அறிமுகம்: நரம்பியல் இமேஜிங் AI இல் ஒரு புதிய முன்னுதாரணம்
செயற்கை நுண்ணறிவு மருத்துவ இமேஜிங்கில் குறிப்பிடத்தக்க வாக்குறுதியைக் காட்டியுள்ளது, ஆனால் பெரும்பாலான மாதிரிகள் குறுகியவை—தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்தி ஒரு நோயைக் கண்டறிய பயிற்சி பெற்றவை. நேச்சர் மெடிசின் இல் வெளியிடப்பட்ட ஒரு புதிய ஆய்வு, சுகாதார அமைப்புகளில் இருந்து வழக்கமான மருத்துவ MRI மற்றும் CT ஸ்கேன்களில் பயிற்சி பெற்ற ஒரு பொது நரம்பியல் இமேஜிங் மாதிரியான நியூரோவிஎஃப்எம் ஐ அறிமுகப்படுத்துகிறது. சுகாதார அமைப்பு கற்றலைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், நியூரோவிஎஃப்எம் மூளை உடற்கூறியல் மற்றும் நோயியலின் பரந்த, பொதுமைப்படுத்தக்கூடிய பிரதிநிதித்துவங்களைப் பிடித்து, பல கண்டறியும் சூழ்நிலைகளில் பணி-குறிப்பிட்ட மாதிரிகளை விஞ்சுகிறது.
நியூரோவிஎஃப்எம் என்றால் என்ன?
நியூரோவிஎஃப்எம் என்பது நியூரோஇமேஜிங் விஷன் ஃபவுண்டேஷன் மாடலைக் குறிக்கிறது. ஒவ்வொரு பணிக்கும் புதிதாக பயிற்சி பெற்ற பாரம்பரிய மாதிரிகளைப் போலல்லாமல், நியூரோவிஎஃப்எம் வழக்கமான பராமரிப்பிலிருந்து சேகரிக்கப்பட்ட பெரிய, மாறுபட்ட உண்மையான உலக மருத்துவ ஸ்கேன்களின் தொகுப்பில்—MRI மற்றும் CT முறைகள் இரண்டையும் உள்ளடக்கியது—முன்-பயிற்சி பெற்றது. இந்த அணுகுமுறை மாதிரியை கைமுறை குறிப்பு இல்லாமல் மூளை அமைப்பு மற்றும் பொதுவான அசாதாரணங்களின் அடிப்படை அம்சங்களைக் கற்றுக்கொள்ள அனுமதிக்கிறது. ஆராய்ச்சியாளர்கள் சுய-மேற்பார்வை கற்றல் நுட்பத்தைப் பயன்படுத்தினர், இது மாதிரியை படங்களின் காணாமல் போன பகுதிகளைக் கணிப்பதன் மூலம் அல்லது வெவ்வேறு காட்சிகளை வேறுபடுத்துவதன் மூலம் லேபிளிடப்படாத தரவிலிருந்து கற்றுக்கொள்ள உதவுகிறது.
சுகாதார அமைப்பு கற்றல்: ஏன் இது முக்கியமானது
பெரும்பாலான மருத்துவ AI மாதிரிகள் உயர்தர, தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சி பெறுகின்றன, அவை உண்மையான உலக மாறுபாட்டை பிரதிபலிக்காது. இதற்கு மாறாக, நியூரோவிஎஃப்எம் பல சுகாதார அமைப்புகளிலிருந்து ஸ்கேன்களில் பயிற்சி பெற்றது, இது பரந்த அளவிலான ஸ்கேனர் உற்பத்தியாளர்கள், நெறிமுறைகள், நோயாளி மக்கள்தொகை மற்றும் நோயியல் நிலைமைகளை உள்ளடக்கியது. இந்த பன்முகத்தன்மை மாதிரியை டொமைன் மாற்றங்களுக்கு வலுவாக்குகிறது—புதிய மருத்துவமனைகளில் AI ஐப் பயன்படுத்தும்போது ஒரு பொதுவான சவால். சிறிய, தூய்மையான தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகளை விட நியூரோவிஎஃப்எம் இன் பிரதிநிதித்துவங்கள் சிறப்பாக பொதுமைப்படுத்துகின்றன என்பதை ஆய்வு காட்டுகிறது.
பல பணிகளில் செயல்திறன்
ஆராய்ச்சியாளர்கள் நியூரோவிஎஃப்எம் ஐ பல கீழ்நிலை பணிகளில் மதிப்பீடு செய்தனர், இதில் மூளைக் கட்டி பிரிவு, மண்டைக்குள் இரத்தப்போக்கு கண்டறிதல் மற்றும் அல்சைமர் நோய் வகைப்பாடு ஆகியவை அடங்கும். ஒவ்வொரு சந்தர்ப்பத்திலும், நியூரோவிஎஃப்எம் மாநில-ஆஃப்-தி-ஆர்ட் பணி-குறிப்பிட்ட மாதிரிகளின் செயல்திறனை ஒத்திருந்தது அல்லது மிஞ்சியது. எடுத்துக்காட்டாக, கட்டி பிரிவில், நியூரோவிஎஃப்எம் அர்ப்பணிக்கப்பட்ட மாதிரிகளுடன் ஒப்பிடக்கூடிய டைஸ் மதிப்பெண்களை அடைந்தது, அதே நேரத்தில் நன்றாக-சரிசெய்வதற்கு குறைவான லேபிளிடப்பட்ட எடுத்துக்காட்டுகள் தேவைப்பட்டன. இரத்தப்போக்கு கண்டறிதலில், இது வெவ்வேறு CT ஸ்கேனர் வகைகளில் அதிக உணர்திறன் மற்றும் தனித்தன்மையைக் காட்டியது.
மருத்துவ நடைமுறைக்கான தாக்கங்கள்
நியூரோவிஎஃப்எம் இன் பொது தன்மை மருத்துவ பணிப்பாய்வுகளை நெறிப்படுத்த முடியும். வெவ்வேறு நிலைகளுக்கு பல AI கருவிகளைப் பயன்படுத்துவதற்குப் பதிலாக, மருத்துவமனைகள் பல நரம்பியல் இமேஜிங் பணிகளைக் கையாளும் ஒற்றை மாதிரியைப் பயன்படுத்தலாம். இது கணக்கீட்டு சுமையை குறைக்கிறது மற்றும் பராமரிப்பை எளிதாக்குகிறது. மேலும், நியூரோவிஎஃப்எம் வழக்கமான ஸ்கேன்களிலிருந்து கற்றுக்கொள்வதால், அதை புதிய தரவுகளுடன் தொடர்ந்து புதுப்பிக்க முடியும், வளர்ந்து வரும் மருத்துவ நடைமுறைகள் மற்றும் வளர்ந்து வரும் நோய்களுக்கு ஏற்றவாறு மாற்றியமைக்க முடியும்.
வரம்புகள் மற்றும் எதிர்கால திசைகள்
வாக்குறுதியளித்தாலும், நியூரோவிஎஃப்எம் வரம்புகளைக் கொண்டுள்ளது. ஆய்வு அனைத்து அரிய நரம்பியல் நிலைமைகளையும் சேர்க்கவில்லை, மேலும் மிகக் குறைந்த தெளிவுத்திறன் அல்லது கலைப்பொருள்-கனமான ஸ்கேன்களில் மாதிரியின் செயல்திறனை மேலும் சரிபார்க்க வேண்டும். கூடுதலாக, சுய-மேற்பார்வை முன்-பயிற்சிக்கு கணிசமான கணக்கீட்டு வளங்கள் தேவை. எதிர்கால வேலை மிகவும் திறமையான பயிற்சி முறைகளை ஆராயலாம் மற்றும் PET அல்லது செயல்பாட்டு MRI போன்ற பிற இமேஜிங் முறைகளைச் சேர்க்க மாதிரியை விரிவுபடுத்தலாம்.
முடிவு
நியூரோவிஎஃப்எம் நரம்பியல் இமேஜிங்கில் பொது AI ஐ நோக்கிய ஒரு முக்கியமான படியை பிரதிபலிக்கிறது. சுகாதார அமைப்பு கற்றலைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், இது வலுவான, பொதுமைப்படுத்தக்கூடிய பிரதிநிதித்துவங்களை அடைகிறது, இது கண்டறியும் துல்லியம் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்த முடியும். சுகாதார AI அடித்தள மாதிரிகளை நோக்கி நகரும் போது, நியூரோவிஎஃப்எம் உண்மையான உலக மருத்துவ நடைமுறையின் வளமான, குழப்பமான தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளும் பல்துறை கருவிகளை உருவாக்குவதற்கான ஒரு வரைபடத்தை வழங்குகிறது.
இந்த கட்டுரை நேச்சர் மெடிசின் அறிக்கையை அடிப்படையாகக் கொண்டது. அசல் கட்டுரையைப் படிக்கவும்.
Originally published on nature.com
