एआई आधारित चिकित्सा में बड़ी छलांग: 61 लाख शोधपत्रों से तैयार हुए दुनिया के सबसे बड़े मेडिकल इमेज-टेक्स्ट डेटासेट 'MedPMC से बीमारी पहचानने में बढ़ेगी सटीकता
चिकित्सा क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के उपयोग को नई गति देने वाला एक महत्वपूर्ण शोध सामने आया है। शोधकर्ताओं ने MedPMC नामक एक विशाल मेडिकल इमेज-टेक्स्ट डेटासेट विकसित किया है, जिससे भविष्य में रेडियोलॉजी, पैथोलॉजी, डर्मेटोलॉजी और अन्य चिकित्सा क्षेत्रों में इस्तेमाल होने वाले एआई मॉडल पहले से अधिक सटीक और विश्वसनीय बन सकेंगे। यह डेटासेट मेडिकल इमेज और उनके वैज्ञानिक विवरण को बड़े पैमाने पर व्यवस्थित रूप से जोड़ने का काम करता है।
शोध के दौरान 61 लाख से अधिक वैज्ञानिक शोधपत्रों का विश्लेषण कर 1.1 करोड़ उच्च गुणवत्ता वाले मेडिकल इमेज-टेक्स्ट पेयर तैयार किए गए। इनमें एक्स-रे, सीटी स्कैन, एमआरआई, पैथोलॉजी स्लाइड, त्वचा रोगों की तस्वीरें और अन्य चिकित्सकीय चित्रों को उनके विस्तृत वैज्ञानिक विवरण के साथ जोड़ा गया है। इससे एआई मॉडल मेडिकल इमेज को बेहतर ढंग से समझने और उनका विश्लेषण करने में सक्षम होंगे।
यह शोध अमेरिका और दक्षिण कोरिया सहित कई अंतरराष्ट्रीय संस्थानों के शोधकर्ताओं के संयुक्त सहयोग से किया गया है। अध्ययन में येल यूनिवर्सिटी, येल न्यू हेवन हेल्थ सिस्टम, यूटीहेल्थ ह्यूस्टन, कोरिया यूनिवर्सिटी और माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च के वैज्ञानिक शामिल रहे।
शोधकर्ताओं का कहना है कि अब तक उपलब्ध अधिकांश मेडिकल डेटासेट आकार में छोटे थे या उनमें चित्र और विवरण का सही मिलान नहीं था। MedPMC में स्वचालित स्क्रीनिंग, मल्टी-पैनल इमेज की पहचान, चित्रों को अलग-अलग वर्गीकृत करने, कैप्शन के सटीक मिलान और मेडिकल श्रेणीकरण जैसी उन्नत तकनीकों का उपयोग किया गया है। गुणवत्ता जांच के दौरान 95.3 प्रतिशत चित्र चिकित्सकीय रूप से प्रासंगिक पाए गए, जो पहले उपलब्ध समान डेटासेट की तुलना में कहीं बेहतर परिणाम है।
इस डेटासेट के आधार पर विकसित CLIP-स्टाइल एआई मॉडल का परीक्षण 11 चिकित्सा विशेषज्ञताओं से जुड़े 26 अलग-अलग मानकों पर किया गया। परीक्षण में इस मॉडल ने पहले से उपलब्ध बायोमेडिकल एआई मॉडलों की तुलना में औसतन 7.1 प्रतिशत बेहतर प्रदर्शन किया। मेडिकल विजुअल प्रश्नोत्तर और इमेज विश्लेषण जैसे कार्यों में भी इसकी सटीकता उल्लेखनीय रूप से बेहतर रही।
त्वचा रोगों से जुड़े 10,524 मेडिकल चित्रों पर किए गए परीक्षण में भी एआई मॉडल ने बीमारी की पहचान और समान चिकित्सकीय चित्र खोजने की क्षमता में बेहतर प्रदर्शन किया। विशेषज्ञों का मानना है कि भविष्य में ऐसे डेटासेट के कारण एआई आधारित चिकित्सा प्रणालियां एक्स-रे, सीटी स्कैन, एमआरआई और पैथोलॉजी स्लाइड का अधिक सटीक विश्लेषण कर सकेंगी, जिससे डॉक्टरों को बीमारी का शीघ्र पता लगाने और उपचार की योजना बनाने में मदद मिलेगी।
हालांकि शोधकर्ताओं ने स्पष्ट किया है कि यह तकनीक डॉक्टरों का स्थान लेने के लिए नहीं है। इसका उद्देश्य चिकित्सकों के निर्णय को अधिक सटीक और प्रभावी बनाने में सहायता प्रदान करना है। भविष्य में मेडिकल शिक्षा, अनुसंधान और रोगों के निदान में भी इस तकनीक की महत्वपूर्ण भूमिका रहने की संभावना जताई गई है।
शोध दल का कहना है कि MedPMC का डेटासेट, फ्रेमवर्क और एआई मॉडल शोधकर्ताओं के लिए उपलब्ध कराए जाएंगे, ताकि दुनिया भर में चिकित्सा क्षेत्र के लिए अधिक सुरक्षित, विश्वसनीय और प्रभावी एआई तकनीकों का विकास किया जा सके।
