न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक बहु‑मोडल AI परीक्षण विकसित किया जो रूटीन क्लिनिकल डेटा को उच्च‑रिज़ॉल्यूशन पैथोलॉजी स्लाइड्स के साथ जोड़ता है। क्लिनिकल जानकारी में ट्यूमर का स्टेज, मरीज की आयु और हार्मोन‑रिसेप्टर स्थिति जैसी जानकारी शामिल थी। टीम ने मॉडल को स्व‑निगरानी (self‑supervised) पूर्व‑प्रशिक्षण से बेहतर प्रतिनिधित्व सीखने में सक्षम बनाया, जो अंतिम भविष्यवाणी से पहले उपयोगी फीचर निकालने में मदद करता है।
शोधकर्ताओं ने सात देशों की 15 मरीज जनसंख्याओं से डेटा जुटाया और 3,500 से अधिक मरीजों के डेटा पर परीक्षण का मूल्यांकन किया। वे सटीकता का आकलन करने के लिए मानक सांख्यिकीय उपायों जैसे C‑Index और Hazard Ratio का इस्तेमाल करते हैं। परिणामों में AI ने उच्च‑और निम्न‑जोखिम मरीजों के बीच अंतर किया और ट्रिपल‑नेगेटिव तथा HER2‑पॉज़िटिव स्तन कैंसर के रकरेंस की भविष्यवाणी में भी अच्छा प्रदर्शन दिखाया। लेखकों का कहना है कि उनके आकलन में AI ने व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले जीनोमिक परीक्षण के बराबर या उससे बेहतर परिणाम दिए।
लेखक यह भी बताते हैं कि जीनोमिक परीक्षण कई हफ्ते ले सकते हैं और वे ऊतक का उपयोग करते हैं जिसे बाद में नष्ट कर दिया जाता है, जबकि यह AI परीक्षण तेज और सस्ता विकल्प हो सकता है। हालांकि, उन्होंने स्पष्ट किया कि इलाज संबंधी निर्णय निर्देशित करने के लिए इस AI को पूर्ण रूप से रैंडमाइज्ड क्लिनिकल ट्रायल्स में मूल्यांकन करना आवश्यक है। कुछ लेखकों के Ataraxis AI में हित बताए गए हैं; क्र्ज़िस्टोफ़ जे. गेरेस Ataraxis AI के सह‑संस्थापक और मुख्य वैज्ञानिक अधिकारी हैं, और न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय कंपनी में वित्तीय व बौद्धिक संपदा संबंधी हित बनाए रखता है। स्रोत: New York University.
कठिन शब्द
- बहु‑मोडल — एक साथ कई प्रकार के डेटा का उपयोग
- स्व‑निगरानी — खुद से बिना लेबल वाले डेटा पर सीखना
- पूर्व‑प्रशिक्षण — मॉडल को पहले तैयार करने की प्रक्रिया
- प्रतिनिधित्व — डेटा की वह जानकारी जो मॉडल सीखता है
- पैथोलॉजी — रोग और ऊतक की सूक्ष्म संरचना का अध्ययन
- रकरेंस — किसी बीमारी का फिर से लौटना या पुनरागमन
- जीनोमिक परीक्षण — रोग से जुड़े जीनों की जांच करने वाला परीक्षण
- रैंडमाइज्ड क्लिनिकल ट्रायल्स — उपचार की प्रभावशीलता जाँचने के यादृच्छिक नियंत्रित अध्ययन
- हित — लेखक या संस्था का व्यक्तिगत या वित्तीय स्वार्थ
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चर्चा के प्रश्न
- AI परीक्षण तेज़ और सस्ता बताया गया है। आपके विचार में क्लिनिकल उपलब्ध कराने पर इसके मुख्य फायदे और जोखिम क्या होंगे? उदाहरण सहित बताइए।
- यदि जीनोमिक परीक्षण कई हफ्ते लेते हैं और ऊतक नष्ट करते हैं, तो किन परिस्थितियों में यह नया AI परीक्षण बेहतर विकल्प साबित हो सकता है?
- लेख में बताया गया कि इस AI का रैंडमाइज्ड क्लिनिकल ट्रायल्स में मूल्यांकन आवश्यक है। ऐसे ट्रायल्स से किन प्रश्नों के जवाब मिलने चाहिए, और वे क्यों महत्वपूर्ण हैं?
