शोधकर्ता मस्तिष्क रोग के इलाज में एआई की क्षमता पर समीक्षा करते हैं

इतालवी शोधकर्ताओं ने एक व्यवस्थित साहित्य समीक्षा पूरी की है, जो इस महीने एपीएल बायोइंजीनियरिंग में प्रकाशित हुई थी, जो एआईपी पब्लिशिंग द्वारा प्रकाशित की गई थी। समीक्षा का उद्देश्य मस्तिष्क रोग के इलाज के लिए एक उपचार के रूप में उपयोग किए जाने वाले कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के आसपास बेहतर समझ विकसित करना था। 2,696 अलग-अलग परिणामों को इकट्ठा करने के बाद, शोधकर्ताओं ने शीर्ष 154 सबसे अधिक उद्धृत पत्रों पर ध्यान केंद्रित किया।

एआई बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने में सक्षम है, और यह बहुत तेजी से ऐसा कर सकता है। मशीन लर्निंग, कंप्यूटर विजन और न्यूरल नेटवर्क जैसे विभिन्न दृष्टिकोणों के साथ, यह एक ऐसा वातावरण बनाता है जहां एआई प्रौद्योगिकी स्वास्थ्य की दुनिया की सबसे बड़ी समस्याओं के खिलाफ एक प्रभावी उपकरण है।

हालांकि, इस प्रौद्योगिकी और इसके उपयोग के आसपास कई चुनौतियाँ हैं, विशेष रूप से निदान, सर्जिकल उपचार और मस्तिष्क रोग निगरानी के क्षेत्र में। इस नए अध्ययन से नए तरीके विकसित हो सकते हैं जो इस क्षेत्र को आगे बढ़ाने के लिए लगातार प्रयास कर रहे हैं।

समीक्षा

समीक्षा के मुख्य बिंदुओं में से एक एक जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क का उपयोग था ताकि सिंथेटिक रूप से एक बूढ़ा मस्तिष्क विकसित किया जा सके। इससे विशेषज्ञों को समय के साथ बीमारी की प्रगति का अध्ययन करने की अनुमति मिली।

एलिस सेगाटो उस पत्र के लेखक थे जिसमें समीक्षा का विवरण दिया गया था।

“कृत्रिम तकनीकों का उपयोग धीरे-धीरे वास्तविक दुनिया की कई नैदानिक समस्याओं के लिए कुशल सैद्धांतिक समाधान प्रदान कर रहा है, जो मस्तिष्क से संबंधित हैं,” सेगाटो ने कहा। “विशेष रूप से हाल के वर्षों में, प्रासंगिक डेटा के संचय और बढ़ती प्रभावी एल्गोरिदम के विकास के कारण, जटिल मस्तिष्क तंत्र की समझ में काफी वृद्धि हुई है।”

अध्ययन मुख्य रूप से मस्तिष्क देखभाल के कुछ क्षेत्रों पर केंद्रित था, जैसे कि मस्तिष्क की संरचना और कनेक्टिविटी विशेषताओं के बारे में जानकारी को संसाधित करने के लिए जिम्मेदार एआई विधियों की जांच, साथ ही सर्जिकल उम्मीदवार मूल्यांकन। अन्य में मस्तिष्क रोग का अध्ययन करने के लिए छवि डेटा, समस्याओं और समस्या क्षेत्रों की पहचान, रोग और परिणामों की भविष्यवाणी, और इंट्राओपरेटिव सहायता शामिल थी।

मस्तिष्क रोग का अध्ययन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले कुछ छवि डेटा में 3डी डेटा जैसे चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग, डिफ्यूजन टेंसर इमेजिंग, पॉज़िट्रॉन एमिशन टोमोग्राफी और कंप्यूटेड टोमोग्राफी इमेजिंग शामिल हैं। कंप्यूटर विजन एआई तकनीकों का उपयोग इन सभी प्रकार के छवि डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है।

“व्याख्यात्मक एल्गोरिदम”

प्रकाशित अध्ययन में, शोधकर्ता “व्याख्यात्मक एल्गोरिदम” की वकालत करते हैं। इसका अर्थ है स्पष्ट रूप से विस्तृत समाधान के मार्ग, इसके बजाय अक्सर उपयोग किए जाने वाले “ब्लैक बॉक्स” के बजाय।

“यदि मनुष्य एल्गोरिदमिक नुस्खे या निदान को स्वीकार करने वाले हैं, तो उन्हें उन पर विश्वास करने की आवश्यकता है,” सेगाटो ने कहा। “शोधकर्ताओं के प्रयासों से बढ़ती जटिल और व्याख्यात्मक एल्गोरिदम का निर्माण हो रहा है, जो व्यावहारिक नैदानिक संदर्भों में ‘बुद्धिमान’ प्रौद्योगिकियों के अधिक गहन उपयोग को बढ़ावा दे सकता है।”

यह वकालत तब आती है जब अंतर्राष्ट्रीय वैज्ञानिक एआई अनुसंधान में अधिक पारदर्शिता के लिए बुला रहे हैं। वैज्ञानिकों के समूह में प्रिंसेस मार्गरेट कैंसर सेंटर, टोरंटो विश्वविद्यालय, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय, जॉन्स हॉपकिन्स, हार्वर्ड स्कूल ऑफ पब्लिक हेल्थ और मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एमआईटी) जैसे शीर्ष संस्थानों के सदस्य शामिल थे। वैज्ञानिकों के अनुसार, अधिक पारदर्शी निष्कर्ष और तरीके शोध के आधार पर बेहतर कैंसर उपचार में मदद कर सकते हैं।