तेज़, अधिक सटीक निदान: AI अनुसंधान के हेल्थकेयर अनुप्रयोग
जब 2016 में Google DeepMind के AlphaGo ने चौंकाने वाले दिग्गज खिलाड़ी ली सेडॉल को हराया, तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI), मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग को तकनीकी मुख्यधारा में शामिल किया गया।
एआई को आमतौर पर टेस्ला की सेल्फ-ड्राइविंग कार और एप्पल के डिजिटल सहायक सिरी जैसे बुद्धिमान व्यवहार को प्रदर्शित करने या अनुकरण करने के लिए कंप्यूटर या मशीन की क्षमता के रूप में परिभाषित किया गया है। यह एक संपन्न क्षेत्र है और ज्यादा शोध और निवेश का केंद्र है। मशीन लर्निंग एक एआई प्रणाली की क्षमता है जो कच्चे डेटा से जानकारी निकालती है और नए डेटा से भविष्यवाणियां करना सीखती है।
डीप लर्निंग मशीन लर्निंग के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को जोड़ती है। यह कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क नामक मस्तिष्क की संरचना और कार्य से प्रेरित एल्गोरिदम से संबंधित है। दीप लर्निंग ने उपभोक्ता जगत और चिकित्सा समुदाय दोनों में हाल ही में बहुत ध्यान आकर्षित किया है।
एलेक्स क्रिजेव्स्की द्वारा डिजाइन किए गए एक तंत्रिका नेटवर्क एलेक्सनेट की सफलता के साथ गहरी सीखने में रुचि, जिसने 2012 इमेजनेट लार्ज स्केल विजुअल रिकॉग्निशन चैलेंज, एक वार्षिक छवि वर्गीकरण प्रतियोगिता जीती।
एक और अपेक्षाकृत हाल ही में उन्नति ग्राफिकल प्रोसेसिंग यूनिट्स (GPUs) का उपयोग गहन शिक्षण एल्गोरिदम को शक्ति प्रदान करने के लिए है। जीपीयू गहन शिक्षण अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक संगणना (गुणन और परिवर्धन) में उत्कृष्टता प्राप्त करता है, जिससे अनुप्रयोग प्रसंस्करण समय कम होता है।
सस्केचेवान विश्वविद्यालय में हमारी प्रयोगशाला में हम स्वास्थ्य देखभाल अनुप्रयोगों से संबंधित दिलचस्प गहन शिक्षण अनुसंधान कर रहे हैं- और इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग के प्रोफेसर के रूप में, मैं अनुसंधान टीम का नेतृत्व करता हूं। जब स्वास्थ्य देखभाल की बात आती है, तो निदान करने के लिए एआई या मशीन सीखने का उपयोग करना नया है, और रोमांचक और आशाजनक प्रगति हुई है।
असामान्य रेटिना रक्त वाहिकाओं का पता लगाना मधुमेह और हृदय रोग के निदान के लिए उपयोगी है। विश्वसनीय और सार्थक चिकित्सा व्याख्याएं प्रदान करने के लिए, रेटिना पोत को विश्वसनीय और सार्थक व्याख्याओं के लिए रेटिना छवि से निकाला जाना चाहिए। यद्यपि मैनुअल विभाजन संभव है, यह एक जटिल, समय लेने वाली और थकाऊ कार्य है जिसे उन्नत पेशेवर कौशल की आवश्यकता होती है।
मेरी शोध टीम ने एक प्रणाली विकसित की है जो रेटिना की रक्त वाहिकाओं को एक कच्ची रेटिनल छवि को पढ़कर विभाजित कर सकती है। यह एक कंप्यूटर-एडेड निदान प्रणाली है जो आंखों की देखभाल के विशेषज्ञों और नेत्र रोग विशेषज्ञों द्वारा आवश्यक कार्य को कम करती है, और उच्च सटीकता को बनाए रखते हुए छवियों को 10 गुना तेजी से संसाधित करती है।
फेफड़ों के कैंसर का पता लगाना
कंप्यूटर टोमोग्राफी (सीटी) का उपयोग फेफड़ों के कैंसर के निदान के लिए व्यापक रूप से किया जाता है। हालाँकि, क्योंकि सीटी स्कैन में सौम्य (गैर-कैंसर) और घातक (कैंसर वाले) घावों के दृश्य प्रतिनिधित्व समान होते हैं, सीटी स्कैन हमेशा एक विश्वसनीय निदान प्रदान नहीं कर सकता है। कई वर्षों के अनुभव के साथ एक थोरैसिक रेडियोलॉजिस्ट के लिए भी यह सच है। सीटी स्कैन विश्लेषण के तेजी से विकास ने स्क्रीनिंग प्रगति के साथ रेडियोलॉजिस्ट की सहायता के लिए उन्नत कम्प्यूटेशनल टूल की एक दबाने की आवश्यकता उत्पन्न की है।
रेडियोलॉजिस्ट के नैदानिक प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए, हमने एक गहन शिक्षण समाधान प्रस्तावित किया है। हमारे शोध के निष्कर्षों के आधार पर, हमारे समाधान ने रेडियोलॉजिस्ट का अनुभव किया। इसके अलावा, एक गहन सीखने-आधारित समाधान का उपयोग करने से नैदानिक प्रदर्शन में सुधार होता है और रेडियोलॉजिस्ट कम अनुभव के साथ सिस्टम से सबसे अधिक लाभान्वित होते हैं।
फेफड़े के कैंसर का पता लगाने वाले सॉफ्टवेयर का स्क्रीनशॉट। साभार: सेकोबम को, लेखक प्रदान
सीमाएँ और चुनौतियाँ
यद्यपि रेडियोलॉजी और चिकित्सा के विभिन्न कार्यों में गहन सीखने के एल्गोरिदम के साथ महान वादा दिखाया गया है, लेकिन ये प्रणालियां परिपूर्ण नहीं हैं। उच्च-गुणवत्ता वाले एनोटेट डेटासेट प्राप्त करना गहन शिक्षण प्रशिक्षण के लिए एक चुनौती बना रहेगा। अधिकांश कंप्यूटर दृष्टि अनुसंधान प्राकृतिक छवियों पर आधारित है, लेकिन स्वास्थ्य सेवा अनुप्रयोगों के लिए, हमें बड़ी एनोटेट चिकित्सा छवि डेटासेट की आवश्यकता होती है।
नैदानिक दृष्टिकोण से एक और चुनौती यह परीक्षण करने का समय होगा कि मानव रेडियोलॉजिस्ट के विपरीत कितनी गहरी सीखने की तकनीक प्रदर्शन करती है।
चिकित्सकों और मशीन सीखने वाले वैज्ञानिकों के बीच अधिक सहयोग की आवश्यकता है। मशीन सीखने की तकनीक के लिए मानव शरीर विज्ञान की जटिलता की उच्च डिग्री भी एक चुनौती होगी।
एक अन्य चुनौती नैदानिक कार्यान्वयन के लिए एक गहन शिक्षण प्रणाली को मान्य करने की आवश्यकता है, जिसके लिए बहु-संस्थागत सहयोग और बड़े डेटासेट की आवश्यकता होगी। अंत में, गहरी शिक्षण प्रणालियों के तेजी से प्रसंस्करण को सुनिश्चित करने के लिए एक कुशल हार्डवेयर प्लेटफॉर्म की आवश्यकता होती है।
स्वास्थ्य सेवा की जटिल दुनिया में, एआई उपकरण तेजी से सेवा और अधिक सटीक निदान प्रदान करने के लिए मानव चिकित्सकों का समर्थन कर सकते हैं, और रुझानों या आनुवांशिक जानकारी की पहचान करने के लिए डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं जो किसी विशेष बीमारी के लिए किसी व्यक्ति को सूचित कर सकते हैं। जब सेविंग मिनट का मतलब जीवन की बचत हो सकता है, तो AI और मशीन लर्निंग स्वास्थ्य कार्यकर्ताओं और रोगियों के लिए परिवर्तनकारी हो सकती है।
जब 2016 में Google DeepMind के AlphaGo ने चौंकाने वाले दिग्गज खिलाड़ी ली सेडॉल को हराया, तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI), मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग को तकनीकी मुख्यधारा में शामिल किया गया।
एआई को आमतौर पर टेस्ला की सेल्फ-ड्राइविंग कार और एप्पल के डिजिटल सहायक सिरी जैसे बुद्धिमान व्यवहार को प्रदर्शित करने या अनुकरण करने के लिए कंप्यूटर या मशीन की क्षमता के रूप में परिभाषित किया गया है। यह एक संपन्न क्षेत्र है और ज्यादा शोध और निवेश का केंद्र है। मशीन लर्निंग एक एआई प्रणाली की क्षमता है जो कच्चे डेटा से जानकारी निकालती है और नए डेटा से भविष्यवाणियां करना सीखती है।
डीप लर्निंग मशीन लर्निंग के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को जोड़ती है। यह कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क नामक मस्तिष्क की संरचना और कार्य से प्रेरित एल्गोरिदम से संबंधित है। दीप लर्निंग ने उपभोक्ता जगत और चिकित्सा समुदाय दोनों में हाल ही में बहुत ध्यान आकर्षित किया है।
एलेक्स क्रिजेव्स्की द्वारा डिजाइन किए गए एक तंत्रिका नेटवर्क एलेक्सनेट की सफलता के साथ गहरी सीखने में रुचि, जिसने 2012 इमेजनेट लार्ज स्केल विजुअल रिकॉग्निशन चैलेंज, एक वार्षिक छवि वर्गीकरण प्रतियोगिता जीती।
एक और अपेक्षाकृत हाल ही में उन्नति ग्राफिकल प्रोसेसिंग यूनिट्स (GPUs) का उपयोग गहन शिक्षण एल्गोरिदम को शक्ति प्रदान करने के लिए है। जीपीयू गहन शिक्षण अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक संगणना (गुणन और परिवर्धन) में उत्कृष्टता प्राप्त करता है, जिससे अनुप्रयोग प्रसंस्करण समय कम होता है।
सस्केचेवान विश्वविद्यालय में हमारी प्रयोगशाला में हम स्वास्थ्य देखभाल अनुप्रयोगों से संबंधित दिलचस्प गहन शिक्षण अनुसंधान कर रहे हैं- और इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग के प्रोफेसर के रूप में, मैं अनुसंधान टीम का नेतृत्व करता हूं। जब स्वास्थ्य देखभाल की बात आती है, तो निदान करने के लिए एआई या मशीन सीखने का उपयोग करना नया है, और रोमांचक और आशाजनक प्रगति हुई है।
असामान्य रेटिना रक्त वाहिकाओं का पता लगाना मधुमेह और हृदय रोग के निदान के लिए उपयोगी है। विश्वसनीय और सार्थक चिकित्सा व्याख्याएं प्रदान करने के लिए, रेटिना पोत को विश्वसनीय और सार्थक व्याख्याओं के लिए रेटिना छवि से निकाला जाना चाहिए। यद्यपि मैनुअल विभाजन संभव है, यह एक जटिल, समय लेने वाली और थकाऊ कार्य है जिसे उन्नत पेशेवर कौशल की आवश्यकता होती है।
मेरी शोध टीम ने एक प्रणाली विकसित की है जो रेटिना की रक्त वाहिकाओं को एक कच्ची रेटिनल छवि को पढ़कर विभाजित कर सकती है। यह एक कंप्यूटर-एडेड निदान प्रणाली है जो आंखों की देखभाल के विशेषज्ञों और नेत्र रोग विशेषज्ञों द्वारा आवश्यक कार्य को कम करती है, और उच्च सटीकता को बनाए रखते हुए छवियों को 10 गुना तेजी से संसाधित करती है।
फेफड़ों के कैंसर का पता लगाना
कंप्यूटर टोमोग्राफी (सीटी) का उपयोग फेफड़ों के कैंसर के निदान के लिए व्यापक रूप से किया जाता है। हालाँकि, क्योंकि सीटी स्कैन में सौम्य (गैर-कैंसर) और घातक (कैंसर वाले) घावों के दृश्य प्रतिनिधित्व समान होते हैं, सीटी स्कैन हमेशा एक विश्वसनीय निदान प्रदान नहीं कर सकता है। कई वर्षों के अनुभव के साथ एक थोरैसिक रेडियोलॉजिस्ट के लिए भी यह सच है। सीटी स्कैन विश्लेषण के तेजी से विकास ने स्क्रीनिंग प्रगति के साथ रेडियोलॉजिस्ट की सहायता के लिए उन्नत कम्प्यूटेशनल टूल की एक दबाने की आवश्यकता उत्पन्न की है।
रेडियोलॉजिस्ट के नैदानिक प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए, हमने एक गहन शिक्षण समाधान प्रस्तावित किया है। हमारे शोध के निष्कर्षों के आधार पर, हमारे समाधान ने रेडियोलॉजिस्ट का अनुभव किया। इसके अलावा, एक गहन सीखने-आधारित समाधान का उपयोग करने से नैदानिक प्रदर्शन में सुधार होता है और रेडियोलॉजिस्ट कम अनुभव के साथ सिस्टम से सबसे अधिक लाभान्वित होते हैं।
फेफड़े के कैंसर का पता लगाने वाले सॉफ्टवेयर का स्क्रीनशॉट। साभार: सेकोबम को, लेखक प्रदान
सीमाएँ और चुनौतियाँ
यद्यपि रेडियोलॉजी और चिकित्सा के विभिन्न कार्यों में गहन सीखने के एल्गोरिदम के साथ महान वादा दिखाया गया है, लेकिन ये प्रणालियां परिपूर्ण नहीं हैं। उच्च-गुणवत्ता वाले एनोटेट डेटासेट प्राप्त करना गहन शिक्षण प्रशिक्षण के लिए एक चुनौती बना रहेगा। अधिकांश कंप्यूटर दृष्टि अनुसंधान प्राकृतिक छवियों पर आधारित है, लेकिन स्वास्थ्य सेवा अनुप्रयोगों के लिए, हमें बड़ी एनोटेट चिकित्सा छवि डेटासेट की आवश्यकता होती है।
नैदानिक दृष्टिकोण से एक और चुनौती यह परीक्षण करने का समय होगा कि मानव रेडियोलॉजिस्ट के विपरीत कितनी गहरी सीखने की तकनीक प्रदर्शन करती है।
चिकित्सकों और मशीन सीखने वाले वैज्ञानिकों के बीच अधिक सहयोग की आवश्यकता है। मशीन सीखने की तकनीक के लिए मानव शरीर विज्ञान की जटिलता की उच्च डिग्री भी एक चुनौती होगी।
एक अन्य चुनौती नैदानिक कार्यान्वयन के लिए एक गहन शिक्षण प्रणाली को मान्य करने की आवश्यकता है, जिसके लिए बहु-संस्थागत सहयोग और बड़े डेटासेट की आवश्यकता होगी। अंत में, गहरी शिक्षण प्रणालियों के तेजी से प्रसंस्करण को सुनिश्चित करने के लिए एक कुशल हार्डवेयर प्लेटफॉर्म की आवश्यकता होती है।
स्वास्थ्य सेवा की जटिल दुनिया में, एआई उपकरण तेजी से सेवा और अधिक सटीक निदान प्रदान करने के लिए मानव चिकित्सकों का समर्थन कर सकते हैं, और रुझानों या आनुवांशिक जानकारी की पहचान करने के लिए डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं जो किसी विशेष बीमारी के लिए किसी व्यक्ति को सूचित कर सकते हैं। जब सेविंग मिनट का मतलब जीवन की बचत हो सकता है, तो AI और मशीन लर्निंग स्वास्थ्य कार्यकर्ताओं और रोगियों के लिए परिवर्तनकारी हो सकती है।
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