কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তি তিন-মাত্রিক চিকিৎসা ছবির বিশ্লেষণকে ত্বরান্বিত করছে

উন্নত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলগুলি একটি বড় চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হচ্ছে, যা হলো রোগ নির্ণয়ে শিক্ষা দেওয়ার জন্য সঠিকভাবে শ্রেণীবদ্ধ বিশাল পরিমাণ চিকিৎসা ছবির প্রয়োজনীয়তা, এবং শতাধিক স্লাইস সম্বলিত ত্রিমাত্রিক স্ক্যানগুলি আরও কঠিন হয়ে ওঠে, যেগুলি পর্যালোচনা করতে বিশেষজ্ঞ চিকিৎসকদের প্রয়োজন হয়। ‘নেচার বায়োমেডিক্যাল ইঞ্জিনিয়ারিং’ জার্নালে প্রকাশিত একটি গবেষণায়, ডক্টর চার্লস ওয়াইকফের নেতৃত্বে গবেষকরা ‘স্লিভিটি’ (SLIViT) নামক একটি গভীর শেখার কাঠামো উপস্থাপন করেছেন, যা দ্বিমাত্রিক ছবি থেকে প্রাপ্ত জ্ঞানকে আরও জটিল ত্রিমাত্রিক স্ক্যানগুলিতে প্রয়োগ করে, চিকিৎসা ইমেজিং ডেটার আয়তনযুক্ত বিশ্লেষণে উচ্চ নির্ভুলতা অর্জন করে এবং প্রচলিত পদ্ধতির তুলনায় অনেক কম প্রশিক্ষণ উদাহরণের প্রয়োজন হয়। সিস্টেমটি বয়সজনিত ম্যাকুলার ডিজেনারেশন-এর মতো রেটিনা রোগের সাথে জড়িত বায়োমার্কারগুলি শনাক্তকরণে উল্লেখযোগ্যভাবে ভালো পারফরম্যান্স দেখিয়েছে, বিশেষায়িত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলগুলিকে ছাড়িয়ে গেছে এবং ক্লিনিকাল বিশেষজ্ঞদের পারফরম্যান্সের সাথে তুলনীয় ফলাফল অর্জন করেছে, তবে দ্রুত গতিতে। গবেষকরা এটি হৃদপিণ্ড, যকৃত এবং ফুসফুসের ইমেজিংয়েও প্রয়োগ করতে সক্ষম হয়েছেন, যা নির্দেশ করে যে এটি প্রতিটি প্রযুক্তির জন্য আলাদা মডেল তৈরি করার পরিবর্তে একাধিক চিকিৎসা বিশেষত্বের জন্য একটি সাধারণ ভিত্তি হিসেবে ব্যবহার করা যেতে পারে। ওয়াইকফ মনে করেন যে এই প্রযুক্তি রোগের বায়োমার্কার গবেষণাকে ত্বরান্বিত করতে পারে, সময় ও খরচ কমিয়ে আনতে পারে, এবং তিনি জোর দিয়ে বলেন যে এর উদ্দেশ্য চিকিৎসকদের প্রতিস্থাপন করা নয়, বরং বাড়তে থাকা জটিল চিকিৎসা ইমেজিং ডেটা পরিচালনা করার তাদের ক্ষমতা বৃদ্ধি করা।