अलीबाबा की अनुसंधान शाखा ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल खोला है जो कंप्यूटेड टोमोग्राफी (सीटी) स्कैन को पढ़कर कैंसर सहित पेट की करीब 150 स्थितियों की पहचान कर सकता है, जो चीनी प्रौद्योगिकी समूह के विस्तारित चिकित्सा एआई कार्यक्रम में नवीनतम कदम है।
साउथ चाइना मॉर्निंग पोस्ट के अनुसार, दामो राडार नामक मॉडल को अलीबाबा के अनुसंधान संस्थान, दामो अकादमी द्वारा विकसित किया गया था, और साइंस जर्नल में गुरुवार को प्रकाशित एक अध्ययन में इसका वर्णन किया गया है। संस्थान ने शुक्रवार को ओपन-सोर्स रिलीज़ की घोषणा की। बंद वाणिज्यिक प्रणालियों के विपरीत, एक ओपन-सोर्स मॉडल को अस्पतालों और शोधकर्ताओं द्वारा डाउनलोड, निरीक्षण और अनुकूलित किया जा सकता है - एक वितरण मॉडल जो क्लीनिकों में गोद लेने की गति बढ़ा सकता है जो कभी भी मालिकाना निदान उपकरण को लाइसेंस नहीं दे सकते हैं। For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.
मेडिकल इमेजिंग के लिए एक सामान्यवादी मॉडल
संस्थान ने कहा कि दामो रडार एक दृष्टि-भाषा मॉडल है जिसे पेट के 18 अंगों को कवर करने वाले कंट्रास्ट-एन्हांस्ड सीटी स्कैन का विश्लेषण करने और घातक ट्यूमर सहित बीमारियों और अन्य असामान्यताओं की एक विस्तृत श्रृंखला की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसके निर्माता इसे "दुनिया का पहला विशेषज्ञ-स्तरीय सामान्यवादी चिकित्सा इमेजिंग मॉडल" के रूप में वर्णित करते हैं - एक एकल प्रणाली जिसका उद्देश्य एक बीमारी का पता लगाने के लिए प्रशिक्षित एक संकीर्ण उपकरण के बजाय कई अलग-अलग निष्कर्षों को पढ़ना है।
यह सामान्यवादी महत्वाकांक्षा इसे अब तक तैनात अधिकांश चिकित्सा एआई प्रणालियों से अलग करती है, जिन्हें आम तौर पर एक ही कार्य के लिए बनाया और मान्य किया गया है, जैसे कि एक प्रकार के ट्यूमर का पता लगाना। एक एकल मॉडल जो 146 अलग-अलग नैदानिक निष्कर्षों को फैलाता है, अगर इसे प्रयोगशाला के बाहर रखा जाता है, तो रेडियोलॉजी विभागों में एआई को तैनात करने के अर्थशास्त्र को बदल सकता है, जहां एक दर्जन एकल-उद्देश्यीय उपकरणों को एक साथ जोड़ना अव्यावहारिक साबित हुआ है।
मॉडल को क्लिनिकल रिपोर्ट के साथ जोड़े गए सीटी स्कैन पर प्रशिक्षित किया गया था, एक दृष्टिकोण जो सिस्टम को छवि पर दिखाई देने वाली भाषा को उस भाषा से जोड़ना सिखाता है जिसका उपयोग चिकित्सक इसका वर्णन करने के लिए करते हैं। पोस्ट के अनुसार, शोध टीम ने कहा कि प्रशिक्षण पद्धति को अंततः अन्य प्रकार की मेडिकल इमेजिंग तक बढ़ाया जा सकता है।
कार्यरत रेडियोलॉजिस्ट के विरुद्ध परीक्षण किया गया
हेडलाइन नंबर लगभग 40,000 वास्तविक दुनिया की परीक्षाओं के मूल्यांकन से आते हैं। अध्ययन में बताया गया है कि 146 नैदानिक निष्कर्षों में, दामो राडार ने 0.913 के वक्र (एयूसी) के तहत एक औसत क्षेत्र हासिल किया, जो नैदानिक प्रदर्शन का एक सांख्यिकीय माप है जिसमें 1.0 सही सटीकता का प्रतिनिधित्व करता है।
मानव पाठकों के साथ तुलना सबसे अधिक जांच को आकर्षित करेगी। शोध के अनुसार, कई अस्पतालों के 26 रेडियोलॉजिस्टों को शामिल करते हुए एक अध्ययन में, मॉडल की औसत सटीकता 23 प्रतिभागियों से अधिक थी। और जब रेडियोलॉजिस्ट ने मॉडल की सहायता से काम किया, तो उन्होंने छूटे हुए निदान को रोकने की अपनी क्षमता में 10 प्रतिशत तक सुधार किया, जबकि प्रति मामले में आवश्यक समय में 30 प्रतिशत से अधिक की कटौती की, दामो अकादमी ने कहा।
इस शोध में अलीबाबा के साथ-साथ कई संस्थान शामिल थे, जिनमें झेजियांग विश्वविद्यालय से संबद्ध एक अस्पताल भी शामिल था। सबसे चुनिंदा वैज्ञानिक पत्रिकाओं में से एक, साइंस में प्रकाशन, परिणामों को बाहरी जांच का एक स्तर देता है जिसमें विक्रेता-प्रायोजित बेंचमार्क में अक्सर कमी होती है - हालांकि वास्तविक दुनिया का प्रदर्शन हमेशा अस्पताल द्वारा देखे जाने वाले स्कैन, उपकरण और रोगी आबादी पर निर्भर करता है।
ओपन-सोर्सिंग क्यों मायने रखती है
वज़न को खुले तौर पर जारी करना चिकित्सीय रूप से संवेदनशील तकनीक के लिए एक उल्लेखनीय विकल्प है। मालिकाना विक्रेता आमतौर पर विनियमन और सुरक्षा का हवाला देते हुए मेडिकल मॉडल बंद रखते हैं। ओपन रिलीज़ स्वतंत्र शोधकर्ताओं को विफलता मोड की जांच करने की अनुमति देता है, अस्पतालों को किसी बाहरी विक्रेता को रोगी डेटा भेजे बिना अपने स्वयं के बुनियादी ढांचे पर मॉडल चलाने की सुविधा देता है, और छोटी सुविधाओं को उन क्षमताओं तक पहुंच प्रदान करता है जो अन्यथा बड़े अस्पताल प्रणालियों के लिए आरक्षित होती हैं।
इसका मतलब यह भी है कि अलीबाबा इस बात पर कम नियंत्रण रखता है कि मॉडल का उपयोग कैसे किया जाता है। खुली उपलब्धता नैदानिक अनुमोदन नहीं है: प्रत्येक क्षेत्राधिकार में नियामक अभी भी तय करेंगे कि मॉडल को मरीजों पर कैसे और कैसे तैनात किया जा सकता है, और अस्पतालों को इसे अपने उपकरणों और आबादी पर मान्य करने की आवश्यकता होगी।
ध्यान देने योग्य एक चेतावनी: साउथ चाइना मॉर्निंग पोस्ट का स्वामित्व अलीबाबा के पास है, यह तथ्य अखबार ने अपनी रिपोर्ट में खुलासा किया है। विज्ञान में अंतर्निहित अध्ययन का प्रकाशन स्वयं अनुसंधान की स्वतंत्र पुष्टि प्रदान करता है, लेकिन शुक्रवार की घोषणा की रूपरेखा अनिवार्य रूप से कंपनी की ओर से आती है।
अलीबाबा का व्यापक मेडिकल एआई पुश
डायग्नोस्टिक इमेजिंग में दामो राडार अलीबाबा का पहला कदम नहीं है। पोस्ट के अनुसार, दामो अकादमी ने हाल के वर्षों में डॉक्टरों को अग्नाशय, पेट और कोलोरेक्टल कैंसर के साथ-साथ महाधमनी विच्छेदन की पहचान करने में मदद करने के लिए एआई स्क्रीनिंग टूल विकसित करने में बिताया है। अप्रैल में, डिवीजन ने कोका नामक एक मॉडल जारी किया, जिसे ग्वांगडोंग जनरल अस्पताल सहित संस्थानों के साथ सह-विकसित किया गया था, जिसके बारे में कंपनी ने कहा कि यह सीटी स्कैन पर प्रारंभिक चरण के कोलोरेक्टल कैंसर का पता लगाने में रेडियोलॉजिस्ट की तुलना में अधिक संवेदनशील था।
एकल-रोग स्क्रीनर्स से सामान्यवादी मॉडल की ओर प्रगति एक व्यापक शर्त को दर्शाती है: युग्मित छवियों और रिपोर्टों पर प्रशिक्षित बड़े दृष्टि-भाषा मॉडल पैटर्न-पहचान कार्य को अवशोषित कर सकते हैं जिसके लिए वर्तमान में दुर्लभ विशेषज्ञ समय की आवश्यकता होती है। कई स्वास्थ्य प्रणालियों में रेडियोलॉजिस्ट की भारी कमी है, और स्क्रीनिंग कार्यक्रम जितने स्कैन को विशेषज्ञ समान ध्यान से पढ़ सकते हैं, उससे कहीं अधिक स्कैन उत्पन्न करते हैं।
आगे क्या आता है
ओपन-सोर्स रिलीज़ एक शुरुआत है, परिनियोजन नहीं। मॉडल पर विचार करने वाले अस्पतालों को अपने स्वयं के स्कैन पर स्थानीय सत्यापन की आवश्यकता होगी, और नैदानिक उपयोग देश-दर-देश नियामक समीक्षा पर निर्भर करेगा। लेकिन इस सप्ताह प्रकाशित साक्ष्य - लगभग 40,000 वास्तविक दुनिया की परीक्षाएं, काम करने वाले रेडियोलॉजिस्ट के खिलाफ एक आमने-सामने की तुलना और एआई सहायता के साथ पढ़ने के समय में 30 प्रतिशत की कमी - दामो रडार को प्रेस विज्ञप्ति के रूप में शुरू होने वाले अधिकांश मॉडलों की तुलना में एक मजबूत आधार देता है। क्या सामान्यवादी चिकित्सा इमेजिंग मॉडल मानक अस्पताल उपकरण बन जाते हैं या अनुसंधान के मील के पत्थर बने रहते हैं, यह इस बात पर निर्भर करेगा कि वे रोजमर्रा के नैदानिक अभ्यास के गंदे वातावरण में कैसा प्रदर्शन करते हैं।
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