ಕ್ಯಾನ್ಸರ್‌ನಂತಹ ಗಂಭೀರ ಕಾಯಿಲೆಗಳನ್ನು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದಲ್ಲೇ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡುವುದು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಲೋಕದ ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು.

ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್‌ಕೋಶಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ರೋಗಿಯ ದೇಹದ ಅಂಗಾಂಶಗಳ ಬಯಾಪ್ಸಿಯನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮದರ್ಶಕದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯರು ನೂರಾರು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಗಮನಿಸಬೇಕಿರುವುದರಿಂದ ತೀವ್ರ ದಣಿವು ಮತ್ತು ಮಾನಸಿಕ ಒತ್ತಡಕ್ಕೆ ಒಳಗಾಗುವುದು ಸಹಜ. ಇಂತಹ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ ತಪ್ಪುಗಳಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯೂ ಇರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಈಗ ಭಾರತ ಮತ್ತು ಬ್ರಿಟನ್ ದೇಶಗಳ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ಜಂಟಿ ತಂಡವೊಂದು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ನೆರವಾಗಬಲ್ಲ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (ಎ.ಐ.) ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ.

'ಹಿಸ್ಟೋ-ಯೂನೆಟ್' (HISTO-UNet) ಹೆಸರಿನ ಈ ಹೊಸ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ, ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಗಡ್ಡೆಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಂಥಿಗಳ ನಿಖರವಾದ ಆಕಾರವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ತನಗೆ ಗೊಂದಲವಿರುವ ಜಾಗಗಳನ್ನು ಸ್ವತಃ ಎದ್ದು ಕಾಣುವಂತೆ ಗುರುತು ಮಾಡಿ ವೈದ್ಯರನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಸುತ್ತದೆ.

ಕರ್ನಾಟಕದಾದ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳಲ್ಲಿ ದಿನನಿತ್ಯ ಸಾವಿರಾರು ರೋಗಿಗಳು ತಪಾಸಣೆಗೆ ಬರುತ್ತಾರೆ. ಅಲ್ಲಿನ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳಲ್ಲಿ ದಣಿವರಿಯದೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಗೆ (ಪೆಥಾಲಜಿಸ್ಟ್) ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಒಂದು 'ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಹಾಯಕ'ನಂತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಲ್ಲದು. ಈ ಸಂಶೋಧನಾ ತಂಡದಲ್ಲಿ ಭಾರತದ ಉನ್ನತ ಶಿಕ್ಷಣ ಹಾಗೂ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಾದ ಭೋಪಾಲ್‌ನ ಐಐಎಸ್‌ಇಆರ್ (IISER), ಏಮ್ಸ್ (AIIMS), ಮೌಲಾನಾ ಆಜಾದ್ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕಾಲೇಜು ಹಾಗೂ ಬ್ರಿಟನ್‌ನ ಆಕ್ಸ್‌ಫರ್ಡ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಭಾಗವಹಿಸಿದ್ದಾರೆ.

ಹಾಗಾದರೆ ಈ ಹಿಸ್ಟೋ-ಯೂನೆಟ್ ಹಿಂದಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ? ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಇದನ್ನು ಮಾನವನ ಮಿದುಳು ಕಲಿಯುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ನರಮಂಡಲ ತರಹದ ಜಾಲ (ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್) ಬಳಸಿ ರೂಪಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಹಿಂದಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಕೇವಲ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನೋಡಿ ಒಂದು ಅಂದಾಜಿನ ಮೇಲೆ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಕೋಶಗಳ ರೂಪುರೇಷೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತಿದ್ದವು. ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅಂಗಾಂಶಗಳ ನೈಜ ಜೈವಿಕ ಆಕಾರಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪರದೆಯ ಮೇಲೆ ಕತ್ತರಿಸಿದಂತೆ ಅಥವಾ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ತಪ್ಪಾಗಿ ಕಾಣಿಸುತ್ತಿದ್ದವು. ಆದರೆ ನಮ್ಮ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಈ ಹೊಸ ಮಾದರಿಗೆ ಕೆಲವು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಗಣಿತದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಈ ನಿಯಮಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿ ಅಂಗಾಂಶದ ಮೂಲ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಕೇಂದ್ರಭಾಗವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಕೋಶಗಳ ರೂಪುರೇಷೆಯು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಮತ್ತು ನೈಜ ಆಕಾರದಲ್ಲಿ ಮೂಡಿಬರುತ್ತದೆ.

ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅತ್ಯಂತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವೆಂದರೆ ಅದು ತನಗೆ ತಾನೇ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಗೊಂದಲಗಳಿದ್ದರೆ ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವುದು.

ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಶೇ 100ರಷ್ಟು ನಿಖರತೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.ಹಿಂದಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮಾದರಿಗಳು ತಮಗೆ ಗೊಂದಲವಿದ್ದರೂ ಏನೋ ಒಂದು ಅಂದಾಜು ಉತ್ತರವನ್ನು ನೀಡಿ ಸುಮ್ಮನಾಗುತ್ತಿದ್ದವು. ಇದು ರೋಗಿಗಳ ಆರೋಗ್ಯಕ್ಕೆ ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಬಲ್ಲದು. ಇದನ್ನು ಮನಗಂಡ ಸಂಶೋಧಕರು 'ಡ್ಯುಯಲ್ ಅನ್‌ಸರ್ಟೇನ್ಟಿ ಕ್ವಾಂಟಿಫಿಕೇಶನ್', ಎಂದರೆ ದ್ವಿಗುಣ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಅಳತೆ ಎಂಬ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಇದರಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕೇವಲ ಒಂದು ಬಾರಿ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೋಡಿ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಬರುವುದಿಲ್ಲ; ಬದಲಿಗೆ ಒಂದೇ ಚಿತ್ರವನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಕೋನಗಳಲ್ಲಿ ಬರೋಬ್ಬರಿ ಇಪ್ಪತ್ತೈದು ಬಾರಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ.

ಹೀಗೆ ಹಲವು ಬಾರಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುವಾಗ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ನೀಡುವ ಉತ್ತರಗಳಲ್ಲಿ ಏನಾದರೂ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿದ್ದರೆ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಎರಡು ರೀತಿಯ ಗೊಂದಲಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಲ್ಲಿ ರಾಸಾಯನಿಕ ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಉಂಟಾಗುವ ಮಸುಕುತನ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಸ್ವತಃ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗೆ ಆ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಇರುವ ತರಬೇತಿಯ ಕೊರತೆ.

ಈ ಎರಡೂ ಗೊಂದಲದ ಜಾಗಗಳನ್ನು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿ, 'ಇಲ್ಲಿ ನನಗೆ ಪೂರ್ಣ ನಂಬಿಕೆಯಿಲ್ಲ, ಒಮ್ಮೆ ನೀವೇ ದೃಢಪಡಿಸಿ' ಎಂದು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಸಂದೇಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಯಾವುದೇ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲೂ ಇವೆರಡೂ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಇರಲಿಲ್ಲ. ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ನಡೆಸಿದ ಕಠಿಣ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಹಿಸ್ಟೋ-ಯೂನೆಟ್ ಹಳೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕಸ್ಥ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡಿದೆ. ಆದರೆ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಹಲವು ಬಾರಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬೇಕಿರುವುದರಿಂದ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಸ್ವಲ್ಪ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಅಷ್ಟೇ.