क्यों एआई मॉडल रेडियोलॉजी की मूल समस्याओं का समाधान नहीं करते हैं

आज रेडियोलॉजी में अधिकांश एआई कार्य निदान मॉडल पर केंद्रित है। ध्यान सटीकता में सुधार पर है और अधिक डेटा पर प्रशिक्षण और मॉडल को परिष्कृत करने 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 गुणवत्ता में भी सुधार होना चाहिए। यह दृष्टिकोण मुख्य मुद्दे को याद करता है।

रेडियोलॉजी में मुख्य समस्या यह है कि निदान स्वयं कैसे संरचित है। यह पैटर्न पहचान की सीमा नहीं है, बल्कि यह कैसे काम का आयोजन किया जाता है और निर्णय कैसे उत्पादित किए 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 परिवर्तन आवश्यक हैं।

समस्या संरचनात्मक है

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

एक ही समय में, वे केवल छवि डेटा के साथ काम करते हैं। वे संभावित निष्कर्षों पर प्रकाश डालते हैं, लेकिन निदान प्रक्रिया में भाग नहीं लेते हैं। वे विभिन्न इनपुट को एक एकल निदान में शामिल नहीं करते हैं या यह निर्देश नहीं देते हैं कि निर्णय कैसे किए जाते हैं। कई डोमेन में, खोज की क्षमता अब मुख्य प्रतिबंध नहीं है। वे पैटर्न को पहचानने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, निदान में भाग लेने के लिए नहीं।

व्यावहारिक रूप से, इसका अर्थ है कि संरचना नहीं बदलती है। रेडियोलॉजिस्ट अभी भी परिणामों की समीक्षा करने और अंतिम निर्णय लेने के लिए जिम्मेदार 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 एकल रेडियोलॉजिस्ट को सौंपा जाता है जो समीक्षा, व्याख्या, सत्यापन और रिपोर्ट करने की अपेक्षा की जाती है। अध्ययन दिखाते हैं कि चिकित्सक के प्रदर्शन अभी भी एआई त्रुटियों को कैसे संभाला जाता है, और गलत आउटपुट निर्णय लेने को नकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकते हैं।

एक मॉडल अपने स्वयं के निर्णय की समीक्षा नहीं कर सकता है। यदि यह एक त्रुटि 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।

परिणामस्वरूप, बोतलनेक बने रहते हैं, परिवर्तनशीलता बनी रहती है, और प्रक्रिया एक एकल रेडियोलॉजिस्ट पर निर्भर करती है। जब इमेजिंग वॉल्यूम बढ़ता है, तो एक प्रणाली जो एक मामले प्रति एक विशेषज्ञ के आसपास बनाई गई है, अंततः अपनी सीमा तक पहुंच जाती है।

विश्वास का संकट

रेडियोलॉजी में एआई भी एक विश्वास की समस्या को उठाता 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 प्रतिस्थापन के रूप में प्रस्तुत किया जाता है, न कि एक उपकरण के रूप में जिसे वे नियंत्रित कर 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 एकल त्रुटि के बाद, इसका उपयोग करना बंद कर सकते हैं। ये दोनों पैटर्न — अत्यधिक 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 उपयोग नहीं किया जाता है, बल्कि बस अनदेखा किया जाता है। यह निरंतरता को तोड़ता है और इसके व्यावहारिक मूल्य को सीमित करता है। व्यावहारिक रूप से, 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 दर्शाता है। एक रेडियोलॉजिस्ट एक प्रणाली को निदान के लिए जिम्मेदारी नहीं दे सकता है। नैदानिक और कानूनी जिम्मेदारी चिकित्सक के साथ रहती है। एआई को एक प्रतिस्थापन के रूप में मानना चिकित्सा अभ्यास की संरचना के खिलाफ जाता है।

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

कार्यक्षमता का भ्रम

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

प्रणाली तेजी से दिखाई दे सकती है, लेकिन व्यावहारिक रूप से समय सत्यापन की जांच में स्थानांतरित हो जाता है, कम नहीं किया जाता है। समय के साथ, यह उपकरणों के संचय से संचालन ओवरहेड बढ़ जाता है, निदान के उत्पादन के तरीके में मूल रूप से सुधार किए बिना।

एआई भी खंडितता को 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 इंटरफ़ेस, एकीकरण, और रखरखाव आवश्यकताएं लाता है। यह प्रणाली जटिलता को बढ़ाता है और बातचीत के अधिक बिंदुओं को जोड़ता है।

परिणामस्वरूप, प्रणाली प्रबंधन करने में कठिन हो जाती है, जबकि मूल निदान प्रक्रिया अपरिवर्तित रहती है।

एआई को स्केल करने की सीमाएं

प्रत्येक नए मॉडल 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 अधिक व्यक्तिगत उपकरणों के अनुकूलन की ओर स्थानांतरित करता है, प्रणाली को स्वयं सुधारने के बजाय।

यह अधिकांश मॉडलों के संकीर्ण फोकस से और अधिक कठिन बना दिया जाता है। प्रत्येक एक विशिष्ट कार्य या शारीरिक क्षेत्र के लिए डिज़ाइन किया गया है। व्यावहारिक रूप से, इसका अर्थ है कि एक क्लिनिक को एक ही समय में कई मॉडल की आवश्यकता होती है, प्रत्येक के साथ अपने स्वयं के प्रतिबंध, एकीकरण, और लागत। प्रणाली संचालित करने में कठिन हो जाती है।

एक ही समय में, 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 – अध्ययन को मार्गदर्शन करना, कतारों का प्रबंधन करना, मामलों को सही विशेषज्ञ को सौंपना, और कार्यभार की भविष्यवाणी करना। इन क्षेत्रों को समन्वय से लाभ होता है, व्यक्तिगत भविष्यवाणी के बजाय।

व्यावहारिक परिणाम

हमारे क्लिनिक नेटवर्क में, जिसमें तीन देशों में 40 से अधिक क्लिनिकों में वार्षिक रूप से 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 अध्ययन का विश्लेषण किया, एक रिपोर्ट उत्पन्न की, और रेडियोलॉजिस्ट ने इसकी समीक्षा और पुष्टि की। अपेक्षित परिणाम तेजी से परिवर्तन और कम त्रुटियां थीं।

व्यावहारिक रूप से, अनुभवी रेडियोलॉजिस्ट्स ने प्रत्येक अध्ययन की व्याख्या स्वयं की trước मॉडल के आउटपुट को देखने के लिए जारी रखा। उत्पन्न पाठ के साथ काम करने में अक्सर शुरू से लिखने से अधिक प्रयास की आवश्यकता होती थी, क्योंकि यह उनकी रिपोर्टिंग शैली से मेल नहीं खाता 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 बजाय इसके मूल्य के।

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

ये अवलोकन एक गहरी समस्या की ओर इशारा करते हैं। व्यक्तिगत उपकरणों में सुधार प्रणाली के काम करने के तरीके को नहीं बदलता है। बोतलनेक एक कार्यप्रवाह में निर्मित होता है जो एक एकल रेडियोलॉजिस्ट के आसपास एक अध्ययन से शुरू होता है और समाप्त होता है। ये प्रतिबंध उपकरणों को जोड़कर प्रणाली में सुधार करना मुश्किल बनाते हैं।

डीआईसीओ में, हमने इसे अलग तरह से подходा। मौजूदा कार्यप्रवाह में एआई जोड़ने के बजाय, हमने स्वयं संरचना पर ध्यान केंद्रित किया। मामलों को हिस्सों में तोड़ा जा सकता है, प्रत्येक संबंधित विशेषज्ञ द्वारा संभाला जाता है जो सीधे इमेजिंग डेटा के भीतर काम करता है। अंतिम रिपोर्ट इन इनपुट से असेंबल की जाती है, एआई के साथ समन्वय का समर्थन करती है। निदान, इस मॉडल में, अब एक व्यक्ति द्वारा लिखा जाने वाला नहीं है — यह कई योगदानों से असेंबल किया जाता है।

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

निदान प्रणाली को पुनः सोचना

आधुनिक रेडियोलॉजी एक एकल धारणा पर बनाई गई है। एक अध्ययन, एक रेडियोलॉजिस्ट। यह बोतलनेक, परिवर्तनशीलता, और स्केलेबिलिटी की सीमाएं पैदा करता है। मुख्य मुद्दा यह नहीं है कि मॉडल त्रुटियां करते हैं। प्रणाली उन्हें काम करने के लिए नहीं बनाई गई है।

एक गैर-पुनरावृत्ति उपकरण एक प्रक्रिया में रखा जाता है जो पुनरावृत्ति पर निर्भर करती है। नैदानिक अभ्यास में, रेडियोलॉजी एक एकल-पास निर्णय नहीं है। अध्ययन दिखाते हैं कि प्रारंभिक और दूसरी 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। दूसरी राय अपवाद नहीं हैं, बल्कि नैदानिक कार्य का एक नियमित हिस्सा हैं।

अधिक व्यापक रूप से, चिकित्सा में, दूसरी राय निदान में परिवर्तन का कारण बनती है 10-62% मामलों में, सेटिंग के आधार पर।

संदर्भ के साथ पुनः मूल्यांकन, समन्वय, और पुनः मूल्यांकन 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 पुनः डिज़ाइन है।

परिवर्तन अलग-अलग एआई उपकरणों से एक एकीकृत तरीके से निदान का प्रबंधन करने की ओर है — जहां निदान एक एकल निर्णय नहीं है, बल्कि एक प्रक्रिया है जो कई चरणों में मार्गदर्शित 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।