्वेंस शामिल थे।

शोधकर्ताओं ने प्रत्येक अध्ययन की रिपोर्ट, उपलब्ध रोगी इतिहास और स्कैन के संकेतों को डेटा से जोड़ा। प्रकाशित शोध ने 52 रेडियोलॉजिकल निदान श्रेणियों को शामिल किया, जो अनेक न्यूरोलॉजिकल स्थितियों को समेटती हैं।

AI कैसे विभेदक निदान उत्पन्न करता है

Prima MRI और संबंधित क्लिनिकल जानकारी की तुलना अपने प्रशिक्षण से सीखे पैटर्न से करता है और संभावित विभेदक निदान प्रस्तुत करता है। रोगी का उपलब्ध चिकित्सा इतिहास संदर्भ देने में मदद कर सकता है, लेकिन मॉडल स्वतंत्र रूप से पूर्ण रोगी रिकॉर्ड या अंतिम निदान नहीं बनाता।

AI-चालित आपातकालीन ट्रायेज़ सिस्टम

शोध में मॉडल की उन मामलों को प्राथमिकता देने की क्षमता का मूल्यांकन किया गया जिनमें तत्काल देखभाल की जरूरत हो सकती है। वास्तविक अस्पताल में स्वचालित चेतावनियां भेजने से पहले स्थानीय सत्यापन, नियामक अनुमति और चिकित्सकीय निगरानी आवश्यक होगी।

स्वचालित विशेषज्ञ सूचना कार्यप्रवाह

Prima को सही उप-विशेषज्ञ तक संभावित गंभीर मामले पहुंचाने वाले कार्यप्रवाह में इस्तेमाल किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, स्ट्रोक के संकेत वाला स्कैन न्यूरोरेडियोलॉजी या स्ट्रोक टीम की त्वरित समीक्षा के लिए चिह्नित किया जा सकता है; यह अभी शोध से नैदानिक तैनाती की ओर जाने वाला प्रस्तावित उपयोग है।

AI मॉडल का क्लिनिकल परीक्षण और वैधता

Prima का मूल्यांकन 29,431 MRI अध्ययनों वाले परीक्षण समूह पर किया गया और उसके आउटपुट की विशेषज्ञ रिपोर्टों से तुलना की गई। यह पूर्वव्यापी शोध मूल्यांकन है, पूर्ण स्वायत्त नैदानिक तैनाती का परीक्षण नहीं।

AI MRI मॉडल ने 52 निदानों पर औसत AUC 0.920 हासिल किया

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प्रकाशित अध्ययन में Prima ने 52 निदानों पर औसत AUC 0.920 हासिल किया। University of Michigan की समाचार विज्ञप्ति ने कुछ कार्यों में 97.5% तक प्रदर्शन बताया, लेकिन AUC भेद क्षमता का सांख्यिकीय माप है—यह सीधे 97.5% रोगियों के सही निदान के बराबर नहीं है। मॉडल का विश्लेषण सेकंडों में हो सकता है, जबकि विशेषज्ञ समीक्षा का समय संस्थान और मामले की तात्कालिकता पर निर्भर करता है।

परीक्षण से संकेत मिला कि मॉडल तात्कालिक मामलों को प्राथमिकता देने और विशेषज्ञों के लिए जानकारी व्यवस्थित करने में मदद कर सकता है। इससे प्रतिक्रिया समय घटने की संभावना है, लेकिन इसका वास्तविक प्रभाव संभावित नैदानिक परीक्षण और अस्पताल-स्तरीय सत्यापन से ही सिद्ध होगा।

AI-संचालित MRI व्याख्या के प्रमुख लाभ

इस तकनीक का प्रमुख संभावित लाभ MRI की व्याख्या और ट्रायेज़ में लगने वाला समय घटाना है। इससे कर्मचारियों की कमी के बीच रोगियों को तेजी से समीक्षा मिल सकती है, हालांकि विशेषज्ञ निगरानी और मौजूदा सुरक्षा प्रक्रियाएं आवश्यक रहेंगी।

AI सहायता आदर्श सिद्ध करती है

यह शोध दिखाता है कि AI मौजूदा चिकित्सा प्रक्रियाओं में सहायता कैसे कर सकता है। उचित सत्यापन के बाद ऐसे मॉडल स्वास्थ्य पेशेवरों का भार घटा सकते हैं; उन्हें चिकित्सक की जगह लेने के बजाय निर्णय-सहायक उपकरण के रूप में देखना चाहिए।

निदान

Prima संभावित निष्कर्षों के साथ व्याख्यात्मक विभेदक निदान प्रस्तुत करता है। इससे चिकित्सक आउटपुट की समीक्षा, त्रुटियों की जांच और अन्य नैदानिक जानकारी के साथ तुलना कर सकते हैं।

वास्तविक दुनिया में अनुप्रयोग और तैनाती दृष्टिकोण

तकनीक का सबसे स्पष्ट उपयोग मौजूदा न्यूरोइमेजिंग कार्यप्रवाह में सहायता है। इसी प्रकार के मॉडल भविष्य में मैमोग्राम, छाती के एक्स-रे और अल्ट्रासाउंड में भी शोध किए जा सकते हैं, लेकिन प्रत्येक क्षेत्र के लिए अलग डेटा, परीक्षण और नियामक स्वीकृति चाहिए।

नियामक मार्ग और व्यावसायिक समयरेखा

व्यावसायिक उपलब्धता की कोई निश्चित पांच-वर्षीय समय-सीमा सिद्ध नहीं है। बाजार में आने से पहले संभावित परीक्षण, बाहरी सत्यापन, FDA जैसे नियामकों की समीक्षा, अस्पताल एकीकरण और निरंतर निगरानी जरूरी होगी।

अनुसंधान टीम और संस्थागत समर्थन

AI MRI अध्ययन University of Michigan के शोधकर्ताओं ने किया। कार्य का नेतृत्व U-M Medical School के न्यूरोसर्जन और सहायक प्रोफेसर Todd Hollon तथा Machine Learning in Neurosurgery Lab के डेटा वैज्ञानिक Samir Harake ने किया।

अध्ययन के अन्य योगदानकर्ताओं में Vikas Gulani, M.D., Ph.D.; Asadur Chowdury, M.S.; Soumyanil Banerjee, M.S.; Rachel Gologorsky; Shixuan Liu; Anna-Katharina Meissner, M.D.; Akshay Rao; Chenhui Zhao; Akhil Kondepudi; Cheng Jiang; Xinhai Hou; Rushikesh S. Joshi, M.D.; Volker Neuschmelting, M.D.; Ashok Srinivasan, M.D.; Dawn Kleindorfer, M.D.; Brian Athey, Ph.D.; Aditya Pandey, M.D.; और Honglak Lee, Ph.D. शामिल हैं। शोध को National Institute of Neurological Disorders and Stroke से वित्तीय सहायता मिली।

न्यूरोइमेजिंग में AI का भविष्य विकास

शोधकर्ता मानते हैं कि काम अभी शुरुआती चरण में है, लेकिन परिणाम उत्साहजनक हैं। अगला लक्ष्य मॉडल को उपलब्ध मेडिकल रिकॉर्ड के संदर्भ से सुरक्षित ढंग से जोड़ना और वास्तविक समय में अधिक व्यक्तिगत निर्णय-सहायता का मूल्यांकन करना है।

AI / हेल्थकेयर इंटीग्रेशन में निवेश

मेडिकल इमेजिंग में AI का उपयोग तेजी से बढ़ रहा है। विविध उपकरण निर्माताओं से अलग, नई कंपनियां निदान की गति, कार्यप्रवाह और क्लिनिकल निर्णय-सहायता बेहतर करने के लिए AI-केंद्रित रेडियोलॉजी मंच बना रही हैं। निम्न सार्वजनिक कंपनी इस क्षेत्र में प्रत्यक्ष परिचालन एक्सपोज़र देती है।

RadNet (RDNT)

RadNet (RDNT ) अमेरिका के सबसे बड़े बाह्य-रोगी डायग्नोस्टिक इमेजिंग प्रदाताओं में है और देश भर में सैकड़ों केंद्र चलाता है। 1981 में स्थापित कंपनी ने DeepHealth सहायक इकाई के जरिए रेडियोलॉजी सेवाओं और AI को मिलाकर एक एकीकृत इमेजिंग मंच बनाया है।

AI को केवल अतिरिक्त सुविधा मानने के बजाय RadNet ने मशीन लर्निंग को सीधे इमेजिंग कार्यप्रवाह में जोड़ा है। अधिग्रहण और आंतरिक विकास से उसने ऐसे उपकरण बनाए हैं जो स्तन कैंसर, फेफड़ों की गांठ, न्यूरोलॉजिकल असामान्यताओं और अन्य स्थितियों का जल्दी तथा अधिक सुसंगत पता लगाने में रेडियोलॉजिस्ट की सहायता करते हैं।

महत्वपूर्ण मोड़ DeepHealth के विस्तार से आया, जो RadNet के नेटवर्क में FDA-मंजूर एल्गोरिदम तैनात करने पर केंद्रित है। स्वामित्व वाले इमेजिंग डेटा और AI विकास के संयोजन से कंपनी सेवा राजस्व तथा सॉफ्टवेयर-सहायित निदान—दोनों से लाभ उठा सकती है।

यह एकीकृत दृष्टिकोण प्रतिस्पर्धात्मक लाभ दे सकता है: वास्तविक क्लिनिकल डेटा एल्गोरिदम सुधार में मदद करता है और AI उपकरण कंपनी के केंद्रों में क्षमता तथा निदान-सटीकता बढ़ा सकते हैं।

AI-चालित इमेजिंग प्लेटफ़ॉर्म विस्तार

RadNet साझेदारियों और अधिग्रहणों से अपना AI पोर्टफोलियो बढ़ा रहा है और विभिन्न रेडियोलॉजी उप-विशेषताओं में निर्णय-सहायक उपकरणों की व्यापक तैनाती चाहता है। प्रतिपूर्ति मॉडल बदलने और इमेजिंग मात्रा बढ़ने पर AI-सहायित ट्रायेज़ व पहचान मार्जिन सुधार सकती है तथा रेडियोलॉजिस्ट का भार घटा सकती है।

AI-संचालित मेडिकल इमेजिंग में सीधे परिचालन लाभ चाहने वाले निवेशकों के लिए RadNet विविध मेडटेक समूहों की तुलना में रेडियोलॉजी स्वचालन पर अधिक केंद्रित विकल्प है।

नवीनतम RadNet (RDNT) समाचार और प्रदर्शन

AI-सहायित मस्तिष्क इमेजिंग | निष्कर्ष

AI-सहायित मस्तिष्क इमेजिंग का यह अध्ययन रोगियों और चिकित्सा पेशेवरों के लिए बेहतर भविष्य की संभावना दिखाता है। उचित सत्यापन और चिकित्सकीय निगरानी के साथ ऐसी प्रणालियां अधिक सुसंगत तथा समय पर देखभाल में मदद कर सकती हैं।

यह स्वास्थ्य पेशेवरों का कार्यभार घटाने में भी सहायक हो सकती है। आगे के परीक्षण सफल रहे तो तकनीक भविष्य में अधिक प्रभावी स्वास्थ्य प्रणाली बनाने में योगदान दे सकती है।

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संदर्भ

^{1. Lyu, Y., Harake, S., Chowdury, A. et al. स्वास्थ्य-प्रणाली स्तर के डेटा से न्यूरोइमेजिंग मॉडल सीखना। Nat. Biomed. Eng. (2026). https://doi.org/10.1038/s41551-025-01608-0}