परिचय: न्यूरोइमेजिंग एआयमध्ये नवीन प्रतिमान
कृत्रिम बुद्धिमत्तेने वैद्यकीय इमेजिंगमध्ये उल्लेखनीय आश्वासन दाखवले आहे, परंतु बहुतेक मॉडेल्स अरुंद आहेत—क्युरेटेड डेटासेट वापरून एकच रोग शोधण्यासाठी प्रशिक्षित. नेचर मेडिसिन मध्ये प्रकाशित एका नवीन अभ्यासात न्यूरोव्हीएफएमची ओळख करून दिली आहे, जे हेल्थ सिस्टम्समधील नियमित क्लिनिकल एमआरआय आणि सीटी स्कॅनवर प्रशिक्षित एक सामान्य न्यूरोइमेजिंग मॉडेल आहे. हेल्थ सिस्टम लर्निंगचा वापर करून, न्यूरोव्हीएफएम मेंदूच्या शरीररचना आणि पॅथॉलॉजीचे विस्तृत, सामान्यीकरणीय प्रतिनिधित्व कॅप्चर करते, अनेक निदान परिस्थितींमध्ये कार्य-विशिष्ट मॉडेल्सपेक्षा चांगले कार्य करते.
न्यूरोव्हीएफएम म्हणजे काय?
न्यूरोव्हीएफएम म्हणजे न्यूरोइमेजिंग व्हिजन फाउंडेशन मॉडेल. पारंपारिक मॉडेल्सप्रमाणे जे प्रत्येक कार्यासाठी सुरुवातीपासून प्रशिक्षित केले जातात, न्यूरोव्हीएफएम हे नियमित काळजीतून गोळा केलेल्या वास्तविक-जगातील क्लिनिकल स्कॅन्सच्या मोठ्या, विविध संग्रहावर पूर्व-प्रशिक्षित आहे—यात एमआरआय आणि सीटी दोन्ही मोडॅलिटीजचा समावेश आहे. हा दृष्टिकोन मॉडेलला मॅन्युअल एनोटेशनशिवाय मेंदूच्या संरचनेची आणि सामान्य विकृतींची मूलभूत वैशिष्ट्ये शिकण्यास अनुमती देतो. संशोधकांनी स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण तंत्र वापरले, ज्यामुळे मॉडेलला प्रतिमांचे गहाळ भाग अंदाज करून किंवा भिन्न दृश्ये विरोधाभास करून लेबल नसलेल्या डेटावरून शिकता येते.
हेल्थ सिस्टम लर्निंग: का महत्त्वाचे आहे
बहुतेक वैद्यकीय एआय मॉडेल्स उच्च-गुणवत्तेच्या, क्युरेटेड डेटासेटवर प्रशिक्षित केली जातात जी वास्तविक-जगातील परिवर्तनशीलता प्रतिबिंबित करू शकत नाहीत. याउलट, न्यूरोव्हीएफएम अनेक हेल्थ सिस्टम्समधील स्कॅन्सवर प्रशिक्षित करण्यात आले, ज्यामध्ये स्कॅनर उत्पादक, प्रोटोकॉल, रुग्ण लोकसंख्या आणि पॅथॉलॉजिकल परिस्थितींची विस्तृत श्रेणी समाविष्ट आहे. ही विविधता मॉडेलला डोमेन शिफ्ट्ससाठी मजबूत बनवते—नवीन रुग्णालयांमध्ये एआय तैनात करताना हे एक सामान्य आव्हान आहे. अभ्यास दर्शवितो की न्यूरोव्हीएफएमचे प्रतिनिधित्व लहान, स्वच्छ डेटासेटवर प्रशिक्षित मॉडेल्सपेक्षा चांगले सामान्यीकरण करते.
अनेक कार्यांमध्ये कामगिरी
संशोधकांनी न्यूरोव्हीएफएमचे अनेक डाउनस्ट्रीम कार्यांवर मूल्यांकन केले, ज्यात ब्रेन ट्यूमर सेगमेंटेशन, इंट्राक्रॅनियल हेमरेज डिटेक्शन आणि अल्झायमर रोग वर्गीकरण यांचा समावेश आहे. प्रत्येक बाबतीत, न्यूरोव्हीएफएमने अत्याधुनिक कार्य-विशिष्ट मॉडेल्सच्या कामगिरीशी जुळवून घेतले किंवा त्यापेक्षा चांगले काम केले. उदाहरणार्थ, ट्यूमर सेगमेंटेशनमध्ये, न्यूरोव्हीएफएमने समर्पित मॉडेल्सशी तुलना करता येणारे डाइस स्कोअर मिळवले, तर फाइन-ट्यूनिंगसाठी कमी लेबल केलेली उदाहरणे आवश्यक होती. हेमरेज डिटेक्शनमध्ये, याने वेगवेगळ्या सीटी स्कॅनर प्रकारांमध्ये उच्च संवेदनशीलता आणि विशिष्टता दर्शविली.
क्लिनिकल प्रॅक्टिससाठी परिणाम
न्यूरोव्हीएफएमचे सामान्य स्वरूप क्लिनिकल वर्कफ्लो सुलभ करू शकते. वेगवेगळ्या परिस्थितींसाठी अनेक एआय साधने तैनात करण्याऐवजी, रुग्णालये विविध न्यूरोइमेजिंग कार्ये हाताळणारे एकच मॉडेल वापरू शकतात. यामुळे संगणकीय ओव्हरहेड कमी होते आणि देखभाल सुलभ होते. शिवाय, न्यूरोव्हीएफएम नियमित स्कॅन्समधून शिकत असल्याने, ते नवीन डेटासह सतत अद्यतनित केले जाऊ शकते, विकसित होत असलेल्या क्लिनिकल पद्धती आणि उदयोन्मुख रोगांशी जुळवून घेते.
मर्यादा आणि भविष्यातील दिशा
आश्वासक असले तरी, न्यूरोव्हीएफएमच्या मर्यादा आहेत. अभ्यासात सर्व दुर्मिळ न्यूरोलॉजिकल परिस्थितींचा समावेश नव्हता, आणि अत्यंत कमी रिझोल्यूशन किंवा आर्टिफॅक्ट-जड स्कॅन्सवरील मॉडेलच्या कामगिरीची पुढील पडताळणी आवश्यक आहे. याव्यतिरिक्त, स्व-पर्यवेक्षित पूर्व-प्रशिक्षणासाठी लक्षणीय संगणकीय संसाधने आवश्यक आहेत. भविष्यातील कार्य अधिक कार्यक्षम प्रशिक्षण पद्धती शोधू शकते आणि पीईटी किंवा फंक्शनल एमआरआय सारख्या इतर इमेजिंग मोडॅलिटीजचा समावेश करण्यासाठी मॉडेलचा विस्तार करू शकते.
निष्कर्ष
न्यूरोव्हीएफएम न्यूरोइमेजिंगमध्ये सामान्य एआयच्या दिशेने एक महत्त्वपूर्ण पाऊल आहे. हेल्थ सिस्टम लर्निंगचा वापर करून, ते मजबूत, सामान्यीकरणीय प्रतिनिधित्व प्राप्त करते जे निदान अचूकता आणि कार्यक्षमता सुधारू शकते. हेल्थकेअर एआय फाउंडेशन मॉडेल्सकडे वाटचाल करत असताना, न्यूरोव्हीएफएम वास्तविक-जगातील क्लिनिकल प्रॅक्टिसच्या समृद्ध, गोंधळलेल्या डेटावरून शिकणारी बहुमुखी साधने तयार करण्यासाठी एक ब्लूप्रिंट प्रदान करते.
हा लेख नेचर मेडिसिनच्या रिपोर्टिंगवर आधारित आहे. मूळ लेख वाचा.
Originally published on nature.com
