Google का AI इंसानों से बेहतर तरीके से ब्रेस्ट कैंसर का पता लगा सकता है, लेकिन...

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हर गुजरते दिन के साथ एक नया मुकाम हासिल कर रहा है। इस लकीर को जोड़ते हुए, Google का AI अब अक्सर विशेषज्ञों से बेहतर प्रदर्शन करता है, मानव शरीर में स्तन कैंसर का पता लगाता है।

स्तन कैंसर की जांच आमतौर पर मैमोग्राम (या स्तनों की एक्स-रे छवियों) को स्कैन करके की जाती है, लेकिन उनकी सीमाएं होती हैं। वे एक गलत सकारात्मक या गलत नकारात्मक परिणाम दे सकते हैं।

मिथ्या नकारात्मक मैमोग्राम स्तन कैंसर होने पर भी सामान्य दिखता है। इसी तरह, एक झूठी सकारात्मक मैमोग्राम स्तन कैंसर दिखाता है, भले ही वह मौजूद न हो।

Google का AI स्तन कैंसर का पता लगा सकता है, लेकिन...

गूगल एआई प्रशिक्षित किया गया है कैंसर कोशिकाओं की उपस्थिति के लिए मैमोग्राम पढ़ने और उनका विश्लेषण करने के लिए। उसके लिए, शोधकर्ताओं ने यूके में महिलाओं के लगभग 76,000 अनाम मैमोग्राम और अमेरिका में महिलाओं के 15,000 मैमोग्राम का उपयोग किया।

उन्होंने एआई का आकलन करने के लिए यूके की 25,000 महिलाओं और यूएस की 3,000 महिलाओं के एक अलग अनाम मैमोग्राम डेटाबेस का इस्तेमाल किया।

एआई द्वारा लौटाए गए परिणामों की सटीकता को सत्यापित करने के लिए वास्तविक चिकित्सा रिपोर्टों से तुलना की गई। यह अमेरिकी महिलाओं के लिए झूठे नकारात्मक की संख्या को 9,4% और यूके की महिलाओं के लिए 2,7% कम करने में कामयाब रहा।

दूसरी ओर, इसने अमेरिका में झूठी सकारात्मकता को 5,7% और यूके में 1,2% तक कम किया।

निष्कर्ष टीम द्वारा नेचर जर्नल में प्रकाशित किए गए हैं जिसमें डीपमाइंड, रॉयल सरे काउंटी अस्पताल, नॉर्थवेस्टर्न यूनिवर्सिटी और कैंसर रिसर्च यूके इंपीरियल सेंटर के शोधकर्ता शामिल हैं।

अभी भी सही नहीं है

जहां Google का AI कई मामलों में मानव विशेषज्ञों को मात देने में कामयाब रहा, वहीं कई बार विशेषज्ञों ने ऐसे मामलों में कैंसर के लक्षणों की उपस्थिति का पता लगाया जो AI चूक गए थे।

हालाँकि, यहाँ, Google बताता है कि AI के पास मानव विशेषज्ञों की तुलना में कम जानकारी तक पहुँच थी, जैसे कि रोगी का इतिहास और पिछले मैमोग्राम। फिर भी, वह काफी अच्छा प्रदर्शन करने में सफल रहे।

तो इसका मतलब है कि AI फिलहाल इस क्षेत्र में इंसानों की जगह नहीं ले सकता है। हालांकि, लक्ष्य यह है कि प्रौद्योगिकी को स्क्रीनिंग कार्यक्रमों के दौरान रेडियोलॉजिस्ट का पूरक होना चाहिए और परिणामों की सटीकता और दक्षता में वृद्धि करनी चाहिए।

जैसे-जैसे विकास जारी है, शोधकर्ता यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि वे एआई परिणामों को कैसे सामान्य कर सकते हैं।

शुरुआत के लिए, उन्होंने एक अलग परीक्षण चलाया जहां एआई को यूके की महिलाओं के डेटा पर प्रशिक्षित किया गया और अमेरिकी महिलाओं के डेटा सेट का मूल्यांकन किया गया। इसने झूठी नकारात्मकताओं को 8.1% और झूठी सकारात्मकता को 3.5% तक कम किया।

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