മൂന്ന് ആയതീയ മെഡിക്കൽ ഇമേജുകളുടെ വിശകലനം വേഗത്തിലാക്കാൻ കൃത്രിമ ബുദ്ധി സാങ്കേതികവിദ്യ

ഉന്നത നിലവാരമുള്ള കൃത്രിമ ബുദ്ധി മോഡലുകൾ നേരിടുന്ന വലിയൊരു വെല്ലുവിളി, രോഗനിർണയത്തിനായി അവയെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കൃത്യമായി തരംതിരിച്ച വലിയ അളവിലുള്ള വൈദ്യശാസ്ത്ര ചിത്രങ്ങളുടെ ആവശ്യകതയാണ്. മൂന്ന് ആയതീയ സ്കാനിംഗുകളിൽ നൂറുകണക്കിന് ഷാർക്കുകൾ ഉൾപ്പെടുകയും അവ വിശദീകരിക്കാൻ വിദഗ്ധ ഡോക്ടർമാരുടെ പരിശോധന ആവശ്യമായി വരികയും ചെയ്യുമ്പോൾ ഈ പ്രശ്നം കൂടുതൽ കഠിനമാകുന്നു. 'നാച്ചർ ബയോമെഡിക്കൽ ഇഞ്ചിനീയറിംഗ്' ജേണലിൽ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഒരു പഠനത്തിൽ, ഡോ. ചാൾസ് വെയ്‌ക്കോഫിന്റെ നേതൃത്വത്തിലുള്ള ഗവേഷകർ 'സ്ലിവിറ്റ്' (SLIViT) എന്ന പേരിൽ ഒരു ഡീപ് ലേണിംഗ് ചട്ടക്കൂട് അവതരിപ്പിച്ചു. ഇതിന് വലിയ അളവിലുള്ള വൈദ്യശാസ്ത്ര ഇമേജിംഗ് ഡാറ്റ കൃത്യമായി വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയും, പരമ്പരാഗത രീതികളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ പരിശീലന ഉദാഹരണങ്ങളുടെ എണ്ണം വളരെ കുറവ് ആവശ്യമാണ്. ഇതിനായി രണ്ട് ആയതീയ ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് ലഭിച്ച അറിവ് ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ മൂന്ന് ആയതീയ സ്കാനിംഗുകളിൽ പ്രയോഗിക്കുന്നു. ഈ സിസ്റ്റം പ്രായം ബന്ധപ്പെട്ട മാക്യുലർ ഡീജനറേഷൻ പോലുള്ള റെറ്റിന രോഗങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ബയോമാർക്കറുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെച്ചു, പ്രത്യേക കൃത്രിമ ബുദ്ധി മോഡലുകളെ മറികടന്നു, ക്ലിനിക്കൽ വിദഗ്ധരുടെ പ്രകടനത്തിന് സമാനമായ ഫലങ്ങൾ കൂടുതൽ വേഗതയിൽ നേടി. ഗവേഷകർ ഇത് ഹൃദയം, കരൾ, ശ്വാസകോശം എന്നിവയുടെ ഇമേജിംഗിലും വിജയകരമായി പ്രയോഗിച്ചു, ഇത് വ്യത്യസ്ത വൈദ്യശാസ്ത്ര ശാഖകളിൽ ഒരു പൊതു അടിസ്ഥാനമായി ഉപയോഗിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ടെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു, ഓരോ സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്കും വേർതിരിഞ്ഞ മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് പകരം. വെയ്‌ക്കോഫ് പറയുന്നത് ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ രോഗങ്ങളുടെ ബയോമാർക്കർ ഗവേഷണം വേഗത്തിലാക്കുകയും സമയവും ചെലവും കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യും എന്നാണ്, കൂടാതെ ഇത് ഡോക്ടർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിനല്ല, മറിച്ച് വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന സങ്കീർണ്ണതയുള്ള ഇമേജിംഗ് ഡാറ്റയുമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള അവരുടെ കഴിവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനാണ് ലക്ഷ്യമിടുന്നതെന്നും അദ്ദേഹം ഊന്നിപ്പറഞ്ഞു.