प्रस्तावना

ग्लूकोमा आँखों की स्थितियों का एक समूह है जो ऑप्टिक तंत्रिका को नुकसान पहुंचाता है और अपरिवर्तनीय अंधापन का कारण बन सकता है। अक्सर “दृष्टि का मूक चोर” कहा जाने वाला ग्लूकोमा दुनिया भर में लाखों लोगों को प्रभावित करता है। वास्तव में, अनुमान है कि 2040 तक 111.8 मिलियन लोग ग्लूकोमा से पीड़ित होंगे (medicalxpress.com)। प्रारंभिक पहचान और उपचार महत्वपूर्ण हैं क्योंकि दृष्टि हानि को पूरी तरह से ठीक नहीं किया जा सकता है। यहीं पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अपनी छाप छोड़ रही है: आँखों की छवियों और परीक्षण डेटा का विश्लेषण करके, एआई ग्लूकोमा की अधिक कुशलता से स्क्रीनिंग, निदान और निगरानी में मदद कर सकता है। इस लेख में हम यह जानेंगे कि एआई को आज ग्लूकोमा देखभाल में कैसे लागू किया जा रहा है – वास्तविक दुनिया के उपकरणों और अध्ययनों का हवाला देते हुए – और उभरते अवसरों, विशेष रूप से दृष्टि बहाली अनुसंधान में, की जाँच करेंगे। हम सिद्ध परिणामों (जैसे एआई उपकरणों की संवेदनशीलता और विशिष्टता) और ठोस भविष्य के अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जो मरीजों और शोधकर्ताओं दोनों के लिए व्यावहारिक मार्गदर्शन प्रदान करते हैं।

वर्तमान ग्लूकोमा स्क्रीनिंग और निदान में एआई

स्मार्टफोन और फंडस इमेज विश्लेषण

आज एआई का एक प्रमुख उपयोग फंडस तस्वीरों (रेटिना की छवियां) के स्वचालित विश्लेषण का उपयोग करके ग्लूकोमा के लिए स्क्रीनिंग करना है। अनुसंधान टीमों ने ग्लूकोमा संबंधी ऑप्टिक डिस्क को चिह्नित करने के लिए पोर्टेबल फंडस कैमरों या स्मार्टफोन अटैचमेंट को एआई क्लासिफायर के साथ जोड़ा है। उदाहरण के लिए, भारत में हाल ही के एक संभावित अध्ययन में स्मार्टफोन फंडस कैमरा (रेमिडियो के एफओपी एनएम-10 डिवाइस पर मेडियोस एआई-ग्लूकोमा) पर एम्बेडेड एक ऑफ़लाइन एआई मॉडल का परीक्षण किया गया। इस प्रणाली ने पूर्ण नैदानिक ​​जाँच की तुलना में लगभग 94% संवेदनशीलता और 86% विशिष्टता के साथ रेफरल की आवश्यकता वाले रोगियों (“रेफेरेबल ग्लूकोमा”) का पता लगाया (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। संख्या में, एआई ने सही ग्लूकोमा के 93.7% मामलों की सही पहचान की और 85.6% गैर-ग्लूकोमा मामलों को सही ढंग से बाहर रखा (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। ऐसी उच्च सटीकता दर्शाती है कि स्मार्टफोन-आधारित एआई स्क्रीनिंग ऑप्टिक डिस्क में ग्लूकोमा परिवर्तनों वाले रोगियों को मज़बूती से ढूंढ सकती है।

एक अन्य अध्ययन में ग्लूकोमा की सभी गंभीरताओं में समान एआई-कैमरा सेटअप का उपयोग किया गया। इसमें पाया गया कि एआई ने ग्लूकोमा या संदिग्ध मामलों का पता लगाने के लिए 91.4% संवेदनशीलता और 94.1% विशिष्टता हासिल की (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। बहुत शुरुआती बीमारी के लिए प्रदर्शन थोड़ा कम था (लगभग 87% संवेदनशीलता) और उन्नत मामलों के लिए सबसे अधिक था (96% संवेदनशीलता) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। ये परिणाम आउट पेशेंट क्लीनिकों से आए हैं और दिखाते हैं कि एआई उपकरण संदिग्ध आँखों को चिह्नित करने में विशेषज्ञ परीक्षाओं से मेल खा सकते हैं। वे यह भी उजागर करते हैं कि एआई अक्सर हल्के या संदिग्ध मामलों को चिह्नित करके सावधानी बरतता है; एक अध्ययन में अधिकांश गलत-सकारात्मक मामलों को विशेषज्ञों द्वारा “डिस्क सस्पेक्ट” लेबल किया गया था (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। यह रूढ़िवादी दृष्टिकोण कुछ अतिरिक्त रेफरल की कीमत पर वास्तविक बीमारी के छूटने से बचने में मदद करता है।

वाणिज्यिक और अनुसंधान समूह पहले से ही ऐसी प्रणालियां विकसित कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, मेडियोस एआई-ग्लूकोमा प्रणाली (रेमिडियो, भारत/सिंगापुर) एक स्मार्टफोन फंडस कैमरा पर एकीकृत होती है और इसने उपरोक्त परिणाम दिखाए हैं (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। अन्य एआई प्लेटफ़ॉर्म (जैसे BegIA) कप-टू-डिस्क अनुपात का अनुमान लगाने या आँखों की असामान्यताओं के लिए चेहरे की छवियों का विश्लेषण करने के लिए स्मार्टफोन छवियों का उपयोग करते हैं (glaucoma.org)। एक नैदानिक ​​मूल्यांकन में, एक स्मार्टफोन ऐप ने ग्लूकोमा का पता लगाने के लिए 0.966 का एरिया अंडर कर्व (एयूसी) रिपोर्ट किया, जिसमें 95.4% संवेदनशीलता और 87.3% विशिष्टता थी (glaucoma.org)।

टेलीमेडिसिन और दूरस्थ स्क्रीनिंग

ग्लूकोमा के लिए टेलीमेडिसिन में एआई-सक्षम ऐप्स का भी उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, iPredict क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म अपलोड की गई फंडस छवियों पर एआई चलाता है। एक वास्तविक-दुनिया के परीक्षण में, इस टेलीमेडिसिन उपकरण ने रेटिनल तस्वीरों से ग्लूकोमा के संदिग्धों की पहचान करने में ~89.7% सटीकता (83.3% संवेदनशीलता, 93.9% विशिष्टता) हासिल की (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। एआई ने वर्टिकल कप/डिस्क अनुपात को मापकर ऑप्टिक डिस्क को “ग्लूकोमा सस्पेक्ट” बनाम सामान्य में वर्गीकृत किया, जो विशेषज्ञ ग्रेडर्स से 93.9% बार मेल खाता था (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। प्रणाली ने एक परीक्षण सेट के लिए व्यक्तिगत और एआई-प्रोसेस्ड रिमोट ग्रेडिंग के बीच 100% सहमति दिखाई (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। इसका मतलब है कि एक ग्रामीण क्लिनिक में एक मरीज एआई के माध्यम से वास्तविक समय में स्क्रीनिंग परिणाम प्राप्त कर सकता है, यदि आवश्यक हो तो तत्काल रेफरल सलाह के साथ। ऐसे प्लेटफ़ॉर्म स्क्रीनिंग को अधिक सुलभ और सुसंगत बनाते हैं, विशेष रूप से कम सेवा वाले क्षेत्रों में (glaucoma.org) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)।

ओसीटी, विजुअल फील्ड्स और डेटा एकीकरण

तस्वीरों से परे, एआई को अन्य ग्लूकोमा परीक्षणों पर लागू किया जाता है। डीप लर्निंग मॉडल रेटिनल नर्व फाइबर लेयर (आरएनएफएल) मोटाई या ऑप्टिक नर्व हेड विशेषताओं को मापने के लिए ऑप्टिकल कोहेरेंस टोमोग्राफी (ओसीटी) स्कैन को सेगमेंट कर सकते हैं। वे सूक्ष्म प्रगति के लिए विजुअल फील्ड (वीएफ) परीक्षणों का भी विश्लेषण कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क को वीएफ मानचित्रों पर ग्लूकोमा पैटर्न को अलग करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। अन्य एआई उपकरण ग्लूकोमा जोखिम स्कोर की गणना के लिए कई डेटा स्रोतों – दबाव रीडिंग, ओसीटी, वीएफ, रोगी इतिहास – को जोड़ते हैं। जबकि इनमें से कई विकास या शुरुआती परीक्षणों में हैं, वे चिकित्सकों की मदद करने का वादा करते हैं, उन रोगियों को उजागर करके जिनकी बीमारी बिगड़ सकती है और उन्हें करीब देखभाल की आवश्यकता हो सकती है। एक समीक्षा रिपोर्ट करती है कि डीएल सिस्टम पिछले वीएफ श्रृंखला से सीखकर कई साल पहले तक भविष्य के वीएफ नुकसान की सफलतापूर्वक भविष्यवाणी करते हैं (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। इन अत्याधुनिक तरीकों को अब तक पूर्वव्यापी डेटा पर परीक्षण किया गया है, जो एआई द्वारा रोग की प्रगति का पूर्वानुमान लगाने की व्यवहार्यता का संकेत देता है, लेकिन वे अभी तक व्यवहार में नियमित नहीं हुए हैं।

व्यवहार में मापने योग्य प्रभाव और प्रदर्शन

कई अध्ययन क्लिनिक-जैसे सेटिंग्स में एआई उपकरणों के ठोस प्रदर्शन को प्रदर्शित करते हैं। जैसा कि उल्लेख किया गया है, स्मार्टफोन-फंडस-एआई ने बड़े रोगी समूहों में ~91-94% संवेदनशीलता और ~86-94% विशिष्टता हासिल की (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। टेलीमेडिकल एआई परियोजना ने ~89.7% समग्र सटीकता की सूचना दी (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। ये प्रभावशाली आंकड़े हैं – अनुसंधान सेटिंग्स में एआई स्क्रीनिंग पिक्स के लिए प्रशिक्षित नेत्र रोग विशेषज्ञों के बराबर है। महत्वपूर्ण बात यह है कि कुछ गलत नकारात्मक मामले केवल हल्के शुरुआती ग्लूकोमा थे, जबकि गलत सकारात्मक मामले “डिस्क संदिग्ध” होने की प्रवृत्ति रखते थे, न कि स्पष्ट सामान्य (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)।

उतना ही महत्वपूर्ण है अपनाना। मेडियोस और iPredict मॉडल जैसी प्रणालियों को भारत के कुछ हिस्सों और अन्य जगहों पर जनसंख्या स्क्रीनिंग के लिए शुरू किया जा रहा है। हालांकि विस्तृत अपनाने का डेटा सामने आ रहा है, शुरुआती रिपोर्टें (उदाहरण के लिए, रेमिडियो के आउटरीच कार्यक्रम) सैकड़ों क्लीनिकों द्वारा एआई-चालित कैमरा इकाइयों का उपयोग करने का सुझाव देती हैं। एआई अस्पताल के वर्कस्टेशन में भी अपना रास्ता बना रहा है: कई ओसीटी डिवाइस निर्माता आरएनएफएल के पतले होने या आरएनएफएल हानि की भविष्यवाणी करने के लिए एआई सेगमेंटेशन और विश्लेषण सुविधाओं को एकीकृत कर रहे हैं। शिक्षाविदों में, कई क्लीनिक अब मौजूदा डेटा पर एआई मॉडल का परीक्षण करते हैं ताकि निदान को परिष्कृत किया जा सके।

हालांकि, पश्चिमी नैदानिक ​​अभ्यास में अपनाने को अभी भी नियामक अनुमोदन और कार्यप्रवाह एकीकरण द्वारा सीमित किया गया है। ग्लूकोमा स्क्रीनिंग के लिए अभी तक कोई एफडीए-अनुमोदित एआई मानक नहीं है (मधुमेह रेटिनोपैथी के विपरीत जहां आईडीएक्स जैसी एआई प्रणालियां मौजूद हैं)। हालांकि, आशाजनक फील्ड ट्रायल और सहकर्मी-समीक्षित सत्यापन तेज़ प्रगति का सुझाव देते हैं। चूंकि ग्लूकोमा स्क्रीनिंग में एआई का स्पष्ट सार्वजनिक स्वास्थ्य लाभ है (दृष्टि हानि से पहले बीमारी का पता लगाना), हम उम्मीद कर सकते हैं कि इनमें से कुछ उपकरण अगले कुछ वर्षों में नियामक मंजूरी प्राप्त करेंगे।

उभरते एआई अनुप्रयोग: आगे क्या है

प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स और पर्सनलाइज्ड केयर

ग्लूकोमा में एआई की अगली लहर भविष्यवाणी और वैयक्तिकरण पर ध्यान केंद्रित करेगी। मशीन लर्निंग मॉडल नैदानिक, इमेजिंग और आनुवंशिक डेटा को जोड़कर दृष्टि हानि के एक व्यक्ति के जोखिम या ओकुलर हाइपरटेंशन से ग्लूकोमा में बदलने के जोखिम का पूर्वानुमान लगा सकते हैं (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। उदाहरण के लिए, रोगी रिकॉर्ड पर प्रशिक्षित न्यूरल नेट कथित तौर पर यह पहचानते हैं कि कौन सबसे अधिक प्रगति करने की संभावना रखता है। आने वाले वर्षों में, ऐसी प्रणालियां डॉक्टरों को उपचार की आक्रामकता को अनुकूलित करने में मदद कर सकती हैं। कल्पना कीजिए एक एआई स्कोर जो आईओपी, कॉर्नियल मोटाई, जातीयता, पारिवारिक इतिहास और बहुत कुछ का वजन करके “अंधापन तक का समय” अनुमान लगाता है – चिकित्सा को प्राथमिकता देने में मदद करता है। बड़े डेटासेट अब मौजूद हैं (बायोबैंकों और नेत्र अस्पतालों से), इसलिए एआई सरल जोखिम कारकों से परे जटिल पैटर्न सीख सकता है।

ग्लूकोमा की निगरानी और घर पर परीक्षण

एआई निगरानी में भी क्रांति ला सकता है। पहनने योग्य इंट्राओकुलर दबाव (आईओपी) सेंसर या स्मार्ट कॉन्टैक्ट लेंस विकसित किए जा रहे हैं, और एआई उनके निरंतर डेटा का विश्लेषण करके रोगियों को खतरनाक स्पाइक्स के बारे में सचेत कर सकता है। इसी तरह, स्मार्टफोन-आधारित विजुअल फील्ड ऐप्स में सुधार हो रहा है (उदाहरण के लिए वे ऐप्स जो फोन पर पेरिमेट्री चार्ट प्रोजेक्ट करते हैं)। एआई के साथ युग्मित होने पर, ये घर पर ग्लूकोमा परीक्षण बन सकते हैं। मरीज एक दिन घर पर ही त्वरित नेत्र परीक्षण स्वयं कर सकते हैं, जिसमें एक ऐप एआई का उपयोग करके नए परिवर्तनों का पता लगाता है और अपने डॉक्टर को सूचित करता है, बजाय क्लिनिक जाने के। होम टोनोमेट्री और दृष्टि परीक्षण के शुरुआती प्रोटोटाइप मौजूद हैं, लेकिन एआई-चालित विश्लेषण उन्हें विश्वसनीयता सुनिश्चित करके और वास्तविक गिरावट को चिह्नित करके चिकित्सकीय रूप से उपयोगी बनाएगा।

सर्जिकल योजना और परिणाम भविष्यवाणी

सर्जिकल हस्तक्षेप (ट्रेबेक्यूलेक्टॉमी, शंट, एमआईजीएस) एक और सीमा है। एआई हजारों पिछले मामलों का विश्लेषण करके यह अनुमान लगाने में मदद कर सकता है कि कौन से मरीज किस सर्जरी के लिए सबसे अच्छा जवाब देंगे। उदाहरण के लिए, एक मशीन-लर्निंग टूल सीख सकता है कि इमेजिंग पर एक्स पैटर्न और वाई जेनेटिक्स वाले मरीज ड्रेनेज इम्प्लांट के साथ अच्छा करते हैं, जबकि अन्य लेजर ट्रेबेक्यूलोप्लास्टी के साथ बेहतर करते हैं। ऐसे निर्णय-समर्थन उपकरण कई क्षेत्रों में शोध के अधीन हैं; ग्लूकोमा सर्जरी को भी इसी तरह लाभ हो सकता है। इसके अतिरिक्त, एआई भविष्य में रोबोटिक नेत्र सर्जरी का मार्गदर्शन कर सकता है, हालांकि यह दीर्घकालिक है।

दृष्टि बहाली और पुनर्जनन – अप्रयुक्त अवसर

सबसे रोमांचक सीमाओं में से एक ग्लूकोमा क्षति के बाद दृष्टि बहाली है। वर्तमान में ऑप्टिक नसों को फिर से उगाने या खोई हुई रेटिनल गैंग्लियन कोशिकाओं (आरजीसी) को बदलने के लिए कोई थेरेपी नहीं है। हालांकि, शोधकर्ता न्यूरोप्रोटेक्शन, जीन थेरेपी, स्टेम सेल प्रत्यारोपण और प्रोस्थेटिक्स पर गहनता से काम कर रहे हैं। एआई ने इन क्षेत्रों को प्रभावित करना अभी शुरू ही किया है, लेकिन अवसर वास्तविक हैं:

• एआई-सहायता प्राप्त दवा खोज: एक उल्लेखनीय उदाहरण 2024 का एक अध्ययन है जहाँ एआई स्क्रीनर्स ने छोटे अणुओं की पहचान की जो ग्लूकोमा-जैसे तनाव में आरजीसी की रक्षा करते हैं। बड़े भाषा मॉडल और ग्राफ न्यूरल नेट का उपयोग करके, शोधकर्ताओं ने आरआईपीके3 (एक सेल-डेथ काइनेज) के उम्मीदवार अवरोधकों की भविष्यवाणी की। लैब परीक्षणों के बाद, एक यौगिक (एचजी9-91-01) को एक तीव्र ग्लूकोमा मॉडल में आरजीसी संरचना को संरक्षित करने के लिए पाया गया (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। वास्तव में, उस अध्ययन में सभी पांच एआई-अनुशंसित अणुओं ने कम-ऑक्सीजन तनाव के तहत आरजीसी अस्तित्व में मदद की, जिसमें एचजी9-91-01 ने सबसे अच्छी सुरक्षा दी। यह एआई-सक्षम न्यूरोप्रोटेक्टिव दवा खोज दर्शाता है कि कैसे कम्प्यूटेशनल तरीके प्रीक्लिनिकल ग्लूकोमा थेरेपी विकास को गति दे सकते हैं (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। (एक लोकप्रिय विज्ञान रिपोर्ट ने इसे एआई “संभावित ग्लूकोमा दवा उम्मीदवारों की खोज में सहायता” के रूप में वर्णित किया (medicalxpress.com)।)

• न्यूरल प्रोस्थेसिस डिज़ाइन: जिन रोगियों की दृष्टि पहले ही खो चुकी है, उनके लिए रेटिनल या ऑप्टिक तंत्रिका प्रत्यारोपण जैसी प्रौद्योगिकियां कुछ दृष्टि पुनः प्राप्त करने का एक तरीका प्रदान कर सकती हैं। ऐसे उपकरणों को डिज़ाइन करना अत्यंत जटिल है। यहाँ भी एआई और मॉडलिंग एक भूमिका निभाते हैं। उदाहरण के लिए, 2024 के एक पेपर ने “ऑप्टिक तंत्रिका उत्तेजना” प्रोस्थेसिस का मूल्यांकन करने के लिए ऑप्टिक तंत्रिका और दृश्य मस्तिष्क का एक विस्तृत कम्प्यूटेशनल मॉडल विकसित किया। टीम ने मशीन-लर्निंग-सिम्युलेटेड छवियों का उपयोग यह परीक्षण करने के लिए किया कि ऑप्टिक तंत्रिका पर इलेक्ट्रोड सरणियाँ कैसे वाइड-फील्ड दृष्टि को बहाल कर सकती हैं (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। उनके निष्कर्ष बताते हैं कि ऑप्टिक तंत्रिका प्रत्यारोपण वर्तमान रेटिनल प्रोस्थेसिस की तुलना में व्यापक दृश्य क्षेत्र उत्पन्न कर सकते हैं, और महत्वपूर्ण बात यह है कि उन्होंने इलेक्ट्रोड प्लेसमेंट और उत्तेजना रणनीतियों को अनुकूलित करने के लिए एक मॉडलिंग ढांचा प्रदान किया (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। इस तरह का काम दर्शाता है कि इन सिलिको उपकरण और एआई-चालित छवि प्रसंस्करण कैसे दृष्टि-बहाल करने वाले प्रत्यारोपण की अगली पीढ़ी का मार्गदर्शन कर सकते हैं।

• भविष्य की जीन/कोशिका थेरेपी: पुनर्योजी दृष्टिकोण – जैसे मुलर कोशिकाओं को आरजीसी में पुनः प्रोग्राम करना, आरजीसी का प्रत्यारोपण करना, या विकास को फिर से सक्रिय करने के लिए जीन एडिटिंग का उपयोग करना – गहन बुनियादी अनुसंधान के अधीन हैं। एआई अंततः बड़े आनुवंशिक और आणविक डेटासेट का विश्लेषण करके इन्हें गति दे सकता है। उदाहरण के लिए, 2024 के डेवलपमेंट पेपर में आरजीसी पुनर्जनन को नियंत्रित करने वाले जीनों को उजागर करने के लिए एक विशाल सीआरआईएसपीआर स्क्रीन की गई【65†】। मशीन लर्निंग के तरीके इन जटिल परिणामों का विश्लेषण करके लक्ष्यों को प्राथमिकता देने में मदद कर सकते हैं। इसके अलावा, एआई-चालित प्रोटीन डिजाइन (जैसे अल्फाफोल्ड या जनरेटिव मॉडल) पुनर्जनन के लिए उपन्यास चिकित्सीय प्रोटीन या जीन निर्माण कर सकते हैं। हालांकि ग्लूकोमा में ऐसे एआई अनुप्रयोगों की अभी तक रिपोर्ट नहीं की गई है, जीनोमिक्स और स्टेम सेल थेरेपी का क्षेत्र एआई के लिए तैयार है। कम्प्यूटेशनल उपकरण यह भविष्यवाणी कर सकते हैं कि कौन से जीन संयोजन एक्सॉन पुनर्जनन को प्रोत्साहित करते हैं, या सुरक्षित जीन वितरण के लिए वायरल वैक्टर को अनुकूलित करते हैं।

वर्तमान में, आरजीसी पुनर्जनन अनुसंधान में एआई का एकीकरण सीमित है, लेकिन यह एक उच्च-मूल्य अवसर का प्रतिनिधित्व करता है। जैसे-जैसे पुनर्योजी थेरेपी (नैनोपार्टिकल्स, स्टेम सेल, ऑप्टोजेनेटिक्स) आगे बढ़ती हैं, एआई उनके डिजाइन और वितरण को अनुकूलित करने में मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, कंप्यूटर सिमुलेशन यह मॉडल कर सकते हैं कि नए आरजीसी मस्तिष्क से कैसे जुड़ते हैं, या आईओपी के प्रति दवा-रिलीज कॉन्टैक्ट लेंस कैसे प्रतिक्रिया करते हैं। संक्षेप में, एआई ऑप्टिक तंत्रिका की मरम्मत करने की रणनीतियों को सूचित कर सकता है – एक ऐसा लक्ष्य जो अभी तक चिकित्सकीय रूप से प्राप्त नहीं हुआ है। “दृष्टि बहाली” में रुचि रखने वाले शोधकर्ताओं को इन अप्रयुक्त संभावनाओं का पता लगाने के लिए एआई विशेषज्ञों और न्यूरोबायोलॉजिस्ट के बीच सहयोग पर विचार करना चाहिए।

यथार्थवादी समय-सीमाएँ

यथार्थवादी होना महत्वपूर्ण है। स्क्रीनिंग और निदान के लिए एआई उपकरण पहले से ही मौजूद हैं – कई उच्च-प्रदर्शन मॉडल मौजूद हैं और नैदानिक ​​उपयोग की ओर बढ़ रहे हैं। सफल परीक्षणों को देखते हुए, हम अगले कुछ वर्षों के भीतर एआई ग्लूकोमा स्क्रीनिंग टूल के एफडीए अनुमोदन को देख सकते हैं। टेलीमेडिसिन ऐप्स भी अभ्यास के करीब हैं। हालांकि, दृष्टि-बहाल करने वाले उपचार (नसों का वास्तविक पुनर्जनन) नैदानिक ​​वास्तविकता से कई साल या दशक दूर होने की संभावना है। एआई विज्ञान को गति देगा, लेकिन आरजीसी पुनर्जनन जैसी थेरेपी को जैविक बाधाओं का सामना करना पड़ता है। इस बीच, एआई के व्यावहारिक लाभ मुख्य रूप से पहले पता लगाने और स्मार्ट प्रबंधन में आएंगे।

निष्कर्ष

एआई आज पहले से ही ग्लूकोमा देखभाल में सुधार कर रहा है तेजी से, सस्ते स्क्रीनिंग और अधिक सटीक निदान को सक्षम करके। कई अध्ययन उच्च सटीकता की पुष्टि करते हैं: उदाहरण के लिए, एक स्मार्टफोन फंडस-एआई ने ~94% संवेदनशीलता/86% विशिष्टता हासिल की (pmc.ncbi.nlm.nih.gov), और एक टेलीमेडिसिन प्लेटफ़ॉर्म ने ~89.7% समग्र सटीकता तक पहुँच हासिल की (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)। ये उपकरण रोगियों को छाँट सकते हैं और छूटे हुए मामलों को कम कर सकते हैं। रोगियों के लिए, इसका मतलब है कि जल्द ही उन्हें विशेषज्ञ क्लीनिकों के बाहर – यहां तक कि मोबाइल फोन पर भी – ग्लूकोमा जांच तक पहुंच मिल सकती है। एआई द्वारा संचालित प्रारंभिक पहचान समय पर उपचार के माध्यम से दृष्टि बचा सकती है।

आगे देखते हुए, एआई का सबसे बड़ा प्रभाव जहां इसका अभी तक उपयोग नहीं किया गया है वहां हो सकता है। सीमा क्षति के बाद दृष्टि की रक्षा और बहाली में निहित है। एआई-चालित दवा खोज (जैसा कि आरआईपीके3 अवरोधक या अन्य के साथ है) और प्रत्यारोपण का कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग मार्ग दिखाता है। उच्च-मूल्य वाली अनुसंधान दिशाओं में तंत्रिका पुनर्जनन की समस्या को हल करने के लिए एआई को जीनोमिक्स, इमेजिंग और ऊतक इंजीनियरिंग के साथ जोड़ना शामिल है।

संक्षेप में, एआई आने वाले वर्षों में ग्लूकोमा स्क्रीनिंग और प्रबंधन में महत्वपूर्ण व्यावहारिक लाभ का वादा करता है। वैज्ञानिकों के लिए, बड़े अवसर एआई और जीव विज्ञान के चौराहे पर हैं: न्यूरोप्रोटेक्शन और पुनर्जनन में सफलताओं को चलाने के लिए कम्प्यूटेशनल मॉडल और बड़े पैमाने पर डेटा का उपयोग करना। जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी और चिकित्सा अभिसरण करती है, रोगियों और शोधकर्ताओं दोनों को सूचित रहना चाहिए। साक्ष्य-आधारित एआई उपकरण आ रहे हैं, और वे पारंपरिक ग्लूकोमा देखभाल के पूरक होंगे – लेकिन पूरी तरह से उसकी जगह नहीं लेंगे। नैदानिक ​​अभ्यास में मेहनती सत्यापन और विचारशील एकीकरण यह सुनिश्चित करेगा कि एआई के वादे बेहतर परिणामों और बहाल दृष्टि में बदलें।