मानव और एआई चिकित्सा छवियों की व्याख्या में बराबर

ब्रिटिश जर्नल द लैंसेट डिजिटल हेल्थ में प्रकाशित एक विशेषज्ञ अध्ययन के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता अब एक ऐसे चरण पर पहुंच गई है जहां यह चिकित्सा निदान में मानव विशेषज्ञों के बराबर है। ब्रिटिश दैनिक द गार्जियन के अनुसार, “स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की संभावना ने उत्साह पैदा किया है, जिसमें समर्थकों का कहना है कि यह संसाधनों पर दबाव को कम करेगी, डॉक्टर-रोगी संपर्क के लिए समय मुक्त करेगी और यहां तक कि अनुकूलित उपचार के विकास में भी मदद करेगी।” दैनिक का कहना है कि अगस्त 2019 में ब्रिटिश सरकार ने एनएचएस कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोगशाला के लिए £250m के वित्तपोषण की घोषणा की।

अपनी रिपोर्ट में, डॉ एक्सियान लियू और प्रोफेसर अलास्टेयर डेनिस्टन के नेतृत्व में विशेषज्ञों की टीम, यूनिवर्सिटी हॉस्पिटल बिर्मिंघम एनएचएस फाउंडेशन ट्रस्ट और अन्य सह-लेखकों ने 2012 से प्रकाशित शोध पत्रों पर ध्यान केंद्रित किया। उन्होंने माना कि यह गहरे शिक्षण के लिए एक निर्णायक वर्ष था, जिसमें चिकित्सा छवियों की व्याख्या में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया जाता है, जब “एक श्रृंखला लेबल वाली छवियों को एल्गोरिदम में फीड किया जाता है जो उनमें विशेषताओं को चुनते हैं और समान छवियों को वर्गीकृत करना सीखते हैं। यह दृष्टिकोण कैंसर से लेकर नेत्र स्थितियों तक की बीमारियों के निदान में आशाजनक साबित हुआ है।”

प्रारंभ में, शोधकर्ताओं ने 20,000 से अधिक प्रासंगिक अध्ययनों को पाया, लेकिन केवल 14 ऐसे अध्ययन थे जो मानव रोग पर आधारित थे और उन्हें गुणवत्ता वाले डेटा प्रदान किए जो वे उपयोग कर सकते थे, “गहरे शिक्षण प्रणाली का परीक्षण एक अलग डेटासेट के साथ किया गया जिसका उपयोग इसे प्रशिक्षित करने के लिए किया गया था, और उन्होंने मानव विशेषज्ञों को भी समान छवियों को दिखाया।”

इन 14 अध्ययनों से अपने परिणामों के आधार पर, विशेषज्ञ टीम ने निष्कर्ष निकाला कि “गहरे शिक्षण प्रणाली ने 87% समय में बीमारी की स्थिति का सही पता लगाया – मानव स्वास्थ्य पेशेवरों के लिए 86% की तुलना में – और 93% समय में सही रूप से सभी को स्पष्ट किया, मानव विशेषज्ञों के लिए 91% की तुलना में।”

अध्ययन के बारे में बात करते हुए, प्रोफेसर डेनिस्टन ने कहा कि उसी समय “परिणाम उत्साहजनक थे, लेकिन अध्ययन कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में कुछ हYPE के लिए एक वास्तविकता जांच थी।” फिर भी, उन्होंने स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग के बारे में आशावादी बने रहे, कहते हुए कि “ऐसी गहरी शिक्षण प्रणाली एक निदान उपकरण के रूप में कार्य कर सकती है और स्कैन और छवियों की प्रतीक्षा सूची से निपटने में मदद कर सकती है।” डॉ लियू ने सोचा कि “वे उन स्थानों में उपयोगी साबित हो सकते हैं जहां छवियों की व्याख्या करने के लिए विशेषज्ञ नहीं हैं।”

महासागर के दूसरी ओर, और चिकित्सा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग से संबंधित, यह घोषित किया गया था कि मिनेसोटा के मेयो क्लिनिक, जो वायर्ड के अनुसार “यूएस में आधुनिक चिकित्सा रिकॉर्ड रखने की शुरुआत की”, गूगल के साथ साझेदारी करेगा ताकि अस्पताल के रोगी डेटा को कंपनी के क्लाउड के एक निजी कोने में सुरक्षित रूप से संग्रहीत किया जा सके। यह माइक्रोसॉफ्ट एज्योर से एक स्विच है, जहां मेयो ने पिछले साल मई में अपने सभी देखभाल साइटों को एक एकल इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड प्रणाली पर लाने के लिए एक वर्षों लंबी परियोजना को पूरा करने के बाद से रोगी डेटा संग्रहीत किया था। उस समय इसे प्रोजेक्ट प्लमर कहा जाता था, जो मेयो क्लिनिक के चिकित्सा रिकॉर्ड रखने वाली प्रणाली के आविष्कारक हेनरी प्लमर के नाम पर था।

वायर्ड के अनुसार, गूगल पहले से ही स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने के प्रयासों में शामिल है, जैसे कि चिकित्सा छवियों को पढ़ना, जीनोम का विश्लेषण, गुर्दे की बीमारी की भविष्यवाणी, और मधुमेह के कारण होने वाली नेत्र समस्याओं की जांच। 10 वर्षों की साझेदारी के आधार पर, “गूगल योजना बना रहा है अपनी गहरी कृत्रिम बुद्धिमत्ता विशेषज्ञता को मेयो के विशाल नैदानिक रिकॉर्ड संग्रह पर छोड़ने की। तकनीकी दिग्गज ने रोचेस्टर, मिनेसोटा में एक कार्यालय स्थापित करने की भी योजना बनाई है ताकि साझेदारी का समर्थन किया जा सके, लेकिन उन्होंने यह नहीं बताया कि इसमें कितने कर्मचारी होंगे या यह कब खुलेगा।”

संभावित नियामक और कानूनी समस्याओं को पार करने के लिए जो गूगल को पहले हुआ था, जैसे कि “एक ऐप स्ट्रीम्स जिसे इसकी डीपमाइंड सहायक कंपनी एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता संचालित सहायक के रूप में विकसित कर रही है डॉक्टरों और नर्सों के लिए”, मेयो क्लिनिक ने घोषणा की है कि “गूगल को अनुबंध से Mayo नैदानिक डेटा को किसी अन्य डेटासेट के साथ जोड़ने से प्रतिबंधित किया जाएगा। इसका मतलब है कि जो डेटा गूगल के पास किसी व्यक्ति के बारे में है उसके उपभोक्ता-सामना करने वाली सेवाओं के माध्यम से, जैसे जीमेल, गूगल मैप्स और यूट्यूब, को मेयो के साफ़ किए गए चिकित्सा रिकॉर्ड के कैश के साथ जोड़ा नहीं जा सकता है।”