क्यों रेडियोलॉजी की मुख्य समस्याओं का समाधान एआई मॉडल नहीं हैं

आज रेडियोलॉजी में अधिकांश एआई कार्य नैदानिक मॉडलों पर केंद्रित है। ध्यान अधिक डेटा पर प्रशिक्षण और मॉडल को परिष्कृत करके सटीकता में सुधार पर है। यह दृष्टिकोण रेडियोलॉजी को मुख्य रूप से एक दृश्य पहचान कार्य के रूप में मानता है, जहां बेहतर पता लगाने से पूरे सिस्टम में सुधार होने की उम्मीद है। पहली नज़र में, यह तर्कसंगत लगता है: यदि पता लगाने में सुधार होता है, तो निदान की गुणवत्ता में भी सुधार होना चाहिए। यह दृष्टिकोण मुख्य मुद्दे को छोड़ देता है।

रेडियोलॉजी में मुख्य समस्या निदान की संरचना है। यह पैटर्न पहचान की सीमा नहीं है, बल्कि यह कैसे काम आयोजित किया जाता है और निर्णय लिए जाते हैं। और मॉडल में सुधार इसे ठीक नहीं करता है। नीचे, हम देखते हैं कि यह क्यों होता है और मॉडल की सटीकता से परे क्या बदलाव आवश्यक हैं।

समस्या संरचनात्मक है

सीवी मॉडल चित्रों में पैटर्न को पहचानने में मदद करते हैं। नियंत्रित अध्ययनों में, वे रेडियोलॉजिस्ट के प्रदर्शन के समान प्रदर्शन तक पहुंच सकते हैं, अक्सर 0.90 से अधिक एयूसी के साथ, और कुछ स्क्रीनिंग सेटिंग्स में, विशेषज्ञ प्रदर्शन को मिलाने या पार करने के लिए। कई डोमेन में, खोज की क्षमता अब मुख्य प्रतिबंध नहीं है।

साथ ही, वे केवल छवि डेटा के साथ काम करते हैं। वे संभावित खोज को उजागर करते हैं, लेकिन निदान प्रक्रिया में भाग नहीं लेते हैं। वे विभिन्न इनपुट को एकल निदान में नहीं जोड़ते हैं या निर्णय लेने के तरीके का मार्गदर्शन नहीं करते हैं। कई डोमेन में, खोज की क्षमता अब मुख्य प्रतिबंध नहीं है। वे पैटर्न को पहचानने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, निदान की प्रक्रिया में भाग लेने के लिए नहीं।

व्यवहार में, इसका अर्थ है कि संरचना नहीं बदलती है। रेडियोलॉजिस्ट अभी भी परिणामों की समीक्षा करने और अंतिम निर्णय लेने के लिए जिम्मेदार रहते हैं, और एआई आउटपुट अक्सर अतिरिक्त सत्यापन की आवश्यकता होती है। जिम्मेदारी चिकित्सक के साथ रहती है। कार्यप्रवाह नहीं बदलता है। बोतलनेक बना रहता है। प्रत्येक अध्ययन अभी भी एक रेडियोलॉजिस्ट को सौंपा जाता है जो समीक्षा, व्याख्या, सत्यापन और रिपोर्ट करने की उम्मीद करता है। अध्ययन दिखाते हैं कि चिकित्सक का प्रदर्शन अभी भी एआई त्रुटियों को कैसे संभाला जाता है, इस पर बहुत अधिक निर्भर करता है, और गलत आउटपुट निर्णय लेने को नकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकते हैं।

एक मॉडल अपने निर्णय पर पुनर्विचार नहीं कर सकता। यदि यह गलती करता है, तो मामले को अतिरिक्त संदर्भ के साथ पुनः मूल्यांकन करने का कोई तरीका नहीं है। परिणाम स्थिर रहता है, जबकि वास्तविक निदान में निरंतर समायोजन की आवश्यकता होती है। उनके आउटपुट स्थिर हैं, जबकि नैदानिक तर्क स्वाभाविक रूप से पुनरावृत्ति है।

इसके परिणामस्वरूप, बोतलनेक बने रहते हैं, परिवर्तनशीलता बनी रहती है, और प्रक्रिया अभी भी एक रेडियोलॉजिस्ट पर निर्भर करती है। चित्रों की मात्रा बढ़ने के साथ, एक विशेषज्ञ प्रति मामले के आसपास निर्मित प्रणाली अंततः अपनी सीमा तक पहुंच जाती है।

विश्वास का संकट

रेडियोलॉजी में एआई एक विश्वास की समस्या भी प्रस्तुत करता है।

एक रेडियोलॉजिस्ट केवल मॉडल के आउटपुट पर सवाल नहीं उठाता है। वे प्रणाली के पीछे प्रश्न उठाते हैं, विशेष रूप से जब एआई को एक उपकरण के रूप में प्रस्तुत नहीं किया जाता है जिस पर वे नियंत्रण रख सकते हैं। मॉडल में विश्वास अस्थिर है। कम अनुभवी डॉक्टर इस पर बहुत अधिक निर्भर हो सकते हैं और त्रुटियों को याद कर सकते हैं। अधिक अनुभवी लोग, एक गलती के बाद, इसका उपयोग बंद कर सकते हैं। ये दोनों पैटर्न — अति-निर्भरता और विमुखता — दोनों नए जोखिम पेश करते हैं जो उन्हें कम नहीं करते हैं।

एक त्रुटि के बाद, मॉडल अक्सर निर्णय लेने की प्रक्रिया से बाहर हो जाता है। यह एक उपकरण के रूप में नहीं बल्कि बस अनदेखा किया जाता है। यह निरंतरता तोड़ता है और इसके व्यावहारिक मूल्य को सीमित करता है। व्यवहार में, यह असंगत उपयोग की ओर ले जाता है, कार्यप्रवाह में स्थिर एकीकरण के बजाय।

यह चिकित्सा के काम करने के तरीके के साथ एक गहरे संघर्ष को प्रतिबिंबित करता है। एक रेडियोलॉजिस्ट निदान के लिए जिम्मेदारी एक प्रणाली को स्थानांतरित नहीं कर सकता है। नैदानिक और कानूनी जिम्मेदारी चिकित्सक के साथ रहती है। एआई को प्रतिस्थापन के रूप में मानना चिकित्सा अभ्यास की संरचना के विरुद्ध जाता है।

यह एक संरचनात्मक संघर्ष बनाता है जहां मॉडल सुझाव देता है लेकिन डॉक्टर को सत्यापन करना होता है। मान्यता स्वचालित की जा सकती है। जिम्मेदारी नहीं। और जब तक जिम्मेदारी स्थानांतरित नहीं की जा सकती, प्रत्येक मॉडल आउटपुट की जांच की जानी चाहिए, जो इसकी कार्यभार को कम करने की क्षमता को सीमित करता है।

दक्षता का भ्रम

एआई रेडियोलॉजिस्ट से काम नहीं हटाता है। यह एक नियंत्रण परत जोड़ता है। चिकित्सक अभी भी अध्ययन की व्याख्या करता है और मॉडल के आउटपुट को भी सत्यापित करना होता है। यह दोहरा काम बनाता है, समय की बचत के बजाय। इसके बजाय प्रयास को समाप्त करने के, एआई अक्सर मान्यकरण और सुधार के अतिरिक्त चरणों में इसे वितरित करता है।

प्रणाली तेजी से दिखाई दे सकती है, लेकिन व्यवहार में, समय मान्यकरण और जांच के अतिरिक्त चरणों में स्थानांतरित हो जाता है, कम होने के बजाय। समय के साथ, यह उपकरणों के संचय से संचालन ओवरहेड बढ़ता है, निदान के उत्पादन में मूल रूप से सुधार किए बिना।

एआई भी खंडितकरण पेश करता है। अधिकांश मॉडल एक संकीर्ण कार्य के लिए निर्मित होते हैं: एक एकल शारीरिक क्षेत्र, मोडलिटी, या पैथोलॉजी। वास्तविक नैदानिक आवश्यकताओं को कवर करने के लिए, एक क्लिनिक को कई मॉडल का उपयोग करना होगा। एक एकीकृत प्रणाली के बजाय, यह एक खंडित सेट के उपकरणों की ओर ले जाता है।

प्रत्येक मॉडल अपना इंटरफेस, एकीकरण, और रखरखाव आवश्यकताएं लाता है। इससे प्रणाली जटिलता बढ़ जाती है और अधिक बातचीत बिंदु जोड़ देती है।

इसके परिणामस्वरूप, प्रणाली प्रबंधन करना मुश्किल हो जाती है, जबकि निदान प्रक्रिया अपरिवर्तित रहती है।

एआई के स्केलिंग की सीमाएं

प्रत्येक नए मॉडल संस्करण के साथ, विश्वास को फिर से बनाना होगा। कार्यप्रवाह मॉडल के अनुकूल होने लगता है, चिकित्सक का समर्थन करने के बजाय। यह ध्यान को और भी मॉडल के अनुकूलन की ओर स्थानांतरित करता है, प्रणाली को स्वयं सुधारने के बजाय।

यह अधिकांश मॉडलों के संकीर्ण फोकस से और भी कठिन हो जाता है। प्रत्येक एक विशिष्ट कार्य या शारीरिक क्षेत्र के लिए डिज़ाइन किया गया है। व्यवहार में, इसका अर्थ है कि एक क्लिनिक को एक साथ कई मॉडलों की आवश्यकता होती है, प्रत्येक के अपने प्रतिबंध, एकीकरण, और लागत के साथ। प्रणाली संचालित करना मुश्किल हो जाता है।

साथ ही, यह स्पष्ट हो जाता है कि एआई आज सबसे अधिक प्रभाव डालता है। छवियों की व्याख्या में नहीं, बल्कि इसके आसपास की प्रणाली में सुधार – अध्ययनों को मार्गदर्शन, कतारों का प्रबंधन, मामलों को सही विशेषज्ञ को सौंपना, और कार्यभार की भविष्यवाणी करना। इन क्षेत्रों में समन्वय से लाभ होता है, अलग-अलग भविष्यवाणी के बजाय।

व्यवहार में क्या हुआ

हमारे क्लिनिक नेटवर्क में, जिसमें तीन देशों में 40 से अधिक क्लिनिकों में प्रति वर्ष एक मिलियन से अधिक एमआरआई और सीटी अध्ययन किए जाते हैं, हमने कई एआई मॉडल लागू किए, जिनमें एफडीए-अनुमोदित समाधान शामिल हैं। सेटअप सरल था: मॉडल ने इमेजिंग अध्ययनों का विश्लेषण किया, एक रिपोर्ट उत्पन्न की, और रेडियोलॉजिस्ट ने इसकी समीक्षा और पुष्टि की। अपेक्षित परिणाम तेजी से परिवर्तन और कम त्रुटियां थीं।

व्यवहार में, अनुभवी रेडियोलॉजिस्ट अभी भी प्रत्येक अध्ययन को स्वयं व्याख्या करना जारी रखते हैं trước कि वे मॉडल के आउटपुट को देखें। उत्पन्न पाठ के साथ काम करने में अक्सर अपने रिपोर्टिंग शैली से मेल नहीं खाता था, जिससे यह अक्सर शून्य से लिखने से अधिक प्रयास लेता था। प्रक्रिया तेजी से नहीं हुई और कई मामलों में यह धीमी हो गई। कुछ मामलों में, मॉडल के साथ बातचीत अधिक घर्षण जोड़ती है niż मूल्य।

उपयोगकर्ता व्यवहार ने जोखिम भी पैदा किया। जब मॉडल ने एक त्रुटि की, तो अनुभवी रेडियोलॉजिस्टों ने विश्वास खो दिया और इसका उपयोग बंद कर दिया। कम अनुभवी डॉक्टर मॉडल पर अधिक निर्भर होने की संभावना रखते थे, जिससे त्रुटियों को याद करने और संबंधित नैदानिक और कानूनी जोखिम को बढ़ाने की संभावना बढ़ जाती थी।

इन अवलोकनों से एक गहरा मुद्दा संकेत मिलता है। व्यक्तिगत उपकरणों में सुधार प्रणाली को नहीं बदलता है। बोतलनेक एक कार्यप्रवाह में है जो एक रेडियोलॉजिस्ट के आसपास निर्मित है जो अध्ययन से शुरू लेकर अंत तक संभालता है। ये प्रतिबंध इसे केवल उपकरण जोड़कर सुधारना मुश्किल बनाते हैं।

डीआईसीओ में, हमने इसे अलग तरीके से देखा। उपकरणों को मौजूदा कार्यप्रवाह में जोड़ने के बजाय, हमने संरचना पर ध्यान केंद्रित किया। मामलों को भागों में तोड़ा जा सकता है, प्रत्येक को संबंधित विशेषज्ञ द्वारा इमेजिंग डेटा के भीतर सीधे संभाला जाता है। अंतिम रिपोर्ट इन इनपुट से असेंबल की जाती है, एआई समन्वय का समर्थन करता है। इस मॉडल में, निदान एक व्यक्ति द्वारा लिखा गया नहीं है — यह कई योगदानों से असेंबल किया गया है।

यह मॉडल की गुणवत्ता के मुद्दे नहीं थे। वे संरचना के मुद्दे थे।

निदान प्रणाली को पुनर्विचार करना

आधुनिक रेडियोलॉजी एकमात्र धारणा पर बनी है। एक अध्ययन, एक रेडियोलॉजिस्ट। इससे बोतलनेक, परिवर्तनशीलता और स्केलेबिलिटी की सीमाएं पैदा होती हैं। मुख्य समस्या यह नहीं है कि मॉडल त्रुटियां करते हैं। प्रणाली उनके साथ काम करने के लिए नहीं बनाई गई है। यह एक गैर-मापनीय आधार पर बनी है।

एक गैर-पुनरावृत्ति उपकरण एक प्रक्रिया में रखा जाता है जो पुनरावृत्ति पर निर्भर करता है। नैदानिक अभ्यास में, रेडियोलॉजी एकल-पास निर्णय नहीं है। अध्ययन दिखाते हैं कि प्रारंभिक और दूसरे व्याख्याओं के बीच असहमति ~30% मामलों में होती है, और नैदानिक रूप से महत्वपूर्ण विसंगतियां ~18-20% मामलों में प्रबंधन को प्रभावित कर सकती हैं। दूसरे विचार अपवाद नहीं हैं, बल्कि नैदानिक कार्य का एक नियमित हिस्सा हैं।

व्यापक रूप से, चिकित्सा में, दूसरे विचार नेतृत्व 10-62% मामलों में निदान में परिवर्तन की ओर, सेटिंग के आधार पर।

संदर्भ के साथ पुनः मूल्यांकन और समन्वय करने की क्षमता के बिना, मॉडल आउटपुट स्थिर रहते हैं, जबकि वास्तविक निदान में निरंतर समायोजन की आवश्यकता होती है।

अगला कदम अधिक सटीक मॉडल नहीं है। यह निदान प्रणाली का पुनर्डिज़ाइन है।

परिवर्तन अलग-अलग एआई उपकरणों से निदान के प्रबंधन के एक एकीकृत तरीके की ओर है — जहां निदान एकल निर्णय नहीं है, बल्कि एक प्रक्रिया है जो कई चरणों में मार्गदर्शन और व्याख्या की जाती है। सीमा बुद्धिमान मॉडल की कमी नहीं है, बल्कि एक प्रणाली की अनुपस्थिति है जो निदान कार्य को एक प्रक्रिया के रूप में समन्वयित कर सकती है।