లక్షణాలు బయటపడకముందే క్యాన్సర్‌ను గుర్తించడంలో కృత్రిమ మేధస్సు ఎంతవరకు సహాయపడుతోంది? లక్ష మందికిపైగా మహిళలపై జరిగిన పరిశోధన వెల్లడించిన ఆశాజనక ఫలితాలు, వాటి పరిమితులు ఏమిటి?
ఒక మహిళ సాధారణ బ్రెస్ట్ క్యాన్సర్ స్క్రీనింగ్ కోసం ఆసుపత్రికి వెళ్లారు.
ఆమెకు ఎలాంటి అనుమానాస్పద లక్షణాలూ లేకపోవచ్చు. అయినప్పటికీ మామోగ్రఫీ పరీక్షలో తీసిన చిత్రాల్లో చిన్న మార్పులు కనిపించవచ్చు.
వాటిని రేడియాలజిస్టులు పరిశీలిస్తారు.
కానీ అదే చిత్రాలను కృత్రిమ మేధస్సు (AI) కూడా విశ్లేషిస్తే?
వైద్యుల పరిశీలనలో గుర్తించడం కష్టంగా ఉండే కొన్ని మార్పులను AI సహాయంతో మరింత సమర్థంగా గుర్తించగలమా?
ఇది ఆసక్తికరమైన ప్రశ్న మాత్రమే కాదు. స్వీడన్‌లో లక్ష మందికిపైగా మహిళలపై నిర్వహించిన పెద్ద పరిశోధనకు ఇదే ప్రధాన అంశం.
ఆ పరిశోధన ఫలితాలు ఇప్పుడు క్యాన్సర్ స్క్రీనింగ్‌లో AI పాత్రపై ముఖ్యమైన ఆధారాలను అందిస్తున్నాయి.
క్యాన్సర్‌ను ముందుగా గుర్తించడం ఎందుకు ముఖ్యం?
బ్రెస్ట్ క్యాన్సర్ ప్రారంభ దశల్లో కొంతమందికి స్పష్టమైన లక్షణాలు కనిపించకపోవచ్చు.
మామోగ్రఫీ వంటి స్క్రీనింగ్ పరీక్షలు లక్షణాలు బయటపడకముందే అనుమానాస్పద మార్పులను గుర్తించేందుకు సహాయపడతాయి.
అయితే ప్రతి స్క్రీనింగ్ పరీక్షకు పరిమితులు ఉంటాయి. కొన్ని క్యాన్సర్లు గుర్తించబడకపోవచ్చు. మరికొన్ని సందర్భాల్లో క్యాన్సర్ లేకపోయినా అదనపు పరీక్షలకు పిలవాల్సి రావచ్చు.
ఈ పరిస్థితిలో వైద్యుల పనితీరుకు AI అదనపు సహాయం అందించగలదా అనే ప్రశ్నపై పరిశోధకులు దృష్టి పెట్టారు.
స్వీడన్‌లో లక్ష మందికిపైగా మహిళలపై పరిశోధన
ఈ పరిశోధన పేరు MASAI — Mammography Screening with Artificial Intelligence.
స్వీడన్ జాతీయ బ్రెస్ట్ క్యాన్సర్ స్క్రీనింగ్ కార్యక్రమంలో భాగంగా 2021 నుంచి 2022 వరకు మహిళలను అధ్యయనంలో చేర్చారు.
మొత్తం 105,934 మందిని యాదృచ్ఛికంగా రెండు గ్రూపులుగా విభజించారు. వారిలో 105,915 మంది ఫలితాలు 2025 విశ్లేషణలో ఉపయోగించారు.
ఒక గ్రూపులో AI సహాయంతో మామోగ్రఫీ చిత్రాలను పరిశీలించారు. మరో గ్రూపులో AI లేకుండా ఇద్దరు రేడియాలజిస్టులు చిత్రాలను చదివే సాధారణ విధానాన్ని ఉపయోగించారు.
AI గ్రూపులో కూడా వైద్యుల పాత్ర ఉంది. AI కొన్ని చిత్రాలకు ఒక రేడియాలజిస్టు పరిశీలన సరిపోతుందని సూచించగా, ఎక్కువ అనుమానాస్పదంగా వర్గీకరించిన చిత్రాలకు ఇద్దరి పరిశీలనను ఉపయోగించారు.
ఈ ఫలితాలు 2025లో The Lancet Digital Healthలో ప్రచురితమయ్యాయి. పరిశోధన (2025)
ఫలితాలు ఆశ్చర్యపరిచాయా?
MASAI అధ్యయనం — 2025:
పాల్గొన్న మహిళలు: AI సహాయంతో — 53,043; సాధారణ స్క్రీనింగ్ — 52,872.
స్క్రీనింగ్ సమయంలో గుర్తించిన క్యాన్సర్లు: AI సహాయంతో — 338; సాధారణ స్క్రీనింగ్ — 262.
ప్రతి 1,000 మందికి గుర్తించిన క్యాన్సర్లు: AI సహాయంతో — 6.4; సాధారణ స్క్రీనింగ్ — 5.0.
AI సహాయంతో స్క్రీనింగ్ చేసిన గ్రూపులో క్యాన్సర్ గుర్తింపు రేటు సాపేక్షంగా 29% ఎక్కువగా నమోదైంది.
ముఖ్యంగా చిన్న పరిమాణంలో ఉన్న, సమీప లింఫ్ నోడ్స్‌కు వ్యాపించిన ఆధారాలు లేని కొన్ని క్యాన్సర్లను ఎక్కువగా గుర్తించినట్లు పరిశోధకులు వివరించారు. మూలం: The Lancet Digital Health (2025)
అయితే ఒక ముఖ్యమైన విషయం గుర్తుంచుకోవాలి.
29% పెరుగుదల అంటే AI అన్ని క్యాన్సర్లను గుర్తించిందని కాదు. అలాగే క్యాన్సర్ వల్ల మరణాలు 29% తగ్గుతాయని కూడా ఈ అధ్యయనం నిరూపించలేదు.
వైద్యుల పనిభారం కూడా తగ్గిందా?
అవును. అధ్యయనంలో AI సహాయంతో చిత్రాలను చదివే పనిభారం 44.2% తగ్గింది.
సాధారణ గ్రూపులో 109,692 స్క్రీన్ రీడింగ్స్ అవసరమైతే, AI గ్రూపులో 61,248 రీడింగ్స్ నమోదయ్యాయి.
ఇది ముఖ్యమైన విషయం. ఎందుకంటే స్క్రీనింగ్ కార్యక్రమాల్లో భారీ సంఖ్యలో చిత్రాలను నిపుణులు పరిశీలించాల్సి ఉంటుంది.
అయితే ఈ తగ్గుదల చిత్రాలను చదివే పనికి సంబంధించినది మాత్రమే. మొత్తం వైద్య సిబ్బంది అవసరం అదే స్థాయిలో తగ్గుతుందని భావించకూడదు. మూలం: MASAI అధ్యయనం (2025)
2026లో మరో కీలకమైన ఫలితం
ఇక్కడ కథ మరింత ఆసక్తికరంగా మారుతుంది.
స్క్రీనింగ్ సమయంలో ఎక్కువ క్యాన్సర్లు గుర్తించడం మంచిదే. కానీ ఆ సమయంలో గుర్తించకుండా, రెండు స్క్రీనింగ్ పరీక్షల మధ్య బయటపడే క్యాన్సర్ల పరిస్థితి ఏమిటి?
వీటిని Interval Cancers అంటారు.
2026 జనవరిలో The Lancetలో ప్రచురితమైన తదుపరి MASAI విశ్లేషణ ఈ అంశాన్ని పరిశీలించింది.
Interval cancers (ప్రతి 1,000 మందికి): AI సహాయంతో — 1.55; సాధారణ పద్ధతి — 1.76.
Sensitivity: AI సహాయంతో — 80.5%; సాధారణ పద్ధతి — 73.8%.
Specificity: AI సహాయంతో — 98.5%; సాధారణ పద్ధతి — 98.5%.
AI సహాయంతో స్క్రీనింగ్‌లో sensitivity గణాంకపరంగా ఎక్కువగా నమోదైంది. రెండు పద్ధతుల్లో specificity సమానంగా ఉంది.
Interval cancer రేటు విషయంలో AI విధానం సాధారణ స్క్రీనింగ్ కంటే అధ్వాన్నం కాదని అధ్యయనం నిర్ధారించింది. అయితే ఆ రేటులో స్పష్టమైన తగ్గుదల నిరూపించబడిందని చెప్పకూడదు. మూలం: The Lancet (2026)
ఈ ఫలితాలు AI సహాయంతో నిర్వహించే మామోగ్రఫీ స్క్రీనింగ్‌కు మరింత బలమైన ఆధారాలను అందిస్తున్నాయి.
మరి AIకి వ్యాధి ముందే తెలిసిపోతుందా?
ఇక్కడే చాలా మందికి అపార్థం కలిగే అవకాశం ఉంది.
Early Detection అంటే శరీరంలో ఇప్పటికే ఉన్న క్యాన్సర్‌ను లక్షణాలు స్పష్టంగా బయటపడకముందే గుర్తించడం.
Risk Prediction అంటే భవిష్యత్తులో క్యాన్సర్ వచ్చే అవకాశాన్ని అంచనా వేయడం.
ఇవి రెండు వేర్వేరు అంశాలు.
MASAI అధ్యయనం ప్రధానంగా మొదటి అంశానికి సంబంధించినది.
అంటే AI సహాయంతో ఇప్పటికే ఉన్న బ్రెస్ట్ క్యాన్సర్‌ను స్క్రీనింగ్‌లో మెరుగ్గా గుర్తించే అవకాశాన్ని పరిశీలించారు.
భవిష్యత్తులో ఎవరికి క్యాన్సర్ వస్తుందో ఖచ్చితంగా చెప్పగల సాంకేతికతగా దీనిని భావించకూడదు.
AI ఫలితం తప్పుగా కూడా ఉండవచ్చా?
అవును.
AI సహాయంతో నిర్వహించే స్క్రీనింగ్‌లో కూడా కొన్ని క్యాన్సర్లు గుర్తించబడకపోవచ్చు. క్యాన్సర్ లేనప్పటికీ అనుమానాస్పద ఫలితం రావచ్చు.
స్క్రీనింగ్‌లో కనిపించిన అనుమానాస్పద మార్పులకు అవసరమైతే అదనపు చిత్రాలు, వైద్య పరీక్షలు, బయాప్సీ వంటి నిర్ధారణ ప్రక్రియలు అవసరమవుతాయి.
అంతేకాదు, స్వీడన్‌లో ఒక ప్రత్యేక స్క్రీనింగ్ కార్యక్రమంలో వచ్చిన ఫలితాలు ఇతర దేశాలు, జనాభాలు, ఆసుపత్రుల్లో యథాతథంగా వస్తాయని హామీ ఇవ్వలేం.
AI వ్యవస్థ ఉపయోగించే విధానం, వైద్య సిబ్బంది శిక్షణ, స్క్రీనింగ్ నాణ్యత వంటి అంశాలన్నీ ముఖ్యమైనవే.
వైద్యులను AI భర్తీ చేస్తుందా?
ఈ అధ్యయనంలో AI వైద్యులను పూర్తిగా భర్తీ చేయలేదు.
కొన్ని చిత్రాలను ఏ విధంగా పరిశీలించాలో నిర్ణయించడంలో, అనుమానాస్పద మార్పులను సూచించడంలో సహాయపడింది.
AI ఫలితాలను వైద్యులు సరైన క్లినికల్ సందర్భంలో పరిశీలించడం, అవసరమైన తదుపరి పరీక్షలు నిర్వహించడం, చికిత్స నిర్ణయించడం ఇప్పటికీ అత్యంత ముఖ్యమైనవి.
అందువల్ల ఈ సాంకేతికతను ఒక సహాయక సాధనంగా చూడటం సముచితం.
ఈ పరిశోధన మనకు ఏం చెబుతోంది?
MASAI అధ్యయనం ఒక ముఖ్యమైన అవకాశాన్ని చూపించింది.
సరైన విధంగా పరీక్షించి, వైద్య వ్యవస్థలో అమలు చేస్తే AI బ్రెస్ట్ క్యాన్సర్ స్క్రీనింగ్ పనితీరును మెరుగుపరచడంలో సహాయపడవచ్చు.
కొన్ని క్యాన్సర్లను ముందుగా గుర్తించడం, చిత్రాలను చదివే పనిభారాన్ని తగ్గించడం, స్క్రీనింగ్ ప్రక్రియను మరింత సమర్థంగా నిర్వహించడం వంటి ప్రయోజనాలకు ఆధారాలు కనిపిస్తున్నాయి.
అయితే ఈ ప్రయోజనాలన్నీ ప్రతి ఆసుపత్రిలో, ప్రతి రోగికి ఒకే విధంగా లభిస్తాయని చెప్పలేం.
చివరగా
ఒకప్పుడు వైద్య నిపుణుల పరిశీలనపై మాత్రమే ఆధారపడిన మామోగ్రఫీ చిత్రాల విశ్లేషణకు ఇప్పుడు AI అదనపు సామర్థ్యాన్ని అందిస్తోంది.
కానీ అసలు లక్ష్యం AI ఎంత తెలివైనదని నిరూపించడం కాదు.
సమస్యను వీలైనంత ముందుగా గుర్తించడం, అవసరమైన వారికి సరైన సమయంలో వైద్య సహాయం అందించడం, ఆరోగ్య సంరక్షణను మరింత సమర్థంగా మార్చడమే ముఖ్యమైన విషయం.
అదే ఈ పరిశోధన చూపిస్తున్న ఆశాజనకమైన దిశ.
పరిశోధన ఆధారాలు
1. The Lancet Oncology (2023) — MASAI ప్రారంభ భద్రతా విశ్లేషణ
2. The Lancet Digital Health (2025) — క్యాన్సర్ గుర్తింపు, పనిభారం ఫలితాలు
3. The Lancet (2026) — Interval Cancer, Sensitivity, Specificity ఫలితాలు
Greenway India — సంపాదకీయ గమనిక
ప్రపంచవ్యాప్తంగా వైద్యరంగంలో చోటుచేసుకుంటున్న తాజా ఆవిష్కరణలు, శాస్త్రీయ పరిశోధనలు, సాంకేతిక పురోగతిని విశ్వసనీయ ఆధారాలతో ఎప్పటికప్పుడు మీ ముందుకు తీసుకురావడమే Greenway India ప్రధాన ఉద్దేశం.
వైద్యపరమైన గమనిక: ఈ కథనం సమాచార, అవగాహన ప్రయోజనాల కోసం మాత్రమే. ఇది వ్యక్తిగత వైద్య సలహా, వ్యాధి నిర్ధారణ లేదా చికిత్సకు ప్రత్యామ్నాయం కాదు. ఆరోగ్య పరీక్షలు, వైద్య నిర్ణయాలు లేదా చికిత్సకు సంబంధించిన విషయాల కోసం అర్హత కలిగిన వైద్య నిపుణులను సంప్రదించండి.
