एक कृत्रिम बुद्धि (ऐद लैंसेट रीजनल हेल्थ – साउथईस्ट एशिया जर्नल में प्रकाशित एक अध्ययन के अनुसार, आधारित दृष्टिकोण ने चंडीगढ़ के एक अस्पताल में पित्ताशय के कैंसर का पता लगाने में अनुभवी रेडियोलॉजिस्ट के बराबर नैदानिक प्रदर्शन प्रदर्शित किया।
पित्ताशय का कैंसर (जीबीसी) एक अत्यधिक आक्रामक घातक बीमारी है, जिसका पता नहीं चल पाता और मृत्यु दर भी अधिक होती है। शोधकर्ताओं ने कहा कि प्रारंभिक निदान चुनौतीपूर्ण है क्योंकि सौम्य पित्ताशय के घावों में समान इमेजिंग विशेषताएं हो सकती हैं।
चंडीगढ़ में पोस्टग्रेजुएट इंस्टीट्यूट ऑफ मेडिकल एजुकेशन एंड रिसर्च (पीजीआईएमईआर) और भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान (आईआईटी), नई दिल्ली की टीम का उद्देश्य पेट के अल्ट्रासाउंड का उपयोग करके जीबीसी का पता लगाने के लिए एक गहन शिक्षण (डीएल) मॉडल विकसित करना और मान्य करना और इसके प्रदर्शन की तुलना करना है। रेडियोलॉजिस्ट
डीप लर्निंग एआई में एक ऐसी विधि है जो कंप्यूटर को मानव मस्तिष्क से प्रेरित तरीके से डेटा प्रोसेस करना सिखाती है।
अध्ययन में तृतीयक देखभाल अस्पताल पीजीआईएमईआर में अगस्त 2019 और जून 2021 के बीच प्राप्त पित्ताशय की थैली के घावों वाले रोगियों के पेट के अल्ट्रासाउंड डेटा का उपयोग किया गया।
एक गहन शिक्षण (डीएल) मॉडल को 233 रोगियों के डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया, 59 रोगियों पर मान्य किया गया और 273 रोगियों पर परीक्षण किया गया।
डीएल मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन संवेदनशीलता, विशिष्टता और रिसीवर ऑपरेटिंग विशेषता वक्र (एयूसी) के तहत क्षेत्र के संदर्भ में किया गया था, जिसका व्यापक रूप से नैदानिक परीक्षणों की सटीकता को मापने के लिए उपयोग किया जाता है।
दो रेडियोलॉजिस्टों ने भी स्वतंत्र रूप से अल्ट्रासाउंड छवियों की समीक्षा की, और उनके नैदानिक प्रदर्शन की तुलना डीएल मॉडल से की गई।
अध्ययन के अनुसार, परीक्षण सेट में, डीएल मॉडल में 92.3 प्रतिशत की संवेदनशीलता, 74.4 प्रतिशत की विशिष्टता और जीबीसी का पता लगाने के लिए 0.887 का एयूसी था, जो दोनों रेडियोलॉजिस्ट के लिए तुलनीय था।
शोधकर्ताओं ने कहा कि डीएल-आधारित दृष्टिकोण ने पथरी, संकुचित पित्ताशय, छोटे घाव के आकार (10 मिमी से कम) और गर्दन के घावों की उपस्थिति में जीबीसी का पता लगाने के लिए उच्च संवेदनशीलता और एयूसी दिखाया, जो रेडियोलॉजिस्ट के लिए भी तुलनीय था।
उन्होंने कहा कि कम विशिष्टता के बावजूद, डीएल मॉडल ने रेडियोलॉजिस्टों में से एक की तुलना में जीबीसी के भित्ति मोटाई प्रकार का पता लगाने के लिए उच्च संवेदनशीलता प्रदर्शित की।
अध्ययन के लेखकों ने कहा, “डीएल-आधारित दृष्टिकोण ने अल्ट्रासाउंड का उपयोग करके जीबीसी का पता लगाने में अनुभवी रेडियोलॉजिस्ट की तुलना में नैदानिक प्रदर्शन का प्रदर्शन किया।”
उन्होंने कहा, “डीएल-आधारित जीबीसी निदान की क्षमता का पूरी तरह से पता लगाने के लिए आगे बहुकेंद्रीय अध्ययन की सिफारिश की जाती है।”
लेखकों ने अध्ययन की कुछ सीमाओं को स्वीकार किया। निष्कर्ष एकल-केंद्र डेटासेट पर आधारित हैं, और व्यापक सत्यापन के लिए बहुकेंद्रीय अध्ययन की आवश्यकता है।
उन्होंने कहा कि अध्ययन में ज्ञान की अंतिम तिथि 2021 बताई गई है, और डीएल और जीबीसी निदान में बाद के विकास परिलक्षित नहीं हो सकते हैं।
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