मिसौरी विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने मेलेनोमा — त्वचा का एक गंभीर कैंसर — जल्दी पहचानने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधारित उपकरणों का परीक्षण किया। वे संदिग्ध त्वचा असामान्यताओं की छवियों का विश्लेषण कर तेज़ पहचान की दिशा में काम कर रहे हैं, ताकि जिन्हें निकट चिकित्सा निगरानी या शीघ्र जांच चाहिए, उन्हें तुरंत चिन्हित किया जा सके।
यह प्रणाली डॉक्टरों की जगह लेने के लिए नहीं बनी है बल्कि निर्णय-सहायता के रूप में है। शोधकर्ता कमलेन्द्र सिंह ने बताया कि AI उन मरीजों के लिए खासकर उपयोगी हो सकता है जिनके पास डर्मेटोलॉजिस्ट तक पहुँच सीमित है। उन्होंने यह भी कहा कि जल्दी पहचान से उपचार जल्दी शुरू होगा और अंततः स्वास्थ्य परिणामों में सुधार संभव है।
टीम ने 3D कुल-शरीर फोटोग्राफी से प्राप्त छवियों सहित 400,000 छवियों के डेटासेट पर मॉडल प्रशिक्षित किए। तीन मौजूदा AI मॉडलों में से हर एक ने व्यक्तिगत रूप से अधिकतम 88% सटीकता दिखायी, और जब शोधकर्ताओं ने तीनों मॉडलों को संयोजित किया तो कुल सटीकता 92% से ऊपर चली गई।
शोध में यह भी कहा गया कि बड़े और विविध डेटासेट — जिनमें विभिन्न त्वचा टोन, प्रकाश की शर्तें और कैमरा एंगल शामिल हैं — समय के साथ भविष्यवाणी सटीकता सुधारेंगे। शोधकार्यों के नैदानिक उपयोग तक पहुंचने में समय लगेगा, और बेहतर व्याख्याएँ पेशेवरों का भरोसा बढ़ाकर नैदानिक निर्णयों और रोगी परिणामों में मदद कर सकती हैं।
- डेटासेट: 400,000 छवियाँ
- व्यक्तिगत मॉडल सटीकता: अधिकतम 88%
- संयुक्त मॉडल सटीकता: 92% से अधिक
यह अध्ययन Biosensors and Bioelectronics: X में प्रकाशित हुआ है। स्रोत: University of Missouri.
कठिन शब्द
- मेलेनोमा — त्वचा का एक गंभीर कर्करोग
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता — कम्प्यूटर या मशीन द्वारा मानव जैसे निर्णय करने की क्षमता
- निर्णय-सहायता — डॉक्टरों के निर्णय में मदद करने वाला उपकरण
- डेटासेट — विश्लेषण के लिए रखी गई छवियों का संग्रह
- सटीकता — किसी परिणाम की सही होने की माप
- विविध — भिन्न प्रकारों या परिस्थितियों का मिलाजुला होना
- नैदानिक — रोग पहचान और उपचार से संबंधित
युक्ति: जब आप किसी भी भाषा में कहानी पढ़ें या ऑडियो सुनें, तो लेख में हाइलाइट किए गए शब्दों पर होवर/फ़ोकस/टैप करें और तुरंत छोटी-सी परिभाषा देखें।
चर्चा के प्रश्न
- आप कैसे सोचते हैं कि ऐसे AI उपकरण सीमित पहुँच वाले क्षेत्रों में स्वास्थ्य सेवा बदल सकते हैं? कारण बताइए।
- डेटासेट में विविधता जोड़ने से किन प्रकार की नैतिक या तकनीकी समस्याएँ पैदा हो सकती हैं? उदाहरण दें।
- डॉक्टरों का भरोसा बढ़ाने के लिए AI की व्याख्याएँ किस तरह होनी चाहिए, और इससे रोगी परिणामों पर क्या असर पड़ सकता है?
