डिजिटल स्वास्थ्य रिकॉर्ड से कैंसर के जोखिम की भविष्यवाणी
हर दिन हम अपने जीवन के निशान डिजिटल सिस्टम में छोड़ जाते हैं। ऑनलाइन सर्च और लोकेशन ट्रैकिंग से लेकर मेडिकल रिकॉर्ड और बीमा दावों तक, बड़ी मात्रा में व्यक्तिगत डेटा एकत्र और संग्रहीत किया जा रहा है। जबकि गोपनीयता की चिंताएँ बहुत हैं, दैनिक जीवन का यह डिजिटलीकरण चिकित्सा अनुसंधान के लिए नए अवसर भी प्रस्तुत करता है। वैज्ञानिक अब इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड के राष्ट्रव्यापी डेटाबेस का उपयोग करके ऐसी जानकारी प्राप्त कर रहे हैं जो पहले असंभव थी। एक आशाजनक क्षेत्र कैंसर जोखिम की भविष्यवाणी है, जो प्रारंभिक पहचान और लक्षित स्क्रीनिंग को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है।
कैंसर दुनिया भर में मौत का एक प्रमुख कारण बना हुआ है। जबकि स्क्रीनिंग और शुरुआती पहचान ने स्तन और बृहदान्त्र जैसे कुछ सामान्य कैंसर के लिए मृत्यु दर को कम कर दिया है, कई अन्य अभी भी तब तक ध्यान नहीं देते हैं जब तक कि वे एक उन्नत चरण तक नहीं पहुंच जाते। नए लिक्विड बायोप्सी परीक्षण जो संभावित रूप से एक साधारण रक्त के नमूने से कई प्रकार के कैंसर का पता लगा सकते हैं, एक अधिक सुविधाजनक स्क्रीनिंग दृष्टिकोण का वादा करते हैं। हालाँकि, इन बहु-कैंसर स्क्रीनिंग परीक्षणों को अधिकतम लाभ के लिए सावधानीपूर्वक लागू करने की भी आवश्यकता है। गैर-चयनात्मक जनसंख्या स्क्रीनिंग के परिणामस्वरूप कई झूठे सकारात्मक परिणाम और अनावश्यक आक्रामक अनुवर्ती कार्रवाई हो सकती है। व्यक्तिगत कैंसर जोखिम पर आधारित अधिक लक्षित दृष्टिकोण स्क्रीनिंग कार्यक्रमों को अधिक लागत प्रभावी बना सकता है।
यहीं पर डिजिटल स्वास्थ्य डेटा की भूमिका आती है। जैसे-जैसे अधिक चिकित्सा जानकारी डिजिटल होती जा रही है, संपूर्ण जनसंख्या स्वास्थ्य इतिहास राष्ट्रीय डेटाबेस में जमा हो रहे हैं। शोधकर्ता अब रोग के पैटर्न को बेहतर ढंग से समझने और पूर्वानुमान मॉडल विकसित करने के लिए नियमित देखभाल डेटा के इन विशाल भंडारों का खनन कर रहे हैं। डेनमार्क और जर्मनी के शोधकर्ताओं द्वारा हाल ही में किए गए एक बड़े पैमाने के अध्ययन ने कैंसर के जोखिम की भविष्यवाणी के लिए इस दृष्टिकोण को अपनाया। उन्होंने 6.7 मिलियन से अधिक डेनमार्क के लोगों और उनके दशकों पुराने जीवनकाल के चिकित्सा इतिहास को कवर करते हुए राष्ट्रीय रजिस्ट्री डेटा का उपयोग करके मॉडल बनाए। परिणाम बताते हैं कि डिजिटल स्वास्थ्य रिकॉर्ड व्यक्तिगत जोखिम प्रोफाइल के आधार पर व्यक्तिगत कैंसर स्क्रीनिंग के लिए आशाजनक हैं।
डेटा पावर
शोधकर्ताओं ने अस्पताल में जाने, निदान, मृत्यु, कैंसर और माध्यमिक देखभाल से मुक्त-पाठ चिकित्सा रिकॉर्ड की जानकारी वाले पाँच डेनिश स्वास्थ्य डेटाबेस का उपयोग किया। संयुक्त रूप से, इनमें 1978 से 2018 तक डेनिश आबादी के लिए 60 मिलियन अस्पताल के दौरे, 90 मिलियन निदान और 193 मिलियन जीवन-वर्ष के अनुवर्ती शामिल थे।
वास्तविक दुनिया के डेटा के इस भंडार से, टीम ने प्रत्येक व्यक्ति के लिए 1,300 से अधिक चर निकाले, जिसमें निदान, पारिवारिक कैंसर इतिहास और जीवनशैली कारकों पर पाठ-खनन डेटा शामिल है। फिर उन्होंने सांख्यिकीय मॉडलिंग तकनीकों का उपयोग करके यह निर्धारित किया कि ये विभिन्न स्वास्थ्य और व्यक्तिगत कारक कैसे परस्पर क्रिया करते हैं और 20 प्रमुख प्रकार के कैंसर के जोखिमों को कैसे प्रभावित करते हैं। महत्वपूर्ण रूप से, मॉडल को 2014 तक एकत्रित रजिस्ट्री जानकारी पर प्रशिक्षित किया गया और बाद के वर्षों में कैंसर की घटनाओं पर मान्य किया गया, जिससे संभावित भविष्यवाणी की अनुमति मिली।
परिणामों ने दर्शाया कि ये डिजिटल स्वास्थ्य डेटाबेस कैंसर के जोखिमों के बारे में बहुत सारी जानकारी प्रदान कर सकते हैं। पूर्वानुमान मॉडल ने अच्छा भेदभाव हासिल किया, जिसका अर्थ है कि वे आम तौर पर उन लोगों के बीच अंतर करने में सटीक थे जिन्हें कैंसर हुआ और जिन्हें नहीं हुआ। प्रदर्शन व्यक्तिगत कैंसर प्रकारों के लिए डिज़ाइन किए गए मौजूदा मॉडलों के बराबर था। जोखिम न केवल पारिवारिक इतिहास और ज्ञात जोखिम कारकों से जुड़े थे, बल्कि पिछले निदान के पैटर्न से भी जुड़े थे, जो रोग के अंतर्संबंधों को उजागर करते हैं।
जोखिम का स्थानांतरण
विभिन्न स्वास्थ्य सेवा प्रणालियों और आबादी में कैंसर की भविष्यवाणियों को मान्य करना एक महत्वपूर्ण परीक्षण है। यह जांचने के लिए कि क्या डेनिश जोखिम प्रोफाइल अंतरराष्ट्रीय स्तर पर स्थानांतरित हो सकते हैं, शोधकर्ताओं ने 377,000 से अधिक व्यक्तियों को कवर करते हुए यूके बायोबैंक से आनुवंशिक और स्वास्थ्य डेटा पर अपने मॉडल का मूल्यांकन किया।
उल्लेखनीय रूप से, स्वास्थ्य सेवा और जनसंख्या विशेषताओं में अंतर के बावजूद दोनों देशों के बीच कैंसर जोखिम की भविष्यवाणियां अच्छी तरह से सामान्यीकृत हुईं। भेदभाव उच्च रहा और अंशांकन - अनुमानित जोखिम वास्तविक दरों से कितनी निकटता से मेल खाते हैं - जनसांख्यिकीय बदलावों को नियंत्रित करने के बाद समान था। इससे पता चलता है कि डिजिटल स्वास्थ्य रिकॉर्ड में किसी भी एकल प्रणाली से परे हस्तांतरणीय जोखिम जानकारी होती है। उचित सत्यापन के साथ, एक जनसंख्या से निर्मित मॉडल संभावित रूप से नई सेटिंग्स पर लागू किए जा सकते हैं।
एक मुख्य लाभ यह है कि राष्ट्रव्यापी इलेक्ट्रॉनिक डेटासेट ने स्व-रिपोर्ट की गई या चुनिंदा रूप से एकत्रित जानकारी पर निर्भर किए बिना जनसंख्या पैमाने पर कैंसर के जोखिमों को मापने की अनुमति दी। पहचाने गए शीर्ष प्रभावशाली कारक - जैसे शराब का सेवन, प्रजनन इतिहास, ऊंचाई और वजन - स्थापित कैंसर जोखिम ज्ञान के साथ अच्छी तरह से मेल खाते हैं। डेटा-संचालित होने के कारण, यह दृष्टिकोण प्रतिरक्षा-संबंधी स्थितियों की भूमिका जैसे अनुवर्ती के लायक अप्रत्याशित लिंक भी सामने लाता है।
स्क्रीनिंग में सुधार
जबकि आगे के सत्यापन की अभी भी आवश्यकता है, ये डिजिटल जोखिम पूर्वानुमान मॉडल अंततः लक्षित कैंसर स्क्रीनिंग दृष्टिकोणों का समर्थन कर सकते हैं। जैसे-जैसे मल्टी-कैंसर रक्त परीक्षण अनुसंधान से वास्तविक दुनिया के उपयोग में आते हैं, व्यक्तिगत जोखिम प्रोफाइल के आधार पर उन्हें चुनिंदा रूप से लागू करना उनके लाभों को अधिकतम कर सकता है। उच्च जोखिम वाले व्यक्तियों की अधिक बार या कम उम्र में जांच की जा सकती है, जबकि कम जोखिम वाले समूहों को लागत और रोगी के बोझ को संतुलित करने के लिए कम बार परीक्षण की आवश्यकता हो सकती है।
ये मॉडल मौजूदा स्क्रीनिंग कार्यक्रमों को भी बढ़ा सकते हैं। स्तन और बृहदान्त्र जैसे स्थापित स्क्रीनिंग वाले कैंसर के लिए, जोखिम स्कोर यह मार्गदर्शन करने में मदद कर सकते हैं कि किन व्यक्तियों को पहले स्क्रीनिंग शुरू करने या अधिक बार परीक्षण करवाने से सबसे अधिक लाभ हो सकता है। और वर्तमान में कवर नहीं किए गए कैंसर, जैसे अग्नाशय या डिम्बग्रंथि के लिए, ये मॉडल अंततः प्राथमिकता देने में मदद कर सकते हैं कि शुरुआत में किसे नई स्क्रीनिंग पद्धतियां प्रदान की जाएं।
बेशक, इस तरह की "सटीक जांच" चुनौतियों के साथ आती है। आबादी में समान पहुंच सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण होगा क्योंकि सभी समूहों को नियमित स्वास्थ्य डेटा में समान रूप से प्रतिनिधित्व नहीं किया जाता है। और जोखिम की भविष्यवाणियां निश्चित निदान नहीं हैं - गलत सकारात्मकता को अभी भी सावधानीपूर्वक प्रबंधित किया जाना चाहिए। समय के साथ निरंतर मॉडल सुधारों के साथ, इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड आनुवंशिक और जीवनशैली संबंधी जानकारी के पूरक के रूप में "वास्तविक दुनिया" जोखिम खुफिया के एक गैर-आक्रामक स्रोत के रूप में वादा दिखाते हैं। जैसे-जैसे डिजिटलीकरण स्वास्थ्य सेवा को बदल रहा है, बड़े डेटा दृष्टिकोण कैंसर स्क्रीनिंग को उन तरीकों से वैयक्तिकृत कर सकते हैं जो पहले संभव नहीं थे।
संदर्भ
- अलेक्जेंडर डब्ल्यू जंग, पीटर सी होल्म, कुमार गौरव, जेसिका शिन हेजल्टेलिन, डेविड प्लासिडो, लॉस्ट ह्वास मोर्टेंसन, इवान बिरनी, सोरेन ब्रूनक, मोरित्ज़ गेर्स्टुंग। राष्ट्रीय स्वास्थ्य डेटा पर आधारित बहु-कैंसर जोखिम स्तरीकरण: एक पूर्वव्यापी मॉडलिंग और सत्यापन अध्ययन । द लैंसेट डिजिटल हेल्थ , 2024; 6 (6): e396 DOI: 10.1016/S2589-7500(24)00062-1
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