एक नया ए. आई. उपकरण उच्च सटीकता के साथ अल्सरेटिव कोलाइटिस के रोगियों में कोलोरेक्टल कैंसर के जोखिम की भविष्यवाणी करता है, जिससे सुरक्षित कोलोनोस्कोपी समय निर्धारण संभव हो जाता है। A new AI tool predicts colorectal cancer risk in ulcerative colitis patients with high accuracy, enabling safer colonoscopy scheduling.

यू. सी. सैन डिएगो के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक नया ए. आई. उपकरण वी. ए. स्वास्थ्य प्रणाली में 55,000 रोगियों के आंकड़ों का उपयोग करके पूर्व-कैंसर परिवर्तन वाले अल्सरेटिव कोलाइटिस रोगियों में कोलोरेक्टल कैंसर के जोखिम की सटीक भविष्यवाणी कर सकता है। A new AI tool developed by UC San Diego researchers can accurately predict colorectal cancer risk in ulcerative colitis patients with precancerous changes, using data from 55,000 patients in the VA health system. यह प्रणाली रोगियों को पांच जोखिम स्तरों में वर्गीकृत करने के लिए चार प्रमुख कारकों का आकलन करती है, जिसमें लगभग आधे को कम जोखिम के रूप में सही ढंग से पहचाना जाता है-जिसमें लगभग 99 प्रतिशत दो साल के भीतर कैंसर से बच जाते हैं। The system assesses four key factors to classify patients into five risk levels, correctly identifying nearly half as low-risk—with almost 99% avoiding cancer within two years. यह कम जोखिम वाले व्यक्तियों के लिए कोलोनोस्कोपी अंतराल के सुरक्षित विस्तार की अनुमति दे सकता है, अनावश्यक प्रक्रियाओं और रोगी के बोझ को कम कर सकता है। This could allow safer extension of colonoscopy intervals for low-risk individuals, reducing unnecessary procedures and patient burden. यह उपकरण वर्तमान व्यक्तिपरक जोखिम आकलन के लिए एक मानकीकृत, डेटा-संचालित विकल्प प्रदान करता है और विलंबित अनुवर्ती कार्रवाई को रोकने में मदद कर सकता है। The tool offers a standardized, data-driven alternative to current subjective risk assessments and may help prevent delayed follow-ups. शोधकर्ताओं ने इसे व्यापक आबादी में मान्य करने और आनुवंशिक डेटा को शामिल करने की योजना बनाई है। Researchers plan to validate it in broader populations and incorporate genetic data. यह अध्ययन 17 फरवरी, 2026 को प्रकाशित हुआ था। The study was published on February 17, 2026.