Integrating AI Segmentation, Simulated Digital Twins, and Extended Reality into Medical Education: A Narrative Technical Review and Proof-of-Concept Case Study. Journal of Personalized Medicine, 16(4), 202.
https://doi.org/10.3390/jpm16040202इमेजिंग डेटा से डिजिटल ट्विन तक
चिकित्सीय इमेजिंग लंबे समय तक द्वि-आयामी क्रॉस-सेक्शनल दृश्यों तक सीमित रही है। CT और MRI अत्यधिक विस्तृत डेटा प्रदान करते हैं, लेकिन उनकी व्याख्या के लिए अनुभव, समय और सर्जन द्वारा मानसिक स्थानिक पुनर्निर्माण की आवश्यकता होती है। AI में हालिया प्रगति इस प्रक्रिया को मूल रूप से बदल रही है।
AI सेगमेंटेशन इमेजिंग डेटा तैयार करने में लगने वाले समय को काफी कम कर देता है। जो पहले व्यापक मैनुअल प्रोसेसिंग की आवश्यकता होती थी, अब उसे स्वचालित रूप से उत्पन्न किया जा सकता है। अंग, रक्त वाहिकाएं और रुचि के क्षेत्र जैसे एनाटॉमिकल स्ट्रक्चर CT और MRI डेटा से कुछ ही सेकंड में सीधे पहचाने और अलग किए जाते हैं, जिससे बिना मैनुअल प्रयास के संरचित और उपयोगी डेटा तैयार होता है।
रिकॉर्ड किए गए पाठ का एक उदाहरण दिखाता है, जहां शिक्षार्थी प्रशिक्षक के सीधे दृश्य क्षेत्र में खड़ा है और 3D रेंडर्ड स्कोलियोसिस मॉडल को एक्स-रे स्कोलियोसिस एनाटॉमी की साइड-बाय-साइड छवियों के साथ देख रहा है। चित्र में मैजेंटा रंग के हाथ रिकॉर्ड किए गए प्रशिक्षक को दर्शाते हैं, जो पाठ के चलते समय डिजिटल सामग्री पर ड्रॉ कर रहे हैं।
ये सेगमेंटेड डेटा सेट डिजिटल ट्विन्स की नींव बनाते हैं, जो रोगी-विशिष्ट 3D मॉडल होते हैं और वास्तविक एनाटॉमी का प्रतिनिधित्व करते हैं। अलग-अलग स्लाइस की व्याख्या करने के बजाय, चिकित्सा पेशेवर और छात्र पूरी एनाटॉमिकल संरचनाओं के साथ स्पेस में इंटरैक्ट कर सकते हैं, जिससे स्थानिक समझ बेहतर होती है और संज्ञानात्मक भार कम होता है।
जैसे-जैसे AI सेगमेंटेशन मॉडल निर्माण को स्वचालित करता है, डिजिटल ट्विन्स का निर्माण स्केलेबल हो जाता है, जिससे शैक्षणिक कार्यक्रमों और संस्थानों में इसका व्यापक उपयोग संभव होता है।
समझ और संचार में सुधार
डिजिटल ट्विन्स चिकित्सा डेटा के उपयोग और साझा करने के तरीके को मूल रूप से बदल देते हैं। जटिल एनाटॉमिकल संबंध सीधे दिखाई देने लगते हैं, और पैथोलॉजी को उसके पूर्ण स्थानिक संदर्भ में अलग करके समझा जा सकता है।
मौखिक रूप से निष्कर्ष बताने या 2D प्रतिनिधित्व पर निर्भर रहने के बजाय, चिकित्सक और छात्र एक साझा इमर्सिव वातावरण में उसी डेटा सेट की साथ में समीक्षा कर सकते हैं। कई उपयोगकर्ता वास्तविक समय में मॉडल तक पहुंच सकते हैं और उसके साथ इंटरैक्ट कर सकते हैं, प्रत्येक अपने दृष्टिकोण से, जिससे अधिक प्रभावी सहयोग और विभिन्न क्षेत्रों के बीच बेहतर समन्वय संभव होता है।
चार-आयामी स्थानिक सामग्री का निर्माण
इस मामले में, प्रशिक्षक ने VR वातावरण में एक निर्देशित शैक्षिक सत्र रिकॉर्ड करने के लिए Medicalholodeck के RecordXR टूलसेट का उपयोग किया। इस सत्र में स्पाइनल लैंडमार्क की पहचान, न्यूरैक्सियल एक्सेस तकनीकें, और गंभीर स्कोलियोसिस वाले मरीज की पैथोलॉजिकल एनाटॉमी की 3D एनोटेशन शामिल थीं।
पारंपरिक 2D वीडियो शिक्षण के विपरीत, यह XR-आधारित मॉड्यूल एनाटॉमिकल संदर्भ में ही स्थानिक समझ और विशेषज्ञ मार्गदर्शन को संरक्षित करता है। प्रशिक्षक की व्याख्याएं, इशारे और इंटरैक्शन 3D डेटा से जुड़े रहते हैं, जिससे एक अधिक सहज और आकर्षक सीखने का अनुभव बनता है।
सीखने वाले किसी भी समय सत्र को फिर से देख सकते हैं, विशेष चरणों को दोबारा चला सकते हैं, या मॉडल के साथ इंटरैक्ट करके समझ को मजबूत कर सकते हैं। VR में सामग्री रिकॉर्ड करने से शिक्षकों को केस, सिमुलेशन और शिक्षण सामग्री की संरचित लाइब्रेरी बनाने में मदद मिलती है, जो सुलभ, दोहराने योग्य और स्केलेबल होती हैं।
यह दृष्टिकोण न केवल दृश्य जानकारी को संरक्षित करता है, बल्कि विशेषज्ञ तर्क को भी, जिससे जटिल प्रक्रियात्मक ज्ञान को दोहराया जा सकता है और व्यापक रूप से सुलभ बनाया जा सकता है।
यह दिखाता है कि शिक्षार्थी RXR पाठ को रिकॉर्डिंग के समय प्रशिक्षक के दृष्टिकोण से आगे बढ़कर विभिन्न कोणों से देख सकता है। मैजेंटा रंग के चश्मे और हाथ प्रशिक्षक के प्रतिनिधित्व को दर्शाते हैं। प्रशिक्षक स्कोलियोसिस मॉडल पर स्पाइनस प्रोसेसेस की तिरछापन दिखाकर पैथोलॉजिकल एनाटॉमी की समझ प्रदान कर रहा है।
शिक्षा से नैदानिक अनुप्रयोग तक
शिक्षा से परे, वही वर्कफ्लो सीधे क्लिनिकल प्रैक्टिस में लागू किए जा सकते हैं। AI सेगमेंटेशन, डिजिटल ट्विन्स, रिकॉर्डिंग और XR का संयोजन प्रीऑपरेटिव प्लानिंग, इंटरडिसिप्लिनरी सहयोग और रोगी-विशिष्ट सिमुलेशन को एकीकृत वातावरण में सक्षम बनाता है।
सीखने और क्लिनिकल अनुप्रयोग के बीच यह निरंतरता जटिलता को कम करती है और अधिक सूचित निर्णय लेने का समर्थन करती है, जिससे प्रशिक्षण और वास्तविक देखभाल के बीच की खाई कम होती है।
स्थानिक चिकित्सा शिक्षा की ओर बदलाव
चिकित्सीय छवियों को संरचित 3D डेटा में बदलकर और उन्हें गतिशील डिजिटल ट्विन्स में विकसित करके, AI एक नए प्रकार के सीखने को सक्षम बनाता है—जो इमर्सिव, व्यक्तिगत और सीधे क्लिनिकल प्रैक्टिस से जुड़ा होता है।
XR के साथ मिलकर, यह दृष्टिकोण शिक्षा को एक स्थानिक और इंटरैक्टिव अनुभव में बदल देता है, जो अगली पीढ़ी के चिकित्सकों को एक अधिक डेटा-आधारित और सिमुलेशन-केंद्रित भविष्य के लिए तैयार करता है।
