ब्लिस सिंघल, एफएनयू पूजा
मशीन लर्निंग (ML) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की एक शाखा है जहाँ कंप्यूटर डेटा का विश्लेषण करते हैं और डेटा में पैटर्न ढूँढते हैं। अध्ययन ML का उपयोग करके मेटास्टेटिक कैंसर का पता लगाने पर केंद्रित है। मेटास्टेटिक कैंसर वह बिंदु है जहाँ कैंसर शरीर के अन्य भागों में फैल गया है और यह कैंसर से संबंधित लगभग 90% मौतों का कारण है। आम तौर पर, पैथोलॉजिस्ट हर दिन घंटों मैन्युअल रूप से यह वर्गीकृत करने में बिताते हैं कि ट्यूमर सौम्य है या घातक। यह थकाऊ कार्य 60% से अधिक बार मेटास्टेसिस को गलत लेबल करने में योगदान देता है और मानवीय त्रुटि और अन्य अक्षमताओं के बारे में जागरूक होने के महत्व पर जोर देता है। ML मेटास्टेटिक कैंसर की सही पहचान में सुधार करने के लिए एक अच्छा उम्मीदवार है जो हज़ारों लोगों की जान बचा सकता है और प्रक्रिया की गति और दक्षता में भी सुधार कर सकता है जिससे कम संसाधन और समय लगता है। अब तक, कैंसर का पता लगाने के लिए शोध में AI की डीप लर्निंग पद्धति का उपयोग किया गया है। यह अध्ययन मेटास्टेटिक कैंसर का पता लगाने में वर्गीकरण एल्गोरिदम के साथ संयुक्त प्रीप्रोसेसिंग एल्गोरिदम का उपयोग करने की क्षमता निर्धारित करने के लिए एक नया दृष्टिकोण है। अध्ययन में दो प्रीप्रोसेसिंग एल्गोरिदम का उपयोग किया गया: प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (पीसीए) और जेनेटिक एल्गोरिदम डेटासेट की डायमेंशनलिटी को कम करने के लिए, और फिर तीन वर्गीकरण एल्गोरिदम का उपयोग किया गया: पैथोलॉजी स्कैन में मेटास्टेटिक कैंसर का पता लगाने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन, डिसीजन ट्री क्लासिफायर और के-निकटतम पड़ोसी। पीसीए, जेनेटिक एल्गोरिदम और के-निकटतम पड़ोसियों के एल्गोरिदम से युक्त एमएल पाइपलाइन द्वारा 71.14% की उच्चतम सटीकता का उत्पादन किया गया, जो यह दर्शाता है कि प्रीप्रोसेसिंग और वर्गीकरण एल्गोरिदम में मेटास्टेटिक कैंसर का पता लगाने की बहुत संभावना है