नए एआई ने COVID-19 को फेफड़ों में पहचानने में अत्यधिक प्रभावी साबित किया है

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (एआई) ने एक बार फिर से COVID-19 के खिलाफ लड़ाई में एक प्रभावी उपकरण साबित किया है। फ्लोरिडा विश्वविद्यालय के एक नए अध्ययन में दिखाया गया है कि एआई कैसे फेफड़ों में वायरस की पहचान करने में एक चिकित्सक की तरह लगभग उतना ही सटीक हो सकता है, साथ ही साथ यह परीक्षण में सुधार करने में कैसे मदद कर सकता है।

अध्ययन नेचर कम्युनिकेशंस में प्रकाशित किया गया था।

COVID-19 का निदान

शोधकर्ताओं की टीम ने एक एआई अल्गोरिथ्म विकसित किया जिसे फेफड़ों के कंप्यूटेड टोमोग्राफी (सीटी) स्कैन में COVID-19 निमोनिया की पहचान करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है, और यह 90 प्रतिशत तक की सटीकता दर का प्रदर्शन करता है। यह सकारात्मक और नकारात्मक मामलों की पहचान करने में भी सक्षम था, क्रमशः 84 प्रतिशत और 93 प्रतिशत।

सीटी स्कैन COVID-19 निदान और प्रगति के लिए आरटी-पीसीआर परीक्षणों की तुलना में अधिक प्रभावी साबित हुए हैं। ये परीक्षण अक्सर उपयोग किए जाते हैं, लेकिन उनमें उच्च नकारात्मक परिणाम होते हैं और आमतौर पर संसाधित होने में अधिक समय लेते हैं।

सीटी स्कैन का उपयोग COVID-19 के निदान के लिए किया जाता है क्योंकि वे उन व्यक्तियों में भी वायरस का पता लगा सकते हैं जिनमें कोई लक्षण नहीं हैं। यहीं नहीं रुकता है, हालांकि, क्योंकि वे उन व्यक्तियों में भी वायरस का पता लगा सकते हैं जिनमें शुरुआती लक्षण हैं, जो बीमारी के सबसे खराब चरण में हैं, साथ ही उन लोगों में भी जो इससे उबर चुके हैं और अब कोई लक्षण नहीं दिखाते हैं।

इन सभी लाभों के साथ, सीटी स्कैन के अपने नुकसान भी हैं, जो कभी-कभी COVID-19 पहचान के लिए अनुशंसित नहीं किए जाते हैं। इसका कारण इन्फ्लूएंजा-संबंधित निमोनिया और COVID-19 के बीच समानता है।

नया अल्गोरिथ्म

इन सभी बातों को ध्यान में रखते हुए, यूसीएफ के शोधकर्ताओं ने एक नया अल्गोरिथ्म विकसित किया जो COVID-19 को सटीक रूप से पहचान सकता है। न केवल यह, बल्कि यह इन्फ्लूएंजा और COVID-19 के बीच अंतर बताने में भी सक्षम है, जो चिकित्सकों के लिए बहुत उपयोगी है।

उलास बागसी यूसीएफ के कंप्यूटर साइंस विभाग में एक सहायक प्रोफेसर हैं और अध्ययन के सह-लेखक हैं।

“हमने दिखाया कि एक गहरे शिक्षण-आधारित एआई दृष्टिकोण स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों और रोगियों के लिए एक मानक और विषयगत उपकरण के रूप में कार्य कर सकता है,” बागसी कहते हैं। “यह एक पूरक परीक्षण उपकरण के रूप में बहुत विशिष्ट सीमित आबादी में उपयोग किया जा सकता है, और यह तेजी से और बड़े पैमाने पर उपयोग किया जा सकता है यदि कोई दुर्भाग्यपूर्ण पुनरावृत्ति होती है।”

अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने एक कंप्यूटर अल्गोरिथ्म को फेफड़ों के सीटी स्कैन में COVID-19 का पता लगाने के लिए प्रशिक्षित किया, जिसमें चीन, जापान और इटली के 1,280 रोगियों को देखा गया। अगला कदम 1,337 रोगियों पर अल्गोरिथ्म का परीक्षण करना था जो विभिन्न फेफड़ों की बीमारियों से पीड़ित थे, जिनमें COVID-19, कैंसर और COVID-19 के कारण नहीं होने वाला निमोनिया शामिल था।

कंप्यूटर से परिणामों की तुलना चिकित्सकों के निदान से की गई, और शोधकर्ताओं ने पाया कि अल्गोरिथ्म फेफड़ों में COVID-19 निमोनिया का पता लगाने में बहुत प्रभावी था, साथ ही साथ COVID-19 और अन्य बीमारियों के बीच अंतर बताने में भी।

“हमने दिखाया कि मजबूत एआई मॉडल स्वतंत्र परीक्षण आबादी में 90 प्रतिशत तक की सटीकता प्राप्त कर सकते हैं, गैर-COVID-19 संबंधित निमोनिया में उच्च विशिष्टता बनाए रख सकते हैं, और अस्पतालों और केंद्रों में अप्रत्याशित रोगी आबादी में सामान्यीकरण प्रदर्शित कर सकते हैं,” बागसी कहते हैं।

अध्ययन में सह-लेखकों में बारिस तुर्कबey, जो एनआईएच के नेशनल कैंसर इंस्टीट्यूट मॉलिक्यूलर इमेजिंग ब्रांच में एक एसोसिएट रिसर्च फिजिशियन हैं, और ब्रैडफोर्ड जे वुड, जो एनआईएच के सेंटर फॉर इंटरवेंशनल ऑन्कोलॉजी के निदेशक और एनआईएच के क्लिनिकल सेंटर में इंटरवेंशनल रेडियोलॉजी के प्रमुख हैं, शामिल हैं।

यूसीएफ से नया विकास महामारी के दौरान एआई का लाभ उठाने के अधिक हाल के उदाहरणों में से एक है। यह तकनीक COVID-19 से संबंधित विभिन्न क्षेत्रों में लागू की गई है, जिनमें ट्रैकिंग, परीक्षण, रोकथाम, निदान, अनुसंधान और वैक्सीन विकास शामिल हैं।